アイタスクラウドの製品情報（特徴・導入事例）

2022 年 10 月 27 日

アイタスクラウドとは

【サービス概要】
アイタスクラウドは、企業のお客さまやユーザーから寄せられるご意見：VOC（Voice of Customer）のテキストデータから課題解決のヒントを見つけるダッシュボードサービスです。
京都大学と共同開発した最先端の自然言語処理技術を用いた文章解析AI「アイタス」と、独自のフレームワークによりVOCのテキストデータから優先課題をあぶりだします。

【解決する課題】
課題1：CS（顧客満足度）やNPS（他者推奨意向）といった顧客ロイヤルティを高めるためのカギを見つけたい
課題2：コンタクトセンターに寄せられたVOC（お客さまの声）から改善策を見つけたいが優先順位付けができない
課題3：サービスの解約・離反につながるお客さまのご意見・不満が分からずリテンション施策が立案できない

【課題の詳細】
■5段階評価等により満足度合いやスコアは把握しているが、改善するために具体的に何をすれば良いか分からない。
■不満内容や改善要望を具体的に書いているテキストデータを社内で蓄積しているが、それが解約・離反にいかほど寄与しているか判断できず、分析担当者の主観的な評価になりがちで、どの意見の優先度が高いのか判断できない。

【アイタスクラウドの特徴】
特徴１：意見の「対象」を抽出、意見の「変化」を知ることができる
構文解析技術を用いVOCのテキストデータから「何に対して」「どのような意見」が言われているのかを抽出。
これを時系列でモニタリング。単語ではなくフレーズで意見を理解できるためVOCの変化にいち早く気づくことが出来ます。

特徴２：辞書設定なしで類似する意見を「束ね」、「俯瞰」することができる
類似する意見を辞書設定なく束ねることができ、視覚的なマップで表現します。どんな意見がどれくらいあるのかを瞬時に理解でき、クリック操作のみで原文を参照しながら新たな気づきを得ることが出来ます。

特徴３：意見の「質」×「量」から優先課題を発見し打ち手につなげることができる
感情を分類する独自AIや自社のCRMデータと掛け合わせ、意見の重要性を質的に評価。意見の量と掛け合わせることで、VOCのテキストから優先的に対応すべき課題を発見できます。

※ご利用にあたりデータ分析の知識も複雑な操作も一切不要です。

【分析対象データの例】
■アンケートFA（顧客又は従業員アンケートの自由回答）
■問合せログ（オペレーター入力ログ、メール、チャット）
■クチコミ・レビュー
■不満データ（インサイトテックが運営する「不満買取センター」にて収集した生活者の日常の不満 / 累計3,300万件）

【直近の導入事例】　※「導入部署」 ×「利用目的」 × 「対象データ」の形式で記載しております　
■コールセンター × 問合せ集計業務の効率化 × 問合せログ
■コールセンター × 急増問合せの早期アラート × 問合せログ
■人事部 × 従業員の離職防止（リテンション強化）× 従業員アンケート・クチコミ
■営業企画部 × プロダクト改善 × 顧客アンケート
■新規事業開発室 × 新商品開発 × 不満データ

【サービスサイト】
https://itas-cloud.com/

【問合せ・資料DL】
問合せ：https://itas-cloud.com/contact-form.html
資料DL：https://itas-cloud.com/document-form.html
紹介動画：https://www.youtube.com/watch?v=mbn8Ts45iSg&feature=emb_logo

【下記に該当する場合はオススメ】
#問合せ分析　＃アンケート分析　＃クチコミ分析　＃口コミ分析　＃レビュー分析　＃テキスト分析　＃スコアでなく改善ポイントを知りたい　＃属人的な解釈・評価から脱却したい

アイタスクラウドの画像・関連イメージ

ITreviewによるアイタスクラウド紹介

アイタスクラウドとは、株式会社 Insight Techが提供しているテキストマイニングツール、レビュー・口コミ分析、SNS分析ツール、カスタマーサクセスツール製品。ITreviewでのユーザー満足度評価は4.7となっており、レビューの投稿数は2件となっています。

アイタスクラウドの満足度、評価について

アイタスクラウドのITreviewユーザーの満足度は現在4.7となっており、同じテキストマイニングツールのカテゴリーに所属する製品では2位、レビュー・口コミ分析のカテゴリーに所属する製品では2位、SNS分析ツールのカテゴリーに所属する製品では3位、カスタマーサクセスツールのカテゴリーに所属する製品では4位、となっています。

