マーケティング分析にAIを活用する方法は？メリット・フレームワーク・VOCを活用している企業事例解説！役立つAIツールも紹介

マーケティング分析は企業の販売活動にとって必要不可欠です。しかし実際の現場では、顧客アンケートの集計・自由記述の分類・競合調査のまとめといった作業に多くの工数がかかり、担当者によって分析の精度にばらつきが生じるという悩みを抱える企業が少なくありません。

しかし、マーケティング分析をどうやって行えばよいか迷っている方もいらっしゃるのではないでしょうか？また、やり方はわかるけど難しそうだし手間もかかるから手を出せないとお悩みの方もいらっしゃるかもしれません。

近年、AIの活用によってこうした課題への対処が実践レベルで可能になってきました。本記事では、マーケティング分析の基本とVOC分析の概要を押さえたうえで、AIを活用することで何がどう変わるかを整理します。

また、3C・4P・SWOT・RFMといった代表的なフレームワークの特徴と選び方、需要予測AI・CRM・SNS連携・生成AIエージェントなど主要なAIツールの種類、さらにパナソニック・住信SBIネット銀行・TOTO・ライオンの国内事例まで体系的に解説します。

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マーケティング分析とは？

マーケティング分析とは、企業が製品やサービスを市場に売り出す際に顧客・市場・消費者・競合他社を分析することです。顧客のニーズや消費者の動向を把握することを目的としてデータを分析する手法です。

マーケティング分析は、一般的に以下のような項目を分析します。

• 顧客分析
• 製品、サービス分析
• 市場分析
• 競合分析
• 販売チャネル分析
• 価格戦略分析

自社の製品・サービスを多くの顧客に販売するために様々な視点から分析を行う必要があります。

マーケティング分析が重要なのは、顧客のニーズや消費者の動向を把握していなければ製品やサービスが売れない時代になっているからです。企業が大々的な広告を打てば売れるような時代は終わり、「顧客や世の中が今何を求めているのか」を把握しなければ売れない時代になっているのです。

こうした時代の変化に対応して、顧客の声や世の中の声、競合他社のことを知り自社の製品やサービスを売るためにマーケティング分析が重要になるのです。

関連記事：「ChatGPTの企業マーケティング活用アイデア解説」

VOC分析とは？

VOC分析とは、「顧客の声（Voice of Customer）」を収集し、それをもとにビジネスに活かすための分析手法です。

顧客のフィードバックは製品やサービスの改善、顧客満足度の向上に直結するため、非常に重要です。

具体的には、顧客からのアンケート、オンラインレビュー（クチコミ）、ソーシャルメディアのコメントなど、様々なデータソースを用いて顧客のニーズや不満、ネガポジを把握します。

関連記事：「顧客データ管理とは？必要なツール・課題・AIを導入するメリットや注意点を徹底解説！」

顧客の声を反映した商品やサービスの改善は、顧客満足度の向上に繋がります。また、VOC分析を通じて得た顧客の洞察は、マーケティング戦略の改善や、新たな収益源の発掘にも貢献します。

マーケティング分析でAIを活用するメリットは？

マーケティング分析においてAIを活用する最大のメリットは、大量の情報の収集と分析をスピーディかつ高精度に行える点です。データの収集・分析はマーケティング活動の根幹を成す工程ですが、従来は多くの手間がかかる上、担当者の主観が入ることで精度にばらつきが生じやすいという課題がありました。

大量データの処理を得意とするAIとマーケティング分析は相性が良く、効率的かつ客観的な分析基盤を構築できます。具体的なメリットを以下で詳しく解説します。

ただし実際の導入検討では、「自社の課題に対してどのAIが有効か」「どの開発会社に相談すればよいか」という判断が壁になりやすい部分です。こうした要件整理の段階から支援を受けられるAI専門のコンシェルジュサービスを活用することで探索フェーズを効率化することができます。

累計1,000件以上のAI導入相談を受けてきたAI Marketでは、構想が固まっていない段階でも、専門コンサルタントが課題・要件を整理したうえで、審査済みの開発会社を紹介する体制を整えています。

大量データの収集・分析を高速かつ高精度に実現

AIを活用することで、従来の手動分析では膨大な時間と人的リソースを要していたデータ収集・整理・分析を大幅に自動化できます。

例えば、従来のVOC（Voice of Customer）分析では、アンケートや顧客フィードバックのデータを手作業で分類・整理し、レポートを作成していました。しかし、AIを導入することでこのプロセス全体が自動化され、数時間で大量データを処理できるようになります。

