2025/01/07
アプリ同士の連携方法

Google スプレッドシートでアンケートが追加されたらHugging Faceで感情を分析し、結果をGoogle スプレッドシートに追加する方法

k.ueno
Google スプレッドシートとHugging Faceの連携イメージ

目次

 

公開しているキャンペーンの広告効果のデータを効率的に得たい担当者にとって、Hugging Faceは有用なビジネスツールの一つですが、膨大なデータを収集しまとめる作業は、非常に時間と手間がかかります。
Yoomを活用してGoogle スプレッドシートとHugging Faceを連携することで、広告に対するアンケート結果を素早く収集し、Hugging Faceでその内容をもとに感情分析を行えるようになり、さらに結果データをGoogle スプレッドシートに自動的に追加できます。
従来のプロセスが自動化されることにより、担当者の分析作業の手間を削減し、顧客の満足度向上につなげられるようになるでしょう。
本記事では、Google スプレッドシートでアンケートが追加後にHugging Faceで感情を分析し、その結果をGoogle スプレッドシートに追加する自動化フローの設定方法と導入するメリットについて解説します。
業務に取り入れることで、データ収集作業の効率化と効果的なマーケティング戦略の実施が実現できるのでぜひご覧ください。

こんな方におすすめ

  • Google スプレッドシートでデータ分析を効率化したい方
  • Hugging Faceを活用して効率的に感情分析を行いたい方
  • フィードバック情報を迅速に収集したい責任者
  • 営業活動などの課題を特定し、今後のプロセスを改善したいチームマネージャー
  • 手動でのフィードバック分析に負担を感じている方

Google スプレッドシートとHugging Faceの連携メリットと具体例

1.顧客の反応を効率的に収集・分析できる

Google スプレッドシートでアンケートを収集し、Hugging Faceで感情分析を行うことで、顧客の満足度や不満点を容易に把握できるようになります。
例えば、商品やサービスに関するフィードバックをHugging Faceで自動的に分析し、ポジティブな意見とネガティブな意見を識別できます。
感情分析の結果をGoogle スプレッドシートで集約することで顧客が満足している点や改善が必要な点を明確にし、担当者はそれに対する対応を迅速に行えるようになるので、サービス向上のための対策を講じる際に役立ちます。

2.課題の特定が容易になり、改善策を迅速に実施可能

Hugging Faceの感情分析結果をGoogle スプレッドシートに集約し可視化することで、課題の特定が容易になります。
例えば、従業員の業務に対する満足度を社内アンケートで回答してもらい、その内容をHugging Faceで感情分析し、Google スプレッドシートで結果を集約することで、業務に関する現在の満足度やモチベーションを把握できます。
分析結果からサポートが必要な部門を特定し、働きやすい環境づくりに活かすフォロー体制を実現できるかもしれません。

3.担当者の作業負担を軽減し、対応効率を向上

従来手動で行っていた回答内容のHugging Faceへの転記作業とHugging Faceで割り出した感情分析結果をGoogle スプレッドシートへ追加する作業を自動化できます。
例として、大量のアンケート結果を手動で整理する際、転記するデータも膨大で、担当者は作業に多くの時間と労力を費やしていました。
この自動化フローを導入することで、アンケートの回答内容の転記から分析結果を収集する作業が自動化されるため、担当者の作業負担を最小限に抑えることができます。

では、「Google スプレッドシートでアンケートが追加されたらHugging Faceで感情を分析し、結果をGoogle スプレッドシートに追加する」のテンプレートを使ったフローボットを作成していきましょう。

[Yoomとは]

Google スプレッドシートでアンケートが追加されたらHugging Faceで感情を分析し、結果をGoogle スプレッドシートに追加する方法

Google スプレッドシートでアンケートが追加されたことを、Google スプレッドシートのAPIを利用して受け取り、Hugging Faceの提供するAPIを用いて、Hugging Faceで感情を分析し、その結果をGoogle スプレッドシートに追加することで実現できます。
一般的に実現にはプログラミングの知識が必要ですが、ノーコードツールのYoomを用いることでプログラミング知識がなくても簡単に実現できます。

