顧客の声の分析をAIエージェントで効率化！レポート作成から通知までのフロー構築手順

「毎月大量に届くお客様アンケート、一つ一つ目視で確認して分類・集計する作業に何時間も取られていませんか？」
「顧客のリアルな声を拾ってサービスを改善したい」
という思いとは裏腹に、膨大なデータの整理に追われているカスタマーサポートやマーケティング担当者の皆さんへ。
日々の業務に追われ、集計作業が後回しになってしまうことが多いのではないでしょうか。

しかし、AIエージェントを活用すれば、顧客の声を自動で分類・要約し、次に活かせる改善提案を作成することまでお任せできます。
この記事では、AIエージェントを使ってGoogle スプレッドシートに蓄積されたアンケート回答を分析し、改善提案レポートの自動作成からSlackへのチーム共有までを自動化する具体的な手順をご紹介します。

とにかく早く試したい方へ

Google スプレッドシートに蓄積されたアンケート回答を定期的に分析し、レポート作成とSlack通知まで自動化したい方は、以下のテンプレートをお試しください。
Google スプレッドシートのアンケート回答を分析し、レポート作成とSlack通知を自動化するフローボットです。

定期的にAIワーカーでGoogle スプレッドシートのアンケート回答を分析し、レポート作成とSlack通知を自動化する

試してみる

---

■概要

日々の業務でGoogle スプレッドシートに蓄積されるアンケート回答を、手作業で集計・分析することに負担を感じていませんか？アンケート結果を分析して顧客の声をサービス改善に活かしたくても、分析にかける時間や手間が確保できず、後回しになってしまうことも少なくありません。このワークフローを活用すれば、定期的にGoogle スプレッドシートのアンケート回答を取得し、AIワーカーが顧客の声の傾向を自動で分析してSlackにレポートを通知します。蓄積されたデータの集計から分析、共有までの一連の流れを自動化することで、スムーズな意思決定を支援します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google スプレッドシートに溜まった大量のアンケート回答を分析し、Slackへ共有する作業に時間を取られている担当者の方
• 顧客の声を定期的にキャッチアップし、サービス改善やマーケティング施策に活かしたいと考えているCS・マーケティングチームの方
• アンケート結果を自動で分析する仕組みを構築し、チーム全体の生産性を高めたい責任者の方

■このテンプレートを使うメリット

• Google スプレッドシートのアンケート回答が定期的に自動分析されるため、分析業務に費やしていた工数を削減し、本来注力すべき改善施策の立案に集中できます。
• 分析結果が自動的にSlackへ通知されることで、チーム全体でタイムリーに顧客のニーズや不満点を把握でき、迅速なサービス改善へ繋げることが可能です。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します
2. 次に、スケジュールトリガーで、分析を実行したい特定の時間を設定します
3. 次に、オペレーションで、Google スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、アンケート回答データを取得します
4. 次に、 AIワーカー で蓄積されたアンケート回答データを一括で読み取り、顧客の声の傾向を分析してレポート作成やチャット通知を行うためのマニュアル（指示）を作成し、Google スプレッドシートのレコードを追加するアクションとSlackのチャンネルにメッセージを送るアクションを使用ツールとして設定します

※「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

• Google スプレッドシートの設定では、アンケート回答が格納されている対象のシートや範囲を正しく指定してください。
• AIワーカーのマニュアル（指示）を編集することで、特定のキーワードを重点的に分析したり、レポートの出力形式を自社のニーズに合わせて調整したりすることが可能です。
• Slackの設定では、分析レポートを通知したい特定のチャンネルを任意で選択してください。

■注意事項

• Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。 

詳細を見る 試してみる

顧客の声分析をAIエージェントで自動化するメリットと活用シーン

従来のアンケート分析では、大量の回答データを目視で確認し、「ポジティブ・ネガティブの分類」や「傾向の要約」を行う作業に多大な労力がかかりますよね。
YoomのAIエージェントを活用すれば、単なるデータ抽出にとどまらず、顧客の声を自動で分類・要約し、チームへの共有までを一気通貫で自動化することが期待できます。
ここでは、AIエージェントを導入することで得られる具体的なメリットを解説します。

