消費財メーカー・D2Cブランドの大手企業で
活用が進んでいます
消費財メーカー・D2Cブランドの大手企業で
活用が進んでいます
商品点数が多く、声が膨大になりやすい消費財メーカー・D2Cブランド。
だからこそ、声を投入するだけで使える手軽さと精度の高さで選ばれています。
大量の声を、正確に扱わなければならない金融・保険業界。だからこそ、高い精度と堅固なセキュリティ、現場での使いやすさで選ばれています。
7.5万件
年間のVoCから“真意”を抽出
年間のVoCから“真意”を抽出
サントリーホールディングス株式会社
3時間 → 10分
レポート作成時間を短縮
レポート作成時間を短縮
合同会社DMM.com
高精度
複数のAI Agentの相互作用で
高い構造化精度を実現
複数のAI Agentの相互作用で
高い構造化精度を実現
様々なチャネルに集まる顧客の声、
活用に課題を抱えていませんか？
様々なチャネルに集まる顧客の声、活用に課題を抱えていませんか？
日々届くコールログ・レビュー・SNSの声は膨大。
その中から商品改善や品質リスクにつながる"大事な声"を見つけ、活かしきるのは簡単ではありません。
日々届くコールログ・レビュー・SNSの声は膨大。その中から商品改善や品質リスクにつながる"大事な声"を見つけ、活かしきるのは簡単ではありません。
日々届くお客さまの声が多すぎて、分類作業が追いつかない
問い合わせ・レビュー・SNS・アンケートと、声は毎日膨大に届く。一件ずつ読んで分類していくだけで手一杯になり、肝心の活用まで手が回らない。
日々届くお客さまの声が多すぎて、分類作業が追いつかない
問い合わせ・レビュー・SNS・アンケートと、声は毎日膨大に届く。一件ずつ読んで分類していくだけで手一杯になり、肝心の活用まで手が回らない。
日々届くお客さまの声が多すぎて、分類作業が追いつかない
問い合わせ・レビュー・SNS・アンケートと、声は毎日膨大に届く。一件ずつ読んで分類していくだけで手一杯になり、肝心の活用まで手が回らない。
商品が多すぎて、分析基盤作りに多大な工数が掛かる
そもそも有効な分析の切り口が見つけにくく、商品ごとにカテゴリ設計や分析軸の見直しも必要。分析基盤づくりだけで工数がかさみ、なかなか分析や改善が進まない。
商品が多すぎて、分析基盤作りに多大な工数が掛かる
そもそも有効な分析の切り口が見つけにくく、商品ごとにカテゴリ設計や分析軸の見直しも必要。分析基盤づくりだけで工数がかさみ、なかなか分析や改善が進まない。
商品が多すぎて、分析基盤作りに多大な工数が掛かる
そもそも有効な分析の切り口が見つけにくく、商品ごとにカテゴリ設計や分析軸の見直しも必要。分析基盤づくりだけで工数がかさみ、なかなか分析や改善が進まない。
よくある声は把握できるが、貴重な意見を見逃してしまう
件数の多いテーマは把握できても、埋もれた少数の声には気づきにくい。商品改善や新商品開発のヒントになる大事な意見を、取りこぼしてしまう。
よくある声は把握できるが、貴重な意見を見逃してしまう
件数の多いテーマは把握できても、埋もれた少数の声には気づきにくい。商品改善や新商品開発のヒントになる大事な意見を、取りこぼしてしまう。
よくある声は把握できるが、貴重な意見を見逃してしまう
件数の多いテーマは把握できても、埋もれた少数の声には気づきにくい。商品改善や新商品開発のヒントになる大事な意見を、取りこぼしてしまう。
AI Central Voiceが解決します
膨大な顧客の声を、商品の利用シーン・カスタマージャーニー別などの独自カテゴリでAI Central Voiceが自動分類。
改善すべき課題の優先順位付けや、製品開発・プロモーションの改善に活用できます。
膨大な顧客の声を、商品の利用シーン・カスタマージャーニー別などの独自カテゴリでAI Central Voiceが自動分類。改善すべき課題の優先順位付けや、製品開発・プロモーションの改善に活用できます。
