なぜ生成AIだけではうまくいかない? LLMエンジニアと考える、VoC分析の勘所ー顧客の声を意思決定にどう繋げるかー | 株式会社エモーションテック

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なぜ生成AIだけではうまくいかない? LLMエンジニアと考える、VoC分析の勘所ー顧客の声を意思決定にどう繋げるかー

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生成AIの発展により、これまで活用が難しかった非構造化データの活用が飛躍的に進むとともに、企業にとって大きな資産である顧客の声(VoC:Voice of Customer)をさらなる顧客理解やCX戦略、経営判断に活かすための取り組みが各所ではじまっています。
すでに生成AIを用いたVoCデータの分析に取り掛かっているという方も多いのではないでしょうか?

そのような中で、
・分析するたびに違うトピックが出て信憑性がない
・抽出されるトピックに偏りや重複が出ており人のチェックが欠かせない
・コメントをまとめて分析すると精度が落ちる
など「生成AIを使ってもうまくいかない」という壁にぶつかっている方のお悩みをお聞きする機会が増えています。

これには生成AIの特性が影響しており、プロンプトの工夫だけでは解決することが難しいものも多く含まれています。
では、どのようにすればVoCから顧客体験を多面的に捉え、「本当に使えるデータ」にすることできるのでしょうか?

本セミナーでは、なぜ生成AIを使っても分析がうまくいかないのかをLLM(大規模言語モデル)エンジニアとともに改めて整理し、それを解決する手段をご提案いたします。

<このような方におすすめです>
・VoC分析のご担当者
・VoCデータの活用に課題を感じている方
・VoCデータの分析に課題を感じている方
・より高度な分析を実施したいとお考えの方

イベントタイトル

なぜ生成AIだけではうまくいかない? LLMエンジニアと考える、VoC分析の勘所

ー顧客の声を意思決定にどう繋げるかー
開催日時 2025.06.25 WED 14:00 - 15:00
視聴方法

お申込み完了後、別途「視聴用URL」をメールでお送りいたします。
※本プログラムは専用のWebシステム「Zoom」を利用して実施いたします。セミナー会場にご来場いただく必要はありません。
※インターネット環境があれば、どこからでもご参加いただけます。

講師紹介


株式会社エモーションテック
LLM Product Manager / Data Scientist / LLMエンジニア

池亀和樹
上智大学大学院卒、心理学修士。大手信用調査会社を経て、2016年エモーションテック入社。心理統計・データ解析を専門とし、ロイヤルティ分析特許を複数取得(特許第6176813号、特許第6588176号)。統計解析部門責任者を経て、現在は生成AIと統計技術を組み込んだテキストAI分析サービス「TopicScan」のProduct Managerとして多くの分析プロジェクトをリード。


株式会社エモーションテック
Marketing Team Manager

梅川 啓
新卒で製薬会社に入社した後にスタートアップに転職し、2社でマネジャーや事業責任者などを経験。試行錯誤しながら事業成長におけるCXとEXの大切さを痛感する。2020年10月にエモーションテックに参画し、CXコンサルタントや事業企画を経て2022年末よりマーケティングチームに従事。

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