研修参加者の声

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    株式会社住環境研究所
    市場戦略研究室

  • 分析業務に役立つ高度な分析手法を習得！

    アンケートやインタビュー調査で得られる定性データを定量的に分析し、より効果的な分析を行うため研修に参加しました。研修では「見える化エンジン」を用いて、回答の特性分類やポジティブorネガティブ判別など、高度な分析手法を学び、今後の分析業務に役立つ技術を習得しました。実業務でも活用を予定しており、さらにAIを組み合わせることで、より質の高い分析・研究を進めていきたいと考えています。

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    積水化学工業株式会社 人事部
    組織開発・労働政策グループ
    健康推進室

  • 数名で数日かかっていた分析作業を大幅に短縮！

    従業員向けに研修ごとにアンケートを実施し、分析・活用を検討していましたが、工数が多く、業務効率化と精度向上が課題でした。研修を通じて、自動分類・感情分析・頻出語抽出・要約など、定性データを効率的に集計できる手法を習得しました。 従来は数名で数日かかっていた分析作業を、数時間に短縮できました。さらに、ポジティブ／ネガティブ傾向や改善要望を可視化することで、次回施策への反映精度が向上しました。今後は、分析結果を報告資料としてイントラに掲載し、従業員への情報発信の質向上にもつなげていきたいと考えています。

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    セキスイハイム
    サプライ株式会社
    営業部　企画グループ

  • 商品の改善点や問合せ傾向分析でクレーム回避に活用

    当グループでは、通信販売の運営を行っており、システムには受注履歴や対応履歴などの定性データが蓄積されていますが、活用は過去対応確認に留まっていました。 今後、コールセンター業務の効率化や顧客満足度・売上向上を目指し、FAQ作成や商品提案に生成AIを活用するため研修に参加しました。研修では、AI活用において人の指示の明確化が重要であることを理解し、プロンプト設計や分析手法を習得しました。 アイデア出しや構成検討といった難易度の高い企画業務においては、AIを相談相手のように活用することで、作業工数を約1～2割削減に繋げることができたと思います。 今後は、ポジネガ判定を活用した商品ごとの改善点の抽出や、直近のお問い合わせ傾向分析を通じて、クレームを事前に回避できる施策の立案・実行に繋げられるよう、活用していきたいと考えております。