フロー完成までの作業は以下のように進めていきます。

  • Google スプレッドシートとHugging Faceをマイアプリ連携
  • テンプレートのコピー
  • Google スプレッドシートのトリガー設定とHugging Faceの設定
  • トリガーをON

Yoomを利用していない方は、こちらから無料登録をしてください。
すでにYoomを利用している方はログインしましょう。

・Google スプレッドシートとHugging Faceをマイアプリ連携

(1)まずはGoogle スプレッドシートをマイアプリに接続していきます。
Yoomアカウントにログイン後、左欄の「マイアプリ」をクリックして「新規接続」からGoogle スプレッドシートを検索してください。

Google スプレッドシートのアプリアイコンを検索し、クリックします。

(2)「Sign in with Google」をクリックすると、アカウントを選択する画面に移行するので、連携させたいアカウントを右の管理アカウントから選択します。
選択後、サインイン画面に移行するので、認証を完了させてください。
まずは1つ目のGoogle スプレッドシートの接続が完了しました。

(3)次にHugging Faceのアプリ連携を行います。
Google スプレッドシートのマイアプリ登録と同様に、Hugging Faceを選択します。

(4)「アカウント名」と「アクセストークン」を入力し、[追加]をクリックします。

クリック後、2つのアプリが追加された状態のYoomアカウントのマイアプリ画面へ移動します。
これで2つのアプリがYoomアカウントに接続できました。

・テンプレートのコピー

Yoomアカウントに対象のアプリの新規接続が完了していることを確認後、下記のテンプレートの「このテンプレートを試してみる」のアイコンをクリックします。

テンプレートがコピーされるので、「OK」のボタンをクリックします。

Yoomアカウントの「マイプロジェクト」の画面に移動するので、テンプレート内容を確認してください。

設定フローは3つです。

本記事では、以下のようなGoogle スプレッドシートを事前に作成し、最終的に指定した項目のレコード情報(分析結果)を更新することを想定しています。
さらに、Hugging Faceの分析結果はカンマ(,)区切りのリストで出力されるので、Split関数を利用してラベルやスコアを分割し、個別のセルに順に反映させます。
(テストとして、ダミー情報を挿入し構成しています。赤枠部分【スコア】の項目に情報を追加します。)

・Google スプレッドシートのトリガー設定

(1)まず、Google スプレッドシートのアプリトリガーを設定します。

Yoomアカウントの画面左側のマイプロジェクトから「【コピー】Google スプレッドシートでアンケートが追加されたらHugging Faceで感情を分析し、結果をGoogle スプレッドシートに追加する」をクリックしてください。

クリックした後、以下画面のようにテンプレート内容が表示されます。

(2)まずはトリガーとなる「行が追加されたら」をクリックします。
(3)連携するアカウント情報を入力し、[次へ]をクリックします。


(4)次の画面で「トリガーの起動間隔」や「スプレッドシートID」の情報を入力していきましょう。
「トリガーの起動間隔」は5分、10分、15分、30分、60分から任意のものを選択してください。
※トリガーの起動間隔はプランによって異なるため、注意が必要です。

(5)「スプレッドシートID」、「シートID」の項目は、入力バーをクリックすると以下の画面のようにアカウントから取得した情報を「候補」として展開できます。
この情報の引用も活用しましょう。

(6)情報を入力した後、[テスト]をクリックし、問題がなければ[保存する]をクリックします。
なお、このステップで下記のような情報をアウトプットとして取得することが可能です。
アウトプット情報は、「この値を他のオペレーションで利用することができます。」という注釈の通り、この後のステップで引用・活用できます。

Google スプレッドシートをアプリトリガーとして設定する際の、テスト時の挙動については、こちらのページも事前に確認しましょう。

・Hugging Faceの設定

(1)次に、2つ目のアクション「テキストを分類」をクリックしましょう。

(2)連携するアカウント情報を入力し、[次へ]をクリックします。

(3)次の画面で「モデル名」を設定します。
利用可能なモデルは、こちらのページから確認しましょう。

(4)「text」には分析対象となるテキストなどを設定してください。
入力バーをクリックすると、前ステップから取得したアウトプットを引用できます。
(以下の画像は、前ステップから取得したアウトプット【意見】を引用したものです。)

