VOCシステムを活用し、業務を効率化したいコールセンターやカスタマーサポート、お客様相談室のマネージャーへ。コールセンター向けVOCシステムの機能やタイプ、選び方についておすすめツールと併せて紹介します。
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コールセンター向けVOCシステムとは、問い合わせや要望、クレームといった顧客の声（Voice of Customer：VOC）を収集・蓄積し、分析するシステムです。
電話やメール、チャットなどを通じて蓄積される膨大なデータをテキスト化・分析することで、顧客の潜在的なニーズや不満が生じる原因を可視化。分析結果は、オペレーターの応対品質改善やFAQの見直し、後処理業務の効率化、商品・サービス改善といった多様な業務に活用できます。
コールセンター以外でもVOCの活用を検討している方は、「VOC分析ツールの比較15選！自社に適しているのは？」もご参照ください。
コールセンター向けVOCシステムを導入することで、以下のようなメリットがあります。
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導入目的にあわせて必要な分析範囲を確認できるよう、VOCシステムの主な分析機能を以下にまとめました。
| 自動分類・クラスタリング | AIを活用し、膨大なテキストや音声データを自動分類する機能。類似したトピックや問い合わせ内容など項目ごとに分類・整理できる |
|---|---|
| ランキング・集計 | 頻出する単語や問い合わせ内容などを定量的に集計・ランキング化する機能。顧客のニーズや優先度の高い課題を可視化する |
| 感情分析（ポジネガ分析） | 顧客の発言から「ポジティブ」「ネガティブ」といった感情を読み取る機能。不満の度合いやブランドへの愛着・信頼度などが把握できる |
| トレンド・急上昇ワード検知 | キーワードの出現傾向を時系列で分析する機能。問い合わせ増加やクレーム・不具合の急増などをいち早く検知できる |
| ワードクラウド | キーワードごとの出現頻度の高さを、文字の大きさで可視化する機能。顧客からの反響や問い合わせ傾向などを視覚的に把握できる |
| 属性・セグメント比較 | 年代、性別、居住地、職業といった属性ごとに意見を比較・分析する機能。ターゲット層別のニーズや傾向把握に役立つ |
| 係り受け・ネットワーク分析 | 単語同士のつながりや関連性を分析する機能。課題や問い合わせ内容が発生する背景を深掘りする |
| 会話・トークフロー分析 | 通話回数やトーク比率、話題の移り変わりを可視化する機能。オペレーターの応対内容を定量的に分析・評価する |
| FAQ・検索行動分析 | 顧客がFAQで検索したキーワードや閲覧ページ、再検索の履歴などを分析する機能。自己解決に必要な情報の不足を特定する |
また、対話型AI分析（AIエージェント）機能を備えたシステムであれば、自然言語を使ってチャット形式でAIに質問・指示するだけで、データを深掘りして分析できます。更に、リアルタイムのインサイト抽出や、目的に沿ったレポート作成にも対応。
コールセンター向けVOCシステムは、大きく以下の3つのタイプに分類されます。
VOC分析における前処理・後処理などの業務や、分析後の施策実行に関する業務をまとめて自動化するタイプ。
たとえば「Flyle」は、ワークフローを用いた多段階の分析に対応。音声データのテキスト化から要約生成、発話者の特定、苦情判定、入電理由ごとの分類までを一連の流れで自動処理できます。
また「QANT VoC」は、VOC分析後の改善実行支援に対応。分析結果から抽出された改善点をチケット化し、適切な部門への共有や担当者のアサイン、ステータス管理、アクセス権限設定などを柔軟に行えます。
更に、「Qualtrics XM for Customer Experience」なら、ワークフロー機能を活用することで、VOCやアンケート結果に応じたアクションの自動実行が可能。たとえば、特定の条件を満たした回答をトリガーとし、通知の送信やタスクの作成、対応フローまで自動化できます。
