テキストマイニングの成功事例4選｜手作業の分類が追いつかない・声が埋もれる・問い合わせが減らない壁をどう越えたか

「コールセンターの声を人が読んで分類しているが、量が多すぎて追いつかない」「アンケートや問い合わせの声がたまるだけで、改善に使えていない」「同じ問い合わせが毎年のように来て、窓口の負荷が下がらない」。テキストマイニングを検討する会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、テキストマイニングツールを使って同じような壁を越えた4社の成功事例を集めました。ツールの紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。エネルギー、通信販売、精密機器・写真、情報通信機器と業種はばらばらですが、どの会社も「文字になったお客様の声」を、業務の改善に戻すところまでやり切っています。

先に結論を言うと、4件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 「人が読んで分類する」作業を、ツールに任せている：オペレーターの手入力や目で見ての分類、音声の手作業での文字起こしなど、人に頼っていた前処理を自動化し、浮いた時間で深い分析と改善策づくりに回していました。
• 分析の結果を、決まった行き先に届けている：FAQ、トークスクリプト、全社のポータル、担当部門へのアラートなど、分析の結果をどこに戻すかを決めてから回していました。
• 数字で「変わったこと」を確かめている：作業時間、分析できる件数、問い合わせの件数、改善事例の数など、分析した結果として何が変わったかを数字で追っていました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月12日に確認しました。掲載日が書かれていない事例は「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」としています。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

テキストマイニングの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

4件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。前の2件は「コールセンターの声を、人の手に頼らず分析できるようにした」事例、後の2件は「分析の結果をFAQや全社の改善に戻した」事例です。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：1日約1万件の声を、人が入力・分類していた。生成AIで分類と要約を自動化し、1日5時間の作業が1時間に｜エネルギー

状況

大阪ガスマーケティングは、都市ガス・電気などのエネルギーを届けるDaigasグループの会社です。グループで1,071万件のお客さまアカウント（2024年度実績）があり、お客さま室では、お客さまの声（VOC）を業務やサービスの改善に生かしています。コンタクトセンターには日々約1万件の電話があり、通話の内容は音声認識のシステムで自動的にテキストになり、翌日までにテキストマイニングツールの「見える化エンジン」に連携される仕組みです。メール、SNS、年間約6万件の回答がある満足度調査のデータも合わせて取り込んでいます。

壁

以前は、オペレーターが自分の判断で上げるべき声を選び、システムに手で入力していました。手入力の負担が大きく、集められる声は一部に限られ、入力の質もばらばらでした。お客さま室ではテキストマイニングツールも使っていましたが、テーマごとに膨大な単語を登録する必要があり、会話の複雑なニュアンスまでは捉えきれませんでした。目で見ての分類や要約は人によってばらつきが出て、社内からは「収集データの信頼性はあるのか」「なぜこうした声が出たのか背景を知りたい」という声が上がっていたといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

音声認識の導入で集められる声が年間数百万件に増えた結果、従来のテキストマイニングツールや人手では十分に分析できなくなった、というのが同社の課題の整理です。見える化エンジンの生成AI機能を使えば、分類から要約までを人に頼らず一定の基準でそろえられ、複雑なニュアンスも捉えられると考えたことが、事例ページから読み取れます。

打ち手

1. コンタクトセンターの全通話のテキスト、ホームページからのメール、SNS、満足度調査など、複数のチャネルの声を見える化エンジンに投入する体制を作る。
2. 見える化エンジンの生成AI機能で、「おほめ」「ご不満」といったカテゴリの分類から、詳しい問い合わせ内容の振り分け、要約までを自動化する。
3. 解約の希望や不満の理由を、対応品質・サービス品質・料金関係などの細かい項目に自動で分類し、改善のアクションにつなげる。

人の手に頼っていた分類を任せたことで、分析の質はどう変わったのでしょうか。

結果

見える化エンジンの事例ページによると、生成AIによる分類と要約の自動化で、分析の精度のばらつきが解消されて統一されたほか、1日5時間かかっていた作業が1時間に短縮されたといいます。解約の希望や不満の理由を細かい項目に分けて把握できるようになり、離脱の防止やFAQの充実といった具体的な改善のアクションにつながるデータ分析ができるようになったと説明しています。

ここが効いた

• 音声・メール・SNS・満足度調査を1か所に集め、同じ基準で分類できるようにした。
• 分類の自動化で浮いた時間を、不満の理由を細かく分ける分析と改善のアクションに回した。

支援：見える化エンジン（見える化エンジンの評判・口コミ）／出典：見える化エンジン 大阪ガスマーケティング株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：通話の音声を1件ずつ聞いて文字に起こしていた。テキスト化と前処理を自動化し、分析できる件数が約3倍に｜美容・健康商品の通信販売

