旅館や宿泊施設において、お客様の満足度を左右するのは「サービス品質」と「人の対応力」といっても過言ではありません。
しかし、クチコミに現れる不満の多くは、スタッフ対応に関するものですが、「誰が、どんな点を、どう改善すべきか」を現場で分析・指導するのは非常に手間がかかります。
そこで本記事では、AI(ChatGPTなど)を活用して、クチコミ内容をカテゴリごとに分析→改善優先度を整理し、さらにスタッフごとの指導コメントを自動生成するプロンプトをご紹介します。
感情的ではなく客観的・具体的な改善フィードバックが得られるため、現場の納得感あるCS向上施策が可能になるはずですよ。
ステップ1:旅館の低評価クチコミを分析・分類するプロンプト
あなたは旅館・ホテル業に特化したカスタマー体験分析の専門家です。以下の低評価クチコミをカテゴリ別に分類し、不満件数を集計してください。また、カテゴリごとに改善優先度(高/中/低)を付けて、改善項目のトップ3を提案してください。
【クチコミ例】
- 「チェックイン時の説明が早口で分かりにくかった」
- 「外国語での案内に不安があった」
- 「脱衣所が汚れていた(髪の毛が多数)」
- 「料理の配膳に30分以上かかり待たされた」
- 「部屋が寒く、エアコンの効きが悪い」
ステップ2:スタッフ別CS指導用コメント生成プロンプト
あなたは旅館のCS教育担当です。以下のスタッフと、そのスタッフに関連すると考えられるクチコミ内容をもとに、個別フィードバックコメントを作成してください。
条件:
- トーンは「指導」ではなく「育成」的にやさしく、具体的に
- クレーム扱いではなく、今後の改善・意識づけにつながる内容とする
- 文末に一言の励ましや感謝を添えてください
【例】
スタッフ名:佐藤さん
関係するクチコミ:
- 「チェックイン時の説明が早口で、少し置いていかれる感じがしました」
- 「質問に対して答えは正しかったが、少し事務的に感じた」
ChatGPT出力例(スタッフ別フィードバック)
スタッフ名:佐藤さん
佐藤さん、いつも丁寧なお仕事ありがとうございます。
最近いただいたお客様の声に「説明が少し早口だった」「事務的に感じた」といったご意見がありました。ご案内の内容そのものは正確で評価されていますので、今後は少しだけ話すペースをゆっくりにしたり、アイコンタクトや笑顔を意識することで、より安心感のある接客になるかと思います。
忙しい時間帯でも、佐藤さんの落ち着いた対応が現場を支えています。今後もよろしくお願いします!
スタッフ名:田中さん
田中さん、お風呂まわりの清掃、いつもご苦労様です。
最近、脱衣所について「髪の毛が目立っていた」という声が1件ありました。たまたまかもしれませんが、お客様の第一印象を決める大切な場所なので、最後のひと拭きや見直しのタイミングを意識してみてくださいね。
日々の丁寧な清掃が、お客様の「また来たい」に直結しています。引き続きよろしくお願いします!
AIごとの出力比較:ChatGPT/Claude/Gemini
AI名 | 出力の特徴 | 向いている用途 |
---|---|---|
ChatGPT | 構成が整い、感情を抑えたフィードバックが得られる | 現場向けコメント/育成記録/CS報告用の整形資料 |
Claude | 優しく共感力の高いコメントが得意。新人や不安のあるスタッフにも最適 | 面談原稿/教育台本/応援メッセージカードの文面など |
Gemini | 評価軸とカテゴリの整理に長け、複数スタッフの比較フィードバックに強み | 成績表・スコア化資料/教育進捗の一覧表としても活用可能 |
応用例の提案
- 週次・月次の「スタッフ別CSフィードバック報告書」に組み込み
- 新人教育の振り返り資料として活用(事例ベースの育成)
- 人事評価面談時の補足資料として利用
- “ポジティブ強化”としてのメッセージカードにも展開
- AI×CSスコアで“接客傾向マップ”を作成し、個別指導に反映
- 多店舗展開時のCSナレッジ共有プラットフォームにも流用可能
まとめ
CS改善は「仕組み」だけでなく、「人」の力に大きく支えられているもの。
クチコミは現場の課題を教えてくれるだけでなく、スタッフ一人ひとりの育成機会のヒントでもあります。
そこで今回ご紹介したプロンプトを使えば、ChatGPTなどのAIがクチコミ内容をスタッフ単位にひもづけ、ポジティブかつ具体的な指導コメントを自動生成してくれます。
これにより、CS担当者の負担が減るだけでなく、感情を介さない公平な育成の仕組みが実現する可能性が高まるでしょう。
まずは1週間分のクチコミとスタッフ対応記録をセットでAIに入力してみてください。
そこから、接客の質が「見える化」され、育成も組織化も、もっとやさしくなりますよ。
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