フォームでアンケートが回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加する
試してみる
■概要
アンケートを実施したものの、フリーコメントの分析やその結果のデータ入力に手間や時間がかかっている、ということはありませんか？手作業での集計や分析は、時間がかかるだけでなく、担当者によって分析の視点が異なったり、入力ミスが発生したりする可能性もあります。このワークフローを活用すれば、フォームでアンケートが回答された後のAIによるフリーコメント内の満足度分析からNotionへのレコード追加までを自動化し、これらの課題を解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームで収集したアンケートのフリーコメント分析に課題を感じているご担当者の方
- AIを活用して顧客の声から満足度を把握し、サービス改善に繋げたいと考えている方
- Notionで顧客データを管理しており、手作業でのレコード追加を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答後のフリーコメント分析からNotionへのレコード追加までが自動処理されるため、手作業で行っていた情報収集や入力の時間を短縮できます。
- 手作業による分析のばらつきや、Notionへのデータ転記ミスなどのヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を高めることができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、フォームトリガー機能を選択し、「フォームトリガー」アクションを設定します。これにより、フォームへの新しい回答を検知してフローが起動します。
- 次に、オペレーションで、AI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、フォームから受け取ったフリーコメントを基に満足度を分析します。
- 最後に、オペレーションで、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、分析結果とフォームの回答内容を指定のデータベースへ追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストを生成する」では、フォームから受信したデータを基に、どのような満足度分析を行いたいか、具体的な指示（プロンプト）を自由に設定することが可能です。例えば、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3段階で分類する、特定のキーワードに対する言及を抽出するなど、目的に合わせた分析ができます。
- Notionの「レコードを追加する」では、追加するデータベースや各プロパティに対して、固定の値を設定したり、フォームの回答内容やAIの分析結果といった前段のフローで取得したデータを動的な値として埋め込んだりするなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項
「アンケートのフリーコメント、一つ一つ読むのは時間がかかるし、どう分析したらいいかわからない…」
「集計したアンケート結果を手入力でまとめているけど、もっと効率的な方法はないかな…」
このように、アンケートの集計や分析、そしてその結果の管理に手間や課題を感じていませんか？
もし、収集したアンケートの回答、特に自由記述形式のコメントをAIが自動で分析し、その結果を指定したツールに自動で記録・整理できる仕組みがあれば、これらの悩みから解放され、顧客の声や従業員の意見をより深く迅速に把握し、改善活動や意思決定に活かすことができるようになります！
今回ご紹介する自動化の設定は、ノーコードで簡単に設定できて手間や時間もかからないので、ぜひ自動化を導入して作業をもっと楽にしましょう！
とにかく早く試したい方へ
Yoomにはアンケート結果をAIで分析する業務フロー自動化のテンプレートが用意されています。
「まずは試してみたい！」という方は、以下のバナーをクリックして、すぐに自動化を体験してみましょう！
フォームでアンケートが回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加する
試してみる
■概要
アンケートを実施したものの、フリーコメントの分析やその結果のデータ入力に手間や時間がかかっている、ということはありませんか？手作業での集計や分析は、時間がかかるだけでなく、担当者によって分析の視点が異なったり、入力ミスが発生したりする可能性もあります。このワークフローを活用すれば、フォームでアンケートが回答された後のAIによるフリーコメント内の満足度分析からNotionへのレコード追加までを自動化し、これらの課題を解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームで収集したアンケートのフリーコメント分析に課題を感じているご担当者の方
- AIを活用して顧客の声から満足度を把握し、サービス改善に繋げたいと考えている方
- Notionで顧客データを管理しており、手作業でのレコード追加を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答後のフリーコメント分析からNotionへのレコード追加までが自動処理されるため、手作業で行っていた情報収集や入力の時間を短縮できます。
