導入企業で
こんな成果につながっています
導入企業で、こんな成果につながっています
あらゆる顧客の声を
企業固有のインテリジェンスに
あらゆる顧客の声を、企業固有のインテリジェンスに
AI Central Voiceは、声を集め、理解し、意味を見出し、具体的なアクションにつなげます。
分析の質を左右するのは、AIによる「データ加工」技術です。私たちは、集めたデータをただ読み込むのではなく、経営に使える「資産」へと磨き上げます。
AI Central Voiceは、あらゆる声を「企業を動かす力」に変え、
継続的な改善サイクルを生み出します
AI Central Voiceは、あらゆる声を「企業を動かす力」に変え、継続的な改善サイクルを生み出します
VoC分析に必要な機能は
すべてこの中に
VoC分析に必要な機能は、すべてこの中に
データ統合
種類も形式もばらばらなデータを1つに
データ統合
種類も形式もばらばらなデータを1つに
ワークフロー
必要な処理を個社ごとに組合せ
ワークフロー
必要な処理を個社ごとに組合せ
自動分類・タグ付け
3階層で分類し、感情や論点も付与
自動分類・タグ付け
3階層で分類し、感情や論点も付与
Ask AI
社内ナレッジも踏まえてチャットで回答
Ask AI
社内ナレッジも踏まえてチャットで回答
Ask AI ダイジェスト
状況と打ち手を一覧化し全社へ配信
Ask AI ダイジェスト
状況と打ち手を一覧化し全社へ配信
真因分析
不満の裏にある本当の原因を特定
真因分析
不満の裏にある本当の原因を特定
特異点分析
他と違う偏りから注目点をあぶり出す
特異点分析
他と違う偏りから注目点をあぶり出す
リスク検知・通知
急増や解約予兆を検知して即通知
リスク検知・通知
急増や解約予兆を検知して即通知
FAQ生成・更新
既存FAQと照合し、足りないQ&Aを作成
FAQ生成・更新
既存FAQと照合し、足りないQ&Aを作成
レポート生成
期間や切り口を指定して自動作成
レポート生成
期間や切り口を指定して自動作成
定量×定性の分析
売上や販売データと声を組合せて分析
定量×定性の分析
売上や販売データと声を組合せて分析
CRM連携
分析結果や顧客特性をAPIで連携
CRM連携
分析結果や顧客特性をAPIで連携
精度を落とさないための作り込み
前処理
分析対象毎に必要な処理を組合せて実行
モデルの使い分け
処理ごとに最適なAIモデルを選択する
自己検証
出力をAIで再評価し、揺れを自動補正
チューニング
貴社の分類定義に合わせて継続的に調整
VoCにまつわる困りごとを
AIエージェントが解決
VoCにまつわる困りごとを、AIエージェントが解決
コンタクトセンター・CXにおける複雑な定型業務を、AI Central Voiceが代替します。
VoC分析・改善
数万件のコメントを、 「誰も読まずに」終わらせない
毎月届く声は、集計するだけで数十時間かかり、中身までは追えません。 AI Central Voiceは分類から要約・打ち手の提示まで自動化し、 「今月は何が問題で、どこを直すべきか」が読むだけで分かる状態にします。
01
集めて、整える
電話・メール・アンケート・SNSを、加工せずそのまま入れられます。音声は文字起こしし、言い直しを除いてから分類します。
02
数字の隣に、理由と打ち手がある
グラフの下に、何が起きているかの要約と考えられる打ち手が並びます。気になった数字はその場で元のコメントまで辿れます。
03
社内ナレッジ等も踏まえ、チャットで答える
顧客の声だけでなく、商品仕様・過去の施策・社内ルール・KPIまで一緒に読んだ上で回答するので、一般論になりません。同じ内容をDigestとして全社に配れます。
VoC分析・改善
数万件のコメントを、 「誰も読まずに」終わらせない
毎月届く声は、集計するだけで数十時間かかり、中身までは追えません。 AI Central Voiceは分類から要約・打ち手の提示まで自動化し、 「今月は何が問題で、どこを直すべきか」が読むだけで分かる状態にします。
01
集めて、整える
電話・メール・アンケート・SNSを、加工せずそのまま入れられます。音声は文字起こしし、言い直しを除いてから分類します。
02
数字の隣に、理由と打ち手がある
グラフの下に、何が起きているかの要約と考えられる打ち手が並びます。気になった数字はその場で元のコメントまで辿れます。
03
社内ナレッジ等も踏まえ、チャットで答える
顧客の声だけでなく、商品仕様・過去の施策・社内ルール・KPIまで一緒に読んだ上で回答するので、一般論になりません。同じ内容をDigestとして全社に配れます。
VoC分析・改善
数万件のコメントを、 「誰も読まずに」終わらせない
