12年連続シェアNo1

テキストマイニングツール見える化エンジンが
支援する生成AI活用

見える化エンジン×生成AIでできること

  • 見える化エンジン×生成AIでできること
  • 見える化エンジンは、アンケートや問い合わせ、SNSなどのテキストデータを収集・一元化し、グラフやマップなどで可視化・共有する12年連続国内シェアNo.1※のテキストマイニングツールです。
    この「顧客の声」を蓄積・活用できるプラットフォームと、導入企業1,600社以上を支援したマーケティングノウハウがあるからこそ、生成AIで”本当に自社で使える”有益な示唆を導出。
    人がもつ創造力や生産性を最大限に発揮できるよう、
    「より簡単に、より高度に」データを「見える化」します。
    ※2023年版富士キメラ総研調べ

生成AIを実際の業務で活用する第一歩

プロンプトコンサルティング

  • AIを活用したい
  • 生成AI単体での活用しても、
    「定型業務の効率化」や
    「便利な検索ツール」にとどまるため、
    自社のデータを活かす工夫が必要

  • オリジナリティを出すには、
    自社独自データとの連携が必須

  • 実際の業務での活用には、
    組み合わせるデータの
    選定と組み合わせ方が肝要

  • 生成AIが真価を発揮するには、
    「プロンプト（生成AIへの指示文）」の
    チューニングが必須    で、
    専門性の高いスキルが必要。

プロンプトによる生成結果の違い

元データ

あるブランドの化粧品に対するVoCデータ

  • 文章のみのプロンプト

    • 「ネガティブな意見やフィードバックを抽出し、その概要を教えてください。また、抽出したネガティブな意見に基づいて、改善策や施策案を提示してください。」

    • 「潤い不足」「乾燥」「ベタベタ」「乾燥しまくって」などのネガティブな意見がありました。これらの意見に基づいて以下を検討することが重要です。

      １．保湿効果の向上：乾燥や潤い不足に関する意見が多く見られたため、製品の保湿効果を向上させることが重要です。

      ２．使用感の改善：ベタベタしたり、洗顔後に突っ張る感じがするなどの製品の使用感に関する不満が述べられています。これらの不満を解消するために製品の改良が求められます。

  • 前提や制約含めた指示文を記載

    • #指示

      あなたは化粧品メーカーの商品企画担当です、下記をもとに、斬新な施策案をお願いします。

      #条件

      ・施策案の基となったお困りごとや改善が必要な点を記載、具体的な施策案を提示する
      ・顧客対応/商品改善の観点で施策案を提示する

    • プロンプトを工夫することで、
      自社の業務に活用できる示唆が
      得られる

      ■お困りごとや改善が必要な点

      保湿効果に関する不満や使用感の改善が求められています。特に、乾燥に関する意見が多く見られます。

      ■具体的な施策案

      １．顧客対応
      ＞︎カスタマーセンターでの製品体験イベントの開催
      •顧客が直接製品を試す機会を提供するために、カスタマーセンターでの製品体験イベントを定期的に開催、顧客の肌質や使用感に合わせた製品提案やケアの方法を紹介する

      ２．商品改善
      ＞保湿効果の向上
      •新しい保湿成分や技術を導入し、現行製品の保湿効果を向上させる
      また、肌質に合わせた製品ラインの拡充を図り、幅広い顧客のニーズに対応する。

導入支援コンサルティングの流れ

1.5〜２ヶ月間

フィードバック（2〜3サイクル）

1.5〜２ヶ月間

    • 要件の確認・整理

    • 要件の確認・整理

      - 活用目的
      - データソース
      - 導出したい示唆のイメージ

    • 社内展開の範囲や、
      確認・対応ワークフローを整理

    • プロンプト案、
      ダッシュボード構成案の検討

    • 整理・確認した内容を適切に言語化し、最適なプロンプトをご提案

    • 基本設定のほか、分析結果の共有形式・ダッシュボードの構成案を検討

    • プロンプト作成
      「見える化エンジン」
      への組み込み

    • プロンプトを「見える化エンジン」へ組み込み

    • 分析結果および得られた
      示唆をダッシュボード化し、社内関係者へ試験展開

    • 社内フィードバック
      会議への出席
      社内議論への参画

    • 分析結果やダッシュボードに対するフィードバックの場へ同席し、改善点をヒアリング

    • 社内議論に参画し、不明点を解消

    • 成果・課題の整理

    • 今後の運用方針を明確化

    • 運用拡大の検討

      - 目的
      - データソース
      - 社内展開範囲

フィードバック（2〜3サイクル）

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