- 手作業による分析のばらつきや、Notionへのデータ転記ミスなどのヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を高めることができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、フォームトリガー機能を選択し、「フォームトリガー」アクションを設定します。これにより、フォームへの新しい回答を検知してフローが起動します。
- 次に、オペレーションで、AI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、フォームから受け取ったフリーコメントを基に満足度を分析します。
- 最後に、オペレーションで、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、分析結果とフォームの回答内容を指定のデータベースへ追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストを生成する」では、フォームから受信したデータを基に、どのような満足度分析を行いたいか、具体的な指示（プロンプト）を自由に設定することが可能です。例えば、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3段階で分類する、特定のキーワードに対する言及を抽出するなど、目的に合わせた分析ができます。
- Notionの「レコードを追加する」では、追加するデータベースや各プロパティに対して、固定の値を設定したり、フォームの回答内容やAIの分析結果といった前段のフローで取得したデータを動的な値として埋め込んだりするなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項
アンケート結果をAIで分析し、各種ツールに連携する自動化テンプレート
普段お使いのアンケート収集ツールやコミュニケーションツールとAIを連携させ、分析結果を様々なアプリケーションに自動で記録・活用する方法を具体的なテンプレートを使って紹介します！
気になる内容があれば、ぜひクリックしてみてください！
フォームで収集したアンケート結果をAIで分析し、データベースに記録する
Yoomフォームで収集したアンケートの回答データをAIが自動で分析し、その結果をNotionなどのデータベースサービスに自動で記録・蓄積することができます。
手作業による集計や分析の手間を大幅に削減し、回答内容に基づいた迅速なアクションへと繋げることが可能です！
フォームでアンケートが回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加する
試してみる
■概要
アンケートを実施したものの、フリーコメントの分析やその結果のデータ入力に手間や時間がかかっている、ということはありませんか？手作業での集計や分析は、時間がかかるだけでなく、担当者によって分析の視点が異なったり、入力ミスが発生したりする可能性もあります。このワークフローを活用すれば、フォームでアンケートが回答された後のAIによるフリーコメント内の満足度分析からNotionへのレコード追加までを自動化し、これらの課題を解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームで収集したアンケートのフリーコメント分析に課題を感じているご担当者の方
- AIを活用して顧客の声から満足度を把握し、サービス改善に繋げたいと考えている方
- Notionで顧客データを管理しており、手作業でのレコード追加を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答後のフリーコメント分析からNotionへのレコード追加までが自動処理されるため、手作業で行っていた情報収集や入力の時間を短縮できます。
- 手作業による分析のばらつきや、Notionへのデータ転記ミスなどのヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を高めることができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、フォームトリガー機能を選択し、「フォームトリガー」アクションを設定します。これにより、フォームへの新しい回答を検知してフローが起動します。
- 次に、オペレーションで、AI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、フォームから受け取ったフリーコメントを基に満足度を分析します。
- 最後に、オペレーションで、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、分析結果とフォームの回答内容を指定のデータベースへ追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストを生成する」では、フォームから受信したデータを基に、どのような満足度分析を行いたいか、具体的な指示（プロンプト）を自由に設定することが可能です。例えば、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3段階で分類する、特定のキーワードに対する言及を抽出するなど、目的に合わせた分析ができます。
