2026年02月13日

音声・SNS・メールをAI解析！運輸業のCX向上事例｜全行動プロセス解析で競合と差別化

「現場が多忙で、業務改善に手が回らない」

「課題が現場止まりになってしまい、本社まで上がってこない」——

これは多くの企業、特に現場業務が中心となる業界で共通する悩みである。
本記事では、ある大手運輸会社が、コールセンターに蓄積された膨大なデータと外部データ（SNSなど）を高度に解析することで、埋もれていた課題を掘り起こし、サービス品質とブランド価値を向上させた事例を紹介する。

■クライアントが抱える課題

ご相談いただいた運輸会社様（以下、X社）は、以下の課題を抱えていた。

現場のブラックボックス化: 日々の業務があまりに多忙であるため、現場レベルで業務改善を行う余裕がない。
課題吸い上げシステムの欠如: トラブルや改善点が現場で処理されてしまい、それらを本社へ吸い上げる仕組みが存在しなかったため、根本的な業務課題として認識・明確化できていなかった。

結果として現状維持が続き、競合他社との差別化やサービス品質の向上が停滞している状況であった。

この課題に対し、私たちは単一のデータを見るのではなく、顧客のすべての行動プロセス（認知～利用～問い合わせ～クレーム）を横断的に捉えるアプローチを採用。

実施したマルチチャネル解析

X社に眠る内部データとWEB上の外部データを掛け合わせ、AI（自然言語処理/LLM）を用いた高度な解析を実施した。

異なる3つのデータソースを解析した結果、それぞれ全く異なる角度からの重要なインサイト（発見）が得られた。

通常、コールセンターの録音データはオペレーターの管理目的だけに使われがちであるが、マーケティング戦略の視点で解析することで新たな価値が生まれた。サービスプロセスの核心部分における顧客の生々しい行動状況や、潜在的なニーズを抽出することに成功した。

メールによる問い合わせデータを解析したところ、電話では直接伝えにくい、しかし深刻な不満が含まれていることが判明。特に「ドライバーの態度」など、ニュアンスを含んだクレームを解析技術によって検知。支店単位での具体的な改善指導が可能となった。

X（旧Twitter）やInstagramなどのソーシャルデータをクローリングし解析。これにより、X社に対する世間のブランドイメージやプロモーションへの反応だけでなく、競合他社と比較した際の強み・弱みなど、広い視点での評価収集が可能となった。

これらのデータを統合的に解析し、具体的な改善策を実行した結果、大きな成果が生まれた。

本事例は、社内に眠る「声」を解析することで現場の業務改善だけでなく、競争力を高めるための戦略的な『武器』として活用できることを示せた事例となった。

「顧客満足度を上げたい」「他社との差別化を図りたい」とお考えの企業はぜひ一度ご相談を。貴社のデータに眠る「次の一手」を、解析の力で導き出します。

Q. コールセンター以外のデータも解析できますか？

A. はい、可能です。本事例のように、メールフォームからの問い合わせデータや、SNS（X、Instagramなど）上の口コミデータ（クローリングデータ）を統合して解析することで、より立体的で深いインサイトを得ることができます。

Q. 音声データの解析精度はどの程度ですか？

A. 最新の自然言語処理（NLP）およびLLM（大規模言語モデル）技術を活用するため、高い精度でテキスト化・意味抽出が可能です。単語の拾い出しだけでなく、文脈や感情（ニュアンス）を含めた解析を行います。

Q. 費用はどのくらいかかりますか？

A. 解析対象とするデータの種類（音声のみか、SNSも含むか等）やデータ量、レポートの仕様によって変動いたします。貴社の保有データや目的に合わせて最適なプランをご提案しますので、まずはお気軽に見積もりをご依頼ください。

Q. 運輸業以外でも対応可能ですか？

A. もちろんです。メーカー、通信販売、金融、サービス業など、顧客接点（問い合わせ窓口やSNS）を持つあらゆる業種でも同様の解析ソリューションをご提供可能です。

新規出店計画や商圏分析の精度向上にお悩みですか？まずは現状の課題をお聞かせください。
データサイエンスのプロフェッショナルが、最適な解決策をご提案いたします。