Feature
自動分析
インタビューの完了と同時にAIが分析を開始。トランスクリプトからインサイトを抽出し、調査目的に照らしてファインディングを自動導出します。
分析パイプライン
インタビュー完了からファインディング導出まで、4段階の自動分析パイプラインが稼働します。
構造化インサイト抽出
インタビューのトランスクリプトを調査目的のリストと照合し、各目的に対するインサイトを構造化して抽出します。
インタビュー文字起こし + 調査目的リスト
解約検討の主要因
3種類のラベル分類: 「目的への回答」（調査目的に直接回答）、「仮説への発見」（事前仮説を支持/否定）、「探索的発見」（予期しなかった新しいインサイト）
定量データとの統合分析
アンケートの定量データとインタビューの定性インサイトを統合。数字の裏にある「なぜ」をユーザーの声で裏付けます。
回答分布・クロス集計・デモグラフィック分析を自動実行。新しい回答が届くたびに差分分析も実施。
複数インタビューを横断分析。共通パターンと例外を特定し、テーマ分類・感情分析・キーワード抽出を自動実行。
ファインディング導出
抽出されたインサイトをもとに、ビジネスインパクトと確信度を考慮したファインディングを自動生成します。
3年利用ユーザーがSlack連携不備によりAsana乗り換えを検討中
「スラック連携ができないので1日入力をする作業が発生してしまっている」— user, 4:30
重要度ランキング
すべてのファインディングを調査目的との整合性で3段階にランク付け。最も重要な発見にフォーカスできます。
調査目的に直結する核心的発見
意思決定に影響する重要な発見
補足情報として価値がある発見
分析品質を守る仕組み
ハルシネーション防止
AIはトランスクリプトに実際に記載されている内容のみを抽出。存在しないデータや発言の創作を明示的に禁止しています。
エビデンスの紐付け
すべてのファインディングに参加者の具体的な発言（引用+タイムスタンプ）を根拠として紐付け。主張の裏付けを保証します。
インクリメンタル分析
新しい回答が届くたびに差分分析を実施。既存の発見との重複を避けつつ、分布の変化や新たなパターンを検出します。
確信度の明示
各ファインディングにデータの強度に基づく確信度（高/中/低）を付与。意思決定者が判断の根拠の強さを評価できます。