投入するだけで自動で分類
コール・レビュー・SNSなどの声を加工不要で投入。高精度AIが3階層に構造化し、分類の手間をなくします。
投入するだけで自動で分類
コール・レビュー・SNSなどの声を加工不要で投入。高精度AIが3階層に構造化し、分類の手間をなくします。
商品が多くても分析基盤はおまかせ
複雑なカテゴリ設計や分析軸も、AIと専任担当が用意。分析時には、Ask AIとの壁打ちで深掘りも可能です。
商品が多くても分析基盤はおまかせ
複雑なカテゴリ設計や分析軸も、AIと専任担当が用意。分析時には、Ask AIとの壁打ちで深掘りも可能です。
埋もれた重要な声も発見
件数の多い声に加え、少数だが重要な意見や急上昇トレンドも検知。大事な声の見逃しを防ぎます。
埋もれた重要な声も発見
件数の多い声に加え、少数だが重要な意見や急上昇トレンドも検知。大事な声の見逃しを防ぎます。
実際のお客さまの声が「使えるデータ」になります
コールログの例
定期便で頼んでいる化粧水の件でお電話しました。使い始めて3週間ほどですが、最近少し肌が乾燥する感じがあって、自分の肌に合っているのか不安です。今回届いた分からしっとり感がなくなった気もするのですが、リニューアルはありましたか。使い心地自体は気に入っているので続けたいのですが、次回の発送を少し先に延ばせますか。手続きが面倒だと解約も考えてしまうので、簡単だと助かります。
AIで構造化
実際のお客さまの声が「使えるデータ」になります
コールログの例
定期便で頼んでいる化粧水の件でお電話しました。使い始めて3週間ほどですが、最近少し肌が乾燥する感じがあって、自分の肌に合っているのか不安です。今回届いた分からしっとり感がなくなった気もするのですが、リニューアルはありましたか。使い心地自体は気に入っているので続けたいのですが、次回の発送を少し先に延ばせますか。手続きが面倒だと解約も考えてしまうので、簡単だと助かります。
AIで構造化
実際のお客さまの声が「使えるデータ」になります
コールログの例
定期便で頼んでいる化粧水の件でお電話しました。使い始めて3週間ほどですが、最近少し肌が乾燥する感じがあって、自分の肌に合っているのか不安です。今回届いた分からしっとり感がなくなった気もするのですが、リニューアルはありましたか。使い心地自体は気に入っているので続けたいのですが、次回の発送を少し先に延ばせますか。手続きが面倒だと解約も考えてしまうので、簡単だと助かります。
AIで構造化
分類から報告まで
現場で使い切れる機能
構造化した声は、分析・検知・レポートまでAI Central Voiceの中で完結。
専門スキルがなくても使いこなせます。
構造化した声は、分析・検知・レポートまでAI Central Voiceの中で完結。専門スキルがなくても使いこなせます。
01
商品が選ばれる理由やチャンスを検知（クロス分析）
問い合わせやレビューの文章を、企業ごとにカスタマイズした高精度AIが自動で分類。 独自に追加できる「ラベル」で、購入動機や属性など見たい観点だけを抽出可能。クロス分析により、アップセルの機会や想定していなかった選ばれ方まで見つけることが可能です。
01
商品が選ばれる理由やチャンスを検知（クロス分析）
問い合わせやレビューの文章を、企業ごとにカスタマイズした高精度AIが自動で分類。 独自に追加できる「ラベル」で、購入動機や属性など見たい観点だけを抽出可能。クロス分析により、アップセルの機会や想定していなかった選ばれ方まで見つけることが可能です。
01
商品が選ばれる理由やチャンスを検知（クロス分析）
問い合わせやレビューの文章を、企業ごとにカスタマイズした高精度AIが自動で分類。 独自に追加できる「ラベル」で、購入動機や属性など見たい観点だけを抽出可能。クロス分析により、アップセルの機会や想定していなかった選ばれ方まで見つけることが可能です。
