実際の顧客からカスタマージャーニーマップを作る手順

壁一面にふせんを貼り、矢印でつなぎ、感情の曲線を引く。ワークショップとしては盛り上がったのに、翌月には誰も見なくなっているジャーニーマップがあります。原因は描き方の巧拙よりも手前にあります。材料が、参加者の記憶と想像だったことです。

理想で描いた地図と、観察で描いた地図の違い

仮の例です。コーヒー豆の定期便を売る小さなECサイト（以下「豆屋」）が、社内ワークショップでジャーニーマップを描きました。「比較記事で豆を探す」「商品ページで定期便を選ぶ」「届いて淹れる」「気に入って続ける」と、感情の曲線はなだらかな右肩上がりです。ところが過去3か月の問い合わせメールを読み直すと、いちばん多い文面は「次の発送日がいつなのかわからない」と「スキップの方法が見つからない」でした。ワークショップの地図には、「発送日を確認する」という行動そのものが存在しません。

Nielsen Norman Group（NN/g）の「Journey Mapping 101」は、ジャーニーマップを構成する要素として、対象となる主体（アクター）、シナリオと期待、ジャーニーの段階、各段階での行動・思考・感情、そして改善の機会を挙げています。Jim Kalbach『Mapping Experiences』も、特定の主体が時間に沿って体験する流れを描く図として、ジャーニーマップを他の図（サービスブループリントなど）と区別して整理しています。枠組みは要素の「形」を示しますが、中身をどこから持ってくるかまでは示しません。実務で崩れやすいのはそこです。

理想で描いた地図と観察で描いた地図を分けるのは、見た目ではなくセルごとの根拠をたどれるかです。「ここで顧客は不安になる」と書いたセルに、問い合わせの番号かインタビューの発言が紐づいていれば観察の地図、紐づかなければ仮説の地図です。仮説の地図が悪いわけではありませんが、仮説を事実と取り違えて優先順位をつけると、社内の声が大きい箇所から直すことになります。

材料を集める前に決める範囲と、4つの情報源の偏り

最初に決めるのは、主体とシナリオを1つずつに絞ることです。「全顧客の全体験」は描けません。豆屋なら、「初回注文から3回目の発送までの定期便利用者」といった粒度です。想像上のペルソナを作るのではなく、実際にそのシナリオを通った顧客の記録を材料にします。

材料になる情報源は主に4つあります。それぞれ見えるものと見えないものが違います。

• 顧客インタビュー：「なぜそうしたか」がわかります。少人数なので、どれほど多くの人に当てはまるかはわかりません。進め方は顧客インタビューの進め方：聞くべき質問と回答の活かし方で詳しく扱っています。
• 問い合わせ履歴：摩擦の瞬間が最も生々しく残ります。ただし、わざわざ問い合わせた人の記録なので、黙って離脱した人は一人も入っていません。
• レビュー・SNSの投稿：顧客自身の言葉で書かれています。極端に満足した人と極端に不満だった人に偏ります。
• アクセス解析（GA4など）：どの画面で離脱が多いかという「どこで」がわかります。「なぜ」はわかりません。

運用上の目安として、1つの摩擦は2種類以上の情報源で確認できたものだけを「確定」とし、1種類だけのものは「要確認」の印を付けます。問い合わせ履歴にだけ現れる摩擦は、声の大きい少数の問題かもしれません。解析に現れる離脱は、問い合わせが一件もなくても、黙って去る人が多いというシグナルかもしれません。

問い合わせ履歴やインタビューの記録には、氏名、住所、注文番号など個人を識別できる情報が含まれます。個人情報保護委員会の「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」は、利用目的をできる限り特定すること、特定した利用目的の範囲を超えて取り扱う場合は原則として本人の同意が必要になることを定めています。問い合わせ対応のために取得した情報を分析に使えるかどうかは、自社のプライバシーポリシーに書いた利用目的に左右されます。判断に迷う場合は、社内の個人情報の担当者や専門家に確認してください。分析に入る前に氏名・メールアドレス・住所・注文番号をマスクしておくと、この問題の多くを避けられます。

5行のマップを組み立てる：根拠IDつきの表

成果物は、段階を縦に並べた5行の表です。次の表は、先ほどの豆屋を想定した仮の例です。根拠IDの記号は、Iがインタビュー、Cが問い合わせ、Rがレビュー、GAがアクセス解析を表します（IDの番号も仮のものです）。

