投稿者 global-ai-media 
顧客からの問い合わせや苦情への対応は、日本企業において労働集約的かつ精神的負荷の高い業務であり続けています。Nature Scientific Reportsに掲載された最新の研究は、ラベル付きデータを必要としない「ゼロショットLLM」を用いたマルチモーダルな苦情分類と緊急度判定の可能性を示しています。本稿では、この研究成果を起点に、データ整備が進んでいない組織でも実践可能なAI活用と、カスハラ対策などの実務的応用について解説します。
Nature誌が注目する「市民の声」分析の自動化フレームワーク
2025年、Nature Scientific Reportsに掲載された論文『A zero-shot LLM framework for multimodal grievance classification…』は、行政や公共サービスにおける「市民からのフィードバック（Civic Feedback）」をLLM（大規模言語モデル）を用いて分析する手法を提案しています。
この研究の特筆すべき点は、主に以下の3点に集約されます。
- ゼロショット（Zero-shot）分類： 事前に大量の学習データを用意しなくとも、LLMの持つ一般的知識だけで苦情の分類が可能であること。
- マルチモーダル対応： テキストだけでなく、添付された画像なども含めて状況を判断できること。
- 緊急度判定と悪用検知： 単なる分類だけでなく、対応の優先順位付け（トリアージ）や、スパム・誹謗中傷（Abuse）の検出を行っていること。
このフレームワークは、公共システムを対象としていますが、その本質的な構造は、日本の民間企業におけるカスタマーサポート（CS）や「お客様の声（VoC）」分析と極めて親和性が高いものです。
「学習データがない」という日本企業の課題を突破する
日本企業がAI導入を検討する際、最大の障壁となるのが「教師データの不足」です。長年の業務ログはあっても、AIに学習させるために綺麗に整理・ラベル付けされたデータが存在しないケースが大半です。
本研究が示す「ゼロショット」のアプローチは、この課題に対する強力な解となります。最新のLLMは、プロンプト（指示文）で分類基準を明示するだけで、人間と同等か、あるいはそれ以上の精度でテキストの意図を汲み取ることが可能です。これにより、データ整備に数ヶ月を費やすことなく、早期にPoC（概念実証）や実運用を開始できるため、開発コストとリードタイムを大幅に圧縮できます。
「カスハラ」対策と従業員保護への応用
本論文で触れられている「Abuse detection（悪用・攻撃検知）」は、昨今の日本社会で深刻な問題となっている「カスタマーハラスメント（カスハラ）」対策として極めて重要です。
オペレーターが電話やメールを開く前に、AIが内容をスキャンし、過度な暴言や理不尽な要求が含まれている場合にアラートを出したり、専門の対応チームへ自動転送したりする仕組みが構築可能です。これにより、現場の従業員の精神的負担を軽減し、離職率の低下につなげることができます。AIを単なる「業務効率化」の道具としてだけでなく、「従業員の安全を守る防壁」として活用する視点が、今の日本企業には求められています。
マルチモーダル化による現場対応の迅速化
製造業のアフターサポートやインフラ企業の保守業務において、ユーザーから送られてくる「現場の写真」や「不具合箇所の画像」は重要な情報源です。従来のテキスト解析のみのAIでは、写真の内容までは理解できず、結局人間が目視確認する必要がありました。
しかし、GPT-4oやGeminiなどに代表されるマルチモーダルモデルを活用すれば、「画像にひび割れが写っているため、緊急度スコアを高く設定する」といった判断が自動化できます。これにより、重大な事故やクレームにつながる予兆を早期に発見し、リスクマネジメントの質を向上させることが可能です。
導入におけるリスクとガバナンス
一方で、LLMによる自動判定にはリスクも伴います。最大の懸念は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や「誤分類」です。特に、日本の商習慣における「行間を読む」ようなハイコンテクストなクレームに対し、AIが文面通りに受け取ってしまい、怒りの度合いを見誤る可能性があります。
したがって、完全に自動化してAIが直接顧客に返信するのではなく、あくまで「トリアージ（優先順位付け）」や「回答案の作成」といった、人間の意思決定を支援する位置づけ（Human-in-the-loop）から始めるべきです。また、顧客の個人情報（PII）がLLMの学習に利用されないよう、API利用時のデータ保持ポリシーを確認するなど、ガバナンス体制の構築も不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
本研究から得られる、日本の実務家への示唆は以下の通りです。
- データ整備を待たずに着手する： 完璧な学習データを待つのではなく、プロンプトエンジニアリングを駆使したゼロショット活用で、まずは「分類」や「優先度判定」の自動化からスモールスタートを切るべきです。
- 防御としてのAI活用： 業務効率化だけでなく、カスハラ検知やコンプライアンス違反のフィルタリングなど、組織と従業員を守るための「守りのAI」としての投資価値を再評価してください。
- 日本独自の文脈への適応： 海外製LLMを利用する場合でも、日本の商習慣や丁寧語のニュアンスを含めた評価基準（Evaluation Criteria）を自社で定義し、精度検証を行うプロセスを業務フローに組み込むことが重要です。