02
AIチャットで商品改善アイデアの壁打ち
自然な言葉で問いかけるだけで、AIチャットが膨大な声を解釈し、売れる理由や隠れたニーズ、改善ポイントまでその場で答えます。
02
AIチャットで商品改善アイデアの壁打ち
自然な言葉で問いかけるだけで、AIチャットが膨大な声を解釈し、売れる理由や隠れたニーズ、改善ポイントまでその場で答えます。
02
AIチャットで商品改善アイデアの壁打ち
自然な言葉で問いかけるだけで、AIチャットが膨大な声を解釈し、売れる理由や隠れたニーズ、改善ポイントまでその場で答えます。
03
定期配信により、商品ごとの課題やヒントを担当部門が発見
商品・テーマなどの切り口を設定すると、評価の声や不満の声などのインサイトを定期的に配信可能。商品開発やマーケティング部門が、状況を常に把握できます。
03
定期配信により、商品ごとの課題やヒントを担当部門が発見
商品・テーマなどの切り口を設定すると、評価の声や不満の声などのインサイトを定期的に配信可能。商品開発やマーケティング部門が、状況を常に把握できます。
03
定期配信により、商品ごとの課題やヒントを担当部門が発見
商品・テーマなどの切り口を設定すると、評価の声や不満の声などのインサイトを定期的に配信可能。商品開発やマーケティング部門が、状況を常に把握できます。
04
レポートの自動生成でヒットの兆しを捉え、次の一手も提案
増加している好評の声や新たなニーズをAIが自動で検知。要因分析から改善・施策の提案までレポート化し、次のアクションにつなげます。
04
レポートの自動生成でヒットの兆しを捉え、次の一手も提案
増加している好評の声や新たなニーズをAIが自動で検知。要因分析から改善・施策の提案までレポート化し、次のアクションにつなげます。
04
レポートの自動生成でヒットの兆しを捉え、次の一手も提案
増加している好評の声や新たなニーズをAIが自動で検知。要因分析から改善・施策の提案までレポート化し、次のアクションにつなげます。
消費財メーカー・D2Cブランドでの
導入事例
消費財メーカー・D2Cブランドでの導入事例
目視による分類作業を自動化
年間7.5万件のお客様の声から、キーワード集計では見えない真意を抽出し、戦略立案を加速
年間7.5万件のお客様の声をAIで構造化し、従来のキーワード集計では捉えられなかった顧客の本音や背景まで把握。より深い顧客理解を戦略に生かす飲料・食品業界の事例を紹介します。
目視による分類作業を自動化
年間7.5万件のお客様の声から、キーワード集計では見えない真意を抽出し、戦略立案を加速
年間7.5万件のお客様の声をAIで構造化し、従来のキーワード集計では捉えられなかった顧客の本音や背景まで把握。より深い顧客理解を戦略に生かす飲料・食品業界の事例を紹介します。
目視による分類作業を自動化
年間7.5万件のお客様の声から、キーワード集計では見えない真意を抽出し、戦略立案を加速
年間7.5万件のお客様の声をAIで構造化し、従来のキーワード集計では捉えられなかった顧客の本音や背景まで把握。より深い顧客理解を戦略に生かす飲料・食品業界の事例を紹介します。
ACWを大幅削減
AI Central Voiceで通話データ解析を自動化。 更なるカスタマーサクセスの進化を目指す
コールセンターの通話データからVoCを自動で収集・構造化し、アフターコールワークを削減。データ活用でカスタマーサクセスの進化を目指す化粧品・健康食品（D2C）業界の事例を紹介します。
ACWを大幅削減
AI Central Voiceで通話データ解析を自動化。 更なるカスタマーサクセスの進化を目指す