- Notionの「レコードを追加する」では、追加するデータベースや各プロパティに対して、固定の値を設定したり、フォームの回答内容やAIの分析結果といった前段のフローで取得したデータを動的な値として埋め込んだりするなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項
メールで受信したアンケート結果をAIで分析し、データベースに記録する
Outlookなどのメールツールで受信したアンケート結果のメール本文や添付ファイルをAIが読み取り分析し、その内容をMicrosoft Excelなどのデータベースに自動で整理・記録することができます。
メールからの情報抽出や転記作業をなくし、効率的なデータ管理と分析を実現します！
Outlookでアンケート結果を受信したら、AIで分析してMicrosoft Excelにレコードを追加する
試してみる
■概要
アンケート結果がOutlookに届くたび、その内容を確認し、手作業で分析、そしてMicrosoft Excelへ転記する作業に時間を取られていませんか。また、手作業による分析や入力では、どうしてもミスが発生しやすくなります。このワークフローを利用すれば、Outlookでアンケート結果を含むメールを受信するだけで、AIによる分析からMicrosoft Excelへのレコード追加までの一連の流れを自動化し、これらの課題を解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- Outlookで受信するアンケート結果の処理を効率化したいと考えている担当者の方
- AIを活用してアンケートデータの分析を自動化し、精度向上を目指す方
- Microsoft Excelへのデータ入力作業の負担を軽減し、ミスを減らしたい方
■このテンプレートを使うメリット
- Outlookでのメール受信からAI分析、Microsoft Excelへの記録までが自動化され、手作業にかかっていた時間を他の業務に充てることができます。
- 手作業によるデータ転記や分析の際の入力間違い、解釈のばらつきといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの正確性を高めます。
■フローボットの流れ
- はじめに、Outlook、Gemini、Microsoft ExcelをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでOutlookを選択し、「特定の件名のメールを受信したら」というアクションを設定し、アンケート結果が記載されたメールを検知するようにします。
- 次に、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、受信したメール本文からアンケートの回答内容を分析します。
- 続けて、オペレーションでGeminiの「コンテンツを生成」アクションを設定し、アンケート結果の分析を行います。
- 最後に、オペレーションでMicrosoft Excelの「レコードを追加する」アクションを設定し、AIによる分析結果を指定のファイル・シートに記録します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Outlookのトリガー設定では、アンケート結果のメールが格納されるフォルダや、メール件名に含まれる特定のキーワードを任意で指定できます。
- AI機能のオペレーションでは、テキストを生成するためのプロンプト（指示文）を自由にカスタマイズでき、メール本文の内容など前段階で取得した情報を変数として組み込むことが可能です。
- Geminiのオペレーションでは、コンテンツを生成するためのプロンプトを任意で設定でき、こちらも前段階で取得した情報を活用して、より詳細な分析指示などを出すことができます。
- Microsoft Excelのオペレーションでは、記録対象とするファイル名やシート名を指定できるほか、どの列にAIの分析結果を割り当てるか、あるいは固定の値を入力するかなど、出力内容を柔軟に設定できます。
■注意事項
- Outlook、Microsoft ExcelのそれぞれとYoomを連携してください。
- Microsoft365（旧Office365）には、家庭向けプランと一般法人向けプラン（Microsoft365 Business）があり、一般法人向けプランに加入していない場合には認証に失敗する可能性があります。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
データベースに追加されたアンケート結果をAIで分析し、情報を更新する
Google スプレッドシートなどのデータベースサービスにアンケート結果のデータが追加されたら自動で分析し、分析結果を元のシートに自動で追記・更新することができます。
アンケート結果を自動分析することで、データの価値を最大限に引き出すことが可能です！
Google スプレッドシートにアンケート結果が追加されたら、AIで分析してシートを更新する
試してみる
■概要
アンケートを実施した後、Google スプレッドシートに集まった結果を手作業で確認し、一つ一つAIで分析して内容を更新するのは手間がかかる作業ではないでしょうか。 特に回答数が多い場合、分析と更新作業に多くの時間を費やし、他の重要な業務への着手が遅れてしまうこともあります。 このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートにアンケート結果が追加されると、AIが自動で分析を行いシートを更新するため、これらの課題を解消し、業務効率の向上に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
