返信がない苦情には、2つの異なる問題が隠れている

元データには、報告日が2025年のネット通販関連の通報が170,374件ありました。そのうち111,745件は、事業者に転送されたと記録されていました。主な比較は、この転送済みの通報を対象とします。残りの58,629件、全体の34.4%には転送の記録がなく、事業者が返信しなかった件数には含めていません。^[1][2]

転送済みのうち83,409件には閲覧と返信の両方の記録があり、74.6%を占めました。閲覧の記録がないものは22,838件、20.4%。残る5,498件、4.9%は閲覧の記録があるものの、返信の記録がありませんでした。各通報は、この3つのいずれか1つに入ります。

返信の記録がない28,336件だけを見る場合、分母は変わります。この集団の80.6%には閲覧の記録がなく、19.4%は閲覧済みで返信の記録がありませんでした。これは、不満を持つ購入者の5人に4人が無視されたという意味ではありません。このサービスで返信のない通報に、どのような状態が記録されていたかを示しています。

SignalConsoの公式ダッシュボードも、閲覧と返信を分けています。転送済みの通報のうち閲覧された割合と、閲覧済みの通報のうち返信された割合を示しています。^[5] 今回は、件数の多い上位8つの分類について、各分類で転送されたすべての通報を共通の分母として比較しました。これにより、分母の違いを対応状況の違いと取り違えずに、返信が記録されていない2つの状態を問題別に確認できます。

自社の苦情対応を振り返る際も、この区別は最初の調査に役立ちます。未対応の案件の多くで、誰かが内容を確認した証拠すらなければ、返信テンプレートを直しても、その前の問題は残るかもしれません。内容は確認済みなのに未回答なら、次の対応を誰が担当するかを調べます。これらは業務を見直すための提案です。どの施策に効果があるかを、このデータが証明しているわけではありません。

結果を見る前に転送件数を基準に選んだ、上位8つの分類を比較しました。合計92,383件で、転送済み通報の82.7%を占めます。分類名は、消費者が通報時に選んだ項目に基づきます。事業者の違法行為が認定されたことを意味するものではありません。^[2]

最も多かったのは「注文品が一度も届かず、サイトは閉鎖されていない」で、転送済み通報は32,440件でした。うち10,340件、31.9%には閲覧の記録がありません。1,415件、4.4%は閲覧済みで返信の記録がなく、残る20,685件、63.8%には返信の記録がありました。

「注文品の一部が足りない」では、6,540件中958件、14.6%に閲覧の記録がありませんでした。273件、4.2%は閲覧済みで返信の記録がありません。このため、一度も届かない注文との差は、主に最初の状態に集中しています。閲覧の記録がない割合の差は17.2パーセントポイントでしたが、閲覧済みで返信の記録がない割合の差は0.2ポイントにとどまりました。

「見せかけの値引き」として寄せられた通報も比較対象になります。この分類で転送された3,177件のうち、9.1%には閲覧の記録がなく、5.2%は閲覧済みで返信の記録がありませんでした。「見せかけの値引き」は消費者が選んだ通報分類であり、広告の値引き表示が違法だったという分析側の判断ではありません。

分類によって、問題の具体性にも差があります。「有形の商品」や「ウェブサイトに関するその他の問題」は広い分類です。すべての行を細かな原因分析のように言い換えるより、元の分類の広さを残す方が正確です。第2階層の全47分類は、ダウンロード資料で確認できます。

件数の多い分類の1つに「アフターサービスから返事が来なくなった」があります。転送された通報は15,118件でした。しかし、そのうち11,512件、76.1%にはSignalConso上で返信の記録があります。矛盾ではありません。分類は消費者が訴えた当初の問題を表し、返信欄はその後に通報サービス上で起きたことを表すからです。

これだけでは、SignalConsoによって状況が改善したとも、購入者が満足したとも言えません。転送済み通報全体の返信には、対応を約束した45,827件、通報内容に異議を唱えた28,576件、別の事業者に関する通報だと答えた9,006件が含まれます。合計は返信の記録がある83,409件と一致します。約束は実行の証拠ではなく、異議の表明は公的な裁定でもありません。^[1][2]