毎月届く声は、集計するだけで数十時間かかり、中身までは追えません。 AI Central Voiceは分類から要約・打ち手の提示まで自動化し、 「今月は何が問題で、どこを直すべきか」が読むだけで分かる状態にします。
01
集めて、整える
電話・メール・アンケート・SNSを、加工せずそのまま入れられます。音声は文字起こしし、言い直しを除いてから分類します。
02
数字の隣に、理由と打ち手がある
グラフの下に、何が起きているかの要約と考えられる打ち手が並びます。気になった数字はその場で元のコメントまで辿れます。
03
社内ナレッジ等も踏まえ、チャットで答える
顧客の声だけでなく、商品仕様・過去の施策・社内ルール・KPIまで一緒に読んだ上で回答するので、一般論になりません。同じ内容をDigestとして全社に配れます。
リスクの早期検知
毎日見に行かなくても、 異変のほうから届く
クレームや解約の兆しは、日々の声の中に埋もれて気づけません。 急に増えたテーマ、用意した分類に無かったテーマ、リスクのある言い方を自動で見つけ、 要因と打ち手をつけて担当者に通知します。
01
急増に気づく
いつもの増減の幅を学習し、明らかに外れた増え方だけを通知します。何が増えたか・なぜか・どうするかがセットで届きます。
02
想定していなかった論点も取り逃さない
事前に分類を用意していなかったテーマでも、「その他」に流さず新しい論点として立ち上げます。想定外の課題も取り逃しません。
03
リスクを含む声を拾う
炎上・コンプライアンス・解約予兆にあたる言い方を検知し、深刻度をつけて即時に通知。担当部門への連携までつながります。
リスクの早期検知
毎日見に行かなくても、 異変のほうから届く
クレームや解約の兆しは、日々の声の中に埋もれて気づけません。 急に増えたテーマ、用意した分類に無かったテーマ、リスクのある言い方を自動で見つけ、 要因と打ち手をつけて担当者に通知します。
01
急増に気づく
いつもの増減の幅を学習し、明らかに外れた増え方だけを通知します。何が増えたか・なぜか・どうするかがセットで届きます。
02
想定していなかった論点も取り逃さない
事前に分類を用意していなかったテーマでも、「その他」に流さず新しい論点として立ち上げます。想定外の課題も取り逃しません。
03
リスクを含む声を拾う
炎上・コンプライアンス・解約予兆にあたる言い方を検知し、深刻度をつけて即時に通知。担当部門への連携までつながります。
リスクの早期検知
毎日見に行かなくても、 異変のほうから届く
クレームや解約の兆しは、日々の声の中に埋もれて気づけません。 急に増えたテーマ、用意した分類に無かったテーマ、リスクのある言い方を自動で見つけ、 要因と打ち手をつけて担当者に通知します。
01
急増に気づく
いつもの増減の幅を学習し、明らかに外れた増え方だけを通知します。何が増えたか・なぜか・どうするかがセットで届きます。
02
想定していなかった論点も取り逃さない
事前に分類を用意していなかったテーマでも、「その他」に流さず新しい論点として立ち上げます。想定外の課題も取り逃しません。
03
リスクを含む声を拾う
炎上・コンプライアンス・解約予兆にあたる言い方を検知し、深刻度をつけて即時に通知。担当部門への連携までつながります。
真因分析
不満を直したのに、 数字が動かないのはなぜか
不満として口に出ている言葉は、原因そのものではありません。 AI Central Voiceは同じコメントの中で何と一緒に語られていたかを辿り、 「価格が高い」の裏にあった容器の開けにくさのように、問題の出どころを突き止めます。
01
数件しかない声も、埋もれさせない
「みんなが言っている話」ではなく、件数が少なくても購入や解約を左右していた意見を選び出します。
02
不満を語った「背景」や「行動」を把握する
不満そのものだけでなく、その人がどんな場面でどう使っていたのかまで読み取ります。「価格が高い」と言った人が、その手前で蓋の開けにくさに触れていた、という関係が見えてきます。
03
原因と根拠のコメントをセットで渡せる
「何が原因か」「元になったコメントは何件で、どんな内容か」がセットで出力されます。商品開発や宣伝に、そのまま検討材料として渡せます。
真因分析
不満を直したのに、 数字が動かないのはなぜか
不満として口に出ている言葉は、原因そのものではありません。 AI Central Voiceは同じコメントの中で何と一緒に語られていたかを辿り、 「価格が高い」の裏にあった容器の開けにくさのように、問題の出どころを突き止めます。
01
数件しかない声も、埋もれさせない
「みんなが言っている話」ではなく、件数が少なくても購入や解約を左右していた意見を選び出します。
