CoeSignalとは

会議の日までに、顧客・従業員・現場の声を「決められる証拠」に。

CoeSignalは、AIによる一人ひとりへのヒアリングと、人による品質確認を組み合わせ、結論から原発言まで遡れる報告をつくるサービスです。質問の準備から実施・分析・共有までをつなぎ、判断に必要な声を集める負担を減らします。

AIが一人ずつ聞き、理由まで深める

目的・対象者・質問を決めると、AIが回答に合わせて具体的な場面や理由を追加で聞きます。回答者は都合のよい時間に参加できるため、一人ずつ面談時間を合わせる負担を減らせます。

調査を準備 → 回答に合わせて深掘り → 結果を受け取る。図は従業員の研修活用を聞く架空例です。顧客・利用者への調査でも、目的と対象に合わせて質問を設計します。 画像を拡大する

「使えていません」という短い回答から、「どんな場面で使いにくかったか」「何が妨げになったか」へ進む。選択肢や短いコメントだけでは分からない、理由・影響・例外・成立条件を確かめます。

要点も、その根拠となる発言も分かる

受け取るのは、次の判断を進めるための材料です。全体の傾向を読み、気になる結論から引用と原回答へ戻り、支持する声だけでなく反対意見や未確認の点も確かめられます。

要点をつかむ → 根拠の発言を読む → 回答全文を確かめる。画像は音声広告のヒアリングを題材にした架空データのサンプルです。 画像を拡大する

結論、根拠のまとまり、引用、元の質問・回答を分けて確認できます。同意された範囲では音声も確認できるため、発言の前後関係を確かめながら、結論の妥当性を検討できます。

判断の場面	使う材料
新規事業で、次に何を検証するかを決める	顧客の具体的な経験、反証、成立条件、追加検証事項
業務改善で、どの課題から着手するかを決める	現場の負担、発生場面、業務への影響、改善条件
会議・稟議で、提案の根拠を説明する	結論、該当件数、引用、原回答、判断上の留保

意思決定メモ、全体報告書、質問票・コードブック、書き起こしのDOCX、回答CSV、印刷・PDF向けの形式で出力できます。証拠付きレポートはURLでも共有できます。

成果物の詳しい内容を見る → ／ 根拠へ戻る仕組みを見る →

ヒアリングにかかる担当者の工数を減らす

100名・1人30分の調査で、担当者の実働を約113時間から約10時間へ減らす試算です。 実施、書き起こし、分析をAIが担い、担当者は目的や質問の確認、対象者の準備、結果の検討へ時間を使えます。

当社試算。導入企業の実績値ではありません。100名・1人30分を想定し、回答者本人の回答時間を除いた調査担当者側の実働を比較しています。設計・実施支援を含む想定で、実際の工数は対象範囲と体制により変動します。 画像を拡大する

試算の内訳を見る

工程	従来方式	CoeSignal利用時
調査設計・設問づくり	6時間	2.5時間
日程調整・対象者の手配	12時間	2.5時間
ヒアリング実施	50時間	2時間
書き起こし	20時間	0時間
分析・整理	17時間	1時間
報告書・報告会	8時間	2時間
合計	113時間	10時間

調査担当者側の試算であり、支援を行うTechWorker側の作業時間や回答者本人の時間を含む、総工数の比較ではありません。対象者の確保、回答状況、品質確認の量、支援範囲によって変わります。

AIの検査に、人の品質確認を組み合わせる

回答単位14項目とセッション単位5項目、計19項目で、確認が必要な箇所を見つけます。短すぎる回答、不自然な重複、所要時間の偏りなどを確認し、人が原回答と実施状況を見て採否を判断します。

自動検査 → 人の確認 → 採否・除外理由の記録。AIの判定だけで回答を自動除外せず、反対意見と解釈上の限界を残します。画面部分は説明用サンプルです。 画像を拡大する

機微情報は確認が完了するまでレポートを生成しません。少人数の調査で見えた傾向を、市場全体や全従業員を代表する割合として扱うこともしません。

品質確認の考え方を見る →

同意と閲覧範囲を、調査前に決める

匿名・部門別・個人識別のどの方式にするか、何を収集し、誰が何に使うかを事前に整理します。回答者への説明と同意、公開前の確認、共有期限を調査設計に組み込みます。

収集する情報と、共有してよい範囲を揃えます。AIモデル改善への利用設定は初期状態でオフです。保管・削除・音声共有の条件は、同意内容と個別契約で確認します。 画像を拡大する

共有URLには期限を設定し、失効できます。ただし、閲覧者が保存したファイルは、URLの失効によって自動回収されません。閲覧者、保存先、共有期間まで決めてから渡します。

情報の取り扱いを見る →

最初に、役割と実施条件を揃える

お客様が決めたいことと期限を定め、質問・同意・判定条件を整理して始めます。設計・実施支援を利用する場合は、TechWorkerとお客様の役割を合意し、結果を確認する会議まで見据えて進めます。

お客様は判断課題・対象・期限を定め、結果を確認して次の判断へ進みます。図は設計・実施支援を含む役割分担の例です。1週間での実施可否は、対象者の準備、回答期間、確認体制、支援範囲に応じて事前に確認します。 画像を拡大する

