顧客 VOC を 7 分類で自動分類するプロンプト（CS向け）

カスタマーサクセス（CS）部門には日々大量の VOC（Voice of Customer）が流れ込んできます。Slack、問い合わせ、解約アンケート、商談メモ――情報は溜まっているのに、プロダクト改善や経営判断には繋がっていない、という状態は珍しくありません。AI で「分類だけ自動化」して、人は分析と意思決定に集中する分業設計が効きます。

VOC 分類の 7 軸

CS 現場で実用的な分類は次の 7 つに収まることが多いです。

分類	内容
feature_request	機能要望、ユースケース提案
bug	不具合、想定外挙動
pricing	料金プラン、見積もり、コスト
onboarding	初期設定、利用開始時のつまずき
ux	操作性、デザイン、わかりにくさ
support_quality	サポート対応へのフィードバック
churn_reason	解約理由、契約見直し

これ以外（雑談・お礼など）は "other" にまとめます。

分類プロンプトの設計

あなたは CS データアナリストです。以下の顧客発言を 7 カテゴリで分類してください。

# 分類軸
- feature_request: 機能要望
- bug: 不具合
- pricing: 料金関連
- onboarding: 初期セットアップ
- ux: 操作性・UI
- support_quality: サポート品質
- churn_reason: 解約理由
- other: 上記に該当しないもの

# ルール
- 1 つの発言で複数カテゴリにまたがる場合は配列で複数返す
- カテゴリの判断根拠を 30 字以内で添える
- 「強い言葉」「複数回言及」は intensity フラグ true で
- 発言の引用は 60 字以内で要約

# 発言データ
{{voc_text}}

# 出力（JSON 配列）
[{
  "id": "発言の連番",
  "summary": "発言要約",
  "categories": ["..."],
  "reason": "分類根拠",
  "intensity": true/false
}]

サンプル入力と出力

入力例:

- "もっと簡単に CSV をエクスポートできれば嬉しいです"
- "Zoom 連携が突然落ちることが今月 3 回あって困っています"
- "料金プランが高すぎて他社に乗り換えました"

出力例:

[
  {"id": "1", "summary": "CSV エクスポートを簡単に", "categories": ["feature_request"], "reason": "機能の改善要望", "intensity": false},
  {"id": "2", "summary": "Zoom 連携が月 3 回落ちる", "categories": ["bug"], "reason": "不具合報告 + 頻度言及", "intensity": true},
  {"id": "3", "summary": "料金高で他社乗換", "categories": ["pricing", "churn_reason"], "reason": "解約理由が価格", "intensity": true}
]

intensity フラグ付きのものから優先的に対応する運用が回しやすいです。

スプレッドシート連携 Tips

分類結果は CSV にして集計するのが現実解です。

• 週次集計: カテゴリ別件数を時系列で見て、急増を検知
• 顧客セグメント別: エンタープライズ顧客の churn_reason は重み付けして対応
• プロダクト連動: feature_request は PdM が月次でレビューする運用に

「AI 分類 → スプレッドシート集計 → 月次共有会」のワークフローを固定すると VOC が組織の意思決定に効くようになります。

PrompTune で運用する

CS 向けテンプレート集 には VOC 分類のほか、解約予兆検知、ヘルススコア生成、オンボーディング診断など 30 本のプロンプトを収録しています。チーム共有機能を使えば、CS 部門全員が同じ分類軸でデータを蓄積できます。プロンプト品質は 無料診断ツール で診断・改善可能です。