更新日: 2026年6月11日
Voc分析ツールの選び方ガイド
VoC分析ツールの導入を検討しているものの、種類が多く、自社に合うツールを判断しづらいと感じている方も多いのではないでしょうか。
テキストマイニング型やコールセンター分析型など複数のタイプがあり、機能や料金だけで比較すると、自社の課題に合わず導入後に活用されないケースも少なくありません。
この記事では、VoC分析ツールの主な機能や種類から導入効果、選び方のポイント、2026年最新のおすすめ13製品まで、ツール選定に役立つ内容を幅広く解説します。この記事を読めば、自社に合うタイプの判別から13製品の特徴比較、導入ステップまでが把握できます。
この記事は2026年4月の情報をもとにZendeskが作成しています。各製品の最新情報は公式サイトでご確認ください。
目次
VoC分析ツールとは？VoC分析ツールとは、さまざまなチャネルから寄せられる顧客の声（VoC）を収集・分析し、傾向の把握や課題の特定を効率化するためのツールの総称です。アンケート、通話ログ、SNS、レビューなど多岐にわたるVoCを一元的に管理し、テキストマイニングやAIによる感情分析を通じて、顧客のニーズや不満を定量的に可視化できます。 カスタマーサポートの改善、商品開発、マーケティング施策の最適化など、部門横断的な活用が可能であり、データに基づく意思決定を支える基盤として導入が広がっています。 |
VoCとは？VoC分析ツールが必要とされる背景
VoC分析ツールを正しく理解するには、まず元となるVoC（Voice of Customer）の意味と、ツールが必要とされる背景を押さえておくことが重要です。
VoC（Voice of Customer）とは
VoC（Voice of Customer）とは、「顧客の声」を意味し、製品やサービスに対する意見・要望・不満の総称です。アンケート回答、コールセンターへの問い合わせ、SNS投稿、ECサイトのレビューなど、さまざまな形で収集されます。
企業はこれらを収集・分析することで、顧客が何を求め、どこに不満を感じているかを把握できます。
ZendeskのCXトレンドレポート2026年版によると、消費者の73%が「顧客体験は、今よりはるかに良くできるはず」と回答しています。こうした企業と顧客の間にある期待のギャップを正確に捉えるうえで、VoCの活用はますます重要になっています。
VoC分析にツールが必要な3つの理由
VoC分析にツールが求められる理由は、主に以下の3点に集約されます。
- データが複数チャネルに分散している：メール・電話・チャット・SNSなど形式の異なる顧客の声を横断的に集約する仕組みが必要
- 手作業では分析しきれない量・速度が求められる：日々蓄積される大量のVoCをAIで自動分類・感情分析することで、見落としを防ぎながら効率化できる
- 分析結果を改善活動に素早く反映する必要がある：レポーティングまで自動化することで、商品改善や問い合わせ削減といった施策に素早く展開できる
CXトレンドレポートによると、CXリーダーの64%が「プロンプトベース分析により、かつてはアナリストが数週間かけていたインサイトを数秒で得られるようになった」と回答しており、AIを活用したVoC分析の高速化は実務レベルで進みつつあります。
VoC分析ツールを導入すれば、こうしたデータを一元的に管理し、分析まで効率よく進められます。顧客のニーズや課題をいち早く把握でき、商品改善や問い合わせ削減といった具体的な施策につなげられます。
VoC分析ツールの主な機能
VoC分析ツールには、データの収集からレポート作成まで、さまざまな機能があります。ここでは、主な機能を5つ紹介します。
VoC分析ツールの主な機能 一覧
機能 | 概要 |
データの収集・蓄積 | アンケート・問い合わせフォーム・SNS・通話ログなど複数チャネルのVoCを取り込み、分析可能な状態に整える |
テキストデータの分析 | 自由記述や問い合わせメールなどの文章から、頻出語句や話題の傾向を自動抽出する |
音声データの分析 | コールセンターの通話録音を自動でテキスト化し、内容や顧客の感情を分析する |
SNS・口コミ・レビューの分析 | X・Instagram・ECサイトレビューなどWeb上の顧客の声を自動収集し、自社や競合に関する投稿を把握する |
ダッシュボード・レポーティング | 分析したVoCデータをグラフや表で一覧表示し、レポートを自動生成する |
データの収集・蓄積
アンケートや問い合わせフォーム、SNS、通話ログなど、さまざまなチャネルの顧客の声を取り込み、分析できる状態に整える機能です。VoCは社内外のシステムに分散して蓄積されているケースが多く、これらを個別に集めて形式を揃える作業を大幅に効率化できます。
