ChatGPTでクレーム集計・分析・改善提案まで自動化！現場でもすぐ使える最強プロンプト【コピペOK】【Allegro】生成AIの情報発信

こんにちは！Allegro株式会社、インターン生の中塚です。

今回は「顧客クレーム対応を効率化し、“本質的な問題抽出”までAIで完結させる方法」を、どなたでも実践できる形でご紹介！

クレームの数が多くて管理が大変…
「同じ内容」の声が埋もれて、現場も改善も追いつかない…

そんな悩みを、“コピペOKのAIプロンプト”で一気に解決！
専門知識ゼロでも、AIにプロンプトを貼るだけで「重複排除 → 分析 → 改善策」まで自動化できます✨

対象者 🎯

• 顧客対応部門の管理者・担当者

• クレーム処理に時間を取られている中小企業の経営者

• 顧客の声を“改善”に活かしたい品質管理・現場担当者

• フィードバックを「事業の資産」に変えたい方

ゴール 🏁

• 複数のクレームを“見える化”＆重複排除し、本質的な課題を明確化できる！

• 優先度付けで、リソース配分や改善アクションが迷わなくなる！

• AIを使って“根本原因”まで一瞬で分析・提案できる！

何を効率化するの？ 💼

従来のクレーム管理は「個別対応で終わり」「データがバラバラで全体像が見えない」という課題が…
このAIプロンプトを使えば、コピペするだけで“本質的な課題”の構造化分析→改善案提示まで自動化！

• 毎回集計・集約していた工数が“ゼロ”に

• 重複・類似クレームを自動でまとめられるから「どこから着手すべきか」即判断OK

• 現場の“再発防止”→経営の“収益改善”まで一気通貫

コピペで使えるプロンプトはこちら 💡

下記をそのままChatGPTに貼るだけで、
どんなクレームデータも「優先度付きで構造化分析」できます！

markdown あなたは顧客対応とクレーム分析の専門家です。データ整理と構造化分析に優れており、問題の本質を見極める能力を持っています。 以下のクレームデータを分析し、重複を排除した上で構造的に整理してください。クレームの根本原因、傾向、優先度を特定し、改善すべき領域を明確にしてください。 - 同一内容のクレームは統合し件数のみカウントする- クレームの深層原因を分析する- 感情的表現は取り除き客観的に整理する- 類似クレームはカテゴリ化する- 緊急性が高いものを優先的に示す- 数値データがある場合は定量化する- ビジネスへの影響度も考慮する []※以下の形式で複数のクレームを入力- 日付: [日付]- 顧客情報: [顧客情報]- クレーム内容: [内容]- 対応状況: [対応状況] 1. クレーム概要（全体像と重要ポイント）2. カテゴリ別クレーム分類と件数3. 根本原因分析4. 優先対応すべき事項（緊急度と影響度）5. 改善のための提案

このプロンプトを貼るだけで、
**「重複の多い課題」→「優先度」→「具体的な改善策」**まで自動的にリストアップ！

• クレーム集計や報告書作成が“最速”で終わる

• チームへの共有も一発OK

• 「何から着手するか」悩まなくてよくなる！

アウトプット例 📤

クレーム分析（2025年3月サンプルデータ）

1. クレーム概要

• 期間：2025/3/15～3/25、全11件のクレーム

• 主な課題：配送遅延、品質不良、誤配送・欠品、請求書エラー、梱包破損、システムエラー

• 最も多いのは「配送遅延・未着」（3件）

2. カテゴリ別クレーム分類と件数配送遅延・未着 3件欠品・誤配送 2件 製品品質不良 2件 請求書エラー 2件 梱包破損 1件

システムエラー 1件