生成AIで​アンケートや​口コミ、​問い合わせの​声を​分析する​とき、​中小企業が​決めて​おく​こと

文章で​集まった​声は、​読み切れないまま​残りやすい

アンケートの​最後の​「ご意見・ご感想」の​欄、​Googleマップに​書かれた​口コミ、​問い合わせフォームや​メールで​届いた​相談。​お客様の​声は、​数字ではなく​文章で​集まる​ことが​多く、​件数が​増える​ほど、​全部を​読んで​整理する​時間は​取りに​くくなります。

生成AIは、​こうした​文章を、​決めた​項目に​分けたり、​似た​内容を​まとめたりする​作業を​手伝えます。​ただし、​お客様の​声には、​名前や​連絡先、​その​人の​事情が​入っています。​分析の​結果も、​会社の​判断の​材料に​なります。​AIに​渡す前の​準備と、​出てきた​結果の​確かめ方を、​先に​決めて​おきます。

総務省と​経済産業省の​「AI事業者ガイドライン​（第1.2版）」は、​AIを​業務で​使う側に、​正確性と、​必要な​場合には​最新性が​担保された​データを​入力する​こと、​AIの​出力に​ついて​精度と​リスクの​程度を​理解し、​さまざまな​リスク要因を​確かめたうえで​使う​こと、​個人情報や​機密情報を​不適切に​入力しないよう注意を​払う​ことを​求めています​（総務省：AI事業者ガイドライン​（第1.2版）​本編​（PDF）、​2026-⁠10-⁠03 確認）。​この​記事では、​この​考え方を、​お客様の​声の​分析に​当てはめて​整理します。

AIで​分析しやすい​声、​しに​くい声

文章で​集まった​声は、​AIで​分類しやすい​ものと、​人が​読む​ほうが​よい​ものに​分かれます。

一方で、​次のような​声は、​AIに​分類させるより、​人が​1件ずつ​読んで​対応する​ほうが​向いています。

• 苦情や​事故の​報告。 分類する​前に、​対応が​要る​声です
• 件数が​ごく​少ない声。 10件ほどなら、​人が​読む​ほうが​早く、​取り​こぼしも​ありません
• 健康や​お金、​家族の​事情など、​配慮が​要る​内容。 AIに​渡すか​どうかから​考えます

問い合わせの​履歴を​AIで​扱うなら、​そもそも​問い合わせフォームで​何を​聞いているかも​見直しどきです。​項目の​決め方は、問い合わせフォームを​見直す​チェックリストに​まとめています。

準備：個人情報を​外し、​1件ずつに​番号を​振る

外す​もの、​置き換える​もの

AIに​渡す前に、​分析に​要らない​情報を​外します。​お客様の​声の​分析で​必要なのは、​多くの​場合、​誰が​書いたかではなく、​何が​書かれているかです。

個人情報保護委員会の​ガイドラインは、​個人情報を​加工する​ときの​考え方として、​氏名のように​それだけで​特定の​個人が​分かる​記述の​ほか、​住所や​生年月日のように​組み合わさると​個人が​分かる​記述も​ある​ことを​説明し、​加工の​例として、​氏名を​削除する、​住所を​県と​市までに​置き換える、​生年月日を​生年月に​置き換えるといった​措置を​挙げています。​氏名を​消した​後でも、​ほかの​記述で​特定の​個人が​分かるなら、​その​記述も​加工が​要るとしています​（個人情報保護委員会：個人情報の​保護に​関する​法律に​ついての​ガイドライン​（仮名加工情報・匿名加工情報編）、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

自由記述は、​項目が​決まっていない分、​思わぬ​ところに​名前や​事情が​書かれています。​置き換えは、​項目を​消すだけでなく、​文章の​中身も​読んで​行います。