1.複数データの読み込みと手動集計からの解放

これまでのレポート作成では、Google スプレッドシートに溜まった回答を一つずつ確認し、手作業で傾向をまとめる必要があったかと思います。
YoomのAIエージェントを活用すれば、蓄積されたアンケートデータを一括で読み取り、自動で傾向を分析することが可能です。
「好意的な意見と、改善要望に分けて出力する」といった条件も、自然言語で簡単に設定できるのも大きな特徴と言えます。
属人的になりがちな集計作業から脱却し、レポート作成の手間を削減できる点が魅力と言えるでしょう。

2.担当者の主観に依存しない客観的な分析

人間が分析を行うと、どうしても担当者の主観やバイアスが混ざってしまうことがあります。
AIエージェントに分析を任せることで、設定した基準に従って常に客観的でフラットな視点からインサイトを抽出することが期待できます。
さらに、ネガティブな声やクレームの兆候をAIが迅速に検知し、チャットツールへエスカレーションする仕組みを構築すれば、対応漏れによる機会損失やリスクを未然に防ぐことにも繋がるでしょう。

3.担当者の集計工数削減による戦略立案への集中

日々のアンケート集計や傾向の分析は、CSチームやマーケティング担当者の大きな負担となりがちかと思います。
YoomのAIエージェントに一連のレポート作成を任せることで、手作業によるミスを防ぎつつ、分析にかかる時間を短縮できると考えられます。
その結果、担当者は「データをまとめる時間」から解放され、本来注力すべき「サービス改善の意思決定」や「経営戦略の立案」といったコア業務に集中できるようになるはずです。

顧客の声分析担当のAIエージェントを作ってみよう

それでは、実際にYoomを使って「VoCレポート作成担当」AIワーカーを作成してみましょう。
YoomのAIワーカーはノーコードの直感的な操作で作成できますよ。
Yoomのアカウントをお持ちでない方は、こちらの登録フォームから発行しておきましょう。

※今回連携するアプリの公式サイト：Google スプレッドシート／Slack

[Yoomとは]

【AIワーカー設定の全体像】

1. AIワーカーをコピー
2. AIワーカーの基本設定
3. AIワーカーのマニュアル作成
4. AIワーカーの使用ツール連携
5. 挙動を確認

ステップ1：AIワーカーをコピー

まずは、以下のバナーからAIワーカーをコピーしてください。

VoCレポート作成担当

アンケート回答データを一括で解析し、顧客のニーズや不満点を抽出した分析レポートを作成してGoogle スプレッドシートへの記録とSlack通知までを行うAIワーカーです。集計作業の効率化によりスムーズなサービス改善が可能になるため、膨大な顧客の声の分析に追われている担当者やチームリーダーにおすすめです。

試してみる

---

■概要

日々の業務の中で蓄積される顧客アンケートの回答データは、サービス改善の貴重なヒントになります。しかし、膨大なデータを一つずつ読み解き、傾向を分析してレポートにまとめる作業は、多大な時間と労力を要するものです。このAIワーカーは、アンケート回答データを一括で解析し、顧客のニーズや不満点を抽出した分析レポートを自ら作成します。作成されたレポートはGoogle スプレッドシートへ自動で記録されるとともに、Slackを通じてチームへ報告されるため、重要なフィードバックを見逃すことなく、スムーズなサービス改善に繋げることが可能です。

■このAIワーカーをおすすめする方

• 膨大なアンケート回答の集計や分析に追われており、本来の改善業務に専念したいサービス運営担当者の方
• 顧客の声（VoC）を定期的に社内へ共有し、チーム全体で顧客志向の意識を高めたいと考えているマネージャーの方
• Google スプレッドシートやSlackを活用して顧客管理を行っており、データ集計のプロセスを効率化したいチームリーダーの方