状況

ハーブ健康本舗は、1998年に創業した福岡市の会社で、健康茶や食品、化粧品など美容・健康関連の商品を企画・販売しています。テレビ広告を見たお客様からの注文を電話で受ける、複数のコールセンターを運営しています。コールセンターのマネジメントを担うダイレクトマーケティング本部の外部CS課が、応対の内容を分析して、お客様の満足度と成約率の向上に取り組んでいます。

壁

応対品質を上げるために通話の履歴を見直していましたが、担当者が録音された音声を1件ずつ耳で聞き、手作業で文字に起こしてから、各コールセンターやオペレーター向けのフィードバック資料を作っていました。受注率などのKPIは着実に上がる一方で、担当者の負担は非常に高い状態が続き、分析できるデータの量が限られて、改善のサイクルの速さが頭打ちになっていたといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

同社は、お客様の声を効率よくデータにして分析できれば、品質改善のサイクルを速く回せると考え、音声認識の技術を使ったテキストマイニングツールの導入を検討しました。複数のツールを比べ、見える化エンジンを選んだ主な理由は使いやすさだったと話しています。ほかのツールでは電話回線を管理するシステムとの連携が前提になることが多いなか、大規模なシステムの改修をせずに、さまざまな形式の音声ファイルをテキストにできる柔軟さと手軽さが決め手になったといいます。

打ち手

1. 音声のテキスト化を自動にし、会話の流れの図式化や頻出の話題の抽出など、分析の前処理を見える化エンジンで行う。
2. お客様の声の全体の傾向を踏まえて、応対品質の改善策を立てる。
3. 成約につながりやすい会話の成功パターンを分析して、トークスクリプトを改善する。
4. オペレーターごとのモニタリングと、会話の分析にもとづくフィードバックを速くし、スキルの向上を図る。

手作業の文字起こしをやめたことで、分析の範囲はどこまで広がったのでしょうか。

結果

見える化エンジンの事例ページによると、分析作業の効率化で、分析できるデータの件数が約3倍に増えたといいます。お客様のニーズに速く応えられる体制が整い、成約率の向上も実現したと説明しています（成約率の具体的な数字は事例ページに書かれていません）。

ここが効いた

• システムの大きな改修をせずに始められる道具を選び、すぐに文字起こしの手作業をなくした。
• 分析を「成約しやすい会話のパターン」探しに向け、トークスクリプトとオペレーターへのフィードバックに戻した。

支援：見える化エンジン（見える化エンジンの評判・口コミ）／出典：見える化エンジン 株式会社ハーブ健康本舗様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例3：繁忙期の問い合わせが通常月の数倍に。過去の問い合わせを分析してFAQとチャットボットを作り、問い合わせをおよそ半減｜精密機器・写真

状況

富士フイルムのCS推進室は、年賀ポストカードのサービスや、インスタントカメラ「チェキ」などのお客様の問い合わせに対応しています。年賀ポストカードのサービス期間中は、問い合わせの件数が通常月の数倍に増えます。ネット注文は24時間受け付けているため、コンタクトセンターの営業時間外にもメールの問い合わせが多く届いていました。

壁

窓口の時間外にもタイムリーに答えられる仕組みが求められていました。FAQを作るには、前年の問い合わせ記録の全件を読み、似た質問をまとめ、件数の多い順に並べる必要があります。数千件におよぶ質問を整理する作業には、多くの時間と手間がかかっていたといいます。スマートフォンから問い合わせる人が増え、短い言葉で調べられるチャネルも必要になっていました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、過去の問い合わせ記録をテキストマイニングで分析すれば、お客様が実際につまずくところをFAQにでき、窓口に来る前に自分で解決してもらえると考えました。スマートフォン世代には、短い文章で手軽にやりとりできるチャットボットが合うと判断し、FAQのナレッジづくりにはVextMinerの「知識生成オプション」を使うことにしたと話しています。

打ち手

1. 前年のサービス期間中の問い合わせ記録の全件を、VextMinerの標準の分析機能で分析し、似た質問と同じ回答をグループにまとめ、件数の多い順にFAQにする。
2. 作ったFAQを、年賀ポストカードの注文サイトの画面の流れ（画像の選択、ハガキの種類の選択、最終確認）に合わせて組み込む。
3. 「チェキ」の新製品の発売前に、過去1年分の問い合わせを知識生成オプションで分析し、チャットボット用のナレッジを整える。