また、従来は定性的にしか判断できなかった情報をアイトラッキングなどの技術を使って定量的データとして取り扱えるほか、レコメンドシステムが生成する豊富な行動データもマーケティング分析の重要なデータソースとなります。

顧客がどのような商品に興味を示し、どのような順序で閲覧し、最終的に何を購入したかという詳細な行動データは、顧客理解を深める貴重な情報です。

関連記事：「なぜAIによる業務効率化が必要？何ができる？効率化可能な業務・導入実例・注意点を徹底解説！」

リアルタイムの顧客フィードバック把握と即時サービス改善

AIを活用したVOC分析により、顧客フィードバックをリアルタイムで収集・分析できるようになります。従来は、アンケートやフィードバックフォームのデータを手作業で整理し、報告するまでに数日から数週間かかることが一般的でした。

しかし、AIは自然言語処理（NLP）を駆使して顧客の声をリアルタイムで自動分析するため、収集から分析・レポート作成までのプロセスが大幅に短縮され、即時対応が可能になります。

例えば、カスタマーサポートのチャットログやSNSでのコメントをAIがリアルタイムで分析し、問題や要望をその場で把握することで顧客の不満がエスカレートする前に解決できます。

さらに、顧客からの苦情や要望を整理して特定のパターンを見つけ出すことで、どの機能が改善を求められているか、どのサービスが顧客に評価されているかを詳細に把握でき、短期間でのサービス改善と競争力強化につながります。

自由記述データのAI分析と高精度な未来予測

AIの自然言語処理を活用することで、アンケートの自由記述のような定性データも効率的に集計・分析できるようになりました。自由記述は記述内容を担当者が読み込みながら抽出・分類する必要があるため、従来は特に手間のかかる工程でした。

しかし自然言語処理技術を用いることで、文章からキーワードを自動抽出し、アフターコーディングやテキストマイニングといった集計処理を自動化できます。さらに機械学習を繰り返すことで、集計結果をもとにした未来予測をより高い精度で行えるようになります。

自由記述分析から得られる顧客の生の声や感情データは、レコメンドAIシステムの精度向上にも大きく貢献します。商品レビューやカスタマーサポートとのやり取り、SNSでの言及といったテキストデータから抽出した顧客の具体的なニーズや不満点をレコメンドアルゴリズムの調整に活用できます。

AIによる未来予測の基本手法、メリット・デメリットはこちらの記事でわかりやすく解説していますので、併せてご覧ください。

マーケティング施策全体にわたる改善効果

AIによるマーケティング分析は、事業の各フェーズで具体的な成果をもたらします。

関連記事：「マーケティングでのAI活用法は？企業事例や注意点を徹底解説！」

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AIによるVOC分析のビジネス活用事例

AIを活用したVOC分析は、さまざまな業界で急速に普及しています。この技術は、顧客の声をデータとして捉え、企業が顧客ニーズに応えるための貴重な情報源となっています。

特に、製造業、サービス業、IT業界では、AIによるVOC分析が顧客満足度を向上させるための重要な手段として活用されており、AIが企業の競争力を高める要因となりつつあります。

パナソニック株式会社エコソリューションズ社

パナソニック株式会社エコソリューションズ社は、AIを活用したVOC分析を通じて顧客のニーズを把握し、製品改善に取り組んでいます。

以前は自社製品に対する顧客のニーズや改善点を十分に把握できていなかったため、製品開発の方向性が不明確でした。

しかし、AIによるVOC活用を導入したことにより、要望や苦情を年間約120万件も収集・分析することが可能になりました。この膨大なデータをもとに、有益な意見を抽出し、効率的な商品開発へとつなげることができています。

また、VOC活動の成果を「見える化」することで、社内の共有が促進され、全員が顧客の声を意識する文化が醸成されました。

これにより、問い合わせ件数が5年連続で前年の件数を下回るという成果を上げています。顧客のニーズに敏感に反応することで、製品の品質向上や顧客満足度の向上に成功し、結果として市場での競争力も強化されています。このように、AIを用いたVOC分析は、企業の成長戦略において欠かせない要素となっているのです。

住信SBIネット銀行

住信SBIネット銀行は、VOC（顧客の声）を漏れなく、正確に収集・分析するために、音声認識技術を活用したシステムを導入しました。

顧客とのコミュニケーションにおいて、リアルタイムに通話内容をテキスト化することで、スピーディーに顧客のニーズや不満を把握し、迅速に改善策を講じることができる環境を整えています。

