トピックの増減傾向を抽出する

毎日の買い物メモを見返すと、「今週は野菜が多かったな」「先月はお菓子ばかり買っていたな」と傾向が見えてきますよね。お客様からのお問い合わせも同じです。1件ずつ眺めているだけでは気づけなくても、AIに手伝ってもらってまとめて振り返ると「最近この話題が急に増えている！」と一目でわかるようになります。

このレッスンでは、AIチャットツール（＝ChatGPTやClaudeなど、対話形式で質問できるAIサービス）を使って、お問い合わせの「トピック（＝話題のまとまり）」が増えているか減っているかを15分で抽出します。最終的に、チームに共有できる「増減レポート」を1枚のテキストにまとめるところがゴールです。

このレッスンを始める前に、次の2つを用意してください。

• AIチャットツールのアカウント — ChatGPT（無料版でOK）またはClaude（無料版でOK）。どちらか片方あれば十分です
• 分析するお問い合わせデータ — スプレッドシート（＝ExcelやGoogleスプレッドシートのような表形式）またはテキストで用意します。まだデータがない方は、このあと紹介するサンプルをそのまま使えます

ヒント: データは10件以上あると傾向がつかみやすくなります。5件未満だと「たまたま」の可能性が高く、増減の判断が難しくなります。

まずは分析の元になるデータを用意しましょう。ポイントは**「いつのお問い合わせか」がわかるように期間を分ける**ことです。

サンプルデータを使う場合

お問い合わせデータがまだない場合は、次のサンプルをコピーして使ってください。

【1月のお問い合わせ】
- パスワードを忘れた
- 返品したい
- パスワードでログインできない
- 配送料はいくらですか
- パスワードの変更方法を教えて
- 返品の条件を知りたい
- 配送の目安を教えて

【2月のお問い合わせ】
- パスワードを忘れた
- 新商品はいつ発売ですか
- 新商品の在庫はありますか
- 返品したい
- 新商品の色は何色ありますか
- パスワードでログインできない
- 新商品のサイズ展開を教えて

良い例と悪い例

期間が分かれていないと「増えた・減った」を比較できないので、必ず月や週ごとに区切ってください。

データが用意できたら、AIチャットに次のプロンプト（＝AIへの指示文）を送ります。

ステップ1: プロンプトをコピーする

下のテキストをそのままコピーしてください。

あなたはカスタマーサポートの分析アシスタントです。
以下のお問い合わせデータを読んで、次の2つをやってください。

1. 話題（トピック）ごとに分類する
2. 月ごとに何件ずつあるか数えて、表形式で見せる

【データ】
（ここにデータを貼り付ける）

ステップ2: データを貼り付けて送信する

「（ここにデータを貼り付ける）」の部分を、先ほど用意したデータに差し替えて送信ボタンを押します。

良い例と悪い例

うまくいかないとき: AIの回答がイマイチだった場合は、「トピックを5個以内にまとめ直して」「表形式で見せて」のように追加で指示を送ってください。AIは会話の続きとして理解してくれます。

AIから分類結果が返ってきたら、続けて増減を読み取りましょう。同じチャットの中で、次のプロンプトを送ります。

この分類結果をもとに、2月は1月と比べて次の3点を教えてください。
- 増えた話題（件数の変化もつけて）
- 減った話題（件数の変化もつけて）
- 変わらない話題

サンプルデータの場合、次のような結果が返ってくるはずです。

• 増えた: 「新商品について」の問い合わせ（1月 0件 → 2月 4件）
• 減った: 「返品について」の問い合わせ（1月 2件 → 2月 1件）
• ほぼ変わらない: 「パスワード関連」の問い合わせ（1月 3件 → 2月 2件）

最後に、抽出した増減傾向をテキストにまとめましょう。このまとめがこのレッスンの成果物です。

AIに次のようにお願いすると、きれいにまとめてくれます。

ここまでの分析結果を、チームに共有できるレポートにまとめてください。
以下の項目を含めてください。
- 分析した期間
- 増えたトピックと件数の変化
- 減ったトピックと件数の変化
- 今後のアクション提案（例: FAQを追加する、など）

良い例と悪い例

成果物ができたら、次の4つを確認してください。すべて「はい」ならゴール達成です。

• 増えたトピックが具体的な名前で書かれているか
• 減ったトピックが具体的な名前で書かれているか
• 件数の変化が数字で示されているか（「増えた」だけでなく「0件→4件」のように）
• 次にやるべきアクションが1つ以上書かれているか