課題分析結果を元の声と結び付けて説明できない
VextONEで解決
01 の詳細を見る →全件分析・原文確認で結果を説明
問いに沿って全件を分析し、主要な意見・考察・改善提案を整理。根拠となる元の声を確かめながら、結果を説明できます。
声を起点に、組織を動かす
VOC分析・品質経営プラットフォーム
VextONE
発見・継続監視・全社共有を、ひとつに。
生成AIと独自のテキストマイニング技術で、大量のお客様の声を分析。
課題の発見から継続監視、部門を超えた改善の検討までを支援します。
声を、組織の改善につなぐサイクル
問いから始め、根拠を確かめ、改善を検討。蓄積した声を次の判断に生かします。
VextONEの3つの特長
元の声に基づく説明、同一条件での分類・比較、関係部門との対話。生成AIと独自技術を組み合わせ、組織の改善検討を支援します。
分析課題を解決する3大機能
課題担当者・データによって結果が変わる
VextONEで解決
02 の詳細を見る →固定ルール・定期分析で同一基準の比較
分析対象と分類条件をそろえ、最新データを定期分析。担当者や対象データが変わっても、前月・前年度と同一基準で比較できます。
課題共有・改善につながらない
VextONEで解決
03 の詳細を見る →ダッシュボード・コメントで改善を検討
分析結果を議論の入口としてダッシュボードで共有。関係部門とコメントを交わし、組織的な改善活動につなげます。
01 全件分析・原文確認で結果を説明
目的に沿った全件分析
問いを入力し、声の全体像を整理。
ONEレポート
主要な意見・背景・改善提案を自動生成。
深掘り・AIアシスタント
チャット対話機能・追加質問機能を利用し分析結果の特徴や傾向の詳細を読み解く
分析結果を、根拠となる声まで確かめて説明できます。
結果と原文を結び付ける
主要なテーマから元の声へたどり、分析結果の根拠や文脈を確認。
対話で確認を重ねる
チャットや追加質問で、結果の特徴・傾向を読み解きます。
02 固定ルール・定期分析で同一基準の比較
分類ルールによる再現性
異なるデータでも同一条件で分類。同じデータ・条件では同じ分類を再現。
定期分析の自動化
最新データを取り込み、自動で分析・結果出力。
蓄積・時系列分析
過去から現在までの増減を把握。施策の実施時期と照らして前後の傾向を確認。
同じ基準で分析を続け、前回からの変化を比較できます。
同じルールで分類を継続
新しいデータも同一条件で分類・集計。定期更新を通じて、過去の結果と比較できる状態を維持。
時系列で変化を読み取る
主要な話題の増減を把握し、施策の実施前後の傾向を確認。
03 ダッシュボード・コメントで改善を検討
ダッシュボード生成
分析結果を関係部門や経営層に共有するダッシュボードを自動生成。
コメント共有
気づきや改善案を関係部門と議論。
対話による深掘り
連携先の関係部門内でも更に分析やレポート生成が可能。
関係部門が同じ結果を見ながら、改善案を検討できます。
コメントから確認事項を共有
気づきや確認事項をコメントし、関係部門と改善案を議論。
分析レポートで背景を確認
共有したレポートを手がかりに、分析結果の特徴や背景を確認。
VOC分析の選定ポイントと対応比較
| VOC分析製品を選ぶ際の確認ポイント | VextONE | AIを利用した分析 |
|---|---|---|
| 再現性 同一基準での分類・継続比較 |
固定ルールによる分類・比較 | 同一指示でも結果が変動する可能性 |
| 根拠の確認 分析結果と元の声の紐づけ |
集計結果から原文まで確認 | 参照元の提示は利用環境・設計次第 |
| 使いやすさ 分析開始からレポート作成までの操作 |
問いから分析・レポートを自動生成 | 自然言語による質問・要約 |
| 大量データへの対応 対象全件の分析・構造化 |
独自技術による全件処理・構造化 | 入力上限・分割処理への対応 |
| セキュリティ 他社データとの分離・混在防止 |
個社別サーバーによるデータ分離 | データ分離・保存条件は利用環境次第 |
「AIを利用した分析」は、汎用AIへの直接入力による分析を想定。
消費者向けメーカーの活用シーン
お問い合わせ・購入前相談・購入後アンケートに集まる声から、製品や案内の改善点を見つけ、関係部門の検討につなげる活用シーンをご紹介します。
お客様の声を、関係部門で改善を考える共通の材料に。
声の全体像から確認するテーマを選び、原文と現場の知見で課題を具体化。関係部門で改善の進め方を検討し、必要に応じて経営層への共有につなげます。