■AIワーカー設定の流れ

1. AIワーカーの基本設定画面にて、名前や役割などの基本情報を入力します。
2. 使用ツール設定でGoogle スプレッドシートとSlackをYoomとマイアプリ連携し、それぞれのアクションを設定します。必要に応じて、自社で利用している他のチャットツールなどに変更することも可能です。
3. AIワーカーのマニュアルを、自社の運用ルールや分析したい項目に合わせて編集・調整します。

■このAIワーカーのカスタムポイント

• マニュアル内の「# レポート反映の優先度」という項目に、自社のサービス基準に合わせた優先度の定義を設定してください。これにより、AIがより精度の高い優先順位付けを行い、経営課題の特定が容易になります。
• マニュアル内の「# レポートのフォーマット」の項目で、出力したい項目を任意で追加・変更してください。自社独自の分析指標を加えることで、より実務に即したレポートが得られるようになります。

■注意事項

• Slack、Google スプレッドシートとYoomを連携してください。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。 

詳細を見る このAIワーカーと働く

AIワーカーのコピーに成功すると、以下のようなチャット画面が表示されます。
なお、コピーしたテンプレートはYoomのマイプロジェクトから確認できます。

※なお、作成する場合は以下の手順で作成してください。
Yoomのワークスペース左上のAIワーカーメニューをクリックします。
画面右上の「+作成」ボタンをクリックすれば、作成を開始できます。

ステップ2：AIワーカーの基本設定

AIワーカーの名前や説明、役割を設定しましょう。
基本的な内容はすでに記載してありますので、そのまま使ってもOKです。

①名前

AIワーカーの名前を設定します。
あとからAIワーカーを修正することも可能ですが、わかりやすい名前にしておきましょう。
今回は「VoCレポート作成担当」としました！

②説明

メモ書きとして使用するイメージです。実際の処理には関係しません。
ここでは、どんなAIワーカーなのかを入力しています。

③役割

ここに設定した内容がAIワーカーの処理やアウトプットに影響するため、具体的な役割や作業内容を記載しておきましょう。
今回は「あなたはデータ分析のスペシャリストです。Google スプレッドシートに蓄積された顧客の声を、単なる集計ではなく、次のアクションに繋がる戦略的レポートへと昇華させてください。」と入力しました。

ステップ3：AIワーカーのマニュアル設定

ここが最も重要なステップです！
AIへの指示（プロンプト）を具体的に設定するとより精度が高くなるので、できるだけ具体的な手順を記載しておくことをおすすめします！

マニュアルの作り方については、【AIワーカー】マニュアルの作成方法で詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。

マニュアル名の右側にあるマークをクリックしてマニュアルの編集を行いましょう。

「マニュアル名」は必要に応じて変更してください。

「内容」には具体的な手順を細かく設定していきます。

今回作成したマニュアルの内容は以下の通りです。

# 概要
アンケート回答データを分析し、顧客ニーズや不満点を可視化したレポートを作成して、Google スプレッドシートへの出力とSlackへの報告を行います。
# レポート反映の優先度
※運用に合わせて、[レポート反映の優先度]の定義を以下に任意の内容で設定してください。
【必須掲載】：経営層や開発責任者が即座に確認すべき重要な経営課題やサービス存続に関わるフィードバック
【通常掲載】：次期アップデートや日常的な業務改善の参考として記録すべき内容
【掲載不要】：ノイズデータ、嫌がらせ、内容が不明瞭で分析に値しない回答
# レポートのフォーマット
※運用に合わせて、[出力項目]を以下に任意の内容で設定してください。
1. 分析対象期間：[〇月〇日〜〇月〇日]
2. 全体の満足度傾向：[ポジティブ/ネガティブの比率と概況]
3. 主要なトピック：[顧客から多く挙げられた話題トップ3]
4. 優先対応すべき課題：[優先度が「必須掲載」となったフィードバックの要約]
5. 具体的な改善提案：[明日から取り組める具体的なアクション案]
# 手順
1. データ解析
対象データに含まれるアンケート回答内容を一件ずつ精査し、顧客が何に対して満足・不満を感じているかを抽出します。
2. カテゴリ分類
抽出した内容に対し「レポート反映の優先度」の基準に基づき、掲載の要否を判定します。
3. レポート生成
解析結果を元に「レポートのフォーマット」に従って、サマリー、主な課題、改善提案をまとめたレポートテキストを作成します。
4. Google スプレッドシートへの追加
レポート管理用にGoogle スプレッドシートのレコード追加アクションで設定したシートに、分析日と生成したレポート内容を書き込みます。
5. Slackでの通知
Slackで「今週のVoC分析レポートが完了しました」というメッセージと共に、分析のサマリーとスプレッドシートのURLを通知します。
# 注意点
・個人を特定できる情報（氏名や電話番号など）がデータに含まれている場合は、レポート作成時にそれらを伏せるか、一般化した表現に置き換えてください。
・単なるデータの羅列ではなく、次のアクションに繋がるような具体的な「改善提案」を必ず含めるようにしてください。
・分析対象のデータ件数が極端に少ない場合や、内容が空の場合は、無理に分析を行わず「十分なデータが集まりませんでした」と報告してください。・「*」や太字などの装飾記号は使用しないでください。