コールセンターの通話データからVoCを自動で収集・構造化し、アフターコールワークを削減。データ活用でカスタマーサクセスの進化を目指す化粧品・健康食品（D2C）業界の事例を紹介します。
ACWを大幅削減
AI Central Voiceで通話データ解析を自動化。 更なるカスタマーサクセスの進化を目指す
コールセンターの通話データからVoCを自動で収集・構造化し、アフターコールワークを削減。データ活用でカスタマーサクセスの進化を目指す化粧品・健康食品（D2C）業界の事例を紹介します。
顧客の声を商品開発に活用
コールセンターの後処理業務の効率化と顧客対応品質の向上を実現
電話対応の内容をAIが高精度で自動要約・タグ付けし、コールセンターの後処理を効率化。空いた時間で対応品質を高めつつ、整理した声を商品開発や品質改善にも活かす製薬・ヘルスケア業界の事例を紹介します。
顧客の声を商品開発に活用
コールセンターの後処理業務の効率化と顧客対応品質の向上を実現
電話対応の内容をAIが高精度で自動要約・タグ付けし、コールセンターの後処理を効率化。空いた時間で対応品質を高めつつ、整理した声を商品開発や品質改善にも活かす製薬・ヘルスケア業界の事例を紹介します。
顧客の声を商品開発に活用
コールセンターの後処理業務の効率化と顧客対応品質の向上を実現
電話対応の内容をAIが高精度で自動要約・タグ付けし、コールセンターの後処理を効率化。空いた時間で対応品質を高めつつ、整理した声を商品開発や品質改善にも活かす製薬・ヘルスケア業界の事例を紹介します。
消費財メーカー・D2Cブランドにおける
部門別の活用シーン
消費財メーカー・D2Cブランドにおける部門別の活用シーン
コールセンター・商品開発など、各部門の様々な場面でAI Central Voiceを活用いただけます。
コールセンター
頻出テーマを自動でFAQ化
問い合わせの多いテーマを自動で抽出し、FAQや自動応答の対象を特定。
記録・入力の手間を削減
コールログをAIが自動で要約・分類し、通話後の入力作業を軽減。
応対品質の向上を実現
コールログをAIが評価し、担当者ごとにフィードバックレポートを生成。
コールセンター
頻出テーマを自動でFAQ化
問い合わせの多いテーマを自動で抽出し、FAQや自動応答の対象を特定。
記録・入力の手間を削減
コールログをAIが自動で要約・分類し、通話後の入力作業を軽減。
応対品質の向上を実現
コールログをAIが評価し、担当者ごとにフィードバックレポートを生成。
商品開発
お客さまのリアルな声を把握
使用感や購入の背景まで文脈ごとに把握。お客様の本当の声をつかみ、改良の優先度を判断。
新商品・リニューアルの反応を確認
発売後の評価をポジ/ネガの感情で分類し、日々の変化をダッシュボードで把握。
埋もれた本当のニーズを発見
少数だが重要な声を抽出し、新商品開発のヒントに。
商品開発
お客さまのリアルな声を把握
使用感や購入の背景まで文脈ごとに把握。お客様の本当の声をつかみ、改良の優先度を判断。
新商品・リニューアルの反応を確認
発売後の評価をポジ/ネガの感情で分類し、日々の変化をダッシュボードで把握。
埋もれた本当のニーズを発見
少数だが重要な声を抽出し、新商品開発のヒントに。
マーケティング
キャンペーンの反応を分析
キャンペーン別に反応を集計し、開始後の傾向をモニタリング。
商品が選ばれる理由を把握
評価や購入の動機を整理し、訴求ポイントを明確化。
認知経路や買い方を把握
どこで知り、どのように購入したかを構造化し、プロモーション改善に活用。
マーケティング
キャンペーンの反応を分析
キャンペーン別に反応を集計し、開始後の傾向をモニタリング。
商品が選ばれる理由を把握
評価や購入の動機を整理し、訴求ポイントを明確化。
認知経路や買い方を把握
どこで知り、どのように購入したかを構造化し、プロモーション改善に活用。
品質管理
不良・異常品のリコール判断に活用