このシステムによって、1通話あたりのAHT（平均処理時間）が約12％削減され、月間で約690時間の効率化を実現しました。また、リアルタイムで文字化されたお客様との会話は、VOC分析や通話モニタリング、コンプライアンス対策にも活用されています。

音声認識システムやテキストマイニングシステムを取り入れることで、AI型自動応答システムとの連携も進められ、お客様と企業の円滑なコミュニケーションが活性化しています。これにより、顧客満足度の向上だけでなく、業務効率の改善も果たしています。

このように、AIによるVOC分析はさまざまな業界で活用され、顧客の声を基にした戦略的な取り組みが企業の成長に寄与しています。

TOTO株式会社

TOTO株式会社は、AIを活用したVOC分析によってソーシャルリスニングの精度を大幅に向上させることに成功しました。

具体的には、SNS分析ツールを用いて顧客の声をリアルタイムに収集していたものの、初めは検索結果にノイズが多く、情報の精度が低いという課題がありました。そこで、ノイズの多いキーワードの精度を高めるため、高度な自然言語処理技術を活用したツールを導入しました。

この取り組みにより、膨大なデータをリアルタイムで分析できる体制が整い、週に1回、特定のキーワード（社名、商品名、トピックなど）で検索を行い、週報を作成する仕組みが確立されました。

1ヶ月分のデータを集める際も、わずか数秒でデータ収集と分析が行えるため、業務効率が大幅に向上しています。

さらに、全国約100箇所のショールームやコールセンター、愛用者カードから得られる顧客の意見だけでなく、SNSのリアルタイムでの顧客の不満や想定外の高評価を把握することが可能になりました。

このように、TOTO株式会社では担当者が個別に情報収集するのではなく、部署で一括してデータを収集することで、運用の効率と利用価値が大いに高まっています。

これにより、顧客ニーズに応じた迅速な改善が実現され、TOTOのサービス向上に寄与しています。

ライオン株式会社

ライオン株式会社では、AIを活用したVOC分析により顧客満足度を向上させる取り組みが進められています。

特に、お客様センターに寄せられる声だけでなく、SNSを通じて広範囲に生活者の声を収集することに成功しました。

具体的には、お客様センターには月間約8,000件のフィードバックが寄せられていますが、SNSを介して集まる声はなんと約430,000件に達します。この大きなデータ量により、より多様な顧客ニーズを把握できるようになりました。

また、ライオンはお客様センターを単なる苦情対応部署ではなく、ライオンファンを増やすための重要な部門として位置づけています。顧客の意見を基にしたマーケティング戦略の見直しを行うことで、ブランドの信頼性を高め、より多くの顧客を惹きつけることを目指しています。

このように、AIによるVOC分析を通じて顧客の声を的確に反映させることで、顧客満足度の向上とブランド価値の強化を実現しています。

以上のように、AIによるVOC分析は、既存サービスの改善、マーケティング戦略の強化、顧客エンゲージメントの向上を通じて、企業の顧客満足度を大幅に改善させるための効果的な手段となっています。

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マーケティング分析のフレームワークとは？

マーケティングには、分析を正確に進めていくのに役に立つ枠組みであるフレームワークが存在します。目的に合ったフレームワークを選択し、フレームワークに沿って進めていくことで正確なマーケティング分析を進めていくことができます。

代表的なフレームワークには以下があります。

• 3C分析
• 4C分析
• 4P分析
• カスタマージャーニー
• SWOT分析
• RFM分析

それぞれのフレームワークについて説明します。

3C分析

3C分析は、マーケティング環境を分析するのに有効なフレームワークです。以下の3つの「C」で市場や顧客、競合他社などの外部環境を把握することができます。適切なマーケティング戦略を構築するのに役立ちます。

• Customer（市場・顧客）
• Competitor（競合）
• Company（自社）

上記を分析することで、適切なマーケティング戦略を構築するのに役立ちます。

3C分析は非常にシンプルでわかりやすいのがメリットです。

反面、適切な情報収集や客観的な評価をしなければ、自社を過大評価・他社を過小評価してしまうことになります。

4C分析

4C分析は、製品やサービスのマーケティング戦略を顧客視点で分析するためのフレームワークです。自社の製品やサービスを「顧客の視点」に立って分析します。

4つの「C」は次の要素から成ります。

• Customer Value（顧客にとっての価値）
• Cost（顧客が費やすコスト）
• Convenience（顧客にとっての利便性）
• Communication（顧客とのコミュニケーション）