顧客との通話内容を音声認識によってテキスト化し、そのデータをもとにVOC分析を行うタイプ。
たとえば「AmiVoice Communication Suite」はリアルタイムの音声認識で、通話内容をテキスト化。通話後のVOC分析に加えて、スーパーバイザーによるリアルタイムの応対支援にも活用できます。
また「見える化エンジン」は、電話の応対記録や音声認識のテキストデータを、幅広い分析に活用可能。係り受け分析やFAQ分析、発話分析、トークフロー分析といった各種分析のほか、コールごとの話題群を把握できる問い合わせ分類マップや、話題の流れ・傾向を把握できる話題フェーズマップの作成にも使えます。
電話だけでなく、メールやチャットなどからの問い合わせ内容についても分析できるタイプ。
たとえば「Helpfeel 問い合わせ分析機能」は、問い合わせログやFAQサイトでの検索行動ログをもとに、顧客が求める改善ポイントを把握でき、不足している情報の補完も自動で行えます。
コールセンターにおける各種業務の自動化に強みを持つコールセンター向けVOCシステムを紹介します。
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（出所：Flyle公式Webサイト）
コンタクトセンターにおける複雑な定型業務をAIエージェントで代替し、業務負荷軽減に寄与するコールセンター向けVOCシステム。VOC分析はもちろん、応対品質改善やACW削減、リスク検知までワンストップで対応する。
毎月届く数十万件の顧客の声を、AIエージェントがリアルタイムで構造化。顧客の声を可視化することで、課題の根本原因が明確に。加えて、優先順位に沿って改善アクションの提案まで受けられるため、顧客体験の向上と業務改善を効率的に進められる。更に、AIがあらゆる通話を統一された基準で自動評価。改善提案に沿ったオペレーター教育を継続することで、再現性のある品質管理を実現できる。
（出所：Qualtrics XM for Customer Experience公式Webサイト）
電話やメール、チャット、SNSといった複数チャネルの顧客接点を横断的に収集・分析できるコールセンター向けVOCシステム。AIを活用したテキスト・音声分析により、顧客の感情や問い合わせ傾向、オペレーターの応対品質を可視化する。
また、コンタクトセンターに寄せられる膨大な顧客の声から、問題の兆候や改善ポイントをリアルタイムで抽出。改善アクションや顧客体験を向上させる施策について、個別の提案を受けられるため、顧客・オペレーター双方の満足度向上につながる。更に、既存システムとも柔軟に連携できるため、部門横断でVOCを活用しながら、組織全体として継続的にCX改善に取り組みたい場合にもおすすめ。
（出所：QANT VoC公式Webサイト）
VOCデータの加工から分析、示唆の抽出までをAIで自動化し、手作業の工数を最小化するコールセンター向けVOCシステム。あらゆる問い合わせデータを自動分類・可視化することで、顧客の潜在的なニーズや課題を抽出する。
VOC分析の結果に基づいた改善提案の自動生成にも対応。FAQ改善やオペレーションの見直し、サービス・UI改善などにつなげやすい。更に、分析結果をもとに改善施策をタスク化し、担当部門へのアサインや進捗管理、実施後の効果検証までワンストップで管理可能。分析で終わらず、サポート施策や業務改善アクションまでスムーズに展開できるため、継続的なCX改善にも効果的だ。
通話の音声認識に対応するコールセンター向けVOCシステムを紹介します。
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（出所：AmiVoice Communication Suite公式Webサイト）
AI音声認識と生成AIの組み合わせで、業務の効率化と応対品質向上を支援するコールセンター向けVOCシステム。通話の即時テキスト化をはじめ、通話内容の要約生成、感情解析、応対品質の自動評価まで幅広く対応する。
