日本ハム、お客様相談窓口のVOC週次レポートを3名で週15～16時間から1名3～4時間にした分析の組み替え

日本ハムのお客様志向推進部は、お客様相談窓口に寄せられる声（VOC）を各部門へ届ける週次レポートに手間がかかり、従来のテキストマイニングでは「やばい」のような言葉の良し悪しも判別できずにいました。そこでAIインサイト分析プラットフォーム「Flyle」を入れ、感情分析と自動のタグ付け、関係部署が自分で見られるダッシュボードに切り替えたと、提供元のフライルが日本ハムの導入事例ページで公表しています。同ページによると、3名体制で週15～16時間かかっていた作業が、1名で3～4時間程度で終わるようになりました。相談窓口の声を商品開発や品質保証に効かせるには、分析の何を変えればよいのか。この事例から考えます。

要点

• 同社の事例ページによると、各部門向けの週次レポート作成は「3名体制で計15～16時間」から「1名で3～4時間程度」になり、本人の言葉では「およそ3分の1以下」です。

• 変わったのは作業時間だけではありません。全件に同じ軸でタグが付くことで、初回購入者と愛用者の声の違いといった切り口が取れるようになったとしています。

• 浮いた時間はSNSの分析やインサイトの探索に回り、他部署からの具体的なデータ依頼が増えたと書かれています。

1. 事例の概要

対象は日本ハム株式会社のお客様志向推進部です。フライルの事例ページは、この部署を「お客様相談窓口を中核とし、寄せられるご意見（VOC）を分析・展開する」組織と紹介しています。相談への対応にとどまらず、お客様自身も気づいていない不満や要望を対話から拾い、商品の開発や改善につなげることを役割に置いています。

課題は3つに整理されています。

• 日本語特有の文脈依存表現（「やばい」など）を、従来のテキストマイニングではポジティブかネガティブか正確に判別できなかった

• 同社によると、各部門向けの週次レポート作成に3名体制で計15～16時間を要していた

• 改善提案のときに重要な声を感覚的に選ぶ場面があり、事業部が重視する「定量的な根拠」をすぐに示せなかった

以前にもテキストマイニングツールのテスト導入をしたものの、課題解決には至らなかったと同部の担当者は話しています。食品はお客様の口に入るものを扱うため、問い合わせの内容が幅広く、管理が煩雑になりがちだという業界事情も挙げられています。

導入したのはフライルの「Flyle」で、使った機能として日本語の感情分析、AIラベル、AIグルーピング、フィールドタグ、ダッシュボードが並びます。導入のきっかけは業界イベントで営業担当から声をかけられたことでした。部署内での意思決定だったことと事前の導入サポートにより導入はスムーズで、IT戦略部門からの期待も追い風になったとしています。導入・運用開始は、フライルがPR TIMESで配信したプレスリリースでも告知されています。