感情分析で不満の傾向をつかむ

お客様からの「ご意見ボックス」に毎日何十通も手紙が届くと想像してみてください。全部に目を通すのは大変ですよね。

感情分析（＝テキストの裏にある「嬉しい」「悲しい」「怒っている」といった気持ちを自動で判定する技術）は、まるで優秀なアシスタントがすべての手紙を読んで「嬉しい意見」「普通の意見」「怒りの意見」の山に分けてくれるようなものです。

このレッスンでは、AIチャットツールを使ってお客様の声から「不満の傾向」を浮き彫りにし、改善アクションまで落とし込む方法を15分で体験します。

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まず、次の2つを用意しましょう。

1. 分析したいテキストデータ — 商品レビュー、問い合わせメール、アンケートの自由回答など、顧客の声がまとまったもの
2. AIチャットツール — 以下のどれか1つでOKです
   • ChatGPT（OpenAIが提供する対話型AI。無料版でも使えます）
   • Claude（Anthropicが提供する対話型AI。無料プランあり）
   • Cursor（AIが組み込まれたテキスト編集ツール）のチャット機能

どのツールでも、この後の手順はほぼ同じです。「AIにお願い文を送って、答えをもらう」という流れは共通です。

良い例: 「先月のカスタマーサポート問い合わせ30件分のテキスト」のように、期間と件数を決めておく

悪い例: 「すべての問い合わせ」のように範囲が曖昧だと、分析が終わらなくなってしまう

データがない場合のサンプル

手元にデータがなくても大丈夫です。以下のサンプルをコピーして使ってください。

1. 配送が3日遅れた。追跡番号も届かず不安だった。
2. 商品の品質は良いが、梱包が雑で箱が潰れていた。
3. とても満足しています！リピート購入予定です。
4. 問い合わせへの返信が遅い。3日待っても返事が来なかった。
5. サイズ表記と実物が違った。交換手続きも面倒だった。
6. スタッフの対応が丁寧で好印象でした。
7. 値段の割に品質がいまいち。期待外れだった。
8. 注文から届くまでが早くて助かった。
9. 説明書がわかりにくい。動画マニュアルがほしい。
10. 色味が写真と全然違った。返品したい。

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分析するテキストを、AIが読みやすい形で渡します。

ステップ1: プロンプト（＝AIへのお願い文）を準備する

以下のプロンプトをそのままコピーして使えます。

以下の顧客レビューを「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」に分類してください。
それぞれの件数と割合を出し、ネガティブなものについては共通する不満の理由を上位3つ挙げてください。
結果は表形式でまとめてください。

--- ここから顧客レビュー ---
（ここにデータを貼り付ける）
--- ここまで ---

ステップ2: AIに送る

1. お使いのAIツール（ChatGPT、Claude、Cursorなど）を開く
2. 上のプロンプトをチャット欄にコピー＆ペーストする
3. （ここにデータを貼り付ける） の部分を、準備したテキストデータに置き換える
4. 送信ボタンを押す

プロンプトのコツ

良い例: 「ネガティブなレビューの共通する理由を3つ挙げて」「表形式でまとめて」と具体的に頼む

悪い例: 「分析して」とだけ頼む — AIが何をすればいいか分からず、的外れな回答になることがあります

さらに深掘りしたいときのプロンプト例:

ネガティブな意見のうち、「配送」に関するものだけを抜き出して、
具体的にどんな不満があるかを箇条書きで教えてください。

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AIからの回答が届いたら、次の3つのポイントを確認しましょう。

1. ネガティブ意見の割合はどれくらいか？

   • 例: 「10件中5件がネガティブ = 50%」
   • 30%を超えていたら、改善の優先度が高いサインです

2. よくある不満の理由は何か？

   • 例: 「配送が遅い」「説明がわかりにくい」「写真と実物が違う」
   • 上位3つに共通するテーマがあれば、それが最優先の改善ポイントです

3. 特定の傾向はないか？

   • 例: 「今月は商品Aの不満が多い」「配送関連が先月の2倍」
   • 時期や商品ごとの偏りに気づけると、原因を絞りやすくなります

ここで「ふむふむ、なるほど」と思えたら、分析は成功です。

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分析結果をメモ（文書）にまとめましょう。これがこのレッスンの成果物です。

次の4つの項目を書き出すと、後で見返したときに便利です。

ヒント: AIに「この分析結果をもとに、上の表形式でまとめ文書を作って」とお願いすると、下書きを自動で作ってくれます。そこから自分の言葉で修正すれば時短になります。

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次のチェックリストで、ちゃんと分析できたか確認しましょう。すべてにチェックが付いたら完了です。

• AIの回答に「ポジティブ」「ニュートラル」「ネガティブ」の3分類が含まれている
• それぞれの件数または割合が数字で示されている
• ネガティブ意見に共通する理由が2つ以上見つかっている
• まとめ文書に「分析対象」「感情の内訳」「ネガティブの理由」「改善アクション」の4項目が書かれている
• 分析対象のデータ範囲（期間・件数）がまとめ文書に明記されている

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