VOC分析とは？やり方・手法・進め方をデータでわかりやすく解説

VOC分析とは、顧客の声（Voice of Customer）を収集・分類し、商品やサービスの改善に活かす手法です。レビューや問い合わせなどに散らばった生の声を、評価の観点ごとに整理して、どこが満足され、どこに不満が集中しているかを数値で見えるようにします。

この記事では、VOC分析の目的から収集方法、進め方の手順、代表的な手法までを順番に整理します。最後に、実際の商品カテゴリの声を観点ごとに定量化するとどう見えるのかを、独自集計のデータでお見せします。

VOCとは何の略？

VOCは Voice of Customer の略で、日本語では「顧客の声」と訳されます。アンケートの回答だけでなく、商品レビュー、SNSの投稿、コールセンターへの問い合わせ、チャットの履歴など、顧客が残したあらゆる声がVOCにあたります。

VOC分析の目的は何か

VOC分析の目的は、感覚や思い込みではなく、実際の顧客の声を根拠にして意思決定をすることです。具体的には次のような場面で役立ちます。

• 商品やサービスの改善点を、優先順位をつけて把握する
• 新商品の企画や訴求メッセージの裏づけにする
• 解約や離脱の理由を早く見つけて手を打つ
• 競合と比べて、自社のどこが評価され、どこが弱いかを知る

ポイントは、声を集めること自体ではなく、集めた声を比較できる形に整理することです。整理されて初めて、どの観点に手を入れると満足度が上がるのかが見えてきます。

VOCの収集方法

VOCは大きく、顧客から直接もらう声と、すでにどこかに存在している声に分かれます。

直接もらう声には、アンケート、NPS調査、インタビュー、問い合わせ対応の記録などがあります。一方ですでに存在している声には、ECサイトの商品レビュー、SNSの投稿、口コミサイトの評価などがあります。

特にレビューやSNSは、企業が質問を設計しなくても顧客が自発的に語っているため、本音が出やすいのが特徴です。量が多く分析の手間はかかりますが、そのぶん示唆も大きい情報源です。

VOC分析の進め方（5ステップ）

VOC分析は、次の5つのステップで進めると整理しやすくなります。

1. 目的を決める。何を判断したいのかを先に決めます。改善なのか、企画なのか、競合比較なのかで集める声が変わります。
2. 声を集める。目的に合った情報源から、十分な量のVOCを集めます。少数の声で結論を出さないことが大切です。
3. 観点に分類する。集めた声を価格、使いやすさ、効果などの評価の観点に振り分けます。
4. 定量化する。観点ごとに、肯定的・中立・否定的の割合を数値にします。ここで初めて比較ができるようになります。
5. 打ち手に変える。不満が集中している観点を優先的に改善し、満足されている観点は訴求に使います。

具体例：商品レビューでVOC調査を行うときのやり方

たとえば自社商品と競合商品の評価の差を知りたい場合、5つのステップは次のように具体化できます。

• 対象を決める。自社商品を1つと、比べたい競合商品を2〜3つ選びます。
• レビューを集める。各商品のレビューを、期間をそろえて集めます。星の数だけでなく本文を使います。
• 観点の一覧を作る。価格、使いやすさ、効果、耐久性など、そのカテゴリで評価が分かれやすい軸を8〜10個ほど決めます。1件のレビューに複数の観点が含まれることが多いので、文ごとに振り分けます。
• 観点ごとに肯定・否定の割合を出す。商品ごとに並べると、競合より評価が低い観点がはっきりします。
• 言及の少ない観点は結論を保留する。件数が少ないと割合が大きくぶれるため、言及が十分にたまった観点から判断します。

手作業なら表計算ソフトでも始められますが、商品数やレビュー数が増えるほど振り分けに時間がかかります。下の実例は、この手順を約6.9万件の言及に当てはめた結果です。

VOC分析の主な手法

VOCを分類・定量化するときには、次のような手法がよく使われます。テキストマイニングは、文章を単語や文節に分解して、よく出てくる言葉や組み合わせを見つける手法です。感情分析（センチメント分析）は、声が肯定的か否定的かを判定して、満足度の傾向を数値にします。観点別分析は、価格や使いやすさといった評価軸ごとに声を仕分けして、軸ごとの満足度を比べる手法です。

近年は、これらをAIで自動化し、大量のレビューを短時間で観点別に整理する方法が広がっています。

EC事業者向け：VOC分析ツールの選び方

VOC分析ツールを比較するときは、集められる声の量だけでなく、自社の判断に使える形で結果が出るかを確認します。導入前に、自社が扱うカテゴリの見本で次の項目を確かめると、必要な機能と運用の負担を整理できます。