- Google スプレッドシートでアンケート結果を管理し、手動でAI分析と更新を行っている方
- アンケートデータの分析とシート更新の効率化を目指すマーケティングや営業企画担当者の方
- AIを活用したデータ分析プロセスの自動化に関心をお持ちの業務改善推進者の方
■このテンプレートを使うメリット
- Google スプレッドシートへのアンケート結果追加をトリガーに、AIによる分析とシート更新が自動で行われるため、手作業の時間を削減できます。
- 手動でのデータ分析や転記に伴う、分析内容のブレや更新時の入力ミスといったヒューマンエラーのリスクを軽減し、データの正確性を保ちます。
■フローボットの流れ
- はじめに、Google スプレッドシートをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogle スプレッドシートを選択し、「行が追加されたら」というアクションで、アンケート結果が入力される監視対象のシートを設定します。
- 次に、オペレーションでAI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、追加された行のアンケート結果を基に分析を行うようプロンプトを記述します。
- 最後に、オペレーションでGoogle スプレッドシートの「レコードを更新する」アクションを設定し、AIによる分析結果を元のスプレッドシートの該当行に自動で追記します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Google スプレッドシートのトリガー設定では、アンケート結果が追加される任意のスプレッドシートおよびシートを指定してください。
- AI機能の「テキストを生成する」オペレーションでは、どのような分析を行いたいかに応じて、プロンプトの内容を自由にカスタマイズすることが可能です。また、Google スプレッドシートから取得したアンケートの回答内容などを変数としてプロンプト内に組み込めます。
- Google スプレッドシートの「レコードを更新する」オペレーションでは、AIの分析結果を反映させたい行を動的に設定でき、特定の列に結果を書き込むように指定できます。
■注意事項
- Google スプレッドシートとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
フォーム回答をAIで分析し、Notionに記録するフローを作ってみよう
それではここから代表的な例として、フォームでアンケートが回答された際に、AIがフリーコメント内の満足度などを分析し、その結果をNotionのデータベースに自動でレコード追加するフローを解説していきます！
ここではYoomを使用してノーコードで設定をしていくので、もしまだYoomのアカウントをお持ちでない場合は、こちらの登録フォームからアカウントを発行しておきましょう。
[Yoomとは]
フローの作成方法
今回は大きく分けて以下のプロセスで作成します。
- Notionのマイアプリ連携
- テンプレートをコピー
- フォームトリガー設定・AIによる分析・Notionのアクション設定
- トリガーをONにし、フローが起動するかを確認
フォームでアンケートが回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加する
試してみる
■概要
アンケートを実施したものの、フリーコメントの分析やその結果のデータ入力に手間や時間がかかっている、ということはありませんか？手作業での集計や分析は、時間がかかるだけでなく、担当者によって分析の視点が異なったり、入力ミスが発生したりする可能性もあります。このワークフローを活用すれば、フォームでアンケートが回答された後のAIによるフリーコメント内の満足度分析からNotionへのレコード追加までを自動化し、これらの課題を解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームで収集したアンケートのフリーコメント分析に課題を感じているご担当者の方
- AIを活用して顧客の声から満足度を把握し、サービス改善に繋げたいと考えている方
- Notionで顧客データを管理しており、手作業でのレコード追加を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答後のフリーコメント分析からNotionへのレコード追加までが自動処理されるため、手作業で行っていた情報収集や入力の時間を短縮できます。
- 手作業による分析のばらつきや、Notionへのデータ転記ミスなどのヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を高めることができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、フォームトリガー機能を選択し、「フォームトリガー」アクションを設定します。これにより、フォームへの新しい回答を検知してフローが起動します。
- 次に、オペレーションで、AI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、フォームから受け取ったフリーコメントを基に満足度を分析します。