テキストデータの分析
アンケートの自由記述や問い合わせメールなどの文章から、頻出する語句や話題の傾向を自動で抽出する機能です。単語の出現頻度や組み合わせを解析し、顧客がどのテーマに関心を持っているかを把握できます。たとえば「配送」「遅い」という単語の組み合わせが急増していれば、物流面の課題の早期発見につながります。
音声データの分析
コールセンターの通話録音を自動でテキスト化し、内容を分析する機能です。音声認識エンジンが通話内容を文字に変換するため、手動での通話要約にかかる工数を大きく削減できます。大量の通話データを効率的に扱えるようになる点が大きなメリットです。ツールによっては、声のトーンや話速から顧客の感情を判定する機能を備えたものもあります。なお、業界用語や固有名詞の認識精度は製品により異なるため、SVによる確認・修正工程を運用に組み込むのが一般的です。
SNS・口コミ・レビューの分析
X（旧Twitter）やInstagram、ECサイトのレビューなど、Web上に公開された顧客の声を自動収集し分析する機能です。特定のキーワードやハッシュタグを監視することで、自社製品や競合に関する投稿を効率的に把握できます。自社に直接寄せられるアンケートや問い合わせとは異なり、SNSやレビューには顧客のより率直な意見が表れやすく、第三者目線での評価を把握できる点が特徴です。
ダッシュボード・レポーティング
収集・分析したVoCデータをグラフや表で一覧表示し、傾向を視覚的に把握する機能です。レポートを自動生成できるツールもあります。カテゴリー別の件数推移やポジネガ比率、頻出キーワードの変化などを一目で確認できる場合には、経営層や他部門への報告にもそのまま使えます。
VoC分析ツールと他ツールの違い
VoC分析ツールと混同されやすいツールとして、CRM（顧客管理システム）やアンケート・NPS®調査ツールがあります。いずれも顧客に関するデータを扱う点では共通しますが、目的や得意な用途が異なります。それぞれの違いを以下の表にまとめました。
VoC分析ツール | CRM（顧客管理システム） | アンケート・NPS調査ツール | |
目的 | 顧客の声の収集・分析・活用 | 顧客情報・商談履歴の一元管理 | 顧客満足度・NPS・意見の収集 |
主な利用者 | マーケティング・カスタマーサポート・商品企画部門担当者 | 営業・マーケティング担当者 | マーケティング・カスタマーサポート・リサーチ担当者 |
得意な用途 | 複数チャネルのVoC一元管理、感情分析、傾向把握 | 顧客管理、商談進捗の追跡、パイプライン管理 | 定量的な満足度測定、設問設計、回答回収 |
導入メリット | 顧客の不満・要望の傾向を可視化し改善施策に直結できる | 顧客情報を一元管理し営業・マーケティングの生産性を高められる | 定量スコアで顧客満足度の推移を継続的に計測できる |
適している企業 | 顧客の声を部門横断で収集・分析し改善に生かしたい場合 | 顧客情報を軸に営業・マーケを最適化したい場合 | 定期的にCS・NPSを計測し改善サイクルを回したい場合 |
CRMは、顧客情報や商談履歴の管理が中心で、営業・マーケティングの効率化に強みがあります。一方、アンケート・NPS調査ツールは満足度や意見の収集・集計に特化しています。
これに対して、VoC分析ツールは、アンケート・問い合わせ・通話ログ・SNSなどさまざまな形態で存在する顧客の声を横断的に分析するものです。顧客の感情や傾向を定量的に把握できる点が特徴といえます。
VoC分析ツールの導入効果
VoC分析ツールを導入すると、顧客対応の改善だけでなく、商品開発や経営判断にも良い影響が期待できます。ここでは代表的な5つの導入効果を紹介します。
顧客の本音の可視化
アンケートの自由記述や通話ログ、SNS投稿から、顧客の不満や要望の傾向を定量的に把握できます。手作業では見落としがちな少数意見や、特定の時期に集中するクレームも検出しやすくなるため、担当者の感覚ではなくデータに基づいた判断が可能になります。
VoC分析に応じた適切な対策を講じることで、顧客満足度（CSAT）やNPSスコアの改善にもつなげられるでしょう。
商品・サービス改善への活用
可視化したVoCを商品企画や開発部門に共有すれば、顧客の要望を反映した改善に取り組めます。さらに、改善後に同じ観点のVoCが減少したかを追跡することで、施策の効果測定としても活用できます。
また、VoCは既存機能の改善だけでなく、新商品・新サービスの企画にも有効です。顧客が潜在的に求めているニーズを声の傾向から読み取れば、競合との差別化につながる機能開発や、企画段階での方向性の判断にも役立ちます。