この区別は、小売店だけでなく、グッズを販売するクリエイターにも重要です。「返信した」と「不足していた商品が届いた」は、別の業務上の問いへの答えです。両方を案件の記録に残しておけば、次の担当者が、まだすべきことがあるか判断しやすくなります。

元データは、閲覧の記録がない理由を明らかにしていません。事業者にアカウントがなかった、購入者を意図的に無視した、ほかの場所でもメッセージを見なかった、と推測することはできません。この結果を説明するときは「閲覧の記録なし」という表現を使うことで、確認できた事実と原因についての推測を分けられます。

年間の合計だけでは、どの時期にどの種類の通報が多かったかが見えなくなることがあります。そこで報告日の四半期ごとに分け、一度も届かない注文、一部が足りない注文、見せかけの値引きとしての通報を比較し直しました。各割合の分母は、同じ分類・同じ四半期の転送済み通報です。^[2]

一度も届かない注文の分類は、4つの四半期すべてで、ほかの2分類より閲覧の記録がない割合が高くなりました。四半期別の割合は29.0%～36.7%で、一部が足りない注文は11.9%～18.8%でした。年間で見られた違いは、この3分類を異なる四半期からまとめて集計したことだけで生じたわけではありません。

これは構成の違いを確認するための比較であり、因果関係の検証や対応速度の測定ではありません。報告日が属する四半期は、誰かが閲覧した日を示しません。元データには、初回返信までの時間を計算するために必要な各出来事の時刻がありません。対象事業者、苦情の詳細、通報行動の違いなどが影響している可能性は残ります。

チームが次に確かめる問いも、同じように具体的にできます。自社の未回答案件の内訳は、問題の種類によって違うでしょうか。サポートが改善した、悪化したと大きく判断する前に、条件の近いものを比較してみてください。

この分析を業務に生かすなら、小規模事業者の苦情対応では3つの確認を分けておくとよいでしょう。誰かが内容を確認したか、返信したか、約束した次の対応を裏付ける証拠があるか、です。3つ目は、今回の閲覧・返信の比較から分かる範囲を超える確認です。

まず、苦情が届く窓口を整理します。クリエイターなら、ショップのメール、Instagramの受信箱、新商品の投稿へのコメントなどが考えられます。小売店なら、外部サービスを通じた通報もあるでしょう。各窓口を誰が確認し、不在時は誰が代わるかを決めます。リンクを転送しただけでは、受け取った人が内容を読んだ証拠にはなりません。

次に、引き継ぎの内容を具体的にします。購入者への返信担当者、回答に必要でまだ待っている情報、次の確認日を記録します。公開コメントには短く受け付けたことを伝え、注文の詳細は非公開のやり取りに移す場合もあるでしょう。住所、支払い情報などの個人情報は公開のスレッドに書かないようにします。

最後に、対応の結果を裏付けるものを残します。代替品を送るという返信と、実際の発送記録は別です。発送記録と受領の確認も別です。実際に約束したことに合う証拠を選んでください。目的は未完了の仕事を見えるようにすることであり、早く案件を閉じるほど有利になる点数を増やすことではありません。

1案件につき1つの記録を作り、自社の記録で確認できる範囲で、同じ問題についての繰り返しの連絡をつなげます。この調査が数えているのは通報なので、合計から購入者や事業者の実数は分かりません。自社の業務では、その区別を明確にできます。

案件と背景：社内管理番号 ______、購入者が説明した問題 ______、窓口と元のメッセージへのリンク ______、関連案件の管理番号 ______、受付日 ______。

内容確認：窓口の確認担当者 ______、不在時の代行者 ______、内容を確認した証拠 ______、まだ足りない情報 ______。信頼できる既読表示がない窓口では、時刻を推測で埋めず、担当者が確認したことを記録します。

返信：担当者 ______、次の対応 ______、次回確認予定日 ______、返信へのリンクまたは参照番号 ______、実際に約束した内容 ______。

結果：実行を裏付ける証拠 ______、購入者からのその後の連絡があれば記載 ______、未解決の点 ______、次の担当者と確認日 ______。空欄は、まだ確認できていない問いとして残します。返信済み、返金を約束、返金を確認は、それぞれ別に記録します。

記録シートと架空の記入例は、無料ダウンロードにも含まれています。登録せずに使えるよう、ここにも全文を掲載しています。確認日は案件や適用される義務に合わせて決めてください。このデータから、すべての案件に共通する返信期限は導けません。