名前を​消しても、​個人情報でなくなるとは​限らない

ここで​1つ注意が​あります。​同じ​ガイドラインは、​安全管理の​一環として​氏名などの​一部を​削除し、​引き続き個人情報として​扱う​場合は、​法律で​いう​「仮名加工情報」を​作る​ときには​当たらないと​説明しています。​また、​元の​個人情報などを​持っていて、​照らし合わせれば​特定の​個人が​分かる​状態なら、​加工した​情報も​個人情報に​当たるとしています。

社内の​分析の​ために​名前を​外すのは、​AIに​渡す情報を​減らすための​工夫です。​外した​後の​データも、​会社の​中では​個人情報として​扱う​前提で、​使って​よい​サービスと​設定を​決めて​おきます。​法律上の​加工の​制度を​使うか​どうかは、​別に​確かめる​話です。

使って​よい​サービスと​設定を、​先に​決める

個人情報保護委員会は、​事業者が​生成AIの​サービスに​個人情報を​含む​指示を​入力する​場合は、​利用目的を​達成する​ために​必要な​範囲内であることを​十分に​確かめるよう注意を​呼びかけています。​また、​本人の​同意なく​個人データを​含む​指示を​入力し、​その​個人データが​応答の​出力以外の​目的で​扱われる​場合は、​個人情報保護法の​規定に​違反する​ことになる​可能性が​あるとして、​サービスを​提供する​事業者が、​その​個人データを​機械学習に​使わない​ことなどを​十分に​確かめるよう​求めています​（個人情報保護委員会：生成AIサービスの​利用に​関する​注意喚起等​（PDF）、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

名前を​外した​データであっても、​会社が​使って​よいと​決めた​サービスと​設定で​扱います。​サービスごとの​入力内容の​扱いの​違いは、生成AIで​見積書・提案書・​メールの​下書きを​作る​ときに、​社内の​ルールの​作り方は、生成AIを​社内で​使う​ときの​ルールの​作り方に​まとめています。

頼み方：分類は​AIに、​数えるのは​表計算で

分類の​項目を、​先に​決める

「この​口コミを​分析して」とだけ​頼むと、​AIは​それらしい​要約を​返しますが、​どの​声を​どこに​入れたかが​分からず、​確かめようが​ありません。​分類の​項目は、​人が​先に​決めます。

項目の​例は​次の​とおりです。​業種や​サービスに​合わせて、​5〜10ほどに​絞ります。

最初から​項目を​決められない​ときは、​一部の​声を​AIに​読ませて、​項目の​案を​出させる​方法も​あります。​ただし、​その​案を​使うか​どうかは​人が​決め、​決めた​項目で​全件を​分け直します。

AIには、​1件ごとに​分類だけを​させる

全件を​まとめて​渡して​「何件あるか​数えて」と​頼むより、​1件ごとに​項目を​付けさせ、​数えるのは​表計算で​行う​ほうが、​確かめやすくなります。

「判断の​根拠に​なった​本文の​一部」を​出させて​おくと、​なぜ​その​項目に​入れたのかを、​元の​声と​照らして​確かめられます。​出てきた​表を​表計算に​貼り、​通し番号で​元の​声と​並べてから、​項目ごとの​件数を​数えます。

件数を、​AIの​文章の​まま​使わない

生成AIの​応答には、​不正確な​内容が​含まれる​ことがあります。​個人情報保護委員会の​同じ​注意喚起も、​生成AIの​サービスが​出す文章は​確率的な​相関関係にもと​づいて​作られる​ため、​不正確な​内容が​含まれる​リスクが​あると​説明しています。

AIが​「料金に​ついての​声が​多い」と​まとめても、​それを​そのまま​報告の​数字にはしません。​件数は、​AIが​付けた​項目を​表計算で​数え直した​ものを​使います。​渡した​件数と、​返ってきた​表の​行数が​合っているかも、​最初に​確かめます。

確かめ方：人が​抜き出して​読む

AIの​分類が​合っているかは、​人が​一部を​読んで​確かめます。​AI事業者ガイドラインは、​人が​AIの​判断を​過度に​信頼してしまう​「自動化バイアス」などの​リスクに​注意を​払う​ことを​求めています。​結果の​表が​きれいに​整っている​ほど、​確かめる​前に​信じてしまいやすくなります。