問い合わせが増える時期の前に、何を準備できたのでしょうか。

結果

ベクストの事例ページによると、年賀ポストカードでは、注文サイトの機能改善との相乗効果で注文件数が増えるなか、問い合わせの件数を前年度からおよそ半減できたといいます。「チェキ」では、FAQのベース案を作るまでの作業時間が、標準機能で行う場合と比べて1/5に短縮されたと説明しています。新製品の発売時には、それまで電話の問い合わせが通常時の120%まで増えていたのが、チャットボットの導入以降は80%程度に抑えられ、チャットボットは運用開始当初から問い合わせの解決率50%以上を実現したとしています。

ここが効いた

• 「件数の多い質問から順に」FAQにし、問い合わせの多い場面の画面に直接組み込んだ。
• 問い合わせが増える時期の前に、過去の記録からナレッジを準備した。

支援：ベクスト（VextMiner）（VextMinerの評判・口コミ）／出典：ベクスト 富士フイルム株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：BtoBの会社で、お客様の声が一部の部署に留まっていた。分析の結果を全社に配信し、1年で改善事例が200件超｜情報通信機器

状況

パナソニック システムネットワークス（PSN）は、監視・防犯カメラ、IP電話機器、業務端末などを製造・販売する、パナソニックの情報通信機器の会社です（事例当時）。BtoBの事業が中心ですが、マーケティング、営業、サポートの日々の活動で集まる大量のお客様の声を分析するため、2006年から野村総合研究所のテキストマイニング・システム（現在のTRAINA）を使い、分析のロジックや辞書を整えていました。

壁

2012年に就任した社長が「お客様起点」を掲げ、お客様の声（VOC）を製品やサービスの改善に生かすことを全社の方針にしました。ツールと分析の基盤はあっても、お客様の声に触れるのは一部の部署に限られがちで、全社員が自分ごととして声を読み、改善につなげる仕組みはありませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

社長は、BtoBの事業でもお客様の声を製品・サービスの改善に生かすことが大切だと判断し、トップダウンで「VOC委員会」を立ち上げました。委員会の事務局は、全社員にお客様起点の意識を根づかせるには、分析の結果を誰でも見られる形で毎日届け、さらに生の声を聞く場を作ることが必要だと考え、ツール、ポータル、研修の3段階で展開したことが事例ページに書かれています。

打ち手

1. CS担当の役員をトップに、コア約40名・最大約80名の「VOC委員会」を作る。
2. TRAINAのオプションで全社向けの「VOCポータルサイト」を立ち上げ、約150万件以上のデータを自動で分析した結果を日次で配信する。製品部門ごとに絞り込んだ画面や、お礼・お叱りの生の声、改善事例も載せる。
3. 製品の欠陥など早急に対処すべき言葉を「リスクキーワード」として登録し、該当する声が見つかると担当者に1日1回アラートのメールを送る。
4. 全社員に、実際の電話応対の録音を聞いて議論する少人数の「モニタリング研修」を義務づける。

分析の結果を全社に配ることで、社員の動きは変わったのでしょうか。

結果

TRAINAの事例ページによると、VOCポータルの利用者数・アクセス数は2012年度、月を追うごとに増え、半年間で倍増したといいます。研修の前後のアンケートでは、VOCの活用意識が平均3.4から4.4に上がったとしています（受講者1,100人の当時）。VOC委員会の設立からわずか1年で、お客様の声を起点にした製品・サービスの改善事例は200件を超えたと説明しています。

なお、この事例は2012〜2013年ごろの取り組みで、社名や製品名は事例当時のものです。

ここが効いた

• 分析の結果を、毎日更新されるポータルで全社員に届けた。
• ツールと研修を組み合わせ、生の声を聞いて議論する場を全社員に用意した。

支援：野村総合研究所（TRAINA）（TRAINA テキストマイニングの評判・口コミ）／出典：TRAINA パナソニック システムネットワークス様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

4つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、4件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。4件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。

勝ちパターン1：人に頼っていた前処理を、最初に自動化している

勝ちパターン2：分析の結果の「行き先」を決めている

• 大阪ガスマーケティングは、不満の理由を細かく分けて、離脱の防止やFAQの充実に戻しました。
• ハーブ健康本舗は、成約しやすい会話のパターンを、トークスクリプトとオペレーターへのフィードバックに戻しました。
• 富士フイルムは、件数の多い質問を、注文サイトの画面とチャットボットに戻しました。
• パナソニック システムネットワークスは、全社のポータル、リスクキーワードのアラート、研修に戻しました。

勝ちパターン3：成果を「作業」と「お客様」の両方の数字で見ている

• 作業の数字：作業時間（1日5時間→1時間、1/5）、分析できる件数（約3倍）。
• お客様側の数字：問い合わせの件数（およそ半減、120%→80%程度）、チャットボットの解決率（50%以上）、成約率の向上。
• 組織の数字：改善事例の数（1年で200件超）、ポータルの利用（半年で倍増）、研修後の意識（3.4→4.4）。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる7つの問い

