活用ガイド
お客様相談室・CX推進
顧客の声を構造化し、 事業部を動かす
顧客の「真の課題」を可視化し、根拠ある改善提言へ
目検やExcelでは拾いきれない「顧客の本音」を、文脈理解AIで構造化。定量・定性の根拠をセットに、事業部・経営への改善提言を実現。VoCを「処理するコスト」から「事業を動かす資産」に変えます。
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顧客の「真の課題」を可視化し、根拠ある改善提言へ
目検やExcelでは拾いきれない「顧客の本音」を、文脈理解AIで構造化。定量・定性の根拠をセットに、事業部・経営への改善提言を実現。VoCを「処理するコスト」から「事業を動かす資産」に変えます。
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顧客の声を構造化し、 事業部を動かす
顧客の「真の課題」を可視化し、根拠ある改善提言へ
目検やExcelでは拾いきれない「顧客の本音」を、文脈理解AIで構造化。定量・定性の根拠をセットに、事業部・経営への改善提言を実現。VoCを「処理するコスト」から「事業を動かす資産」に変えます。
お客様相談室・CX推進で
よくあるお悩み
お客様相談室・CX推進で
よくあるお悩み
目検・単語集計では、声の表面しか見えない
「満足度が低い」はわかるが「なぜ低いのか」の文脈まで読み切れていない。
目検・単語集計では、声の表面しか見えない
「満足度が低い」はわかるが「なぜ低いのか」の文脈まで読み切れていない。
目検・単語集計では、声の表面しか見えない
「満足度が低い」はわかるが「なぜ低いのか」の文脈まで読み切れていない。
少ないが重要な声ほど、埋もれていく
量の多い声ばかりが目立ち、少ないのに重要な声・じわじわ増えている予兆的なシグナルを見逃している。
少ないが重要な声ほど、埋もれていく
量の多い声ばかりが目立ち、少ないのに重要な声・じわじわ増えている予兆的なシグナルを見逃している。
少ないが重要な声ほど、埋もれていく
量の多い声ばかりが目立ち、少ないのに重要な声・じわじわ増えている予兆的なシグナルを見逃している。
感覚はあるのに、事業部を動かせない
「こういう声が多い気がする」はわかっても、明確な根拠がないため事業部が動いてくれない。
感覚はあるのに、事業部を動かせない
「こういう声が多い気がする」はわかっても、明確な根拠がないため事業部が動いてくれない。
感覚はあるのに、事業部を動かせない
「こういう声が多い気がする」はわかっても、明確な根拠がないため事業部が動いてくれない。
レポートを作っても、誰も見てくれない
せっかく分析しても関係者に見てもらえず、VoCが「形式的な報告物」で止まってしまう。
レポートを作っても、誰も見てくれない
せっかく分析しても関係者に見てもらえず、VoCが「形式的な報告物」で止まってしまう。
レポートを作っても、誰も見てくれない
せっかく分析しても関係者に見てもらえず、VoCが「形式的な報告物」で止まってしまう。
AI Central Voiceが解決します！
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集計・分類・分析・提言まで自動化し、
VoCを事業改善の起点に変える
集計・分類・分析・提言まで自動化し、
VoCを事業改善の起点に変える
01
VoCレポート自動生成・組織全体での活用
データ収集から分類・分析・AIによるサマリーや示唆出しまで、一気通貫で自動化。経験者頼みだったインサイト抽出が、ダッシュボードを見るだけで誰でもできる状態になります。
活用企業例：通販・EC・消費財メーカー 活用例： 月間数万件の声を400〜500種類に自動分類し、月次レポートを自動生成。グラフとAIインサイトを同じ画面で確認でき、担当者が自らアクションを考えられるようになりました。
01
VoCレポート自動生成・組織全体での活用
データ収集から分類・分析・AIによるサマリーや示唆出しまで、一気通貫で自動化。経験者頼みだったインサイト抽出が、ダッシュボードを見るだけで誰でもできる状態になります。
活用企業例：通販・EC・消費財メーカー 活用例： 月間数万件の声を400〜500種類に自動分類し、月次レポートを自動生成。グラフとAIインサイトを同じ画面で確認でき、担当者が自らアクションを考えられるようになりました。
01
VoCレポート自動生成・組織全体での活用
データ収集から分類・分析・AIによるサマリーや示唆出しまで、一気通貫で自動化。経験者頼みだったインサイト抽出が、ダッシュボードを見るだけで誰でもできる状態になります。
活用企業例：通販・EC・消費財メーカー 活用例： 月間数万件の声を400〜500種類に自動分類し、月次レポートを自動生成。グラフとAIインサイトを同じ画面で確認でき、担当者が自らアクションを考えられるようになりました。
02
トレンド・リスク検知
単語頻度ではなく意味・文脈で声を構造化し、少量でも重要なシグナルをすぐに検知します。担当者の勘や目検に頼らず、定量的な変化をいち早くキャッチできます。
活用企業例：金融・保険・通販 活用例： 「特定エリアの配送日変更に関する問い合わせが、先月比で200件増えている」といったシグナルを早期に検知し、関連部門と連携して対策を実施。問題が大きくなる前に手を打てるようになります。
02
トレンド・リスク検知
単語頻度ではなく意味・文脈で声を構造化し、少量でも重要なシグナルをすぐに検知します。担当者の勘や目検に頼らず、定量的な変化をいち早くキャッチできます。
活用企業例：金融・保険・通販 活用例： 「特定エリアの配送日変更に関する問い合わせが、先月比で200件増えている」といったシグナルを早期に検知し、関連部門と連携して対策を実施。問題が大きくなる前に手を打てるようになります。
02
トレンド・リスク検知
単語頻度ではなく意味・文脈で声を構造化し、少量でも重要なシグナルをすぐに検知します。担当者の勘や目検に頼らず、定量的な変化をいち早くキャッチできます。
活用企業例：金融・保険・通販 活用例： 「特定エリアの配送日変更に関する問い合わせが、先月比で200件増えている」といったシグナルを早期に検知し、関連部門と連携して対策を実施。問題が大きくなる前に手を打てるようになります。
03
事業部への改善提言
定量・定性の根拠をセットで可視化し、感覚ではなくデータに基づいた改善提案を事業部へ届けます。
活用企業例：メーカー・製薬・金融 活用例： 「製品Aのパッケージがわかりづらい」などといった顧客の不満をテーマごとに数値化し、優先順位やアクションプランと共に事業部に提案できるようになりました。
03
事業部への改善提言
定量・定性の根拠をセットで可視化し、感覚ではなくデータに基づいた改善提案を事業部へ届けます。
活用企業例：メーカー・製薬・金融 活用例： 「製品Aのパッケージがわかりづらい」などといった顧客の不満をテーマごとに数値化し、優先順位やアクションプランと共に事業部に提案できるようになりました。
03
事業部への改善提言
定量・定性の根拠をセットで可視化し、感覚ではなくデータに基づいた改善提案を事業部へ届けます。
活用企業例：メーカー・製薬・金融 活用例： 「製品Aのパッケージがわかりづらい」などといった顧客の不満をテーマごとに数値化し、優先順位やアクションプランと共に事業部に提案できるようになりました。