Mayaというクリエイターが、自分のショップPaper Harborで小さな文具シリーズを販売しているとします。ここに登場する名前と案件の詳細はすべて架空です。購入者がInstagramに「2点注文したのに1点しか届かない」とコメントしました。Mayaの同僚はPH-DEMO-01という番号で案件を記録し、公開コメントと非公開の注文のやり取りを関連付けます。

最初の記録は「注文品の一部が不足。購入者によるとノートが入っていない」です。窓口の確認担当はMaya、代行者はJordanです。Mayaは内容を確認したことを残し、Jordanに梱包記録を調べるよう依頼します。返信担当欄にはJordanと記入。次の対応は、補償などを約束する前に、何を梱包したか確認することです。

この時点で記録から言えるのは「内容確認済み、返信待ち」です。「解決済み」ではありません。Jordanは注文を調べ、代替品を提案する非公開の返信を送ります。返信の参照先を追加し、約束欄には「代替のノートを発送予定」と記入します。結果を裏付ける証拠の欄は、まだ空白です。

その後、Jordanは代替品の発送番号を追加します。購入者からの次の連絡は、別に記録します。受け取ったと連絡があれば、その確認にも参照先を付けます。連絡がなければ、発送を受領と同じ扱いにせず、チームが実際に確認できていることだけを残します。

最初の引き継ぎが、忙しいグループチャットにリンクを貼るだけだったらどうでしょうか。確認担当が決まっていなければ、誰も梱包記録を調べないまま、Mayaが公開の返信文を何度も書き直していたかもしれません。記録シートは、その抜けた対応に気付きやすくします。これは業務の説明用の例であり、苦情を一定の割合で減らせるという証拠ではありません。

2026年10月21日に、DGCCRFのSignalConso公開データをダウンロードしました。対象は元データのcreationdateが2025年1月1日から12月31日までで、ネット通販の分類AchatInternetに一致する記録です。提供元はこの項目を通報の送信日と説明していますが、事業者への到達が確認された日ではありません。重複しない通報IDは170,374件でした。エクスポートの前後で提供元のメタデータは変わらず、APIの件数とファイル内の記録数も一致しました。^[1][2]

分析手順では、元データの小分類の最初の2階層を、順序と名称を保ったまま通報の分類経路として使うと事前に定めました。主要な図表には、転送済み件数が多い上位8分類を採用し、各分類で少なくとも200件を必要としました。同数の場合は元の分類名で順序を決めています。集計表には全47分類を残しています。本文で取り上げた具体的な比較は、この固定した図表を確認した後に選んだもので、差の方向を事前登録した仮説ではありません。

転送、閲覧、返信の各フラグを状態分類と照合しました。この時点で転送済みの記録はすべて5つの終了状態に入り、表示した3段階と完全に一致しました。IDの重複、不正なフラグ、閲覧の記録なしで返信だけがある組み合わせはありませんでした。別に作成した計算処理でも、件数、分類の選択、四半期別の計算を再現しました。

転送の記録がない58,629件の内訳は、状態NAが58,060件、GDPRに基づく削除対象が435件、内部情報提供者の記録が134件でした。これらは返信割合の分母に含めていません。手順では明示的なInfluenceurタグを除外対象としましたが、該当するものはありませんでした。タグがnullの12,004件は、観測されたタグがないものとして残しています。インフルエンサーに関係する背景がなかったという証明ではありません。

これは対象となった行政上の通報記録の記述的集計であり、標本調査からの推計ではありません。そのため、標本抽出による信頼区間は付けていません。通報するかどうかは人が選び、同じ事業者や購入者に複数の通報が関係することもあります。分析した項目には、事業者数や注文数の分母はありません。

ダウンロード資料には、図表を再現するための集計件数とコードに加え、元データへのクエリと、使用した時点の生データを識別するチェックサムを収録しています。公開元は更新されるため、生の記録から集計を再構築するには、完全に同じ時点のデータが必要です。現在のSignalConsoヘルプは閲覧・返信の状態を説明していますが、現在の手続きから過去の出来事の時刻を補ったり、サービス外でのやり取りを証明したりすることはできません。^[3][4]