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

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

※2025年06月25日に開催したセミナーのオンデマンド配信です。