「対話データ」を「経営資産」へ
AIを活用した分析プラットフォーム

単純な「キーワード一致」だけでなく、「顧客が怒っている会話を教えてください」や「競合他社について言及しているメール」のように、自然な文章（プロンプト）で目的のデータを検索・抽出できます。

• タスクの抜け漏れ防止：通話内容から「後ほど連絡します」といった約束をAIが検知し、Slackなどで担当者にリマインド通知を送り、対応漏れを防ぎます。
• リスクの即時検知：カスハラやコンプライアンス違反などのリスクが高い会話が発生した場合、AIが速やかに検知して管理者に通知します。
• リードタイムの監視：顧客対応の遅れを検知することで、機会損失を防ぎます。

電話（音声・文字起こし）に加え、メール、チャットなどのテキスト情報も「非構造化データ」として統合します。既存のシステムと連携し、自動的にデータを取り込みます。

SalesforceなどのCRM、Databricksなどのデータウェアハウス（DWH）とシームレスに連携。外部プラットフォーム連携により、安全に共有できる基盤を構築します。

対話データをAIが解析し、顧客の声を定量的に可視化。問い合わせ傾向、不満の要因、潜在ニーズを構造的に把握できます。

受注率や解約阻止率が高い担当者を特定し、「成功事例」と「失敗事例」のトークを比較分析。顧客属性（業種・流入経路など）ごとにCVにつながる行動パターンを抽出します。

通話内でのトラブルやカスハラやクレーム等の不適切発言を検知し、関係者へ自動通知。全国の店舗や営業所を横断分析し、リスクの発生傾向を分析します。

標準ナレッジから逸脱している通話データを抽出・分析し、改善提案を自動提示。顧客属性ごとに対応する優先度付けや、対応・ACWの自動化により、リードタイムと育成時間を短縮します。