応対履歴作成やモニタリング業務を効率化できるほか、全通話データをVOC分析に活用することで、顧客ニーズや改善ポイントの可視化にも有用だ。また、CRMやテキストマイニングシステムといった外部ツールとの連携に対応しており、データの収集・蓄積から分析、改善施策の実行まで一元管理できる。過去の録音データも使えるため、既存環境を活かしながら段階的にVOC活用を進めたい場合にもおすすめ。
（出所：見える化エンジン公式Webサイト）
コールセンターの通話記録のほか、テレビ会議や接客対話まで社内に蓄積される様々な音声データをテキスト化・分析するコールセンター向けVOCシステム。会話の流れ、話題の分岐を可視化し、顧客理解と応対の見直しを支援する。
カスタマージャーニーとの照合分析により、問い合わせ傾向や顧客の不満・要望を抽出。根本原因を見つけ出せるほか、AIによる施策改善の提案まで受けられ、効率的なサービス改善に寄与する。更に、リスクにつながる発言を検知した際には、管理者にリアルタイムで通知。管理者が迅速に状況を把握できるため、重大トラブルの早期発見やエスカレーション対応にも役立つ。
（出所：DigestCall公式Webサイト）
音声データやメール・チャットのテキストデータをインポートするだけで、AIが自動的に話者分離や問い合わせ要約、カテゴリ分類を行うコールセンター向けVOCシステム。大量のデータが瞬時に集計・グラフ化されることで、問い合わせ内容を直感的かつリアルタイムで把握できる。
蓄積された問い合わせデータをもとに、AIがFAQのドラフト案を自動生成する機能が特徴。実際の問い合わせ内容やフィードバックを反映した精度の高いFAQを作成できるため、FAQ整備の工数削減はもちろん、顧客の自己解決率向上や問い合わせ削減も期待できる。VOC分析からFAQ改善、問い合わせ削減施策までを一気通貫で進めたい場合に適している。
（出所：ForeSight Voice Mining公式Webサイト）
NTTの音声認識・感情分析技術を活用し、膨大な通話データを定量的に可視化・分析するコールセンター向けVOCシステム。通話内容の自動テキスト化はもちろん、顧客感情の変化や応対品質、問い合わせ傾向まで多角的に分析できる。
NTTグループの特許技術を用いることで、明確な怒り感情だけでなく、日本人特有の静かな怒り「コールドアンガー」の識別にも対応。顧客満足度低下の兆候や、潜在的なクレームリスクの早期発見を可能にする。加えて、通話要約生成やFAQナレッジ提案といった機能で、オペレーター業務の効率化を支援。VOC分析だけでなく、応対品質改善やアップセル強化まで幅広く活用できる。
問い合わせ分析に強みを持つコールセンター向けVOCシステムを紹介します。
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（出所：Helpfeel 問い合わせ分析機能公式Webサイト）
問い合わせログやFAQ検索行動をもとに、顧客の疑問・課題を可視化できるコールセンター向けVOCシステム。問い合わせデータをAIが自動分類・分析し、改善優先度の高い課題をランキング形式で抽出することで、効率的なVOC分析を実現する。
顧客の問い合わせについて、既存のFAQで解決できるか、新規作成が必要かを自動で判別。不足コンテンツについては、AIによるドラフト案の生成や改善提案まで受けられるため、工数を削減しつつ継続的にFAQ改善を進められる。加えて、手厚いサポート体制にも定評あり。Webディレクターやテクニカルライター、カスタマーサクセスなど専門家の支援が受けられる。
コールセンター向けVOCシステムとは、コールセンターに寄せられた問い合わせや要望、クレームといった顧客の声を収集・蓄積・分析するシステムです。顧客の声を可視化することで、応対品質の改善や後処理業務の効率化などに役立てられます。
コールセンター向けVOCシステムには、以下の3つのタイプがあります。
導入の目的に合わせて選ぶことで、自社が抱える課題を解決しやすくなります。分析業務の負担軽減や業務全体を効率化するためにも、本記事を参考にコールセンター向けVOCシステムの導入を検討してみてください。
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