解約率の低下
顧客が解約に至る前の不満や兆候をVoCから検出できれば、先手でフォローアップが可能になり、解約率（チャーンレート）の低下につなげやすくなります。CXトレンドレポートによると、消費者の72%が「たった一度の悪いサービス経験で競合他社に乗り換える」と回答しており、不満の早期検知は解約防止に直結するテーマです。特に、サブスクリプション型ビジネスでは、解約予兆の早期検知が売上維持に直結するため、VoC分析の導入効果を実感しやすい領域です。
問い合わせ・クレームの削減
頻出する問い合わせ内容を特定し、FAQの拡充やチャットボットの導入、セルフサービス型サポートの整備に反映することで、問い合わせ件数そのものを削減する効果が期待できます。問い合わせが減ることでサポート部門の負荷も軽減され、より複雑な案件への対応に時間を割けるようになるでしょう。
意思決定の精度向上
VoC分析ツールは、施策の優先順位を判断する際の根拠データとしても活用できます。たとえば、新機能の開発候補が複数ある場合、VoCの件数をもとに「どの課題を先に解決すべきか」を客観的に判断でき、勘や経験に頼らない意思決定が可能になります。一部顧客の意見に引きずられることなく、データに基づいた判断ができます。
VoC分析ツールの主な活用シーン
VoC分析ツールは、部門や目的によって活用方法が大きく異なります。ここでは代表的な3つのシーンを紹介します。
カスタマーサポートの改善
問い合わせ内容をVoC分析ツールで集計することで、頻出する質問やクレームのパターンを定量的に把握できます。特定の機能に関する操作方法の問い合わせが集中している場合は、FAQの拡充や画面UIの見直しを優先的に進める判断が可能になります。
分析結果を開発部門と共有することで、問い合わせが発生している原因の特定から改善まで一貫して対応でき、結果として問い合わせ件数の削減につなげられるでしょう。
商品・サービスの開発
商品・サービスの企画・開発部門では、アンケートの自由記述やSNS上の投稿から、顧客が求めている機能や不満を感じているポイントを特定する形で活用します。たとえば「バッテリーの持ちが悪い」という声が急増していれば、次期モデルの開発で優先的に反映しやすくなります。企画段階から顧客の声を起点にした開発を行うためには、開発部門がVoCを直接参照できる環境を整えることが重要です。
マーケティング施策の改善
マーケティング部門では、SNS分析やレビュー分析の結果をもとに、自社製品がどのような文脈で言及されているかを把握する用途で活用します。たとえば「コスパが良い」というポジティブな声が多ければ、その訴求を広告やLPに反映する判断材料になります。
さらに、キャンペーン実施後の反応変化をリアルタイムで追跡し、効果検証から次の施策立案まで素早く進める使い方も有効です。
VoC分析ツールの主なタイプ
VoC分析ツールは、大きく4つのタイプに分かれます。
テキストマイニング型
アンケートの自由記述や問い合わせメールなど、自社に蓄積されたテキストデータの分析に特化したタイプです。頻出語句の抽出や共起分析を自動で実行できます。社内の定性データを活用して改善施策を立案したい企業に向いています。
レビュー・SNS分析型
XやInstagram、ECサイトのレビューなど、Web上に公開された顧客の声を自動収集・分析するタイプです。ブランドの評判把握や競合比較、炎上リスクの早期検知に活用できます。自社に直接届かない第三者の声を把握したい企業に向いています。
コールセンター分析型
通話録音の自動文字起こしに強みを持つタイプです。大量の通話データをテキスト化し、顧客の不満や要望の傾向を把握できます。ツールによっては、声のトーンや話速から感情を判定する機能を備えたものもあります。電話対応の多いサポート部門やコールセンターに向いています。
カスタマーサポート・CXプラットフォーム型
メール・チャット・電話・SNSなど複数チャネルの問い合わせや顧客対応を一元管理し、その中で蓄積されるVoCを分析・活用できるタイプです。VoC分析単体ではなく、顧客対応と分析を一体化し、顧客体験（CX）全体の改善を同一基盤で実現できる点が特徴です。
VoC分析ツールの多くは、複数の機能を合わせ持っており、分類はあくまで主な特徴に基づいています。
使い分けの目安として、社内に蓄積された自由記述や問い合わせメールを分析するならテキストマイニング型、SNS・口コミなど第三者目線のVoCを把握したいならレビュー・SNS分析型、コールセンターの通話ログを分析したいならコールセンター分析型が適しています。複数チャネルのVoCを横断的に活用しCX全体の改善まで見据える場合は、カスタマーサポート・CXプラットフォーム型が有力な選択肢となります。