• 対象データ：必要なECモールや問い合わせ記録を扱えるか、取得期間・更新頻度・取得できない範囲を確認します。手元のデータを取り込む場合は、形式や個人情報の扱いも確認します。
• 商品別・競合比較：カテゴリ全体だけでなく、自社商品と競合商品を同じ観点で比べられるかを確認します。商品ごとの件数や対象期間、サイズ違い・型違いのレビューが混ざる範囲も見ます。
• 観点とサブ観点：「サイズ展開」のような大きな観点から、「小さめでサイズ選び」のような具体的な話題まで分けて読めるかを確認します。分類の定義や、カテゴリに合った観点になっているかも大切です。
• 原文・件数・分母：好評・不満の割合だけでなく、対象の言及数と原文を確認できるかを見ます。原文の閲覧範囲や利用条件はツールごとに確認が必要です。レビュー件数・文数・観点の言及数を区別でき、少数の声に基づく結果を見分けられるものが判断に役立ちます。
• 改善施策への変換：商品説明の修正と、商品そのものの改良を分けて検討できるかを確認します。提案がどの数字や声に基づくのかをたどれ、自社商品の仕様と照合できることが重要です。
• 費用と運用条件：対象商品数・分析件数・更新回数に応じた料金、初期設定の作業、結果の共有・出力方法、契約期間を確認します。無料範囲と有料範囲を分け、分析後に誰が施策を実行するかまで決めておきます。

これらは導入前の確認項目であり、特定のツールがすべて対応しているという意味ではありません。公開情報だけでは分からない取得範囲や原文の閲覧条件、費用は、提供元に確認してから判断します。

実例：観点別にVOCを定量化するとどう見えるか

ここからは、実際にVOC分析を行うと何が見えるのかを、独自集計のデータでお見せします。例として家庭用脱毛器のカテゴリを取り上げ、顧客の声を10の観点に分類し、観点ごとの満足度を集計しました。横棒は、各観点で肯定的な声が占める割合です。

集計N数：69,122件（10観点の合計言及数）／集計時点：2026年6月／出所：主要ECモールの商品レビューを独自集計

このカテゴリでは、操作の簡便さが満足度のいちばん高い観点で、肯定的な声が85.7%を占めました。一方で、バッテリー持続時間と肌への安全性は否定的な声の割合が相対的に高く、改善の余地が集中している観点だと分かります。

もしあなたがこのカテゴリの商品を扱うEC事業者なら、訴求では操作の簡単さを前面に出し、商品開発や説明ページではバッテリーの持ちと安全性への不安を先回りして解消する、という打ち手が見えてきます。これがVOC分析の価値です。

冬用スリッパの見本で、分析結果を打ち手に変える

冬用スリッパのレポート見本では、観点全体の傾向から具体的な話題へと読み進められます。2026年10月集計の29商品を対象に、10観点の合計10,065件の言及を整理したものです。

• まず、評価されている点を見る。保温性は2,810言及のうち好評87.1%です。暖かさが評価されている傾向は読み取れますが、自社商品の訴求に使う前に、自社商品についての声と仕様を確認します。
• 次に、改善候補を絞る。サイズ展開は1,390言及のうち好評41.7%、不満25.3%です。買う理由としての動機指数も平均の1.87倍となっており、詳しく確認する候補になります。動機指数は購入率や売上の倍率ではなく、改善による売上増を示すものでもありません。
• 具体的な話題と照合する。サブ観点「小さめでサイズ選び」では、対象257文のうち不満57.2%です。実商品の寸法・サイズ表と関連する原文を確認し、該当する商品なら足の実寸との対応表やサイズ選びの説明を補う、という施策を検討できます。すべての商品が小さめだとは判断できません。

出所：TrendViewer Analyticsの冬用スリッパ公開レポート見本（2026年10月集計）。10,065件は10観点の合計言及数で、独立したレビュー件数や購入者数ではありません。好評・不満の割合の分母は各観点の言及数、サブ観点の不満57.2%の分母は該当する257文です。全購入者の割合を表すものではありません。

カテゴリ全体の数値は、確認する順番を決める手がかりです。実際に変更する前に商品別の結果や原文を確認し、説明不足なのか、仕様の見直しが必要なのかを切り分けます。変更後は問い合わせや返品理由などの変化を見て、施策が役立ったかを確かめます。

VOC分析を効率化する方法

VOC分析は手作業でもできますが、レビューの量が増えるほど、観点への分類と定量化に時間がかかります。ここを自動化できると、分析のスピードと精度が大きく変わります。

TrendViewer は、業界横断の大規模レビュー解析メソッドにもとづいて、商品カテゴリのVOCを観点ごとに自動で定量化します。上の実例のような観点別の満足度マップを、短時間で出力できます。自社商品の消費者インサイトを分析したいメーカー・EC事業者の方は、TrendViewer Analytics をご覧ください。集客と接客までを一括で支援する TrendViewer Growth もあわせてご活用いただけます。

自社のカテゴリでも、まず結果を確かめる

出力の内容を知りたい方は、冬用スリッパのレポート見本をご覧ください。自社のカテゴリで試したい場合は、登録不要・無料のレビュー分析フォームから、自社商品のカテゴリとメールアドレスを入力できます。案内では約2時間（夜間は翌朝）で分析結果が届きます。届いた数字の対象と分母を確かめ、改善の候補を探すところから始めてみてください。

よくある質問（FAQ）