確かめて​誤りが​多い​項目が​あれば、​項目の​説明を​書き足して、​分け直します。​最初の​1回は​手間が​かかりますが、​項目と​頼み方が​固まれば、​次からは​同じ型で​進められます。

生かし​方：よく​ある​質問、​ホームページ、​サービスの​直しに​分ける

分析は、​何かを​変える​ところまで​進めて​初めて​役に​立ちます。​見えてきた​ことを、​次の​3つに​分けて​担当者を​決めます。

問い合わせの​履歴から​見えた​質問は、​よく​ある​質問の​ページの​材料に​なります。​問いと​答えの​書き方は、よく​ある​質問ページの​作り方に​まとめています。

よく​ある​質問の​ページに​書く​答えを​AIで​下書きする​ときも、​確かめるのは​人です。​お客様の​声に​書かれた​言葉は、​お客様が​実際に​使う​言葉なので、​ページの​見出しや​問いの​言い回しに​生かせます。​ただし、​口コミの​文章を​そのまま​ページに​貼り付けるのではなく、​自社の​言葉で​答えを​書きます。

ホームページに​置く​AIの​チャットで​同じ​質問に​答えさせる​ことを​考える​場合は、​その前に​決めて​おく​ことを、ホームページの​問い合わせに​AIチャットボットを​入れる​前に​決めて​おく​7つの​ことに​整理しています。

口コミへの​返信を​AIで​下書きする​とき

口コミを​分析すると、​返信も​AIで​下書きしたくなります。​下書きを​手伝わせるのは​よいとして、​返信は​公開される​文章です。

Googleが​案内している​返信の​考え方

Googleの​ヘルプは、​クチコミへの​返信は​一般​公開されるとしたうえで、​返信を​わかりやすく、​有益で、​礼儀正しい​ものに​する​こと、​簡潔に​する​こと、​返信も​Googleの​ポリシーに​準拠している​必要が​ある​ことを​案内しています。​すべての​クチコミに​感謝を​公開する​必要は​ないとも​書いています。​否定的な​クチコミに​返信する​ときは、​投稿者の​個人情報を​公開したり、​個人的に​攻撃したりしない​こと、​問題の​解決の​ために​メールや​電話で​直接連絡して​もらうよう​お願いする​こと、​起きた​ミスには​誠意を​もって​対応し、​非が​ないことに​ついては​責任を​負う​ことを​避けて、​対応できる​ことと​できない​ことを​説明する​ことを​挙げています​（Googleビジネスプロフィール ヘルプ：クチコミを​増やすための​ヒント、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

返信は、​投稿後に​Googleが​コンテンツの​ポリシーに​沿っているかを​審査し、​承認されると​口コミの​下に​公開されます。​返信が​公開されると​投稿者に​通知が​届き、​投稿者は​返信を​読んだ後でも​口コミを​変更できると​説明されています​（Googleビジネスプロフィール ヘルプ：ユーザーからの​クチコミを​管理する、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

AIの​下書きで、​人が​確かめる​こと

返信の​下書きに​渡すのは、​口コミの​本文と、​返信で​伝えて​よい​ことだけに​します。​社内の​顧客の​記録は​渡しません。

口コミを​集める​ときに、​してはいけない​こと

分析を​続ける​うちに、​口コミの​数を​増や​したい、​評価を​上げたいと​考える​こともあるはずです。​ここには、​Googleの​決まりと​法律の​両方が​あります。

Googleの​決まり

Googleマップの​ポリシーは、​投稿は​実体験にもと​づいている​必要が​あるとし、​次のような​ことを​禁止しています​（Googleマップ：禁止または​制限されている​コンテンツ、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