VoC分析ツールの失敗しない選び方
ツール選定で重要なのは、自社の課題や運用体制に合った製品を見極めることです。ここでは、選定時に確認すべき5つのポイントを解説します。
分析したいデータの種類
VoC分析ツールを選ぶ際は、まず「どのデータを分析したいのか」を明確にすることが重要です。
VoCデータは、テキストや音声といった形式の違いに加え、電話・メール・SNSなどチャネルも多岐にわたります。扱うデータの種類によって必要な機能が変わるため、適したツールのタイプも異なります。
たとえば、アンケートの自由記述や問い合わせメールが中心であればテキストマイニング型、コールセンターの通話ログを分析したい場合は音声分析型が適しています。複数のチャネルを横断して分析したい場合は、CXプラットフォームのように一元管理に対応した製品を選ぶとよいでしょう。
分析結果の利用目的
VoC分析ツールは、分析結果をどう活用するかによって適した製品が変わります。
たとえば、商品改善のヒントを得たいならテキストマイニング型、ブランドの評判管理ならSNS分析型、応対品質の向上ならコールセンター分析型が候補になります。目的が複数にまたがる場合は、CXプラットフォーム型のように横断的に対応できる製品も選択肢に入るでしょう。
「導入後に何を改善したいのか」を具体的に定義してからツールを比較すると、選定の軸が明確になります。
AI分析機能の精度
近年のVoC分析ツールの多くは、AIを活用した自動分類や感情分析、要約生成などの機能を備えています。ただし、対応範囲や精度は製品ごとに差があります。
たとえば、テキストの感情分析に対応していても、音声のトーン分析には非対応の製品もあります。自社が分析したいデータに対して、どこまでAIで自動化できるかを確認しておくと、運用負荷の見通しが立てやすくなります。
既存ツールとの連携性
VoC分析の結果を業務改善に生かすには、コールセンターシステムやCRMとのデータ連携が重要です。たとえば、顧客属性とVoCを掛け合わせた分析を行うことで、より高度なインサイトを得ることも可能になります。連携方法（API連携・CSV連携など）や、どの外部ツールと接続できるかは製品ごとに異なるため、自社で利用するシステムとスムーズに連携できるかを事前に確認しましょう。
サポート体制
ツール導入にあたっては、初期設定やデータ連携、分析ルールの調整など、立ち上げ段階での準備が重要です。導入時にオンボーディングや設定支援が受けられると、スムーズに運用を開始できます。
また、運用開始後も分析の活用を定着させるために、サポート窓口や活用支援、コンサルティングの有無を確認することが大切です。特に社内に分析の専任担当者がいない場合は、導入後のサポート体制が充実している製品を選ぶと安心です。
VoC分析ツールおすすめ13選を比較【2026年版】
ここからは、VoC分析ツールをタイプ別に13製品紹介します。
おすすめのVoC分析ツール13選 比較表
製品名 | タイプ | 特徴 | 無料トライアル | 料金 |
カスタマーサポート・CXプラットフォーム型 | 世界10万社以上が導入。メール・電話・チャット・SNSの問い合わせを一元管理し、AIエージェントと生成AIによる分析・要約までを同一基盤で実現（テキスト／音声対応） | あり（14日間） | 月額：$55/ユーザー〜 | |
テキストマイニング型 | 多様なVoCデータを横断的に取り込み、感情・文脈まで含めた可視化が可能（テキスト対応） | あり | 要問い合わせ | |
テキストマイニング型 | 辞書整備不要で導入後すぐに分析を開始でき、ユーザーニーズを迅速に可視化（テキスト対応） | あり（2週間） | 月額：100,000円〜 | |
テキストマイニング型 | AIが自動で分類・分析を行い、専門知識なしで分析を開始可能（テキスト／音声対応） | 要問い合わせ | ライトプランの場合 | |
テキストマイニング型 | 生成AIでVoCを自動分類し、優先度付けからCRM連携・ワークフロー自動化まで一貫して対応（テキスト／音声対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
レビュー・SNS分析型 | グローバル規模のSNS・ニュースデータを収集し、リアルタイムで市場トレンドや消費者インサイトを可視化（テキスト対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
