仕事ができる人がChatGPTを使って「お客様の不満を分析する」ときにやっている“頭のいい聞き方”とは？

AIが「使えるかどうか」は、人間側の「使い方」で決まります。
そう語るのは、グーグル、マイクロソフト、NTTドコモ、富士通、KDDIなどを含む600社以上、のべ2万人以上に思考・発想の研修をしてきた石井力重氏だ。そのノウハウをAIで誰でも実践できる方法をまとめた書籍『AIを使って考えるための全技術』が発売。全680ページ、2700円のいわゆる“鈍器本”ながら、「AI回答の質が目に見えて変わった！」「値段の100倍の価値はある！」との声も多く話題になっている。思考・発想のベストセラー『考具』著者の加藤昌治氏も全面監修として協力し、「これを使えば誰でも“考える”ことの天才になれる」と太鼓判を押した同書から、AIの便利な使い方を紹介しよう。

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「不満の要因」をわざわざ教えてくれるお客さんはいない

　ユーザーの「ニーズ」を捉える手段として、「ストレス」に着目するのも1つの手です。ですが、そのストレスの「発生源」を特定するのは、ときに難しいこともあります。

　なぜなら機械知性と違い、人間知性には主観があります。それは観点の狭さにも関係します。つまり不満の要因を考える際、「ユーザーが不満を感じているのは、きっと～～と～～のせいだろう」と、広く考えずに思い込みで結論を出しがちなのです。

　とくにサービス業は、顧客からの不満を吸い上げにくい側面があります。
　たとえば美容室。利用したお客さんが「～～が気に入らなかった。もう来ません！」なんて言うことはほとんどないでしょう。相当に不快な思いをしたのであれば口コミやレビューサイトに投稿することはあると思いますが、多くの人は、不満があったらもう利用しなくなるだけ。
　美容室側からすると、不満があったことはわかるけれど、その原因がなんだったのかはつかめません。「なぜリピートしてくれないのか？」という疑問の答えは謎のままです。

AIを使ってストレスの発生源を探る技法「不満の要素」

　ユーザーのストレスだけでなく、その発生源となる要素もあわせてAIに解析を求めるのが、技法その49「不満の要素」です。

　こちらが、そのプロンプトです。

　プロンプトの自由記述部分、「顧客の属性や特性などを記入」には、具体的な情報を挿入してください。単なる「大学生」ではなく、「数理経済学を専攻している大学生」「アルバイトで生活費も捻出している大学生」などといった具合にです。入力する情報は具体的かつ限定的にした方が、AIからも良質な回答が返ってきます。

「法人営業」の満足度を下げる要因を探ってみよう

　顧客の不満はややこしくて、不満として出てきた要素をそのまま裏返しにしたら解決・解消するかといえば、そうでもありません。たとえばB2Bの法人営業などでは、不満があるかどうかさえ教えてもらえずに、急に取り引きがなくなることもあるとよく聞きます。

　顧客にヒアリングができないのならば、AIを活用して不満の原因を洞察してみましょう。顧客の深層心理（「インサイト」と呼んだりもします）を明らかにして、次に役立てたいところです。

　この手の話を、実際に顧客にヒアリングするのはハードルが高いもの。「私の対応に不満があり、担当を替えてほしいと思っているのでしたら、その理由を教えてください」なんて、面と向かっては聞けないですよね。でも、AIなら聞いてしまえるからありがたいかぎりです。