バッジ	満足度	大企業	中堅企業	中小企業
-	4.7	4.7	-	-

レーダーチャート	価格	使いやすさ	サポート品質	導入のしやすさ	機能への満足度	管理のしやすさ
	4.0	5.0	5.0	-	5.0	-

※ 2025年09月06日時点の集計結果です

アイタスクラウドを導入して得られた効果やメリット

ツールは導入するだけでなく、その後どんな影響があったのかが一番重要となります。では、アイタスクラウドを導入することでどんな効果や、メリットがあるのでしょうか？実際に投稿されたレビューからその一部をご紹介します。

非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜経営・経営企画職｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ有償利用

企業所属確認済

投稿日： 2022年10月26日

自社サービスに対するレビューテキストから改善点を発見できる

カスタマーサクセスツール,レビュー・口コミ分析,テキストマイニングツール,SNS分析ツールで利用

良いポイント

優れている点・好きな機能
・インターフェイスが分かりやすく、使いやすい
・テキスト解析技術が優れており、何に対するどんな意見なのかを俯瞰できる

その理由
・京都大学と共同で開発しているテキスト分析の技術が活きており、レビューテキストからどのような課題を優先すべきなのかを分かりやすく特定できます。
・通常のテキストマイニングではキーワードランキングでないけれども、フレーズのランキングが出せるのでは課題を理解する上で有効だなと思います。
・操作もとても簡単でマウス操作のみで完結できます。

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非公開ユーザー

情報通信・インターネット｜営業・販売・サービス職｜1000人以上｜ユーザー（利用者）｜契約タイプ有償利用

企業所属確認済

投稿日： 2022年10月26日

従業員の離職に繋がる原因の特定に利用

レビュー・口コミ分析,テキストマイニングツールで利用

良いポイント

「課題が分かる」これに尽きる気がします。
離職防止施策立案のため、従業員アンケートの記述式回答の分析に利用させていただきました。

単純に単語の出現頻度や共起ネットワーク図が出るだけであれば導入はしなかったのですが、
以下の点が弊社の取組み内容と合致し導入致しました。
特に４は他ツールと比較しても独自性の高い点かなと感じました。

【良いポイント】
1.自由記述の中から単語でなくフレーズ（〇〇が××だ形式）で抜き出してくれる点
2.類似するフレーズを自動的にグルーピングしてくれる点
3.自由記述に対し感情を判定できる点（ポジネガだけかと思いきやネガはさらに4種類に細分化されてました）
4.「意見の量」×「ネガティブ比率」の2軸で優先課題を可視化する点

また、こちらの意図を汲んでくださり、
従業員アンケートのみならず社員のクチコミ分析もご提案いただきました。
業種・職種ごとの比較もできたのでこの点は助かりました。

改善してほしいポイント

シンプルなUIで直感的に操作できるので、使い方が分からないという点はほぼ無いのですが、
専門用語が含まれるフレーズのグルーピングが上手くできるものとそうでないものがあったので、
任意のワードを辞書登録できるようになると良いなと思いました。

営業の方曰く近々辞書登録機能を追加するとのことでした。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

離職率の低下を図るため、従業員アンケートの記述式回答の分析に利用させていただきました。

従来から選択式回答を対象にアンケート分析は行っており、総合満足度や給与、就業時間、人間関係等の項目別スコアは把握しておりましたが、「給与：3.2」「人間関係：3.5」といった結果を受けて、どの項目の優先順位が高いのかは分かるものの、その項目の具体的な課題が何なのかが分からずアクションを起こせないといったモヤモヤした状況でした。

記述式の回答にヒントがあるだろうと思い目視チェックを試みた時期もありましたが、1000名を超える従業員の回答を1つずつ見ながら集計するのは単純に時間がかかるのと、チェックする人によって解釈が異なるケースもあるため、テキストマイニングの検討を始めました。

いくつかのツールを試してみた中で特に良かったのは、優先課題図という「意見の量」×「不満比率」の2軸で掛け合わせた意見のプロット図です。単純に量の多い意見に対し対策を講じても満足度が上がらないことは経験則として持ち合わせていたので、不満度合いの高い意見が何かが分かるのは打ち手立案に直結するため非常に助かりました。

検討者へお勧めするポイント

満足度調査などにあたり以下のような課題認識がある場合はお勧めできそうです。
■スコアは把握してるが具体的な課題（何が良くないのか）が分からない
■意見の量だけでなく、離職や離反への寄与度も把握したい

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