• 実体験にもと​づいていない​コンテンツの​投稿を​募ったり促したりする​こと
• 口コミの​投稿や、​否定的な​口コミの​修正や​削除と​引き換えに、​金銭的な​報酬、​割引、​無料の​商品や​サービスなどの​インセンティブを​提供する​こと
• 否定的な​口コミの​投稿を​妨げたり、​肯定的な​口コミを​選んで​募ったりする​こと
• 口コミを​頼む​ときに、​その​場で​評価や​口コミを​書くよう​求めたり強要したりする​こと、​特定の​内容を​含めるよう​頼むこと
• 現在や​過去の​雇用関係など、​利益相反にもと​づく​コンテンツ​（削除の​対象と​されています）

一方で、​インセンティブを​出さず、​評価や​内容に​影響を​与えようと​せずに、​実体験にもと​づく​投稿を​募る​ことは​許可されています。​Googleの​ヘルプも、​口コミを​投稿して​もらう​ために、​リンクや​QRコードを​案内できると​説明しています。

生成AIで​「お客様の​口コミの​文例」を​作って​渡す​ことは、​特定の​内容を​含めるよう​頼むことに​当たりかねません。​口コミは、​お客様自身の​言葉で​書いて​もらう​ものです。

消費者庁の​ステルスマーケティングの​規制

消費者庁は、​令和5年10月1日から、​広告であるにも​かかわらず​広告であることを​隠す、​いわゆる​ステルスマーケティングが​景品表示法の​違反に​なったと​案内しています。​規制の​対象は、​商品や​サービスを​供給する​事業者で、​SNSの​投稿や​レビューの​投稿など​インターネット上の​表示も​対象です​（消費者庁：令和5年10月1日から​ステルスマーケティングは​景品表示法違反と​なります。、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

運用基準では、​事業者の​表示に​当たる​例として、​事業者が​第三者に、​その​人の​SNSや​口コミサイトなどに​自社の​商品や​サービスに​ついての​表示を​させる​場合を​挙げています。​また、​販売を​促進する​立場に​ある​社員​（販売や​開発に​関わる​役員、​管理職、​担当チームの​一員など）が、​販売を​促進する​ために​行った​表示も、​事業者の​表示に​含まれうるとしています​（消費者庁：​「一般消費者が​事業者の​表示であることを​判別する​ことが​困難である​表示」の​運用基準​（PDF）、​2026-⁠10-⁠03 確認）。

社員や​知り合いに​頼んで​口コミを​書いて​もらう、​AIで​作った​文章を​口コミとして​投稿する、といった​ことはしません。​口コミの​分析は、​お客様が​自分の​意思で​書いた​声だからこそ​意味が​あります。

私たちの​進め方

お客様の​声の​分析は、​AIの​使い方より、​準備と​確かめ方の​決まりで​結果が​変わります。​私たちが​お手伝いする​ときも、​まず、​どの​声を、​どこまで​外して、​どの​サービスに​渡すかを​決め、​少ない​件数で​項目と​頼み方を​試してから、​全件に​広げる​順番で​進めます。

私たちは​大阪の​グラングリーン大阪を​拠点に、​関西を​中心に、​全国の​お客様と​オンラインで​進めています。​AI導入支援では、​対象の​業務の​整理から、​小さな​試作、​出力の​確認、​ツールとの​連携、​社内の​ルールと​定着までを​段階に​分けて​進めます。​分析で​見えた​ことを​もとに​した、​よく​ある​質問の​ページや​ホームページの​直し、​問い合わせフォームの​見直しも、​同じ​会社で​検討できます。​進め方は、AI導入支援・業務効率化の​サービスに​まとめています。

まず、​声を​50件だけ​書き出してみる

始めるなら、​最近の​アンケートの​自由記述か、​問い合わせの​メールを​50件ほど​選び、​名前や​連絡先を​外して、​通し番号を​振ってみてください。​項目を​5つほど​決めて、​AIに​1件ずつ​分けさせ、​表計算で​数え、​何件か​読み​比べる。​1回やってみると、​どこを​外せば​よいか、​どの​項目が​分けに​くいかが​分かり、​全件に​広げる​ときの​手順が​決まります。