02
不満を語った「背景」や「行動」を把握する
不満そのものだけでなく、その人がどんな場面でどう使っていたのかまで読み取ります。「価格が高い」と言った人が、その手前で蓋の開けにくさに触れていた、という関係が見えてきます。
03
原因と根拠のコメントをセットで渡せる
「何が原因か」「元になったコメントは何件で、どんな内容か」がセットで出力されます。商品開発や宣伝に、そのまま検討材料として渡せます。
真因分析
不満を直したのに、 数字が動かないのはなぜか
不満として口に出ている言葉は、原因そのものではありません。 AI Central Voiceは同じコメントの中で何と一緒に語られていたかを辿り、 「価格が高い」の裏にあった容器の開けにくさのように、問題の出どころを突き止めます。
01
数件しかない声も、埋もれさせない
「みんなが言っている話」ではなく、件数が少なくても購入や解約を左右していた意見を選び出します。
02
不満を語った「背景」や「行動」を把握する
不満そのものだけでなく、その人がどんな場面でどう使っていたのかまで読み取ります。「価格が高い」と言った人が、その手前で蓋の開けにくさに触れていた、という関係が見えてきます。
03
原因と根拠のコメントをセットで渡せる
「何が原因か」「元になったコメントは何件で、どんな内容か」がセットで出力されます。商品開発や宣伝に、そのまま検討材料として渡せます。
定量・定性の統合分析
売上が落ちた理由が、 推測ではなく分かる
売上やリピート率のグラフだけでは、下がった原因までは分かりません。 販売データと顧客の声を同じ画面に並べ、落ち込んだ月に何の声が増えていたのか、 その声が年間いくらの離脱につながっているのかまで確認できます。
01
売上が落ちた月に何が起きていたか
気になった月をクリックすると、その期間に増えた声とサマリが並びます。数字とコメントを別々に突き合わせる作業がなくなります。
02
どの声が離脱につながっているか分かる
購買履歴と突き合わせるので、その声を言った人が実際に離脱したかまで見えます。着手する順番を金額で説明できます。
03
施策に変えて、効果を確かめる
該当する顧客IDをそのままCRMへ渡せます。施策の後は、数字と声の両方で効いたかどうかを確認できます。
定量・定性の統合分析
売上が落ちた理由が、 推測ではなく分かる
売上やリピート率のグラフだけでは、下がった原因までは分かりません。 販売データと顧客の声を同じ画面に並べ、落ち込んだ月に何の声が増えていたのか、 その声が年間いくらの離脱につながっているのかまで確認できます。
01
売上が落ちた月に何が起きていたか
気になった月をクリックすると、その期間に増えた声とサマリが並びます。数字とコメントを別々に突き合わせる作業がなくなります。
02
どの声が離脱につながっているか分かる
購買履歴と突き合わせるので、その声を言った人が実際に離脱したかまで見えます。着手する順番を金額で説明できます。
03
施策に変えて、効果を確かめる
該当する顧客IDをそのままCRMへ渡せます。施策の後は、数字と声の両方で効いたかどうかを確認できます。
定量・定性の統合分析
売上が落ちた理由が、 推測ではなく分かる
売上やリピート率のグラフだけでは、下がった原因までは分かりません。 販売データと顧客の声を同じ画面に並べ、落ち込んだ月に何の声が増えていたのか、 その声が年間いくらの離脱につながっているのかまで確認できます。
01
売上が落ちた月に何が起きていたか
気になった月をクリックすると、その期間に増えた声とサマリが並びます。数字とコメントを別々に突き合わせる作業がなくなります。
02
どの声が離脱につながっているか分かる
購買履歴と突き合わせるので、その声を言った人が実際に離脱したかまで見えます。着手する順番を金額で説明できます。
03
施策に変えて、効果を確かめる
該当する顧客IDをそのままCRMへ渡せます。施策の後は、数字と声の両方で効いたかどうかを確認できます。
応対品質の底上げ
自分の応対のどこが良くて、 どこを直せばいいかが分かる
通話を1本ずつ聞いて評価する方法では、月に数件の評価が限界です。 AI Central Voiceは全通話を同じ基準で見るので、一人ひとりが自分の良かった点と伸ばしどころを確認でき、 チーム全体で弱い論点も見えてきます。
01
サンプルではなく全通話を同じ基準で判定
通話を聞き直す時間がいらないので、週に数件しか見られなかったモニタリングが全件に広がります。今使っている評価シートの項目を、そのままAIの採点基準にすることもできます。評価する人によって甘さが変わることもありません。
02
強みと伸ばしどころが、一目で並ぶ
