お客様満足度をAIに分析させる

Last Updated：

2025-05-12

生成AIは率直にコメントする。そこに「忖度」はない。

TekiPaki クラウド社は、顧客アンケートの回答が社内SNSで共有され、顧客満足度向上のための改善策が議論されている。しかし、多様な意見が出る一方で「結論」が出にくい状況だった。そこで、アンケート回答に対して生成AIが対応方針を提案する仕組みを構築した。これにより、AIの客観的な意見が、社員の心理的なハードルを下げ、より多くのメンバーが議論に参加できるようになった。その結果、議論が活性化し、具体的な対応方針が迅速に決定できるようになった。

※このプロセス改善ストーリーはフィクションです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

1. 課題: 結論がでない Chat 議論

TekiPaki クラウド社では、インサイドセールスとフィールドセールス各5名による分業体制。見込み顧客への情報提供数は毎日、インサイドセールス一人当たり10件程度にも及びます。

ワークフローアプリ『資料送付プロセス』には “アンケート回収機能” が実装されており、情報提供数に比して2～3割ほどの「顧客満足度／お客様の声」が返ってきます。回答内容は社内SNS『OpenChat』にて即時社内共有され、特に満足度の低いケースが確認された際には、社内SNS上で活発な議論ディスカッションが交わされています。

しかし現状、最終的な対応方針がなかなか定まらないのが課題です。

すなわち、多数の意見が挙がるものの断定的な結論を避ける雰囲気があり、結果として顧客満足度を高める有効策（対応方針）が得られない状況が生まれていました。

2. 解決策: 生成AIにコメントさせる

プロセスオーナーはこの停滞を解消するために、「生成AIに対応方針を提案させる」という改善策を講じました。

具体的には、ワークフロー途中に自動工程『OpenAI ChatGPT: チャット』（工程名：”AIサジェスト Next Action”）を配置しました。

このプロセス改善により、お客様がアンケートフォームに入力した直後に「対応方針案」が自動的に生成され、「お客様の声」とセットで社内SNSに自動的に投稿されるようになりました。社内のメンバーは、全ての「お客様の声」を「生成AIによる対応方針案」とセットで確認できるようになりました。

＝＝ Prompt Example ＝＝
インサイドセールス担当が、このお客様に対して「次にとるべきアクション」を考察して。（優先度、提供すべき情報、提供タイミングなど）
▼今回のお客様コメント
5段階満足度: #{#q_Satisfaction_Level}
アクション: #{#q_Action}
{#q_Customer_Comment}

ワークフロー図（BEFORE AFTER）

BEFORE (Professional edition):

AFTER (Professional edition):

3. 改善効果

「アンケート結果に対する生成AIコメント」が社内共有されるようになったことで、TekiPaki クラウド社には以下のような効果が見られました。

最終結論導出の迅速化
- 生成AIによる具体的な対応方針案が提示されることで、メンバー達も具体的な案を投稿するようになった
- 社内SNS上だけで、「対応方針」（結論）が短時間で導かれるようになった
- 満足度が低い顧客に対して素早く対応されるようになった（不満顧客への迅速なフォロー）
心理的ハードルの低下による発言機会の増加
- AIが客観的なコメントを出すことで、どのメンバーも「AIの意見をもとに」議論へ参加しやすくなった
- 会話がベテランや上層部だけで完結せず、現場の視点を踏まえたより実践的な対応方針が生まれやすくなった

4. マニュアル／リファレンス／プレス

OpenAI ChatGPT: チャット ※自動工程（ビルトイン）
- OpenAI API (ChatGPT) と会話します。指示文（PROMPT）に対する応答文（COMPLETION）を自動的に取得します
#オープンチャット: 投稿 ※アドオン自動工程
- 任意テキストをオープンチャットに投稿します（OpenChat: Questetraワークフロー基盤の社内ソーシャル）
メッセージ開始イベント（HTTP）
- HTTP リクエストを待ち受けます。HTTP リクエストを受信すると、新規プロセスが自動開始されます。
サービスタスク（子プロセス開始）
- 同一ワークフロー基盤上の［メッセージ開始イベント（HTTP）］に HTTP リクエストを送信します（WFアプリ間接続）