レビュー・SNS分析型 | レビュー収集から活用までを一体化し、ECの顧客評価や改善点を効率的に把握（テキスト対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
コールセンター分析型 | 通話内容をAIで解析し、会話の質や顧客の反応を可視化して営業・サポート品質の改善を支援（音声対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
コールセンター分析型 | 特許技術により話し言葉を高精度に解析（音声／テキスト対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
コールセンター分析型 | 高度な感情分析を得意とする、NTT研究所の音声認識技術を搭載（音声／テキスト対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
カスタマーサポート・CXプラットフォーム型 | 多様なチャネルの問い合わせを一元管理しAIによる返信支援とナレッジ化を実施（テキスト／メール／チャット対応） | あり（10日間） | 月額15,000円〜 | |
カスタマーサポート・CXプラットフォーム型 | 問い合わせデータをAIで自動分類・可視化し、FAQ改善（テキスト／音声対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ | |
カスタマーサポート・CXプラットフォーム型 | アンケート・通話・SNS・行動データを統合し、高度なAIで顧客の感情・意図を抽出（テキスト／音声／行動データ対応） | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
1. Zendesk
Zendeskは、世界10万社以上で導入されているカスタマーサービスプラットフォームです。メール・電話・チャット・SNS・メッセージングアプリなど複数チャネルからの問い合わせを1つの画面で一元管理し、すべての対応履歴がVoCとして自動的に蓄積される仕組みを備えています。
さらに、AIエージェントによる自動応答や、対応履歴の自動要約、問い合わせ内容のインテント（意図）自動分類に対応しており、蓄積されたVoCを分析しやすい形に整えた状態で活用できます。レポート・分析機能により、問い合わせの傾向、顧客満足度（CSAT）、対応時間などを可視化し、カスタマーサポートの改善から商品・サービス改善の検討まで一貫して対応可能です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
オムニチャネル対応 | 月額：$55/ユーザー〜（Suite Team、年払い） | あり（14日間） |
2. 見える化エンジン
株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する見える化エンジンは、テキストマイニングを基盤としたVoC分析ツールです。通話ログやアンケート、SNSなど多様なデータに対応し、横断的に分析できます。定量・定性の両方をカバーする多様な分析機能を備え、独自の自然言語処理技術により文脈や感情の違いも把握可能です。分析結果は、ポータルで共有しやすく、改善検討やタスク管理まで一貫して対応できる点が特徴です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
音声・テキスト、複数のデータソースに対応 | 要問い合わせ | あり |
出典: 見える化エンジン
3. TextVoice
マイボイスコム株式会社が提供するTextVoiceは、類似語の自動辞書化機能を備え、導入後すぐに使えるテキストマイニングツールです。アンケートや問い合わせ履歴、SNSのデータなどから、ユーザーニーズを可視化します。ワードクラウドや言葉のネットワーク分析、ポジネガ分析など7つの分析機能を備えています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
テキストデータに対応 | 月額：100,000円〜 | あり（2週間） |
出典: TextVoice
4. YOSHINA
YOSHINAは、レトリバ社が提供するAI搭載のVoC分析ツールです。事前に分析軸の作成やルール設定を行う必要がなく、データを読み込ませるだけでAIが自動分類を行うため、専門知識なしで分析を開始できます。テキストデータに加え、音声ファイルのテキスト化にも対応しており、音声データも含めた分析が可能です。ChatGPTを活用したレポートの自動生成やFAQの運用サポートなど、目的に合わせた多様なオプションも用意されています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