ステップ4：AIワーカーの使用ツール設定

「+ツールを追加」ボタンを押して、AIワーカーが使用するツールを連携していきましょう。
ここでは、「Google スプレッドシート」・「Slack」を連携します。

【Google スプレッドシートの追加方法】

検索窓に「Google スプレッドシート」を入力します。

※基本的な設定方法は以下の解説ナビをご覧ください！

アカウントにログインしたら、アクションを選択します。

次に、データベース情報を設定する画面に移動します。
マニュアルにシートIDなどを記載している場合は指定しなくても動作しますが、指定するシートがある場合はトグルをOFFにし、「候補」から選ぶことができます。
※二つのアクションについて、それぞれデータベース情報を設定してください。

【Slackの追加方法】

続いて、Slackを追加しましょう。
Slackの連携方法は以下のナビをご覧ください。

「Slackと連携するアカウント情報」にアカウントが表示されていればマイアプリ連携完了です！
次に、アクションは「チャンネルにメッセージを送る」を選択します。
※なお、このアクションを利用する前に以下のリンクをご参照ください。

• SlackチャンネルにYoomアプリをインストールする方法
• Slackでメンション付きのメッセージを送る

アクションの設定画面が表示されるので、メッセージを送信したいチャンネルのIDとメッセージ内容を入力します。
「投稿先のチャンネルID」は入力欄をクリックして表示される候補から選択しましょう。
毎回同じチャンネルにメッセージを送りたい場合はここで設定しておくと便利です。

「メッセージ」には、実際に送信する内容を記入できます。
特定の誰かをメンションしたい場合は、<@メンバーID>と入力することでメンションが可能です。
メンバーIDは、メンションしたいメンバーのプロフィールから確認できます。
なお、チャンネルIDやメッセージは、チャット上で毎回指示することも可能です。
担当者やケースに応じてチャンネルやメッセージを変えたいケースもあると思うので、その場合は「投稿先のチャンネルID」や「メッセージ」の「AIが設定」をONにし、そのまま「保存」をクリックしましょう。

以上で、AIワーカーが使用するツールの設定が完了しました！

ステップ５：チャットにテスト指示を送信

設定したAIワーカー画面で、挙動を確認してみましょう。
まずは、アンケート内容が蓄積されたシートを準備します。
※以下のシートからデータを取得するイメージです。

テスト操作として、チャットに送信します。
ここでは、「指定のシートから先週1週間分のアンケート回答を分析し、レポート作成とSlack通知を行ってください。」と入力しました。

