製造業の顧客の声（VOC）分析・顧客満足改善書類をAIで整理する方法
「顧客からの意見・要望がバラバラに届いていて、何を改善すべきか分からない」——VOC（Voice of Customer: 顧客の声）を体系的に収集・分析することで、改善の優先順位が明確になります。AIを使ってVOCデータの整理・分析・改善計画を作成できます。
顧客の声（VOC）分析・顧客満足改善書類を整理するプロンプト
以下の情報をもとに、顧客の声（VOC）分析レポートと
顧客満足度改善計画書を作成してください。
【VOCデータの収集期間と収集元】
集計期間: 2026年1月〜6月（上半期）
収集元:
①顧客訪問時の会話メモ（17回分）
②クレーム・不満の申し入れ（正式クレーム 5件・非公式 8件）
③年次顧客満足度アンケート（回答数 12社・自由記述含む）
④営業担当からの報告（月次 + 随時）
【VOCの主な内容（カテゴリ別整理）】
品質関連（最多: 32件）:
・「寸法精度がときどき安定しない」（8件）
・「コーティングの密着が弱い」（5件）
・「検査成績書の内容が分かりにくい」（7件）
・「トレーサビリティ記録が不十分」（4件）
・その他品質（8件）
納期・対応速度（次多: 18件）:
・「緊急対応の可否回答が遅い」（9件）
・「出荷遅延のときの連絡が遅い」（5件）
・「試作の納期が長い」（4件）
技術・提案（10件）:
・「コスト削減の提案をもっと出してほしい」（6件）
・「設計段階から相談に乗ってほしい」（4件）
価格（8件）:
・「最近の値上げが多くて困る」（5件）
・「競合と比べると高い気がする」（3件）
ポジティブ（評価点）:
・「品質は安定している会社だと思っている」（7件）
・「担当者のレスポンスが早くて助かる」（5件）
出力形式:
・「VOCパレート分析（テーマ別件数・影響度・改善優先度のランキング）」
・「顧客満足度の現状評価（4カテゴリの強み弱みサマリー）」
・「最重点改善テーマの詳細分析（納期対応速度の9件を深堀り）」
・「上半期顧客満足度改善計画書（テーマ・担当部門・期限・KPI）」
・「顧客への改善取り組み報告書（主要顧客への半期報告フォーマット）」
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