(5)情報を入力した後、[テスト]をクリックし、問題がなければ[保存する]をクリックします。

(6)最後に、3つ目のアクション「レコードを更新する」をクリックしてください。

(7)次の画面で、Google スプレッドシートのアカウント情報が入力されていることを確認します。
下にスクロールすると、「データベースの連携」項目がありますので、該当する情報を入力してください。
連携したアカウントから取得した情報を「候補」として展開できますので、こちらも活用しましょう。

(8)情報入力後、[次へ]をクリックします。

(9)次の画面で、Google スプレッドシートの指定したテーブルから条件に合うレコードを取得し、レスポンス結果の一番上のレコードの値を更新する設定を行います。
以下は例として、「①更新したいレコードの条件」へ、更新したいレコードに『No.』を指定し、条件を『等しい』、条件と一致する情報を『No.』(アウトプット活用)と設定したものです。

(10)次に「②更新後のレコードの値」を設定します。
「①更新したいレコードの条件」に設定した値は、ここで設定した値に更新されます。
入力バーをクリックし、該当する情報を設定してください。
以下の画面のように、アウトプットも活用できます。
今回は、スコアの項目にレコード情報を追加することを想定しているので、「スコア」部分に2つ目のアクションで取得した【スコア】を設定しています。

(11)情報を入力した後、[テスト]をクリックし、問題がなければ[保存する]をクリックします。
これで設定は完了です。

このフローボットを動作させることで、Google スプレッドシートの【スコア】に情報が追加されます。さらに、Split関数を利用しラベルやスコアを分割して、分割された結果を以降のセルへ順に反映します。

・トリガーをON

以下の画面の赤枠部分「トリガーをON」をクリックすることで、フローボットが自動で起動します。

今回使用したテンプレートはこちら

Google スプレッドシートを使ったその他の自動化例

他にもGoogle スプレッドシートを使った自動化の例がYoomにあるので、いくつか紹介します。

Google スプレッドシートでキーワードが追加されたらRISK EYESでブログの記事数を取得する

RISK EYESで検索キーワードに対するブログの記事数をGoogle スプレッドシートへ転記する作業を自動化するフローです。
RISK EYES側の手入力作業が不要となり、転記ミスが減少します。

フォームで質問ごとに選択肢を用意し、Google スプレッドシートに追加する

Yoomフォームを活用し、質問ごとにプルダウン形式の選択肢を用意して、その回答をGoogle スプレッドシートに自動追加します。
回答内容を手動で転記する手間を削減できるので、担当者の負担軽減につながります。

毎日ecforceから広告集計レポートを取得してGoogle スプレッドシートに記載する

ecforceとGoogle スプレッドシートを利用して広告運用を行っているチームにおすすめのフローです。
手動でのデータ取得や入力の手間を省き、正確な広告パフォーマンスを把握できるようになります。
定期的なレポート作成を自動化することで、マーケティング戦略の改善にも役立ちます。

まとめ

今回紹介したGoogle スプレッドシートとHugging Faceの連携により、実施したアンケートの感情分析から結果データの情報収集までの作業を自動化できます。
イベントや広告に対するフィードバックの分析時間を短縮でき、関連チームは分析結果に基づき、適切かつ迅速に対応できるようになるでしょう。
顧客や従業員からの意見を的確に把握し、サービスや業務の改善に役立つツールとなります。

専門的な知識がなくても簡単に設定が可能なので、ぜひYoomを活用して、アプリ連携による自動化を体験してください。

この記事を書いた人
k.ueno
これまでカスタマーサポートとして、ユーザー様の疑問や不安点を解消するために尽力してきました。 yoomを活用することで、日々の煩雑になりつつある業務がサクサク進むようになると知り、感動しました! これから業務効率化を目指す方々へ、スムーズにサービスを利用してもらえるよう、わかりやすい内容でコンテンツを発信していきます。
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Yoomのハイパーオートメーションとは?
従来のRPAでは単純な繰り返し作業しか自動化できず、その設定作業はとても複雑なものでした。
AI・API・RPA・OCRなど様々な技術を組み合わせた「ハイパーオートメーション」なら、これまでは実現できなかった多くの作業を、これまでよりも簡単に自動化することが可能です。
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