テスト結果に問題がなければ、成功です！

Google スプレッドシートへの追加と、Slackへの通知が確認できましたね！
これで、AIワーカーが完成しました。

AIワーカーをフローに組み込んでレポート作成・通知まで自動化してみよう

フロー設定の全体像

1. テンプレートをコピーする
2. スケジュールトリガーを設定する
3. AIワーカーの処理内容を指定する
4. トリガーをONにする

ステップ1：テンプレートをコピー

以下のテンプレートを使えば、フロー全体が一括で設定できます。

定期的にAIワーカーでGoogle スプレッドシートのアンケート回答を分析し、レポート作成とSlack通知を自動化する

試してみる

---

■概要

日々の業務でGoogle スプレッドシートに蓄積されるアンケート回答を、手作業で集計・分析することに負担を感じていませんか？アンケート結果を分析して顧客の声をサービス改善に活かしたくても、分析にかける時間や手間が確保できず、後回しになってしまうことも少なくありません。このワークフローを活用すれば、定期的にGoogle スプレッドシートのアンケート回答を取得し、AIワーカーが顧客の声の傾向を自動で分析してSlackにレポートを通知します。蓄積されたデータの集計から分析、共有までの一連の流れを自動化することで、スムーズな意思決定を支援します。

■このテンプレートをおすすめする方

• Google スプレッドシートに溜まった大量のアンケート回答を分析し、Slackへ共有する作業に時間を取られている担当者の方
• 顧客の声を定期的にキャッチアップし、サービス改善やマーケティング施策に活かしたいと考えているCS・マーケティングチームの方
• アンケート結果を自動で分析する仕組みを構築し、チーム全体の生産性を高めたい責任者の方

■このテンプレートを使うメリット

• Google スプレッドシートのアンケート回答が定期的に自動分析されるため、分析業務に費やしていた工数を削減し、本来注力すべき改善施策の立案に集中できます。
• 分析結果が自動的にSlackへ通知されることで、チーム全体でタイムリーに顧客のニーズや不満点を把握でき、迅速なサービス改善へ繋げることが可能です。

■フローボットの流れ

1. はじめに、Google スプレッドシートとSlackをYoomと連携します
2. 次に、スケジュールトリガーで、分析を実行したい特定の時間を設定します
3. 次に、オペレーションで、Google スプレッドシートの「複数のレコードを取得する（最大300件）」アクションを設定し、アンケート回答データを取得します
4. 次に、 AIワーカー で蓄積されたアンケート回答データを一括で読み取り、顧客の声の傾向を分析してレポート作成やチャット通知を行うためのマニュアル（指示）を作成し、Google スプレッドシートのレコードを追加するアクションとSlackのチャンネルにメッセージを送るアクションを使用ツールとして設定します

※「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

• Google スプレッドシートの設定では、アンケート回答が格納されている対象のシートや範囲を正しく指定してください。
• AIワーカーのマニュアル（指示）を編集することで、特定のキーワードを重点的に分析したり、レポートの出力形式を自社のニーズに合わせて調整したりすることが可能です。
• Slackの設定では、分析レポートを通知したい特定のチャンネルを任意で選択してください。

■注意事項

• Google スプレッドシート、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。AIワーカー内で使用するツール（アプリ）についてもマイアプリ連携が必要です。
• AIワーカーの基本設定は「【AIワーカー】基本的な設定方法」をご参照ください。
• AIワーカーの同時実行数・作成可能なAIワーカー数・利用可能なAIモデルはご契約中のプランによって異なります。
• AIワーカー内でご利用いただけるアプリやオペレーション等はフローボットの利用制限と同様です。
• AIワーカーは、テスト実行でも本番実行と同様にタスクを消費しますのでご注意ください。詳細は「【AIワーカー】タスク実行数の計算方法」ご参照ください。
• AIワーカーはマニュアルを詳細に設定することで適切な処理を実行しやすくなります。詳細は「【AIワーカー】マニュアルの作成方法」をご参照ください。 

詳細を見る 試してみる

以下の画面が表示されていればOKです！

ステップ2：トリガー設定

このフローボットでは、指定の日時にフローボットが起動します。
赤枠をクリックしてください。

フローボットを起動したい日付や時刻を設定しましょう。
今回はコピーしたテンプレートの既存設定のままにしますが、自由に設定してOKです。
設定できたら「完了」をクリックしましょう！
詳細については、スケジュールトリガーの設定方法を参考にしてください。

