Five9 2026 Consumer CX Report：公表割合の再計算方法

公表日：2026年10月14日
確認・転記日：2026年10月21日
調査時期：2026年4月
調査主体：Five9とHanover Research。
方法：募集パネルを使うオンライン調査。データのクリーニングと品質管理後、米国・英国・ドイツの18歳以上3,000人。参加には医療、金融、旅行・宿泊、小売、高等教育、営業・テレマーケティング、顧客サービス、アウトソーシングのいずれかで顧客サービスを利用した経験が必要だった。

CSV trust-and-human-option.csvは次の公表値3件と二次計算2件を収録する。
F01：人に連絡できる選択肢がある場合にAIが問題を解決してくれると信頼する割合55%。
F02：人に連絡できる選択肢がない場合の同割合26%。
F03：AIと対話していることを知らされるのが「とても重要」または「極めて重要」とする割合71%。
D01：公表割合の差＝55−26＝29ポイント。29%増という意味ではない。
D02：公表割合の比＝55÷26＝2.115384615384615…倍。CSVでは小数点以下16桁で丸め、本文では小数第1位に丸めて「約2.1倍」とする。

計算にはPython標準ライブラリのDecimalを用い、精度28桁、ROUND_HALF_UPで丸める。リポジトリのscripts/analyze-five9-consumer-trust.pyで公表値を読み、D01・D02を検算し、trust-comparisons.jsonを再生成できる。

これらは丸め済みの公表割合を使った二次計算であり、独自調査や個人の回答データの再分析ではない。設問別の回答人数は公式発表では確認できない。全体の3,000人を各設問の分母と仮定せず、割合から実人数を逆算しない。国別の割合も推計しない。
ベンダーが公表した募集パネルの自己申告調査であり、日本の消費者全体を代表するものではない。AIに対する信頼の回答であり、実測した問題解決率や、有人窓口を設けた介入の因果効果ではない。

原典・調査方法：
https://five9.gcs-web.com/news-releases/news-release-details/new-five9-research-reveals-consumers-embrace-ai-customer-service
公式補足解説：
https://www.five9.com/blog/five9-2026-consumer-cx-report