- 最後に、オペレーションで、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、分析結果とフォームの回答内容を指定のデータベースへ追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストを生成する」では、フォームから受信したデータを基に、どのような満足度分析を行いたいか、具体的な指示（プロンプト）を自由に設定することが可能です。例えば、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3段階で分類する、特定のキーワードに対する言及を抽出するなど、目的に合わせた分析ができます。
- Notionの「レコードを追加する」では、追加するデータベースや各プロパティに対して、固定の値を設定したり、フォームの回答内容やAIの分析結果といった前段のフローで取得したデータを動的な値として埋め込んだりするなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項
ステップ1:マイアプリ連携
マイアプリ連携を先にしておくと、後の設定がスムーズに進みます。
まず、ご利用中のNotionとYoomを連携していきます。
Yoomページの左側からマイアプリ→新規接続を選択します。
Notionと検索します。
連携する前に、下記のようなデータベースを作成してください。
(ヘッダーなどの細かい設定は後ほど変更でも大丈夫です。)
ログインが完了したら下記の画面で作成したページを選択し、アクセスしたいページの許可をお願いします。
Notionとの接続が完了し、マイアプリに表示されたらOKです。
ステップ2:テンプレートのコピー
ここからはフローを作っていきます。
テンプレートページを開き、『このテンプレートを試してみる』をクリックしましょう。
フォームでアンケートが回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加する
試してみる
■概要
アンケートを実施したものの、フリーコメントの分析やその結果のデータ入力に手間や時間がかかっている、ということはありませんか？手作業での集計や分析は、時間がかかるだけでなく、担当者によって分析の視点が異なったり、入力ミスが発生したりする可能性もあります。このワークフローを活用すれば、フォームでアンケートが回答された後のAIによるフリーコメント内の満足度分析からNotionへのレコード追加までを自動化し、これらの課題を解消できます。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームで収集したアンケートのフリーコメント分析に課題を感じているご担当者の方
- AIを活用して顧客の声から満足度を把握し、サービス改善に繋げたいと考えている方
- Notionで顧客データを管理しており、手作業でのレコード追加を効率化したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答後のフリーコメント分析からNotionへのレコード追加までが自動処理されるため、手作業で行っていた情報収集や入力の時間を短縮できます。
- 手作業による分析のばらつきや、Notionへのデータ転記ミスなどのヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性を高めることができます。
■フローボットの流れ
- はじめに、NotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、フォームトリガー機能を選択し、「フォームトリガー」アクションを設定します。これにより、フォームへの新しい回答を検知してフローが起動します。
- 次に、オペレーションで、AI機能の「テキストを生成する」アクションを設定し、フォームから受け取ったフリーコメントを基に満足度を分析します。
- 最後に、オペレーションで、Notionの「レコードを追加する」アクションを設定し、分析結果とフォームの回答内容を指定のデータベースへ追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- AI機能の「テキストを生成する」では、フォームから受信したデータを基に、どのような満足度分析を行いたいか、具体的な指示（プロンプト）を自由に設定することが可能です。例えば、「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3段階で分類する、特定のキーワードに対する言及を抽出するなど、目的に合わせた分析ができます。
- Notionの「レコードを追加する」では、追加するデータベースや各プロパティに対して、固定の値を設定したり、フォームの回答内容やAIの分析結果といった前段のフローで取得したデータを動的な値として埋め込んだりするなど、柔軟なカスタムが可能です。
■注意事項
進むと、ワークスペースに自動的にテンプレートがコピーされ、以下の画面が表示されます。
OKを選択し、次に進みましょう。
テンプレートはマイプロジェクトに保存されます。
必要に応じてテンプレート名は変更できます。
左側のマイプロジェクトをクリックすると先ほどコピーしたテンプレートが表示されます。
右側の三点リーダー(...)をクリックし、編集するを選択しましょう。
ステップ3:フォームトリガー設定
それでは、アプリトリガーを設定していきます。
「アンケート（顧客満足度調査）」を選択しましょう。
デフォルトで質問が設定されているので、変更なければ次に進みましょう。
質問内容を増やしたい場合、「＋質問を追加」をクリックすると追加できます。