01 お客様の声の全体像から、確認するテーマを選ぶ
「お客様の声から、製品や案内の改善につながるテーマを知りたい」
分析担当者がサポート窓口への問い合わせ、購入前の相談、購入後アンケートの自由記述をまとめて分析。「製品や案内を、もっと分かりやすくするには？」と入力し、主要なテーマ・件数と、背景の考察・改善提案を確認します。
分析まとめを関係部門と共有し、件数や声の内容を手がかりに、優先して確かめるテーマを選びます。ここでは「使い方・利用開始」「購入前の商品情報」を取り上げ、原文から背景を確かめます。
02 原文と現場の知見を照らし、課題を具体化する
「なぜこの声が発生したのか。どの業務と結びついているのかを確かめたい」
選んだテーマに含まれる原文を、利用場面や案内経路ごとに読み比べます。「どんな場面で確認が必要になっている？」「購入前の案内と購入後の声に違いは？」と追加質問し、共通点と背景の仮説を整理します。
「使い方・利用開始」を具体化
345件の声から原文を読み比べ、背景の仮説を整理
複数の声を読み比べる
- 「使う順番が、製品の表示や目印で分かると助かります。」
- 「しばらく使わないと、途中で何を確認すればよいか迷います。」
- 「家族に使ってもらうと、同じところで説明が必要になります。」
共通する傾向と背景の仮説
利用を再開するときや使う人が変わるときに、手順を確認するための表示・案内が十分に機能していない可能性。
現場の知見と照合する
原文に書かれた利用状況を読み比べ、開発の設計意図とサポート窓口での対応を照合。
具体化する検討課題
案内で補える点と、製品の表示・目印・手順を見直すべき点を分けて整理。
「購入前の商品情報」を具体化
227件の声から原文を読み比べ、背景の仮説を整理
複数の声を読み比べる
- 「比較表は分かりますが、自分の使い方では何を重視すればよいか知りたいです。」
- 「購入後に、使う頻度によって別の選び方もあると知りました。」
- 「相談したときに聞かれた利用目的を、Webでも確認できると選びやすいです。」
共通する傾向と背景の仮説
利用目的や使用条件に応じた判断材料が、購入前の案内で伝わりきっていない可能性。
現場の知見と照合する
相談担当者が確認する利用目的・使用頻度と、商品ページ・販促資料の比較項目を照合。
具体化する検討課題
相談時の確認項目と商品比較の基準をそろえ、どの利用条件を事前に確かめるべきか整理。
分析で得た仮説を、商品企画・開発、営業・販促、カスタマーサポートの知見と照合します。案内で補える点と、製品側の手順・表示を見直す点を分け、改善を検討するための論点としてまとめます。
03 具体化した課題を議論の土台に、改善の進め方を検討する
「具体化した課題を基に、どの部門が何を見直し、何から取り組むかを整理したい」
02で整理した検討課題を、分析結果や原文とともにダッシュボードで共有。コメントで現場の状況や確認事項を持ち寄り、どこを見直す必要があるかを、関係部門内で検討します。
「使い方・利用開始」で共有する論点の例
| 分析で見えた課題 | 利用の再開時や家族への引き継ぎ時に、使う手順を確認しづらい可能性がある |
|---|---|
| 根拠となる原文 | 「使う順番が、製品の表示や目印で分かると助かります。」 |
| 02で整理した検討課題 | ガイド・Webの案内で補える点と、製品の表示・目印・手順を見直す点を分ける。 |
| 議論したいこと | 案内の見直しで対応する範囲と、製品改善として検討する範囲。担当部門と着手の優先度。 |
各部門の役割から、改善候補を検討する
商品企画・開発
表示・目印・手順の見直しが必要な点と、製品仕様への影響を検討
営業・販促
利用目的・使用条件に応じて選べるよう、商品ページや販促資料の見直しを検討
カスタマーサポート
窓口での対応を踏まえ、ガイド・Web・窓口の案内をそろえる改善候補を整理
経営層
関係部門の検討結果を基に、部門横断の対応や投資が必要な課題の優先度を検討
確認事項・改善候補・優先度を整理する
関係部門で、追加の確認事項、改善候補と担当部門、対応の優先度を整理します。部門横断の対応や投資が必要な課題は、分析結果と検討内容をまとめ、経営層への共有につなげます。
対応後は、同じ分類ルールでお客様の声を継続的に確認。対象テーマの件数や声の内容の変化を捉え、実施した対応と照らし合わせて、次の見直しに向けた判断材料を蓄積します。
お客様の声を、継続的な品質向上の力に。
機能の詳細・活用方法は、お気軽にお問い合わせください。
