更新日： 集計期間:2025年09月10日～2025年10月07日
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明確化しづらかった分析のアウトカム指標が設定しやすくなった事例をご紹介
病気の要因となる微生物の研究等を担ってきた大阪大学微生物病研究所にて 『見える化エンジン』を導入していただいた事例をご紹介いたします。 同社では、理系人材、研究者を志す人材が年々減少するなかで、科学者を 志す人、科学に理解のある人を増やしていくことが課題となっていました。 導入により、情報サイトを作成する際、調査・分析の結果、元々の構想から 方向性を変更したことで、人々の需要に合わせたQ＆Aサイトが出来ました。 【課題・背景】 ■理系人材、研究者を志す人材が年々減少するなかで、科学者を志す人、 科学に理解のある人を増やしていくこと ■研究所に蓄積しているアンケートの声をもっと活かして取り組みに 落とし込めないかと考えた ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
企業市民活動の発信から理解者・実行者を増やすために、レポート作成支援を活用
パナソニック オペレーショナルエクセレンス株式会社様に、当社が取り扱う 『見える化エンジン』を導入していただいた事例をご紹介いたします。 定量データは結果がわかりやすく数字で可視化されますが、定性データは 結果を測るのが難しく、回答を目検による主観的な確認にとどまっていました。 また、各プログラムの担当者が手作業で行っていたアンケート集計の 効率化を図りたいと考えました。 アンケート分析に「ソルレポ」を含むサービスを活用することで、 分析リソースを解消すると同時に、分析の高度化を可能にし、分析結果の 解像度が高まりました。 【課題・背景】 ■目検による確認にとどまっていた定性データを改善活動に活用したいと考えた ■定性データ分析をするリソースが不足していた ■分析の高度化のために、アンケート設計などから再検討する必要が あると感じていた ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
更なるVOC活用のため生成AIを活用したSNS投稿の分析で顧客満足度向上へ
株式会社みずほ銀行様へ、『見える化エンジン』の生成AIを使った SNS投稿のポジティブ・ネガティブ判定が可能となる新機能を ご導入いただいた事例をご紹介いたします。 同社では、VOC(顧客の声)活用に積極的に取り組まれている中で、さらなる 顧客満足度向上を目的として、幅広い領域のVOCの収集・分析を強化する ために活用していただきました。 本導入により、SNSの投稿の文章全文を分析し、文脈を理解することで、 従来では判別が難しかった婉曲された表現の検出が可能になり、SNS上の 顧客の声をより正確に把握できるようになりました。 【事例概要】 ■背景 ・幅広い領域のVOCの収集・分析を強化するため ■成果 ・従来では判別が難しかった婉曲された表現の検出が可能になった ・SNS上の顧客の声をより正確に把握できるようになった ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
アウトプットが見やすく、わかりやすくなった結果、社内ポータルのアクセス数が増加した事例のご紹介
株式会社バンダイ様にて、『見える化エンジン』を導入していただいた 事例をご紹介いたします。 これまで定量データを確認するBIツールのみを使用していたのですが、 商品の不具合がどの部分にあるのか詳細を確認するには、1件ずつテキストを 読み込まなければわからないという状況でした。また、アイテム数が多く 不具合の症状の分類や内容の把握に膨大な手間と時間がかかってしまうことが 課題としてありました。 導入により、商品の問い合わせの変動を予測しやすくなったことで 今後必要になる対応を想定しやすくなり、関連部門に対して早めに掛け合える ようになったため、連携がスムーズになりました。 【課題・背景】 ■従来のBIツールでは不具合の詳細を把握するために、内容を一つ一つ読み込む 必要があり、手間と工数の問題により十分な分析ができなかった ■VOCを商品やサービスの改善に繋げるために、VOC活動をより充実させる 必要があった ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
リスク検知・共有の自動化で、工数ゼロを実現。新たな取り組みにも即時に対応できる環境を構築し、補修や改良などの取り組みにも反映
サービスエリアの運営を担う中日本高速道路株式会社様へ、 『見える化エンジン』を導入していただいた事例をご紹介いたします。 同社では、SNS監視において、人的リソースを割かずに誰が見てもわかる かたちで、自動的に関係者に通知が届く「関連する炎上を自動検知して 通知する仕組み」を構築する必要がありました。 導入により、担当者が休日返上で毎日SNSを監視し、手作業で分類、報告する といった手間はすべてなくなりました。また、自動検知の仕組みを構築した ことで、新しくモニタリングや報告すべき内容が増えても、最小限の工数で すぐに対応できるようになりました。 【課題・背景】 ■事後報告の運用からリアルタイムな状況把握のニーズが高まった ■目検による監視作業で、毎日1時間程度のリソースがかかっていた ■人的リソースを割かず・誰が見てもわかるかたちで・自動的に関係者に 通知が届く仕組み構築の必要があった ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