1. お客様の声を、今は誰が、どのくらいの時間をかけて読んで分類していますか？（大阪ガスマーケティングは1日5時間かかっていました）
2. 通話の音声を、手作業で文字に起こしていませんか？（ハーブ健康本舗は文字起こしの自動化で分析件数が約3倍に）
3. 電話・メール・SNS・アンケートの声が、別々の場所に散らばっていませんか？（大阪ガスマーケティングは1か所に集めました）
4. 問い合わせの多い質問の上位10件を、すぐに言えますか？（富士フイルムは件数の多い順にFAQにしました）
5. 問い合わせが増える時期の前に、FAQやチャットボットを準備していますか？（富士フイルムは新製品の発売前に準備）
6. 分析の結果を、どの部署の誰に、どの頻度で届けていますか？（パナソニック システムネットワークスは日次のポータルで全社に配信）
7. 急いで対応すべき声を、自動で知らせる仕組みはありますか？（パナソニック システムネットワークスはリスクキーワードでアラート）

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テキストマイニングの成功事例についてよくある質問

大量の声がない会社でも、テキストマイニングは役に立ちますか？

今回の4件は、1日約1万件の声を扱う会社から、自社のコールセンターの通話を分析する会社まで、規模はさまざまです。件数が少ない場合は、無料のツールで自由回答や問い合わせを分析してみて、何がわかるかを確かめてから、有償のツールを検討する進め方が考えられます。ツールの比べ方は「テキストマイニングツールおすすめ」にまとめています。

生成AIがあれば、テキストマイニングツールはいりませんか？

大阪ガスマーケティングの事例では、テキストマイニングツールに搭載された生成AIの機能で、分類と要約を自動化していました。決まった基準で大量の声を数え、時系列で比べ、社内に共有する仕組みと、生成AIの柔軟な要約を組み合わせる形です。どちらか一方ではなく、組み合わせ方で考えるのがよいでしょう。

音声のデータも分析できますか？

音声認識で通話を文字にすれば分析できます。今回の事例では、大阪ガスマーケティングとハーブ健康本舗が、音声をテキストにしてから分析していました。音声認識のツールは「音声認識ソフトおすすめ」で比べています。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべて事例ページに載っているもので、比較の基準や数字の定義が事例ごとに違います。富士フイルムの問い合わせの半減は注文サイトの機能改善との相乗効果で、ハーブ健康本舗の成約率は具体的な数字が書かれていません。パナソニック システムネットワークスは2012年ごろの取り組みです。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、打ち手の順番や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜テキストマイニングツールを比べる

自社に合うツールを選ぶときは、分析の深さ・日本語対応・料金・支援を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、テキストマイニングツールを比べた記事を公開しています。

• テキストマイニングツールおすすめ8選｜分析の深さ・日本語対応・料金で比較

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• 見える化エンジンの評判・口コミ（事例1 大阪ガスマーケティング、事例2 ハーブ健康本舗）
• VextMinerの評判・口コミ（事例3 富士フイルム）
• TRAINA テキストマイニングの評判・口コミ（事例4 パナソニック システムネットワークス）

課題の型ごとに、近い記事もあります。

• SNSの声も集めて分析したい：ソーシャルリスニングツールおすすめ
• 分析そのものを外部に頼みたい：データ分析会社おすすめ

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

確認日：2026年11月12日。

調べ方：Abinの「テキストマイニングツールおすすめ」に掲載している8つのツールの、公式の導入事例ページを読みました。比較サイトの事例紹介は使っていません。

選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例は除外）。Abinのほかの成功事例記事で紹介した顧客は除き、1つのツールから2件までとしました。読者の悩みの型と業種がばらけるように選んでいます。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。

件数について：目標は6〜8件でしたが、確認した範囲で、この条件（顧客名・成果の数字・1社2件まで・ほかの記事と重複しない）に当てはまる事例はこの4件まででした。見える化エンジンのほかの事例（キリンビールなど）は成果の数字が分類の件数のみ、ベクストのほかの事例は成果の数字がないか古い情報誌の転載、TRAINAのほかの事例は音声認識・FAQの製品が中心か、ほかの記事で使用済みの顧客でした。KH Coder、AIテキストマイニング（ユーザーローカル）、Qualtrics、Google Cloud Natural Language API、Alkanoは、顧客名と成果の数字がそろったテキスト分析の事例ページを確認できませんでした。

数字の扱い：成果の数字は、すべて事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は断定していません。

出典

• 見える化エンジン：大阪ガスマーケティング株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• 見える化エンジン：株式会社ハーブ健康本舗様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• ベクスト：富士フイルム株式会社様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• TRAINA：パナソニック システムネットワークス様の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））