最初の相談では、何を決めるか・誰に聞くか・いつまでに必要かを整理します。質問の準備、回答依頼、品質確認、報告のどこを担当するかを揃え、実施人数と期間を決めます。

導入の流れを見る → ／ 最初のテーマを選ぶ →

詳しい機能と利用方法

設問の作成、社内の前提情報の登録、二段階の深掘り、品質確認、レポート共有について、実際の画面とともに確認できます。

質問の準備から報告まで、六つの機能を詳しく見る

1. 判断したいことから、ヒアリング票を作る

最初に入力するのは、「何を聞きたいか」ではなく、このヒアリングで何を決めたいかです。目的と回答数をもとに、AIが質問形式、会話の進め方、深掘りの範囲、所要時間を含むヒアリング票（アンケート）のたたき台を作ります。

作成後は、画面上で直接直すことも、「質問2を、直近の具体的な経験を聞く形に変えて」のように自然な言葉で修正することもできます。テンプレート、過去のヒアリングの複製、既存質問票の取り込みから始めることもできます。

現在のヒアリング票作成画面。質問文だけでなく、AIが確かめる目的と「具体的な実態まで」などの深さを質問ごとに設定できます。画面内の調査内容は説明用の架空データです。

調査設計の考え方を見る →

2. 御社の前提を、毎回説明し直さない

ワークスペースには、会社・部署・社内用語・深掘りしない話題を、ヒアリング設計の前提情報として登録できます。登録した内容は、以後の設問生成、AIによる追加質問、分析に共通して反映され、回答者の画面には表示されません。

今回の調査に固有の議事録、企画書、チャットなどは、テキストの貼り付けやPDF・Word・画像の読み込みから整理できます。AIが抽出した「なぜ今行うのか」「すでに分かっていること」「社内用語」「避けるべき話題」の候補を人が確認し、採用した内容だけを今回のヒアリングに使います。読み込み元のファイル自体は保存しません。

御社の情報を使って、AIが最終判断する機能ではありません。 登録・選択した前提を質問設計、深掘り、分析へ反映し、人が判断するための材料をつくります。過去資料をすべて自動で蓄積し、横断検索する機能とも異なります。

3. 回答に合わせて、理由と条件を深掘りする

回答者は、専用ページから都合のよい時間に参加し、画面に表示された質問へ声で答えます。AIは、設定した目的に対して情報が足りないときに、具体的な場面、理由、影響、例外、成立条件を追加で尋ねます。

質問ごとに深掘りの回数を設定でき、回答者が終了したい意思を示した場合はそれを優先します。全員へ同じ追加質問を機械的に繰り返すのではなく、その人の回答の中で、まだ確かめられていない点を聞きます。

AIによる最初の深掘り。記録済みの回答から言葉を引用し、最初の回答だけでは分からない負担や理由を同じテーマの中で確かめます。質問文と回答内容は説明用の架空データです。

条件や理想まで進む二回目の深掘り。一回目の追加回答も会話履歴に残し、影響を聞いて終わらず、改善後の理想状態や導入判断に必要な条件まで確かめます。質問文と回答内容は説明用の架空データです。

回答者が体験する流れを見る →

4. AIで検査し、人が確かめる

集まった回答は、回答単位14項目とセッション単位5項目で自動検査します。短すぎる回答、不自然な重複、所要時間の偏りなど、確認が必要な箇所を見つけるための検査です。

自動判定だけで有効・無効を確定しません。除外の判断は、担当者が原回答と実施状況を確認して行います。機微情報は、確認が完了するまでレポートを生成しません。

回答品質の確認画面例。自動検査の状況を一覧で確認し、必要な回答を開いて、担当者が原回答と除外理由を確認します。画像は架空データによるサンプルです。

品質確認の考え方を見る →

5. 結論から、元の発言まで戻れる

レポートでは、結論、根拠のまとまり、該当件数、回答パターン、引用、原回答を分けて表示します。必要なときは、元の質問、回答、AIによる追加質問、品質確認の理由、同意された音声まで戻れます。

普段は結論から短く読み、会議で意見が分かれたときだけ根拠へ進めます。AIの要約をそのまま信じるのではなく、「なぜこの結論なのか」「反対意見はなかったか」を確かめられる構造です。

結論から根拠へ進む画面例。代表的な引用だけでなく、該当人数と回答パターンの分布を並べて確認できます。画像は架空データによるサンプルです。

証拠へ遡る考え方を見る →

6. 会議と稟議へ、共有できる形で渡す

公開済みのレポートは、意思決定メモ、全体報告書、質問票・コードブック、書き起こしのDOCX、回答CSV、印刷・PDF向けの形式で出力できます。証拠付きレポートはURLでも共有でき、期限の設定と失効ができます。

保存済みのファイルは、共有URLを失効しても自動では回収されません。閲覧者、保存先、共有期間を決めてから渡します。

受け取れる成果物を見る →

CoeSignalがしないこと

• AIの要約だけで、最終的な事業判断や人事判断を確定する
• 少人数のヒアリング結果を、市場や全従業員を代表する割合として扱う
• AIの検査結果だけで、回答者や回答を自動的に排除する
• 登録していない社内情報や、過去資料すべてを自動で収集する
• 回答者の同意範囲を越えて、音声や原回答を共有する

CoeSignalは、判断を自動化するためではなく、判断の前提を速く集め、根拠と限界を残すために使います。

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