DATA / RESEARCH
生成AIで分類した 顧客の声は、使えるか
原文と照合して商品改善に回す確かめ方
CONCLUSION
分類結果を、そのまま改善の優先順位に使う。
分類ごとに原文を抜き出し、 人が照合してから使う。
3
3 CONDITIONS
原文・確認担当・定義がそろうまで、使わない。
01
原文へ戻れる経路
問い合わせ番号や回答IDなど、
元の記録を開ける識別子
02
確認する担当者
原文を読んで判定する人と、
使うかを決める人
03
分類の定義
「入れるもの」「入れないもの」が
文で書かれている
一つでも欠けたら→業務判断に使わず保留
4
4 STEPS
分類ごとに原文を抜き出し、ずれ方を記録する。
01
基準を先に決める
ずれの許容を
商品担当と事前合意
02
原文を抜き出す
少ない分類や
「その他」も含める
03
分類名を見ず判定
後でAIと比べる
割れたら「保留」
04
ずれ方を記録
不一致・保留の原文を
原文ID付きで残す
!
SERIOUS REPORT
重大な申告は、 集計を待たずに担当へ。
原因を断定せず、分類基準の修正も待たずに、
社内で定めた担当へ渡す。
USE / NARROW / HOLD
照合後は、三つに分けて判断する。
USE
使う
事前の基準を満たした分類
決めた使い道に限って使う。
定義・照合範囲・誤りを添える。
NARROW
範囲を絞る
一部ずれた／保留が残った
基準を満たした分類だけ使う。
保留は寄せずに保留のまま。
HOLD
保留
多くでずれた／原文に戻れない
業務判断に使わない。
定義と入力の作り直しから。
照合で言えるのは「確認した範囲でどんな誤りが見つかったか」まで。
FIRST MOVE
まず一つの分類で、 原文に戻れるかを確かめる。
原文IDから元の記録を開けるか。
開けたら数件読み、AIの分類と自分の判定を並べて記録する。
PROTOCORE
PROTOCORE LAB
原文と照合して、商品改善に回す。