テキスト・音声データに対応 | ライトプランの場合 | 要問い合わせ（有料トライアルプランあり） |
出典: YOSHINA
5. Flyle（フライル）
株式会社フライルが提供するFlyleは、生成AI搭載の顧客分析プラットフォームです。通話ログやアンケート、SNS、商談議事録など多様な音声・テキストデータを集約し、生成AIが自動で分類・分析を行います。個社固有のコールリーズンや解約理由のデータベース化にも対応しています。分析結果の可視化だけでなく、CRMへの自動入力や業務を代替するワークフロー機能まで一貫して対応できる点も特徴です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
多様な音声・テキストデータの集約・自動分類 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: Flyle
6. Quid Monitor（クイッドモニター）
TDSE株式会社が提供するQuid Monitorは、テキストデータから消費者の声をリアルタイムに探るVoC分析ツールです。X（旧Twitter）の全量データや、レビューサイト、ニュースなど世界3億以上のドメインから膨大なデータを数秒で収集・分析します。ハルシネーションを防ぐようにカスタマイズされた生成AIを搭載し、チャット形式での分析結果の取得や要約、多言語のSNS投稿の日本語出力が可能です。消費者のトレンド把握やインサイト抽出から、炎上リスクのアラート検知にも対応しています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
国内10万・グローバル3億ドメイン以上のデータソースに対応 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: Quid Monitor
7. ReviCo（レビコ）
ReviCoは、株式会社visumoが提供するECサイト向けのレビュー収集・活用プラットフォームです。購入者へのレビュー依頼メールの自動配信やプレゼントキャンペーンにより、良質なレビューを効率的に収集できます。収集したレビューはカテゴリ別に集計・可視化され、商品ごとの顧客評価の傾向や改善要望をVoCとして把握可能です。キャンペーン費用をReviCo側が負担する仕組みがあり、自社の運用コストを抑えながらレビュー数を増やせる点が特徴的です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
レビュー依頼メール自動配信 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: ReviCo
8. MiiTel（ミーテル）
MiiTelは、RevComm社が提供するAI搭載の音声解析プラットフォームです。コールセンターに加えて、インサイドセールスや電話営業、オンライン商談での通話を自動で録音・文字起こしし、ビジネス会話の最適化を図れるほか、蓄積された会話データをVoCとして分析・活用できます。AIが話す速度・感情の変化・頻出キーワードを自動検出するほか、自己／相手の発話比率や沈黙時間も可視化します。通話データは主要なCRM／SFAと自動連携でき、顧客属性とVoCを掛け合わせた分析が可能です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
AI音声解析 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: MiiTel
9. VOiC Finder（ヴォイス ファインダー）
SCSK株式会社が提供するVOiC Finderは、「話し言葉」の解析に強みを持つツールです。日産自動車と共同特許登録を行った技術により、一般的なツールでは難しい文章をまたいだ係り受け関係を読み取り、コンタクトセンターでの会話を高精度に分析します。10万語以上のデフォルト辞書とAI自動辞書作成機能により、短期間で導入、分析業務を開始することができます。応対ルール評価の自動化支援や、社交辞令を除外した本当の感謝の発生率を測る「ありがとう率」の算出など、オペレーター支援やCX向上に役立つ機能も充実しています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