異物混入などの発生状況を集計し、回収の要否を判断する材料に。
苦情の予兆を早期に察知
急に増えた声や、これまでにない新しい不満を検知。トラブルの芽をいち早く発見し、対処を可能に。
品質クレームの傾向を可視化
品質に関する声を種類別・時系列で集計。増減や季節性など全体の傾向の把握が可能。
品質管理
不良・異常品のリコール判断に活用
異物混入などの発生状況を集計し、回収の要否を判断する材料に。
苦情の予兆を早期に察知
急に増えた声や、これまでにない新しい不満を検知。トラブルの芽をいち早く発見し、対処を可能に。
品質クレームの傾向を可視化
品質に関する声を種類別・時系列で集計。増減や季節性など全体の傾向の把握が可能。
AI Central Voiceが選ばれる4つの理由
AI Central Voiceは、精度・多機能・セキュリティ・伴走支援。金融・保険業界で求められる水準に応えます。
AI Central Voiceは、精度・多機能・セキュリティ・伴走支援。金融・保険業界で求められる水準に応えます。
01
独自のデータ加工技術
96.6%※の構造化精度。複数の声も文脈単位で切り分け、真の訴えを取りこぼしません。
※大手コールセンターにおけるオペレーター入力とAI自動入力の比較検証結果（弊社調べ）
01
独自のデータ加工技術
96.6%※の構造化精度。複数の声も文脈単位で切り分け、真の訴えを取りこぼしません。
※大手コールセンターにおけるオペレーター入力とAI自動入力の比較検証結果（弊社調べ）
02
高い柔軟性と豊富な機能
ニーズに合わせてカテゴリを細かく設計でき、多彩な分析やレポートを自在に出力できます。
02
高い柔軟性と豊富な機能
ニーズに合わせてカテゴリを細かく設計でき、多彩な分析やレポートを自在に出力できます。
03
エッジケースやトレンドを発見
見過ごされがちなサービス改善の種や、急増する不満テーマを自動で検知します。
03
エッジケースやトレンドを発見
見過ごされがちなサービス改善の種や、急増する不満テーマを自動で検知します。
04
導入から活用まで伴走支援
カテゴリ設計・レポート作成・真因分析・改善施策まで、専任チームが支援します。
04
導入から活用まで伴走支援
カテゴリ設計・レポート作成・真因分析・改善施策まで、専任チームが支援します。
よくある質問
取り扱う商品やブランドが多いのですが、対応できますか？
取り扱う商品やブランドが多いのですが、対応できますか？
電話だけでなく、レビューやSNSなどさまざまな声があります。すべて取り込むことはできますか？
電話だけでなく、レビューやSNSなどさまざまな声があります。すべて取り込むことはできますか？
異物混入や不良など、品質・安全に関わる声を早く把握できますか？
異物混入や不良など、品質・安全に関わる声を早く把握できますか？
汎用LLMを使ったデータ分析との違いはなんですか？
汎用LLMを使ったデータ分析との違いはなんですか？
音声データの文字起こしにも対応していますか？
音声データの文字起こしにも対応していますか？
導入検討にあたり、まずは自社のデータでトライアルを行うことは可能ですか？
導入検討にあたり、まずは自社のデータでトライアルを行うことは可能ですか？
これまで蓄積してきた過去数年分・数万件のデータもまとめて分析できますか？
これまで蓄積してきた過去数年分・数万件のデータもまとめて分析できますか？
料金体系はどのようになっていますか？
料金体系はどのようになっていますか？
商品の形態、製造工場やロット番号などの切り口に沿ってクロス分析することはできますか？
商品の形態、製造工場やロット番号などの切り口に沿ってクロス分析することはできますか？
カテゴリの分類が難しく、「その他」になりがちな声も取りこぼさず拾えますか？
カテゴリの分類が難しく、「その他」になりがちな声も取りこぼさず拾えますか？
