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

■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

1. はじめに、NotionをYoomと連携します。
2. 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。
3. 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。
4. 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

• NotionとYoomを連携してください。