執筆者:松井 達夢ワンプロデュース株式会社 代表取締役 / マーケティングコンサルタント問い合わせやアンケートの記録は溜まっているのに、読む時間が取れず手つかずになっている。多くの会社で起きている状態です。
本記事では、その記録をAIで整理し、記事やLPに反映するまでの手順を扱います。
集めるデータと目的の決め方
先に決めるのは、何を判断するために読むのかです。
目的が決まっていないと、集計して眺めるだけで終わります。
「解約の理由を減らしたい」「問い合わせ前の不安を先に潰したい」のように、対象を1つに絞ってください。
集めるデータは、量より種類のバランスです。
同じ入口の声だけを集めると、既に接点がある人の意見に偏ります。
検討中に離脱した人の声が入るかどうかで、見えるものが変わります。
- アンケートの自由記述: 申し込み直後や解約時など、区切りのタイミングで得られる直接の回答です。
- 商談・問い合わせの記録: 営業のメモやサポートの対応履歴に、具体的な困りごとが残っています。
- 外部での書き込み: SNSや口コミサイトなど、自社に向けて言われていない意見です。
この3種類が揃っていれば、最初の分析には足ります。
足りないものがあれば、その入口を作るところから始めてください。
悩みとニーズに分ける3ステップ
集めたテキストを人が全部読むのは、現実的ではありません。
生成AIは、単語の出現数を数えるだけでなく、文脈から意図を読み取れます。
そのため、自由記述の分類はAIに任せられる工程です。
進め方は3段階です。
- 表記を整える: 「アイフォン」と「iPhone」のような揺れをそろえます。ここを飛ばすと、同じ内容が別々に集計されます。
- 感情を分ける: 前向きか、不満か、迷いかを判定させます。良い・悪いの2択ではなく、「不安」「期待」といった段階で分けると使いやすくなります。
- 似た意見をまとめる: グループに分け、それぞれが全体の何割かを出します。多い順に並べたものが、次に扱うテーマになります。
最後に、なぜその声が出たのかを言葉にしてください。
ここは人の作業です。AIの出力を読んで、心当たりのある背景を書き足します。
参考: AI検索に引用される一次情報
悩みから見出しへの変換
分析で出てきた悩みを、記事やLPの見出しに置き換えます。
言い換えず、顧客が使った言葉のまま使ってください。
「何から始めればいいか分からない」という声があれば、「はじめての方へ｜導入の手順」という見出しになります。
対応関係は、たとえば次のようになります。
- 「何から始めればいいか分からない」 → 導入の手順を段階で説明する見出し。
- 「他社との違いが分からない」 → 比較の観点を示す見出し。
- 「本当に成果が出るのか不安」 → 何がどう変わるのかと、条件を書く見出し。
- 「運用が難しそう」 → 導入後に誰が何をするのかを書く見出し。
構成案の作成はAIに任せられます。
分析結果を渡し、対象を指定して見出し案を出させてください。
そのうえで、自社にしかない情報を足すのが人の仕事です。
実際にあった質問や、対応してみて分かった条件を入れると、他社の記事と内容が重なりません。
見出しの直後に答えを置く書き方は AIO対策の記事設計にまとめています。
進めるときの注意点
気をつける箇所は4つです。
- データの偏り: 特定の入口の声だけだと、結論もそちらに寄ります。件数より、種類が揃っているかを見てください。
- 公開前の確認: 生成された文章をそのまま出さないでください。事実の誤りが混ざることがあります。
- 一度で終わらせない: 顧客の関心は変わります。月に一度、新しい声を追加して見直してください。
- 個人情報の扱い: AIに読み込ませる前に、氏名や連絡先を外します。社内の取り扱い基準を先に決めてください。
公開前の確認は、記事を出す本数が増えるほど飛ばされやすくなります。
確認の工程をどう残すかは AI記事の社内運用フローで扱っています。
向かないケース
この進め方が効くのは、比較検討に時間がかかる商材です。
その場で決まる低単価の商品や、地図アプリで店舗を探して来店する業態では、ここまでの分析は必要ありません。
自社がどちらなのかを先に判断してください。
参考: ウェブサイトで生成 AI によるコンテンツを使用する（Google 検索セントラル）
まとめ｜最初の1回でやること
すべてのデータを一度に扱う必要はありません。
まず、直近3か月の問い合わせ記録だけを取り出してください。
そこから、よく出てくる悩みを5つに絞ります。
その5つを、既存の記事やLPの見出しと突き合わせます。
1つも書かれていないものがあれば、そこが次に書く記事です。
顧客の声から出てきたテーマは、AI検索の質問とも重なります。
実際に聞かれている言葉から作った記事は、一般論のまとめより参照されやすくなります。
記事の作成に時間が取れない場合は、下書きの部分を仕組み側に移す方法もあります。
当社が開発・提供している AIO/SEO自動化ツール「AutoAIO」は、キーワードを決めるだけで記事の下書きと改善案を作ります。月額19,800円（税抜）から、30日間の無料体験（クレジットカード登録不要）があります。
よくある質問
Q1. 顧客の声とは、具体的に何を指しますか？
問い合わせのメール、アンケートの回答、SNSの投稿、電話の記録などです。
自社に向けられたものと、外部で書かれたものの両方を集めてください。
Q2. 分析にはどのくらいの件数が必要ですか？
決まった件数はありません。
ただし少なすぎると特定の人の意見に寄るため、複数の入口から集めることを優先してください。
Q3. 分類した悩みを、どう見出しに使いますか？
顧客が使った言葉のまま置いてください。
言い換えると、その人が自分のことだと気づきにくくなります。
Q4. LPに反映するとき、何を優先しますか？
申し込み前の不安に答える内容です。
分析で出てきた不安を、ページの上部で先に解消してください。
Q5. AIの解釈が誤っていないか心配です。
分類の結果は人が確認してください。
皮肉や言い回しに頼った文章は誤って分類されることがあるため、元の文章と見比べます。