組み立ての手順は次のとおりです。

1. 材料から、顧客の発言・行動を1件1枚のカードにします。氏名などはこの時点で消し、原文はできるだけ書き換えません。
2. カードを5つの段階に振り分けます。どこにも入らないカードは捨てず、「段階外」の山に置きます。
3. 各段階で、カードに共通する「詰まった瞬間」を1行で書きます。これが摩擦の瞬間です。
4. 顧客の思考の欄には、原文に近い言葉だけを入れます。
5. 各セルに根拠IDを付け、1種類の情報源しかないものには「要確認」と書きます。

この時点で、5行すべてに摩擦の瞬間が書かれ、「要確認」が何個あるか数えられるはずです。

この表は、感情の曲線を意図的に外してあります。感情は最も作り話になりやすい行だからです。曲線が必要なら、根拠を集めたあとで段階ごとの体験を1〜5で評価し、数字として可視化する方が誠実です。無料ツールのジャーニーマッパーは、段階ごとに顧客体験を1〜5で評価すると体験カーブと最大の摩擦段階を表示します。評価は、表の根拠IDを見ながら複数人で別々に付けると、ずれた段階そのものが議論の入口になります。

もう一つ、この仮の例には表の外から読み取れる点があります。「継続」段階の摩擦（発送日がわからない）の原因は、「購入」段階の注文確認メールに発送日がないことにあります。摩擦は、接点の中よりも段階の継ぎ目で生まれる場合が少なくありません。原因が前の段階にあるものは、症状が出る段階だけを見ていても直りません。

AIで顧客の声を分類するときの線引き

数百件の問い合わせを人手でカード化するのは時間がかかります。ChatGPT、Claude、Geminiなどの生成AIは、この下書き作業に使えます。使い方は、1件ずつ（または少数ずつ）渡して分類させ、必ず原文の該当箇所を引用させる形にします。

以下は匿名化済みの問い合わせ文です。
(1) 顧客が困っている点を1文で要約
(2) 次の段階のどれに当たるか：認知／検討／購入／利用／継続／段階外
(3) 根拠として、文中の該当箇所をそのまま引用
推測は書かず、読み取れない場合は「不明」としてください。

[問い合わせ文を貼り付け]

出力を受け取ったら、人が確認する点が4つあります。引用が原文に実在するか。段階の判定が妥当か。件数の集計です（件数はAIに数えさせず、表計算ソフトで数えます）。そして、AIが勝手に作った分類名を鵜呑みにしないことです。

ただし、AIによる分類には構造的な弱点があります。頻出する声は目立ち、まれにしか出ない声は平均に埋もれます。解約を決めた理由が1件だけ書かれた長文のメールは、その1件が最も重い情報かもしれません。件数順に並べた結果だけで優先順位を決めず、少数の長い声は人が全文を読む時間を確保してください。

個人情報の扱いも別途確認が必要です。個人情報保護委員会は2023年に、生成AIサービスの利用に関する注意喚起を公表しています。趣旨としては、個人情報を入力する場合に、特定した利用目的の範囲内かを確認すること、入力した情報が応答の生成以外の目的で使われないかを確認することが挙げられています。サービスごとの設定や契約条件で状況が変わるため、最新の公表内容と各サービスの規約を確認し、匿名化してから入力する運用が安全です。

マップの使い道と、寿命

5行の表ができたら、摩擦の瞬間を並べて「直す順番」を決めます。判断軸は2つで十分です。顧客が離脱や解約につながる行動を取るほどの摩擦か。自社で直せる範囲か。購入段階のフォームや商品ページに摩擦がある場合は、ニールセンの10ヒューリスティクスで行う簡易UX監査で画面を点検すると、原因を絞り込めます。段階ごとの数値を継続的に追いたい場合は、カスタマージャーニー分析：ファネル・コホート・継続率の計測設計につなげます。

一方で、ジャーニーマップには寿命があります。料金体系、配送の仕組み、主要な画面を変えた時点で、前提の一部が古くなります。四半期に一度、新しい問い合わせとレビューを根拠IDつきで追記し、消えた摩擦と新しく生まれた摩擦を記録しておくと、改善の効果を地図の上で確認できます。更新されない地図は、誰かが信じて意思決定に使ってしまう分、描かなかった地図より悪い場合があります。

もっとも、この手順にも限界はあります。観察した顧客は、すでに購入した顧客に偏ります。認知から検討の途中で去った人の体験は、問い合わせにもレビューにも残りません。そこは、離脱した人へのインタビューやアクセス解析で補うしかなく、完全には埋まりません。この表を使った演習は、カスタマーエクスペリエンス実践コースでも課題として扱っています。