■概要
フォームへの回答があった際、その内容を一つひとつ確認し、特にネガティブな意見や緊急性の高い要望への対応が遅れてしまうことはありませんか？
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が自動でテキストの感情を分析、その結果をSlackへ自動通知するため、顧客の声の迅速な把握と対応品質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
- フォームからの顧客フィードバックを効率的に分析したいマーケティングやカスタマーサポート担当者
- AIを活用して顧客の感情を把握し、サービス改善や顧客対応の質を高めたいチームリーダー
- Slackを通じて、重要なフィードバックやクレームをリアルタイムでチーム内に共有したい方
■このテンプレートを使うメリット
- フォーム回答後の感情分析とSlackへの通知が自動化されるため、従来手作業で行っていた確認や共有にかかる時間を短縮できます。
- AIによる客観的な感情分析結果を迅速に把握することで、重要な意見の見落としを防ぎ、適切な初期対応へと繋げられます。
■フローボットの流れ
- はじめに、SlackをYoomと連携します。
- 次に、トリガーとしてYoomの「フォームトリガー機能」を選択し、「フォームで回答が送信されたら」フローが起動するように設定します。
- 続いて、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。ここでフォームから取得した回答内容をAIに渡し、感情分析を行うよう指示します。
- 最後に、オペレーションでSlackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションを設定し、AIによる感情分析の結果を指定したチャンネルに通知します。
※「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」アクションでは、感情分析の指示（プロンプト）に固定のテキストを追加したり、フォームで取得した回答内容やその他の情報を変数として埋め込んだりすることで、より詳細な分析や特定の形式での出力が可能です。
- Slackの「チャンネルにメッセージを送る」アクションでは、通知先のチャンネルを任意で設定できるだけでなく、通知メッセージの本文にも、固定のテキストやAIの分析結果、フォームの回答内容などを変数として組み込むことで、状況に応じた柔軟な通知内容を作成できます。
■注意事項
