2025-06-17

LLMによる“顧客インサイト抽出”――隠れた課題発見と提案の質向上

BtoB 営業・マーケティング　コラム

近年、生成AIの進化により、業務現場でも大規模言語モデル（LLM）の活用が急速に広がっています。中でも注目を集めているのが、膨大な顧客データや日々のやり取りから“本当の声”をすくい上げ、これまで見過ごされてきた課題や期待を明らかにする「顧客インサイト抽出」です。従来の方法では見落としがちな細かなサインや暗黙のニーズも、LLMを活用することでより立体的に把握できるようになってきました。本記事では、LLMを用いた顧客インサイトの抽出がビジネス現場にもたらす変化や、その現状、そして活用する際に押さえておきたいポイントについて考えていきます。

なぜ“顧客インサイト”が重要なのか

顧客インサイトとは、表面的な要望や目に見える行動の背後にある「本当の動機」や「隠れた期待」を指します。単に顧客の要望を聞き取るだけでは、課題の本質や新たな提案の糸口にはなかなかたどり着けません。たとえば、「コストを下げたい」という言葉の奥には「社内での業務効率化を強く求めている」「組織として変革を進めていきたい」といった、より深い思いや背景が隠れていることもあります。

こうした本質的なインサイトを捉えることは、提案やコミュニケーションの質を左右します。顧客自身も気付いていない課題や潜在的なニーズにアプローチできれば、信頼関係を築きやすくなり、単なる取引を超えたパートナーとしての価値を発揮できるようになります。また、競合との差別化や新たなビジネスチャンスを生み出すためにも、顧客インサイトの理解は欠かせません。

従来のやり方では、こうしたインサイトを見つけ出すには経験や勘に頼る部分も多く、どうしても個人差が生じがちでした。しかし今、デジタル技術の進展により、多様なデータから客観的にインサイトを探る手段が増えています。顧客の「声」をどう捉え、どのように次のアクションにつなげるか――そのための鍵が「顧客インサイト」なのです。

従来のアプローチと限界

これまで顧客インサイトを把握するために、さまざまな手法が活用されてきました。代表的なのは、アンケートやインタビュー、営業担当者によるヒアリングなどです。現場での生の声や日々のコミュニケーションから、顧客の考えや要望を読み取ることが基本的なアプローチとなっていました。また、顧客とのやり取りを記録した議事録や、問い合わせ内容のメモなども、インサイトを得るための重要な情報源となっています。

しかし、こうした方法にはいくつかの限界があります。まず、得られる情報の多くは担当者の経験やスキルに大きく依存します。話の聞き方や深掘りの仕方、どのポイントに注目するかによって、引き出される内容にばらつきが出やすいのです。また、複数の担当者が関わる場合、情報の解釈や共有方法にも違いが生まれやすくなります。

さらに、アンケートやヒアリングでは顧客が意識していることしか表に出てこないことが少なくありません。回答が表面的になりがちで、内面の本音や無意識の課題にまではなかなか踏み込めないという難しさがあります。加えて、情報が紙や断片的なメモの形で残されると、後から全体像を把握したり横断的に分析したりするのが困難です。

また、収集できるデータの量にも制約があります。限られた人数へのヒアリングや短期間のアンケートだけでは、顧客全体の傾向や潜在的な共通点を十分に捉えるのは難しくなります。結果として、重要な気付きや新しい視点を見落としてしまうリスクが残りやすくなっていました。

このように、従来のアプローチには一定の有効性がある一方で、人的リソースや情報の偏り、分析の限界など、さまざまな課題がつきまとっていたのです。

LLMがもたらす変化――「広さ」と「深さ」へのアプローチ

LLMの登場によって、顧客インサイトの抽出方法は新たな可能性を見せ始めています。特に「広さ」と「深さ」、二つの視点からのアプローチにおいて、業務効率や着眼点の拡大につながることが期待されています。ただし、AIによる分析にはできることとできないことがあり、その特徴を理解したうえで活用することが重要です。

まず「広さ」の面についてです。LLMは、これまで人の手では把握しきれなかった大量のテキストデータ――たとえば膨大な顧客対応履歴や議事録、チャットログなど――を一度に読み取り、全体像を俯瞰することが得意です。個々のやり取りでは見えにくかった共通点や頻出テーマを自動的に抽出し、「どの領域に多くの課題が集中しているのか」や「どのような声が増えているのか」などの傾向を可視化することが可能です。これにより、現場では気付きにくい“全体感”をつかむきっかけが得られます。

一方で「深さ」の面については、LLMは文脈や言葉の使われ方から、単純なキーワード検索では捉えきれないニュアンスや背景を拾い上げることができます。たとえば、同じ質問でも発言の仕方や周囲の話題とのつながりなどから、潜在的な課題や期待の“ヒント”を提示できる場合があります。しかし、顧客の本音や暗黙知をAIが直接「発見」することは現時点では難しく、あくまでも人間による解釈や現場の知見を組み合わせて初めて有効な気付きを得られるというのが実情です。AIが抽出した要素は、あくまで「注目すべきポイント」や「再確認のきっかけ」として活用するのが現実的です。

また、AIによる分析は、学習データや設定次第でバイアスが生じたり、意図しない解釈を含むこともあり得ます。そのため、LLMが示す結果を鵜呑みにせず、人の目による検証や現場での再評価が欠かせません。AIと人、それぞれの特性を組み合わせることで、より質の高い顧客インサイトの発見につながります。