複数文章をまたいだ「話し言葉」の高精度分析 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: VOiC Finder
10. ForeSight Voice Mining（フォーサイト・ボイス・マイニング）
NTTテクノクロス株式会社が提供するForeSight Voice Miningは、NTT研究所が開発した高度なAI技術を活用したコールセンター向けのVoC分析ソリューションです。高精度なディープラーニングに基づく音声認識技術により、通話音声をリアルタイムでテキスト化します。言語的・音響的特徴に加えて対話的特徴も分析する高度な感情分析を備え、顧客の「静かな怒り」や満足度まで抽出できるのが強みです。通話内容の自動要約や応対品質の自動スコアリング、全体のトレンドや予兆を可視化するダッシュボード機能など、コールセンター運営支援に役立つ機能が充実しています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
AIによる高精度な音声認識 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
11. Re:lation（リレーション）
Re:lationは、インゲージ社が提供するカスタマーサポート向けの問い合わせ管理クラウドサービスです。メールを中心としつつ、LINE、チャット、SNS、電話など多様なチャネルからの問い合わせを1画面で一元管理できます。蓄積された対応履歴はテキストマイニングやタグ分類によりVoCとして活用でき、AIによる返信文作成サポートやチャットボットによる自動応答にも対応しています。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
オムニチャネル対応 | 月額：15,000円〜（税別） | あり（10日間） |
出典: Re:lation
12. Helpfeel Analytics（ヘルプフィール アナリティクス）
Helpfeel Analyticsは、Helpfeel社が提供するFAQ改善に特化したVoC分析ツールで、同社のFAQ・ナレッジ管理システム「Helpfeel」のオプションとして提供されています。CSV・電話ログ・音声データなど多様な問い合わせデータをAIが自動で分類・整理し、対応優先度をランキング形式でダッシュボードに可視化します。さらに、既存記事の改善フラグ付けや不足FAQのドラフト自動生成まで対応しており、Helpfeel本体でFAQ運用を行っている企業のVoC活用基盤として機能します。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
VoC自動分類 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
13. Qualtrics XM for Customer Experience
Qualtrics XM for Customer Experienceは、クアルトリクス社が提供するエンタープライズ向けCXプラットフォームです。アンケート、コールセンターの通話、チャット、SNS、レビュー、Webサイトの行動履歴といった多様なタッチポイント（顧客接点）のVoCを一元管理できます。高度なAIと自然言語処理を用いて複雑なデータを分析し、問題の原因や顧客の感情・意図を自動的に抽出します。中堅〜大企業のCX全社展開を主な想定とし、専任の分析担当者や外部コンサルティングを前提とした活用が一般的です。
機能と特徴 | 料金 | 無料トライアル |
オムニチャネル対応 | 要問い合わせ | 要問い合わせ |
出典: Qualtrics XM for Customer Experience
VoC分析ツールの導入ステップ
VoC分析ツールの導入は、導入目的の明確化から運用定着まで5つのステップに沿って進めるのが一般的です。各段階で押さえるべきポイントを解説します。
ステップ1：導入目的の明確化
最初に取り組むべきは「VoC分析で何を解決したいのか」の言語化です。「問い合わせ件数を30%削減したい」「NPSスコアを半年で5ポイント改善したい」など、できるだけ具体的に設定しましょう。目的が明確であれば、ツール選定や運用方針の判断軸がぶれません。
逆に、目的が曖昧なまま導入すると、選定基準が定まらず、導入後に使われなくなるリスクが高まります。この段階で関係部署と目的を共有しておくことも大切です。
ステップ2：分析データの整理
