パナソニック エレクトリックワークスは、AIエージェント「Flyle」を導入しました。
年間約60万件の問い合わせをAIで分類・可視化し、商品企画の仮説検証や発売後の振り返りに活用しています。
導入後、分析ツールのアクセスユーザー数は従来の2倍以上に増加しました。
記事の概要
パナソニック エレクトリックワークスは、年間約60万件の問い合わせに含まれる顧客の声を全社で活用するため、Flyleを導入しました。
対象となる問い合わせは、電話・メール・チャットで寄せられた情報です。
FlyleのAIグルーピング機能で、問い合わせを「要約」「不満」「要望」「潜在ニーズ」の四つの切り口から整理します。
整理した情報は件数順に可視化し、商品企画担当者が企画の仮説検証に利用しています。
AIチャットでは、全体傾向の把握や特定問い合わせの深掘り、資料作成に向けた整理を効率化しています。
Flyleのアクセスユーザー数は従来ツールの2倍以上となり、月によっては約3倍に増加しました。
年度内の累計利用者数目標750人も、本格稼働から約半年で達成しました。
月報作成は少人数かつ短時間で行える体制に移行し、外部調査会社に依頼していた仮説確認も社内で行えるようになりました。
記事のポイント
- 顧客の声を四分類: AIで問い合わせを要約し、不満・要望・潜在ニーズに分類して件数順に可視化します。
- 利用者数が2倍超: アクセスユーザー数は従来ツールの2倍以上に増え、月によっては約3倍に達しました。
- 分析業務を効率化: 月報作成を少人数・短時間化し、集計時間を分析結果の事業活用に振り向けています。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業: 問い合わせを集計して終わらせず、企画判断に結び付けたい企業は、分析対象の設計と利用部門の広げ方を見直す契機になりそうです。既存の顧客接点を横断し、仮説検証までつなげる運用設計が求められます。
- 商品企画部門: 営業経由の情報だけでは捉えにくい利用実態を企画の根拠に加えられるため、発売前の仮説と発売後の評価を同じ顧客データでつなぐ運用が求められそうです。
- CX分析事業者: 分析担当者だけでなく商品企画担当者らが自ら検索・確認する流れが示されたことで、高度な分析機能に加え、社内利用を広げる操作性や出力設計が競争軸になる可能性があります。
このニュースの背景
従来のツールでは、問い合わせの内容を理解するために原文を確認する必要があり、商品ごとに月数千件ある情報の全件確認は困難でした。
オペレーターによる応対履歴は記録の粒度にばらつきがあり、顧客の背景や文脈を十分に捉えにくい状況でした。
その結果、分析に時間がかかる一方で活用できる情報が少ないと受け止められ、ツールの利用者が増えにくい課題がありました。
同社は通話内容をテキスト化する仕組みを整えたうえで、要約や件数順の可視化、顧客行動に沿った分類、商品企画のヒント抽出を重視して分析ツールを検討しました。
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詳しい記事の内容はこちらから(引用元)
株式会社フライルのプレスリリース(2026年11月11日 08時30分)パナソニックEWがお客様価値向上のためFlyle…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000051.000076399.html