SC共用部のクレームは「宝の山」──迷惑行為データをテナント運営改善に変えるAI電話対応の活用法

SC共用部は「情報のブラックホール」になっている

ショッピングセンターの施設管理責任者にとって、共用部のクレーム・迷惑行為対応は日常的かつ消耗度の高い業務です。しかし、より深刻な問題は対応の手間そのものではなく、共用部に集まる膨大な情報がどこにも活かされずに消えていく「情報のブラックホール」構造にあります。
SC共用部のインフォメーションには、テナント単独では決して把握できない来館者の声が集まります。駐車場の混雑への苦情、フードコートの席取りトラブル、通路での威圧的行為、特定テナントの接客態度に対する不満──これらはすべて、テナントの店舗運営を改善するための生きたデータです。
ところが、多くのSCではこの情報が「その場で対応→メモ書き→ファイリング」で完結してしまいます。インフォメーションスタッフがどれだけ丁寧に対応しても、情報が構造化されず、テナントに共有されず、蓄積もされなければ、運営改善には一切つながりません。
この構造には、三つの原因があります。
第一に、電話対応の属人化です。ベテランスタッフは経験値から「最近このエリアのクレームが増えている」と感じ取れますが、それは個人の記憶に留まり、組織のナレッジになりません。スタッフの異動や退職で失われるリスクも常に抱えています。
第二に、記録の手間とフォーマットの不統一です。繁忙期にはインフォメーションへの電話が集中し、対応だけで手一杯になります。記録が後回しになったり、スタッフごとに記録の粒度がバラバラだったりすると、後から分析する材料にはなりません。
第三に、テナントとの情報共有チャネルの不在です。クレーム情報をテナントに還元する定型的な仕組みがないSCでは、問題が大きくなってから事後報告するパターンが常態化しがちです。テナント側からすると「なぜもっと早く教えてくれなかったのか」という不信感につながり、運営会社への信頼を損ねる要因にもなります。
UAゼンセンの調査では、接客業従事者の7割が来店客からの迷惑行為を経験していると報告されています。SC共用部はテナント従業員と来館者の動線が重なる場所であり、迷惑行為やクレームが発生する頻度は高いにもかかわらず、そのデータを活用できている施設はまだ少数派です。

共用部データには何が眠っているか──テナント改善に使える「5つの鉱脈」

SC共用部に蓄積されるクレーム・迷惑行為データを分類すると、テナント運営改善に直結する五つの情報カテゴリが見えてきます。これらは、個々のテナントが自力では取得しにくい情報ばかりです。
① エリア別・時間帯別のトラブル集中マップ 
「3階レストランフロア付近のトイレ前で、土日午後に迷惑行為の通報が集中している」といったデータは、近隣テナントのスタッフ配置やフロアレイアウトの見直しに直結します。テナント側は自店舗内の状況は把握していても、共用部で何が起きているかは知る術がありません。運営会社だからこそ提供できる情報です。
② セール・イベント連動型のクレーム増減パターン
大型セール期間やイベント開催時には、駐車場やエレベーター、フードコート周辺でクレームが急増する傾向があります。このパターンを事前にテナントと共有すれば、各店舗がスタッフの増員や接客マニュアルの強化を計画的に行えます。「今週末のセール期間中は、過去データからこのエリアでの来館者トラブルが平時の2.5倍に増える傾向がある」といった定量的な情報提供は、テナントにとって極めて実用的です。

③ テナント横断の接客不満トレンド 
複数テナントにまたがる共通の不満パターンが見えることがあります。たとえば「会計の待ち時間が長い」という苦情が複数のテナントに対して共用部経由で寄せられている場合、それは個店の問題ではなくSC全体の導線設計やピーク時間帯のオペレーション課題を示唆しています。テナント会議でデータとして提示すれば、個別のテナントを名指しで指摘するよりも建設的な改善議論につなげられます。
④ リピーター型カスハラの行動パターン
共用部には、特定の来館者が繰り返し迷惑行為を行うケースの情報が蓄積されます。同一人物が複数のテナントで問題行動を起こしているパターンをデータで把握し、テナントと事前に共有しておけば、各店舗が個別に対応を試行錯誤する非効率を解消できます。SC全体としての対応方針を統一するための根拠資料にもなります。
⑤ 来館者のニーズ変化シグナル 
「○○のジャンルの店舗はないのか」「授乳室が遠くて不便」「ペット同伴で入れるエリアを増やしてほしい」といった要望型の問い合わせは、リーシング戦略や施設投資の判断材料になります。こうした声は、テナントの売上データやアンケートには現れにくい「施設全体への期待値」を反映しており、長期的なテナントミックスの最適化に活用できます。