有料プランの場合のみ設定が可能な項目もあるため、こちらを参照して設定してください。
作成したフォームをプレビューすると以下のように表示されます。
次に進み、取得した値は下記のようにテスト設定しました。
※ここで入力したテスト値は、フローの実行時に影響しません。
フロー実行時は、実際の回答内容が使用されます。
アウトプットについて | Yoomヘルプセンター
設定出来たら保存します。
ステップ4:テキストを生成する設定
続いて「テキストを生成する」をクリックします。
アクションは設定したいプロンプトの文字数によって、以下の中から変更してください。
次に進みます。
プロンプトはデフォルトで設定されているので、変更せずテストします。
下記のように生成結果が表示されたら保存します。
ステップ5:Notionにレコードを追加する設定
続いて、生成した返答内容を活用して、Notionにレコードを追加する設定を行うため、「レコードを追加する」をクリックします。
タイトルと連携するアカウント情報を任意で設定し、アクションはテンプレート通りのままスクロールします。
下記のように候補からデータベースの連携をしましょう。
次に進み、アウトプットから追加するレコードの値を設定していきます。
赤枠はアウトプットを利用した箇所です。
※取得した値は変動するため、固定値で入力せずにアウトプットから選択してください。
固定値で入力してしまうと、フロー起動時に同じ内容が追加されてしまいます。
こちらもテストし、成功したら保存しましょう。
※テストを行うと、Notionに登録されるのでご注意ください。
Notionを確認してみます。
無事に転記されましたね。
ステップ6:トリガーをONにして起動準備完了
以下の画像が表示されたら、トリガーをONにしてください。
これですべての設定が完了したので、フォームでアンケートに回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加されるかを確認してみましょう。
以上が「フォームでアンケートが回答されたら、AIでフリーコメント内の満足度分析をしてNotionにレコードを追加する」方法でした。
アンケート業務に関するその他の自動化例
他にも、アンケート業務に関する自動化の実現が可能です！
例えば以下のような自動化はいかがでしょうか。
フォームにアンケートが回答されたら、AIでVOC分析して、回答内容と併せてMicrosoft Excelに追加する
試してみる
■概要
フォームへのアンケート回答の集計や、そこから顧客の声（VOC）を分析し、さらにMicrosoft Excelへ手入力する作業は、手間と時間がかかるのではないでしょうか。また、手作業では入力ミスや分析の抜け漏れも起こりがちです。このワークフローを活用すれば、フォームに回答が送信されると、AIが自動でVOC分析を行い、回答内容と分析結果をMicrosoft Excelへ追加するため、これらの課題を効率的に解決し、貴重な顧客の声をスムーズに業務へ活かせます。
■このテンプレートをおすすめする方
- フォームアンケートの回答を手作業でMicrosoft Excelに転記し、VOC分析に時間を要している担当者の方。
- 顧客の声（VOC）を効率的に収集・分析し、サービス改善やマーケティング戦略に活用したいと考えている方。
- AIを活用した業務自動化を推進しており、具体的なVOC分析の自動化フローを探しているチームリーダーの方。
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答の収集からAIによるVOC分析、Microsoft Excelへの記録までが自動化されるため、これまで手作業で行っていた時間を他の業務に充てられます。
- 手作業によるデータ転記ミスや、AIを活用した客観的な分析により、ヒューマンエラーを減らし、VOCデータの品質向上に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、お使いのMicrosoft ExcelアカウントをYoomと連携します。
- 次に、トリガーで、Yoomの「フォームトリガー機能」を選択し、「フォームが送信されたら」というアクションを設定し、アンケート項目を作成します。
- 次に、オペレーションで、Yoomの「AI機能」を選択し、「テキストを生成する」アクションを設定します。ここで、フォームの回答内容を基にVOC分析を行うためのプロンプトを記述します。
- 最後に、オペレーションで、「Microsoft Excel」を選択し、「レコードを追加する」アクションを設定します。ここで、フォームの回答内容とAIによる分析結果を指定のファイル・シートに追加するように設定します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- フォームトリガー機能では、アンケートの目的に合わせて、質問項目（テキスト入力、選択式、評価スケールなど）や必須設定などを任意で設定してください。
- AI機能の「テキストを生成する」アクションでは、どのような観点でVOC分析を行いたいか（例：ポジティブ/ネガティブ判定、特定のキーワード抽出、要約など）に応じて、プロンプトの内容を具体的にカスタムしてください。フォームの回答内容を変数としてプロンプトに組み込むことで、より詳細な分析が可能です。
- Microsoft Excelの「レコードを追加する」アクションでは、出力先のファイル名、シート名、そしてどの列にフォームの各回答項目やAIによる分析結果を記録するかを、管理しやすいように任意で指定してください。特定の固定値を入力することも可能です。