ステップ3：AIワーカーの設定

次に、AIワーカーのアイコンをクリックしましょう！

「AIモデル」を指定します。
プルダウンから選択できるので、適したものを選びましょう。

おすすめはGemini 3 Flashです。利用可能なモデルはプランや設定によって異なるため、用途に応じて選択してください。

「AIワーカーへの指示」を設定しましょう。
役割やマニュアルはAIワーカー自体に設定されているため、ここではAIワーカーを起動させるために命令を設定していきます。
日付変数を使用して、設定しましょう。
日付変数を使用することで、実行した時の変数に該当する日付で転記することが可能です。

• 日付変数について

テストをクリックします。
テストに成功すると、取得した値として表示されます。

※取得した値とは？

トリガーやオペレーション設定時に「テスト」を実行して取得した値のことです。後続のオペレーション設定時の値として利用でき、フローボットを起動する度に変動した値となります。

テストの重要性：「取得した値」のテスト値について

最後にGoogle スプレッドシートへの追加と、Slackへの通知を確認してみましょう！

これで設定が完了です！

ステップ4：トリガーON

最後にフローボットのトリガーを「ON」にすれば完了です。
以上が、VoCレポート作成担当のAIワーカーを活用したフローボットの設定方法でした！

実務で役立つ！さらに便利にするアレンジTips

Yoomのテンプレートは、自社の運用に合わせて自由自在にアレンジ可能です。
ここでは、今回ご紹介したフローをさらに使いこなすためのカスタマイズアイデアを1つご紹介します。

通知先をGmailやChatworkなど別のアプリに変更できる

自社で利用中のツールに合わせて、テンプレートの連携先を差し替えることができます。ここでは、通知先をGmailに差し替える方法をご紹介します。

手順

フロー設定画面のAIワーカーオペレーションをクリックします。
「＋ツールを追加」をクリックします。使用しないツールは削除してください。

「ツールを検索」に通知先として設定したいアプリ名を入力します。
今回はGmailを設定するので、「Gmail」と入力し、選択しましょう。

次の画面で「連携アカウントを追加」をクリックし、マイアプリ連携を行います。
連携方法は、以下のナビを参照してください。

アクションを選択後、AIワーカーのマニュアルを変更すれば完了です！

導入時の注意点と運用ルール

AIエージェントは非常に強力なサポート役ですが、顧客の声を扱う業務に導入する際には、いくつか決めておくべきルールがあるといえます。
スムーズかつ安全に運用するためのポイントを整理しました。

1. 「人間による最終確認とチューニング」を組み込む

AIエージェントの判定精度は高いですが、顧客の複雑な感情や文脈を100%正確に読み取れるとは限りません。

運用初期や定期的なタイミングで、AIの分析結果と実際のアンケート内容を人間が照らし合わせ、ズレがあればAIのマニュアルを微調整するステップを設けましょう。

この運用を続けることで、自社に合った精度の高い分析アシスタントに育っていくはずです。

2.AIへの「入力データ」に関するセキュリティ方針の確認

顧客のアンケートデータには、個人情報や機密情報が含まれる可能性があります。

利用するAIモデルが、入力したデータを学習に利用しない設定になっているか必ず確認してください。

（※Yoom経由で利用する主要なAIモデルは学習に利用されない仕組みとなっていますが、社内の情報システム部門との事前連携を推奨します）

3. アンケートの「設問内容」を工夫する

AIが正しく傾向を分類できるかどうかは、元となるデータの質にも依存すると考えられます。

AIが文脈を読み取りやすいように、アンケートの設問文を具体的で分かりやすいものに調整したり、選択式と自由記述を上手く組み合わせたりする工夫をしましょう。

この一工夫で、AIのアウトプットの質が向上することが期待できます。

まとめ

Yoomを活用すれば、ノーコードで自社に最適な「顧客の声分析・レポート作成AI」を構築することが可能になります。

これまで人の手で行っていたアンケート回答の読み込みや感情の分類、傾向の要約からチームへのチャット共有までを、AIエージェントが自動で判定し一気通貫で実行できます。

まずはテンプレートをコピーして、その効率化を体感してみてください。
AIエージェントを活用し、分析作業そのものを自動化する仕組みを構築していきましょう。

よくあるご質問