作成者: AQ｜Oct 7, 2025 3:00:00 PM
- 担当者が自然言語でAIへ分析を依頼可能
- 構造化データと非構造化データ両方のデータを分析可能
- 売上などの詳細な分析に加えて、売上の改善に向けた顧客インサイトやネクストアクションをAIが提案
For Various Industries 業界別活用例
01. 小売・店舗運営業（売上改善・顧客対応）
- 活用例
- 「先週売上が落ちた原因は？」など、自然言語で複合的な売上分析を依頼
- 顧客からの問い合わせ履歴（非構造化データ）と購買履歴（構造化データ）を統合分析し、最適な接客スクリプトを生成
- AIが自動で分析し、在庫配置や推奨商品のネクストアクションをスタッフに提案
- 効果
- データ分析業務の非属人化と意思決定スピードの向上
- 顧客満足度（CS）の向上とリピート率の改善
- 販売機会の最大化と廃棄ロスの削減
02.金融・窓口対応業（営業効率化・リスク管理）
- 活用例
- 「最近解約率が高い商品の共通点は？」など、顧客動向を自然言語でクエリ発行
- 営業担当者の面談議事録（非構造化データ）と顧客のポートフォリオ（構造化データ）を照合し、リスク予兆を抽出
- 顧客の属性や会話内容に基づき、次に提案すべき金融商品をAIが自動推奨
- 効果
- 市場変化への迅速な対応と営業戦略の精度向上
- コンプライアンス遵守と潜在的なリスクの早期発見
- クロスセル・アップセルの効率化
03.サービス・コールセンター業（応対品質向上・業務効率）
- 活用例
- 「クレームが多い時間帯や担当者は？」など、業務パフォーマンスを即座に可視化
- 顧客の声（VoC）と対応時間データ、解決率データなどを統合的にAI分析
- スタッフの習熟度や対応状況に応じて、次に取るべき対応や回答をAIがリアルタイムで提案
- 効果
- 人材育成の効率化と応対品質の均一化
- サービス改善点の迅速な特定と業務プロセスの最適化
- 新人スタッフの即戦力化とベテランのノウPV活用