ポストイットのメモ書きを画像解析する
こんにちは！ いつも悩み、考え、そして生成AIに助けてもらってるリップルトーク分析チームです！
ほぼ分析はGPT-４さんまかせで、僕たちはどんな指示を与えればより理想的な結果が導き出せるか、そればっかり考えています！
さて、今回はある自治体でカスタマージャーニーを使った研修を実施したのですが、その時出てきたアウトプットをもとに生成AIでインサイトが導き出せるかを分析してみました。
なぜポストイットを分析したのか？
今回、ポストイットを解析した理由は、単純にせっかく受講者のみなさんと作成したカスタマージャーニーマップをこのまま廃棄するのではなく、次に活かせないかと思ったからです。
通常このような研修だと、終了後は写真撮るにしても、そのまま残さず大体廃棄されます。ただ、このメモの中にはものすごく良いアイデアとか、受講者の考えが詰まっていましたので、このまま捨てるのはもったいないと思った次第です。
ポストイットを解析した結果
メモ書きが貼られた状態の模造紙をそのまま写真を取ったものをCahtGPT-4に読み込ませてみました。日本語解析のOCRにて解析された時の状態で、今回の要点整理とインサイト、ワードクラウドを実施してみました。
1. 要点の整理
まずはポストイットのメモ書きから要点を整理してみました。結果は以下のように要点がまとめられました。
【各要点】
・上段左から、"顧客接点"には、接点とは顧客が企業や製品、ブランドと関わる全てのポイントと書かれています。これは、顧客と企業の接点の定義について言及しています。
・中段左には、"どこがボトルネックか？どう行動変容?"とあり、これは顧客の購買行動における障害点や、それにどう対応して行動を変えるかを問うているようです。
・右端のポストイットでは、"中止点"に触れており、顧客がサービスを利用しなくなるポイントに言及していると考えられます。
・"顧客目線"、"自社目線"と書かれたポストイットは、事業を考える際に、顧客の視点と自社の視点の両方を重要視するべきであることを示唆しています。
【まとめ】
全体として、この画像はカスタマージャーニーマッピングのセッションを示しており、顧客の体験や触れる接点を分析し、問題点や改善策を議論するワークショップの一環と思われます。参加者は各ステージで顧客の経験を深く理解し、ビジネス上の課題を特定し、それに対する解決策を模索していることが伺えます。
今回は生成AIで解析することを想定していなかった状態での分析となりましたが、結果としてなかなかな要点まとめが生成されました。手書き文字も言語として認識されており、ちゃんと要点にまとめれらていました。
ポストイット解析、あまり加工せずとも結構いけました。これには正直驚きましたね。
2. インサイトの考察
次に生成AIを活用したテキスト解析で一番重要だと思っているのは、インサイトの考察だと思っています。要点がまとまって結果も良好だったので（しかしこれ、一回では綺麗に結果がでないんですよね。。）、引き続きインサイトの考察をしてみました。メモ書きから何が言えるのかですね。
【各考察】
1. 顧客との接点の重要性の理解：企業が顧客とどのように接触しているかを明確にすることで、顧客のニーズと期待にどう応えるべきかが見えてきます。
2. ボトルネックの特定：顧客が製品やサービスの使用をためらったり、完全に止めたりするポイントを識別することで、それらの障害を取り除く方法を模索できます。
3. 中止点の認識：顧客がサービスを中止する瞬間を理解することで、流出を防ぐ戦略を立てることが可能になります。
4. 行動変容への対応策：顧客が抱える問題に対してどう対応するか、どう行動変容を促すかのアイデアを考えることができます。
5. 顧客目線と自社目線のギャップの識別：自社の目標と顧客の期待との間に存在するギャップを見つけ出し、それを埋める方法を探る必要があります。
【まとめ】
これらのポイントは、カスタマーエクスペリエンスを改善し、顧客の満足度を高めるための施策を検討する際の出発点となります。また、長期的な顧客関係を構築するための戦略を練る上での重要な洞察を提供します
インサイトの結果は、抽象的な内容が多いですが、それなりにインサイトを導き出せることがわかりました。ここも精度を上げようと思ったら、解析させやすい状態にするか、コマンドプロンプトをかなり細かくして解析させるか、どちらかのアプローチを取ると実用に耐えられる結果が得られそうです。
3. ワードクラウド
最後にどんなワードが重要だったかを客観的に見るためにワードクラウドを実施しました。相変わらず日本語でのワードクラウドは文字化けしてしまうので、一旦英語に変換してからワードクラウドを実施しています。
どうも日本語でもできるようになったのですが、出力結果がまだまだのようです。この辺は日本産の生成AIができたら解消されるのか、それか時間の問題なのか、もうちょっとしたら解消されそうです。
「Customer」（顧客）：このワークショップの中心は顧客の体験であり、顧客がどのように企業やサービスと接するか、どのような旅を経験するかを理解することが重要です。このため、顧客に関連する話題が多く、テキストに頻出するため、ワードクラウドで大きく表示されます。
「Perspective」（視点）：カスタマージャーニーを分析する際には、「顧客の視点」と「企業の視点」を理解することが不可欠です。企業は顧客の視点を持って自社の製品やサービスを評価し、その体験を最適化することを目指す必要があります。したがって、ワークショップではこれらの視点が頻繁に議論されることになります。
重要なワードはcustomer（顧客）とperspective（視点）でした。これはカスタマージャーにを全面に押し出した研修だったから、ある意味当然と言えば当然なんですが、実際の画像にはそこまで顧客と視点はメモ書きされていませんでした。
複数のメモ書きから導き出したワードが顧客と視点だったと思います。これはなかなかすごいことで、メモ書きの中の行間を読むというか、意味を汲み取っているのかもと思いました。いやはや、生成AIの解析能力は日々進歩していますね。
今回の解析結果はどんな意味があるのか？
今回のポストイットのメモ書き解析は、今後の研修や会議のあり方を変えていけるんじゃないかと思ってます。
いままでDX理解研修やマーケティング、デザイン思考研修など実施してきましたが、受講者が研修を通して考えること、アイデアや実体験による考察など、やはり人でしか出せないアウトプットというものがあります。その貴重なアウトプットを今までは研修終了後に廃棄していたものを、生成AIを活用することで次に繋げることができる。それもほんと簡単にできてしまいます。
これからの研修は、いかに生成AIを研修に取り込んで、人間にしか出せないアイデアを通して、生成AIを活用しながら次に繋げていく。これが重要になっていくと思います。
さいごに
今回の解析結果は、リップルトーク分析チームというよりも、GIRONとしての今後のあり方が垣間見得た気がします。GIRONとして自治体に研修させていただいているのですが、GIRONの得意分野である生成AIを利用したテキスト解析のノウハウをもっと有効活用することで、もっとより良い研修や生成AI活用サポートをご提供させていただけるんじゃないかと確信しました。
さて、今回の記事はいかがだったでしょうか？
まだまだリップルトーク分析チームも発展途上中ですが、いろいろ模索しながら頑張っております！ また、実際にどう取り組んだかとか気になる方は是非ともご連絡ください。お待ちしております！！
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