■注意事項
- Microsoft ExcelとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
指定の日時になったら、Google スプレッドシート内のアンケート結果をAIでVOC分析して結果をNotionに追加する
試してみる
■概要
「指定の日時になったら、Google スプレッドシート内のアンケート結果をAIでVOC分析して結果をNotionに追加する」ワークフローは、アンケートデータの収集から分析、結果の共有までを自動化する業務ワークフローです。このワークフローを活用すれば、Google スプレッドシートに集まったアンケート結果をAIが自動でVOC分析し、Notionに結果をまとめて追加します。これにより、迅速かつ正確なフィードバックが得られ、意思決定の質を向上させることができます。
■このテンプレートをおすすめする方
- 定期的にアンケートを実施し、その結果を効率的に分析したいマーケティング担当者の方
- 大量の顧客フィードバックを管理し、迅速に対応策を立てたいプロダクトマネージャーの方
- データ分析に時間を割かれず、他の重要業務に集中したい営業チームのリーダーの方
- AIを活用したVOC分析に興味があり、業務の自動化を進めたい経営者の方
■このテンプレートを使うメリット
- 効率的なデータ処理：手動で行っていたデータ収集や分析作業を自動化し、時間を大幅に節約できます。
- 高精度なVOC分析：AIを活用することで、感情や意見を正確に分析し、深い洞察を得ることが可能です。
- 情報の一元管理：Notionに結果が自動で追加されるため、チーム全体で簡単に共有・参照できます。
GoogleフォームでNPSアンケートの回答が送信されたら、AIでスコアとコメントを分析しNotionに追加する
試してみる
■概要
NPSアンケートの回答を手作業で集計・分析し、Notionへ転記する作業に手間を感じていませんか？
また、コメント分析の質にばらつきが生じることも課題となりがちです。
このワークフローを利用すれば、Googleフォームへの回答送信をトリガーに、AIがスコアとコメントを自動で分析し、その結果をNotionへスムーズに追加するため、これらの課題解決に貢献します。
■このテンプレートをおすすめする方
- GoogleフォームでNPSアンケートを実施し、回答をNotionで管理している方
- AIを活用してアンケートのコメント分析を効率化し、質を高めたいと考えている方
- 手作業によるデータ転記や分析作業の負担を軽減し、他の業務に集中したい方
■このテンプレートを使うメリット
- Googleフォームへの回答後、AIによる分析からNotionへの追加までが自動化されるため、手作業で行っていた一連の作業時間を短縮できます。
- 人による分析のばらつきや、Notionへの転記ミスといったヒューマンエラーを防ぎ、データの正確性向上に繋がります。
■フローボットの流れ
- はじめに、GoogleフォームとNotionをYoomと連携します。
- 次に、トリガーでGoogleフォームを選択し、「フォームに回答が送信されたら」というアクションを設定します。
- 次に、オペレーションでテキスト生成機能を設定し、送信されたNPSスコアとコメントをAIが分析するようにします。
- 最後に、オペレーションでNotionを選択し、「レコードを追加する」アクションを設定し、分析結果を指定のデータベースに追加します。
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
- Googleフォームのトリガー設定では、対象とするフォームのIDを任意で設定してください。
- テキスト生成機能のオペレーションでは、分析するコメントの特性に合わせて、生成するテキストの文字数、AIへの指示（プロンプト）、出力する言語を任意で設定してください。
- Notionへレコードを追加するオペレーションでは、追加先のデータベースや、各項目に設定する値を任意で指定してください。
■注意事項
- Googleフォーム、NotionのそれぞれとYoomを連携してください。
- トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
- プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。
- Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
まとめ
アンケートの回答をAIで自動分析し、その結果を他ツールに自動で記録することで、これまで手作業で行っていたデータ集計、分析、転記といった一連の作業にかかる時間と手間を削減し、ヒューマンエラーのリスクも低減できます。
これにより、アンケートから得られる貴重な情報を迅速かつ正確に把握し、サービス改善や顧客満足度向上、従業員エンゲージメントの強化といった具体的なアクションに素早く繋げることが可能になるでしょう！
今回ご紹介したような業務自動化を実現できるノーコードツール「Yoom」を使えば、プログラミングの知識がない方でも、直感的な操作で簡単に業務フローを構築できます。
もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ無料登録してYoomによる業務効率化を体験してみてください！
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