AI電話対応を「共用部のデータ収集インフラ」にする──3つの実践フレームワーク

共用部データの価値は理解できても、現状の人力対応で体系的にデータを収集・分析するのは現実的ではありません。そこで有効なのが、AI電話対応サービスをSC共用部専用のデータ収集インフラとして位置づけるアプローチです。

フレームワーク①：一次受付の自動化で「データの入口」を整備する

AI電話対応をインフォメーションの代表電話に導入し、まず定型問い合わせ（営業時間、駐車場料金、フロアガイド、忘れ物など）を自動処理します。先行導入した企業の事例では、オペレーター対応件数が前年比で約30%削減されたケースもあり、これだけでもスタッフの負担軽減効果は大きいといえます。
しかし、施設管理責任者にとってより重要なのは、自動処理される定型問い合わせの中にもデータが含まれているという点です。たとえば「駐車場は何時まで？」という問い合わせが特定の曜日に急増していれば、周辺テナントの営業時間との整合性に課題がある可能性を示唆しています。AIが通話内容を自動でテキスト化・分類することで、従来は「よくある質問」として流されていた情報にも分析の光が当たるようになります。
Before： 繁忙期のインフォメーションでは電話対応だけで手一杯。定型問い合わせへの対応に追われ、クレームの記録は後回し。月末に手書きメモを集約しても、情報の抜け漏れが多く傾向分析ができない。
After： 定型問い合わせはAIが自動応答し、全通話がテキスト化されてリアルタイムで分類・蓄積される。インフォメーションスタッフは対面対応や、AIがエスカレーションした複雑な案件に集中。月末を待たずに週次・日次でデータ傾向を確認できる。

フレームワーク②：通話データの分類・可視化で「テナント会議の質」を変える

AIが蓄積した通話データを、クレーム種別（施設設備／テナント接客／迷惑行為／要望など）、関連エリア、発生日時、対応結果の4軸で分類し、ダッシュボードに可視化します。
施設管理責任者がこのダッシュボードをテナント会議に持ち込むことで、会議の質が根本的に変わります。従来の「直近で起きた問題の共有」から、「データに基づく傾向分析と事前対策の議論」へと軸足が移るからです。
たとえば「先月のフードコート周辺クレームは前月比15%増。内訳は席取りトラブル40%、騒音苦情35%、ゴミ放置25%。週末14〜16時に集中」というデータを提示すれば、フードコートテナントと清掃スタッフ双方が具体的な対策を検討できます。感覚や推測ではなく、実データに基づく対話は、テナントからの協力も得やすくなります。

フレームワーク③：蓄積データの定期レポートで「テナントリテンション」を強化する

AI電話対応で蓄積されたデータを月次レポートとしてテナントに還元する仕組みを作ります。テナントごとに関連するエリアのクレーム動向、来館者からの要望傾向、迷惑行為の発生パターンをまとめた簡潔なレポートです。
このレポートは、テナントにとって「自力では得られないSC全体の来館者インサイト」として価値があり、SC運営会社との関係性を強化する効果があります。テナントの退去や入れ替えが経営課題となっているSCにおいて、データに裏打ちされた運営サポートはテナントリテンションの有効な施策となります。
厚生労働省が2024年に実施した調査では、カスハラに発展した原因として「顧客対応・サービス等の遅延」（71.2%）や「説明・コミュニケーションの不足」（63.6%）が上位に挙がっています。これは、適切な一次対応と事前の情報共有があれば、トラブルの多くは予防可能であることを意味します。共用部のAI電話対応で一次対応を標準化し、テナントにデータを還元することは、迷惑行為の予防と顧客満足度向上を同時に実現するアプローチです。

小さく始めて大きく活かす──施設管理責任者のための導入3ステップ

AI電話対応の導入は、SC全体の電話システムを一括で入れ替える必要はありません。共用部のインフォメーション電話から段階的に始めることで、リスクを抑えながらデータ活用の効果を実証できます。
ステップ1（導入1〜2ヶ月目）：定型問い合わせの自動化 インフォメーション代表電話にAI電話対応を設置し、営業時間・駐車場・フロアガイドなどの問い合わせを自動応答に切り替えます。同時に全通話のテキスト化を開始します。この段階でスタッフの電話対応負担が削減され、導入効果を定量的に測定できます。
ステップ2（導入3〜4ヶ月目）：データ分類と傾向分析の開始 蓄積されたテキストデータをクレーム種別・エリア・時間帯で分類し、ダッシュボードで可視化します。最初のテナント会議にデータを持ち込み、テナント側の反応を確認しながら、提供する情報の粒度を調整します。
ステップ3（導入5ヶ月目以降）：テナント別レポートの定期配信 エリア別・テナント関連のクレーム動向をまとめた月次レポートを作成し、テナントへの定期配信を開始します。テナントからのフィードバックをもとにレポート内容を改善し、データ活用の精度を高めていきます。


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