4C分析は、顧客が求めているものや、顧客にとっての価値とは何かを把握できます。

しかし、完全な顧客視点に立つことは簡単ではなく、主観や予測が入らないように統計データや顧客アンケートといった客観的な根拠を使う必要があります。

4P分析

4P分析とは、製品やサービスのマーケティング戦略を自社目線で分析するためのフレームワークです。

4Pは以下のような構成です。

• Product（製品）
• Price（価格）
• Place（流通）
• Promotion（販売促進）

4P分析の目的は、自社製品・サービスを顧客にどのように提供するかを明確にすることです。自社製品の強みや適切な価格帯、流通経路を分析し、どのようにプロモーションすれば有効かを考えることができるフレームワークです。

4P分析は、4C分析と類似してますが視点が異なります。4P分析は「企業視点の考え方」、4C分析は「顧客視点の考え方」で、どちらか一方でなく、両者を組み合わせることでより効果的に分析できるようになります。

カスタマージャーニー

カスタマージャーニーは、自社ビジネスの見込顧客が自社のサービスや製品を発見し、購買や契約に至るまでの道筋を、顧客の心理状態や顧客との接点などを含めて図解、可視化し、顧客理解を深めるものです。

カスタマージャーニーを作成することで、顧客との接点を洗い出しすることができ、フェーズごとの施策の企画、検証などが可能となります。

自社の製品・サービスの利用者のカスタマージャーニーを理解する上で、下記の記事が参考になりますのでよろしければご参照ください。

参考: カスタマージャーニーマップとは？目的や作り方、注意点など解説！ | digmar

SWOT分析

SWOT分析は、自社の事業の現状を把握することで、経営戦略や事業戦略における方向性、改善点を把握できるフレームワークです。SWOT分析は以下の４つの要素から構成されます。

最初2つのStrength（強み）とWeakness（弱み）は、経営資源など社内でコントロールできる領域なので「内部環境」と呼びます。

一方、Opportunity（機会）とThreat（脅威）は市場動向や競合他社の動きなど社内でコントロールできない領域で「外部環境」に分類されます。

SWOT分析では、内部環境と外部環境を縦軸に、プラス要因とマイナス要因を横軸に配置して分析します。内部環境と外部環境の両面を同時に分析することで、自社の状況を俯瞰して捉えることができるメリットがあります。

RFM分析

RFM分析は、顧客分析手法の1つです。顧客を以下の3つの指標でランク付けしてグループに分けていきます。

• Recency（最近の購入日）
• Frequency（来店頻度）
• Monetary（購入金額ボリューム）

この3つの指標で高いランクの顧客は「自社の優良顧客」となります。RFM分析を使ってランク付けされた結果をもとに、多くの顧客が高いスコアを満たすための経営戦略を構築していきます。

RFM分析は、顧客の記録から客観的に分析が行うことができ、顧客分析の手法のなかでも有効性が高いと言われています。しかし、しっかりと顧客情報を記録・保管していなければ有効な分析ができないことに注意が必要です。

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AIを活用したマーケティング分析ツール

AIアプリケーション市場の中で広告・マーケティング分野は非常に規模が大きく、AIの導入がポピュラーな分野です。AIを活用したマーケティングツールには、例えば以下のようなものがあります。

需要予測AI

飲食店やECサイトなどで活用が進んでいるAIとして、需要予測ツールが挙げられます。

来店数や販売数、販売金額、販売品目といった企業の持つ情報と、その日の天気や曜日といった外的な情報を組み合わせ、AIが学習することで、今後の売上（需要）を予測することができるようになります。

自社のデータをしっかりと貯めておくことで、AIに学習させるデータが増え、より精度の高い需要予測が可能となります。

AIを搭載したCRMツール

CRMはCustomer Relation Managementの頭文字をとっており、日本語では顧客関係管理と呼ばれています。CRMツールでは以下のような情報を管理します。

• 顧客の基本情報
• 顧客別売上高
• 購入の頻度
• リピート率
• 購入方法
• 購入理由

CRMツールを使って顧客別の売上高や履歴等の情報を分析することで、優良顧客の特定や顧客別の傾向、顧客層の分類など多岐にわたる顧客分析が可能となります。またアンケートなど記録を登録しておけば、顧客の自社製品やサービスに対する評判等の自社分析も可能となります。

従来ではこれらの膨大な情報を整理し分析するのはかなりの手間がかかりました。しかし、AIを搭載したCRMツールを活用すれば、自動で正確な整理と分析を行うことができます。分析結果をフレーワークに当てはめていくだけの効率的なマーケティング分析ができるでしょう。