このように、LLMは「広さ」の面で全体傾向の把握、「深さ」の面で隠れたヒントの発見をサポートする存在として活用できる一方、最終的な解釈や意思決定はやはり人間が担うことが前提となります。AIの強みと限界をふまえ、現場に適した使い方を考えていくことが今後ますます重要になるでしょう。

実務での活用イメージと効果

営業部門

営業部門におけるLLM活用のイメージとして、顧客とのメールや議事録、打ち合わせの記録など、日々蓄積されるテキストデータの分析が挙げられます。これらのデータをLLMで整理することで、商談の進捗や顧客の反応、よく出てくる質問や懸念点などを把握しやすくなります。複数の顧客から寄せられる意見や要望を横断的に比較することで、今後の提案活動や新規アプローチのヒントが得られることもあります。また、過去の成功事例や失注の理由などをAIで抽出・整理することで、営業活動の改善やノウハウの共有にも役立ちます。こうした取り組みは、個々の営業担当者の経験に依存していたインサイト抽出を、より組織的で再現性の高いものへと変えていく力があります。

マーケティング部門

マーケティング部門でも、LLMの活用によりアンケートの自由記述やイベント参加者のフィードバック、SNSやウェブ上の投稿など、多様な“生の声”をまとめて分析することが可能になります。顧客の発言や評価を分かりやすく整理し、トレンドや話題の変化、関心が集まる理由や潜在的な課題などを把握することができます。数値だけではわからない顧客の本音や背景を掴むことで、商品やサービスの開発、企画、プロモーションの精度を高めるための材料が増えます。従来は担当者が手作業で仕分けていた自由記述データも、LLMによる自動解析でスピーディーかつ網羅的に扱えるようになります。

カスタマーサポート部門

カスタマーサポート部門では、問い合わせ対応の記録やFAQ、チャット履歴などが日々積み重なっています。LLMを活用すれば、よくある質問や顧客がつまずきやすいポイント、改善が求められている部分などを効率的に抽出できます。サポート業務に関するナレッジを組織全体で共有しやすくなり、属人化の防止やサービス品質の向上につなげることができます。また、AIが抽出したインサイトをもとに、現場での対応方法を見直したり、マニュアルやFAQの充実を図ることも可能です。

このように、LLMを活用することで、各部門がそれぞれの現場で蓄積してきたデータを“使える情報”へと変換しやすくなります。AIによる分析結果を人の判断や経験と組み合わせることで、意思決定や提案の質が高まることが期待されています。

導入時に注意すべきポイント

LLMを業務に導入する際は、その利便性や可能性だけでなく、いくつかの注意点を十分に理解し、慎重に運用することが求められます。ここでは、特に留意しておきたいポイントを整理します。

まず、データ品質の管理が欠かせません。LLMは大量のテキストデータをもとに分析を行いますが、入力される情報の精度や一貫性が低いと、出力されるインサイトにもばらつきや誤解が生じやすくなります。記録内容に抜けや偏りがある場合や、誤字脱字、不要な情報が多く含まれる場合は、AIの分析精度も低下するため、日々のデータ蓄積や記録方法そのものを見直すことが大切です。

次に、プライバシーと情報セキュリティへの配慮が不可欠です。顧客データや社内のやり取りには、個人情報や機密情報が含まれることが多いため、AIへの入力データを適切に管理し、情報漏洩リスクを抑える措置を講じる必要があります。運用ルールの策定やアクセス権限の管理、社内教育の徹底など、組織全体でのガバナンスが重要となります。

また、LLMの出力結果を鵜呑みにせず、必ず人の目による確認と判断を行うことも大切です。AIは学習データや設定によっては誤った解釈をしたり、現実とは異なる推論を行う場合があります。特に、顧客への提案や社内での意思決定にAIの結果を使う場合は、実際の業務経験や現場感覚と組み合わせて検証することが不可欠です。

さらに、導入効果を最大限に引き出すためには、単なるツールの導入にとどまらず、業務プロセスそのものを見直す視点も必要です。どの業務フローでどのようにLLMを使うのか、どの範囲まで自動化し、どこで人が介在するのかを明確にし、組織としての合意形成を図ることが、運用の安定と成果につながります。

このように、LLMの導入は「使い方次第」で成果が大きく変わります。リスクと可能性の両方を見極め、慎重かつ前向きな運用体制を築くことが、実用化への第一歩となるでしょう。

まとめ

LLMの発展によって、顧客インサイトの抽出はこれまでにない広がりと深みを持つようになりました。営業、マーケティング、カスタマーサポートといった各部門で、従来は見落とされがちだった顧客の声や傾向を、より客観的かつ網羅的に把握できる環境が整いつつあります。しかし、AIが導き出す結果には限界もあり、最終的な判断や洞察はやはり人の目と経験が不可欠です。

導入を検討する際は、データ品質や情報管理、現場との連携といったポイントを押さえ、LLMと人間の強みを組み合わせて活用する視点が重要になります。AIを「万能の答え」として捉えるのではなく、現場の判断や業務プロセスの質を高めるための“サポート役”として柔軟に取り入れることで、組織にとって価値ある気付きや新しい提案につながるはずです。

顧客インサイトを深く理解し、より良い関係を築いていくためにも、LLMの可能性と限界を見極めながら、現実的かつ前向きに活用していくことが今後ますます求められるでしょう。