評価軸ごとに並ぶので、自分がどこで強くてどこが伸ばしどころかが分かります。全員に共通して低い軸は、チームの課題として手を打てます。
03
うまい言い方を、チームで共有できる
評価の高かった応対から実際の言い回しを取り出せます。スクリプトや研修に反映すれば、一人の工夫がチーム全体のやり方になります。
応対品質の底上げ
自分の応対のどこが良くて、 どこを直せばいいかが分かる
通話を1本ずつ聞いて評価する方法では、月に数件の評価が限界です。 AI Central Voiceは全通話を同じ基準で見るので、一人ひとりが自分の良かった点と伸ばしどころを確認でき、 チーム全体で弱い論点も見えてきます。
01
サンプルではなく全通話を同じ基準で判定
通話を聞き直す時間がいらないので、週に数件しか見られなかったモニタリングが全件に広がります。今使っている評価シートの項目を、そのままAIの採点基準にすることもできます。評価する人によって甘さが変わることもありません。
02
強みと伸ばしどころが、一目で並ぶ
評価軸ごとに並ぶので、自分がどこで強くてどこが伸ばしどころかが分かります。全員に共通して低い軸は、チームの課題として手を打てます。
03
うまい言い方を、チームで共有できる
評価の高かった応対から実際の言い回しを取り出せます。スクリプトや研修に反映すれば、一人の工夫がチーム全体のやり方になります。
応対品質の底上げ
自分の応対のどこが良くて、 どこを直せばいいかが分かる
通話を1本ずつ聞いて評価する方法では、月に数件の評価が限界です。 AI Central Voiceは全通話を同じ基準で見るので、一人ひとりが自分の良かった点と伸ばしどころを確認でき、 チーム全体で弱い論点も見えてきます。
01
サンプルではなく全通話を同じ基準で判定
通話を聞き直す時間がいらないので、週に数件しか見られなかったモニタリングが全件に広がります。今使っている評価シートの項目を、そのままAIの採点基準にすることもできます。評価する人によって甘さが変わることもありません。
02
強みと伸ばしどころが、一目で並ぶ
評価軸ごとに並ぶので、自分がどこで強くてどこが伸ばしどころかが分かります。全員に共通して低い軸は、チームの課題として手を打てます。
03
うまい言い方を、チームで共有できる
評価の高かった応対から実際の言い回しを取り出せます。スクリプトや研修に反映すれば、一人の工夫がチーム全体のやり方になります。
ACW削減
電話を切った時には、 もう書き終わっている
通話の音声でも文字起こしでもそのまま処理し、 CRMに残す件名・問い合わせ内容・対応内容を通話中に作成します。 ゼロから書く作業がなくなるので、終話後にやることは確認と一言の追記だけです。
01
通話中に書き上がる
「えっと」などの言い直しを除きながら必要な情報を拾うので、通話が終わる頃には貼るだけの文章が出来ています。
02
書きぶりまで踏襲する
今までオペレーターがどう書いてきたかを学習するので、書き出しの型や書く粒度もそのまま。誰の対応でも同じ品質で残ります。
03
ACWがほぼゼロになる
通話と同じだけかけていた後処理が数十秒になります。記録の精度も95%以上まで上がります。
ACW削減
電話を切った時には、 もう書き終わっている
通話の音声でも文字起こしでもそのまま処理し、 CRMに残す件名・問い合わせ内容・対応内容を通話中に作成します。 ゼロから書く作業がなくなるので、終話後にやることは確認と一言の追記だけです。
01
通話中に書き上がる
「えっと」などの言い直しを除きながら必要な情報を拾うので、通話が終わる頃には貼るだけの文章が出来ています。
02
書きぶりまで踏襲する
今までオペレーターがどう書いてきたかを学習するので、書き出しの型や書く粒度もそのまま。誰の対応でも同じ品質で残ります。
03
ACWがほぼゼロになる
通話と同じだけかけていた後処理が数十秒になります。記録の精度も95%以上まで上がります。
ACW削減
電話を切った時には、 もう書き終わっている
通話の音声でも文字起こしでもそのまま処理し、 CRMに残す件名・問い合わせ内容・対応内容を通話中に作成します。 ゼロから書く作業がなくなるので、終話後にやることは確認と一言の追記だけです。
01
通話中に書き上がる
「えっと」などの言い直しを除きながら必要な情報を拾うので、通話が終わる頃には貼るだけの文章が出来ています。
02
書きぶりまで踏襲する
今までオペレーターがどう書いてきたかを学習するので、書き出しの型や書く粒度もそのまま。誰の対応でも同じ品質で残ります。
03
ACWがほぼゼロになる
通話と同じだけかけていた後処理が数十秒になります。記録の精度も95%以上まで上がります。