SNSと連携するAIツール

SNSと連携するAIツールを活用することで、以下のような分析を効率的に行うことができます。

• 自社分析
• 他社分析
• 市場分析

自社や他社の製品、店舗に対する評判・口コミ・クレームなど数多くの情報がSNSに書き込まれます。また、今世の中で「映える」「バズる」製品やサービスの情報がSNS上に溢れています。そういったSNSの情報を収集・分析することで、自社の強みや弱み、他社の強みや弱み、顧客が求めているものを顧客視点で客観的に分析できます。

SNSの情報は自然言語や画像が多く、収集して整理・分析するのは大変ですが、AIツールには自然言語や画像を分類・分析を得意とするものが数多くあります。SNSと連携して情報の収集から分析まで自動でできるAIツールを活用すれば、各フレームワークに必要な自社分析、他社分析、市場分析を簡単に行うことができます。

AI市場動向分析ツール

AI 市場動向分析ツールを活用することで、販売動向データや消費者トレンドから顧客がどの製品・サービスをなぜ買うのかといった市場分析や自社分析を行うことができます。

こういった分析は顧客アンケートや市場調査を行う会社のレポートから情報を自分で収集する必要がありました。しかし、現在は市場調査会社が、自社で保有するデータとAIを連携するようなAI 市場動向分析ツールを提供しています。このようなサービスを活用すれば、簡単に市場分析や顧客視点の情報を得ることができ、マーケティング分析の効率化に役立ちます。

チャットボットツール

24時間365日顧客からのクレームや問い合わせに対応できるのがチャットボットツールです。チャットボットツールは単に顧客からの問い合わせに答えるだけでなく、問い合わせ内容が蓄積されていきます。

問い合わせの内容は製品・サービスの改善点や顧客の求めるものに対する情報の宝庫です。チャットボットツールには、蓄積された情報を分析できるものも数多くあるため、自社の改善に繋がるような情報を効率的に収集・分析することが可能です。

関連記事：「チャットボットの導入事例の活用ポイント徹底解説」

生成AIとAIエージェント

AIを活用したマーケティング分析ツールは、従来の統計的な分析手法を超え、生成AI（Generative AI）とAIエージェントの能力によって高度化しています。

生成AIは、市場データや顧客行動パターンを深く学習し、トレンド予測や競合分析結果を人間が理解しやすいレポートやクリエイティブ案として出力します。これにより、マーケティング戦略の立案やコンテンツ生成の効率化が図れます。

さらに進化したAIエージェントは、単なる分析や生成に留まりません。CRM、MA、Web解析ツールなど複数のシステムからデータを自律的に収集・統合し、分析結果に基づいて「次に取るべき最適なアクション」を推論・判断し、メール配信やWebサイトの動的変更といった施策の実行までを一貫して自動化します。

この組み合わせにより、データ収集・分析から施策の実行・改善までがリアルタイムで完結し、マーケティングの意思決定のスピードと施策のパーソナライズ精度が大幅に向上します。

こちらでAIをマーケティングに活用している実際の事例を詳しく説明しています。

どのツールを選ぶか、あるいはスクラッチで開発するかという判断は、自社のデータ環境・予算・目的によって異なります。ツール選定や開発会社の探索に迷う場合は、AI Marketへの相談が一つの選択肢です。

需要予測・CRM・SNS分析・生成AIエージェントなど幅広い領域で1,000社以上の紹介実績があり、問い合わせから1〜3営業日程度で複数社を紹介します。一括見積もり型とは異なり、希望した会社のみと接続される設計のため、不要な営業連絡を受けずに比較検討を進めやすい点も特徴です。相談・紹介は無料で利用できます。

こちらでAIをマーケティングに活用している実際の事例を詳しく説明しています。

マーケティング分析についてよくある質問まとめ

まとめ

マーケティング分析にAIを活用することで、従来は工数のかかっていたデータ収集・整理・分析を自動化し、精度の高い意思決定の基盤を整えることができます。フレームワークの選び方とAIツールの組み合わせ次第で、新規顧客の開拓から施策効果の測定まで幅広い業務改善につながることは、本記事で紹介した国内企業の事例からも明らかです。

一方で、自社の課題や業務フローに合ったAIソリューションを選定するには、技術的な知見と業務要件の双方を整理する作業が伴います。「何から始めればよいかわからない」「自社に合うツールや開発会社を効率よく探したい」という場合は、AI専門のコンシェルジュサービスへの相談を出発点にすることで検討の初速を上げることができます。