次に、分析対象となるデータの「種類」「保管場所」「形式」を洗い出します。VoCデータはアンケート、通話ログ、SNS投稿など複数のソースに分散しているのが一般的です。あらかじめ全体像を把握しておかないと、ツールに取り込むデータの漏れや形式の不一致が生じ、導入後の手戻りにつながります。
データ形式（テキスト・音声など）、データ量、更新頻度もあわせて把握しておくと、ツールに求める機能や対応範囲が明確になります。
ステップ3：ツールの選定
自社の目的・データの種類・運用体制をもとに、適したツールを比較検討します。まずはツールのタイプを絞り込み、そのうえで、自社に必要な機能・既存システムとの連携性などを比較すると効率的です。
可能であれば無料トライアルやデモを活用し、自社のデータで分析精度や操作性を確認しておくと、導入後のミスマッチを防げます。
ステップ4：運用の開始
ツール決定後は、初期設定・データ連携・分析ルールの調整といったセットアップを行います。具体的には、分析対象のデータソースの接続、分類カテゴリーの設定、アラート条件の定義などです。ベンダーのオンボーディング支援がある場合は積極的に活用しましょう。
導入初期は対象データを限定し、分析結果を確認しながら徐々に範囲を広げることで、精度を担保しつつ運用を安定させられます。
ステップ5：運用の定着・改善
運用開始後は、「分析→改善施策の実行→効果検証→再分析」のサイクルを継続的に回します。このサイクルを回し続けることで、顧客満足度の向上や業務改善といった成果につながりやすくなります。
また、分析結果を部門横断で共有する仕組みを整えることで、商品開発・マーケティング・カスタマーサポートなど幅広い領域での活用が進みます。
ZendeskがVoC分析に強い理由
Zendeskは、VoCの「収集」「蓄積」「分析」「活用」までを同一基盤で完結できるカスタマーサービスプラットフォームです。VoC分析専用ツールのように分析機能に特化しているわけではありませんが、日常のサポート業務のなかで自然にVoCが蓄積され、顧客対応の改善に直結させやすい点に強みがあります。
すべての顧客接点を一元化できるオムニチャネル対応
Zendeskは、メール・電話・チャット・SNS・メッセージングアプリなど、顧客とのあらゆる接点を一つの画面で管理できます。チャネルごとに分散しがちなVoCが自動的に集約されるため、分析ツールに取り込むための事前統合作業が不要です。
さらに、顧客ごとにチャネルをまたいだ対応履歴を時系列で確認できるため、問い合わせの背景や経緯を踏まえた精緻な分析が可能になります。
AIエージェントによる問い合わせの自動分類・要約
Zendeskに搭載されたAIエージェントは、問い合わせ内容のインテント（意図）を自動で判定し、対応履歴の要約まで行います。これにより、大量の問い合わせデータを人手で分類する作業が不要となり、VoCの傾向把握にかかる工数を削減できます。
分類されたデータはレポート機能で可視化できるため、頻出するクレームや要望を定量的に把握し、FAQの拡充や製品改善の優先順位付けに活用可能です。
サポート業務と改善活動をシームレスに連動
VoC分析の結果を実際の改善につなげるには、担当部門へのスムーズな共有が欠かせません。Zendeskでは、分析結果をダッシュボードで共有するだけでなく、社内向けのチケットとして起票する形で開発部門や商品企画部門に直接連携できます。
分析と改善施策の実行を同一基盤で完結できるため、「分析結果が出ても次の施策につながらない」という課題の解消に寄与します。
豊富な連携・拡張性
Zendeskは、主要なCRM、BIツール、コールセンターシステムなど1,500を超えるアプリケーションと連携可能です。顧客属性や購買履歴とVoCを掛け合わせた高度な分析や、BIツールでの可視化、既存の業務フローへの組み込みも柔軟に行えます。
自社の運用環境に合わせて拡張できるため、導入後の運用体制の変化にも対応しやすい点が特徴です。
よくある質問（FAQ）
まとめ
VoC分析ツールは、アンケートや通話ログ、問い合わせ、SNS投稿などさまざまな場所・形式に散在する顧客の声を収集・分析するためのツールです。この記事では、タイプ別に13製品を紹介しました。
ツール選定の際は、自社が分析したいデータの種類と活用目的を明確にし、既存ツールとの連携性やAIの解析精度を事前に検証することが重要です。導入後は、分析結果を部門横断で共有し、改善→効果検証→次の施策のサイクルを継続的に回すことで成果につながります。
Zendeskは、カスタマーサポートを通じたVoCの収集から分析・活用までを実現できるさまざまな機能を備えています。14日間の無料トライアルで、実際の操作感や活用イメージを自社環境でご確認いただけます。