YOSHINAの評判・口コミ 全32件

改善してほしいポイント

データが思うようにいかないときなどにどうしてそうなってしまうのかを考える際、分析手法の悪い部分が響いてしまうケーズもゼロではないと思います。そういう時、分析のアルゴリズムが気になることがあるかもしれないので、各分析手法の簡単な説明などがあるとよいと思いました。

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？

化粧品メーカーのクレーム処理の仕分けに役立ちました。
クレーム内容によって項目を分けているのですが、そもそも現状の仕分けで正解なのか、という疑問がありました。
ただ、現状目視で確認しているためそこを見直す時間がなくずるずるいっていたのですが、YOSHINAを使うことでグループ分けが瞬時にできるため、仕分け項目の見直し・提案に時間を割くことができました。

改善してほしいポイント

AI分析の点において、特に改善してほしい点はありません。
分析結果の表示時に、特に異常な集計結果などに目印がつくようになると、より簡単に利用できるかもしれません。
また結果（表やグラフ含む）の出力機能はpdfやExcel、csvなど用意されているのですが、分類数が多すぎる/項目数が多すぎるなどの場合、1ページに収まらないことがあります。縮小されすぎると見づらいのだと思いますが、提案書や報告書に流用する際にひと手間かける必要があるため、1ページに収めるかが選択できるようになると嬉しいです。
また大量データを分析に用いる、分析結果が大量に残る、などした際、処理や画面描画の速度が出ないことがあります。ただ、これらは障害報告を行うと都度改善がされているので、今後も調整されていくのかなと思っています。
先述の通り、ほぼ毎月バージョンアップが行われており、できることも増え、見栄えも良くなっています。今後もその傾向は歓迎ですが、根本にある「誰でも簡単にAIデータ分析できる」という部分は残ってほしいです。

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？

私自身が内容をよく知らないデータをポンと渡され、分析を行うことがあります。
ファイルをアップロードして、分析を行い、結果が出るまで早ければ数分程度。結果の見栄えをよくするため、結果画面で1から辞書作成をしても、数時間である程度の形となった報告が出来ています。
分析結果を自身で営業等に利用することはないのですが、1度分析した数か月後に再分析を依頼されるケースもあり、AIデータ分析による資料の説得力・結果の妥当性はあるのだと思います。

検討者へお勧めするポイント

分析ノウハウやスキルがいらず、利用方法も簡単であること。利用している複数サービス（テキストマイニングツールに限らない）と比較しても、問合せ・障害報告した際のレスポンスがよいと感じる。

改善してほしいポイント

分析結果を横断的に見るために、様々な視点の分析が１画面で見られるようになっていますが、一方でそれぞれの項目が比較的小さく表示されているため、慣れるまではもう少し大きく見れればいいのにと思っていました。配置などを自身で変えられると初めての方でも使いやすいと思いました。

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？

アンケートデータの分析では、約10％の時間削減につながり、かつ以前より具体的な意見を抽出することができるようになりました。
また、これまで出来ていなかったフリーテキストを分析で、ユーザーの声を視覚的にまとめることができました。
これによりサービス向上施策の立案材料としたり、営業トークスクリプトの改善につながりました。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・Predictorとの連携をやりやすくしてほしい
・深掘り分析を別の分析結果にせずに元々の分析と統合してもらいたい

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？

解決できた課題・具体的な効果
・業務分類の精度向上
・アンケート結果の特徴抽出、傾向の分析
課題に貢献した機能・ポイント
・Predectorも活用した学習データの見直しのしやすさ
・分析結果において分析結果と紐づいた元情報が表示されるため、回答内容を確認しながら分析をすることができた。

検討者へお勧めするポイント

素人でも直感で分析できるUIの良さ
価格

改善してほしいポイント

英語分析の汎用性をもう少し改善してほしい
あとレポート機能をユーザーで編集ができればとても便利になると思います

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？

お客様の声を大量データからまとめて、注目ポイントを絞ることができました。
その注目ポイントは多分にレポーティングしています

検討者へお勧めするポイント

小さな疑問や質問がかなり出ると思いますので、サポートラインを確保した方がいいです。

改善してほしいポイント

名詞などの表記ゆれ（カタカナ・ひらがな・スペース等）も同一ワードとして判断してもらえるとデータ成形の手間が省けてありがたいです

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？

・検索クエリを分析し、ユーザーニーズ把握に活用した
　検索ボリュームが大きいものを中心に手作業でざっくり分類していたところを、テールワードまで拾えるようになり、ユーザーニーズ理解促進・KW追加につながった
　

改善してほしいポイント

・どういう内容が書かれているかのトピックごとに自由回答が分類されますが，そのトピックの所属確率などが示されていると，どこまでの自由回答を読み込むべきかの判断基準に使えるのではないかと考えております．
・またトピックごとの類似度のような数値も示されているとありがたいです．このトピックとこのトピックは似ているなどがわかるからです．

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？

アンケート調査における自由回答の分析の手間が大幅に軽減されました．
どのテキストマイニングでもすべての自由回答を読み込むことが必要だと考えていますが，その自由回答を読み込む時間が大幅削減されました．
また，オリジナルの分類モデルをつくることができたために，人が自由回答を読んで「これは○○という内容」というフラグ付けにおいていろいろな商品カテゴリで試したところ，70％〜90%は再現できました．これにより通常のYOSHINAの分類機能にプレスしてオリジナルの分類により，自由回答の全体像の把握やどういう内容がかかれているのかなどが大幅に集約しやすくなりました．

検討者へお勧めするポイント

従来のテキストマイニングを使いつつも，結局はアンケートの自由回答をすべて読みこんでいる人やどんな内容がどのぐらいあるのかなどを把握したい人には，時間が大幅に削減されるためにおすすめです．

改善してほしいポイント

特にない。
マニュアルだけでなく、分析画面でのサポート機能（一部のみ）がリリースされており、より使いやすくなった印象。

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？

◆アンケート分析
　　評価に合わせてフリーテキストの内容を分類できた。
　　これまでアンケートは取得できていたが分析が大変でなかなか定例化できなかったが、
　　毎月分析ができるようになった。

◆コールセンターの問い合わせ内容分析
　　オペレーターが残す応対履歴のテキストデータを分析し、問い合わせ内容ごとに件数把握ができた。
　　問い合わせ区分のカテゴリ見直しや、FAQ／チャットボットの改善ネタの抽出ができた

検討者へお勧めするポイント

テキストマイニングが難しい。過去導入したが失敗した。などの企業にも一度検討する価値はあります。
導入目的や体制が作れていないと、YOSHINAでも効果は出せないのでご注意ください。

改善してほしいポイント

レポート機能のカスタマイズ性が低く、内容によってはエクセルに落としてデータ連携しないとダメです。
他のサービスでもありますが、一元化して管理できるようにして欲しいです。

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？

弊社でアウトバンドコールを分析する際に役に立っています。コールをしたときにクライアントから言われた言葉やどういうトークだと話を聞いてくれるかなど分析し、アポイント取得率が改善できています。