活用ガイド

CoeSignalが向いているのは、単に意見を集めたいときではありません。顧客、従業員、現場、専門家の原発言を集め、期限のある判断に使える証拠へ変えたいときに利用します。

活用方法は、自分の担当から探す、取り組みたいテーマから探す、公開事例から探すの三つに分けて確認できます。

担当者から探す

AIだから実用的になる用途を検討する場合は、キラーユースケース探索をご覧ください。暗黙知の仕様化、出来事直後の聞き取り、同じ人への継続調査から、有望な用途と価値が蓄積する場所を考えます。

担当者別ガイドでは、自分の立場で最初に整理する判断と、そこから参照するテーマ別ガイドをまとめています。

担当者別ガイド	このガイドで整理すること	関連するテーマ
新規事業担当者向け	課題仮説、対象市場、価値提案、PoC、事業の継続・修正・撤退	顧客・利用者調査、コンセプト検証
DX推進担当者向け	業務実態、例外、人とAIの責任分界、PoC、本格展開	業務改善・BPR、AI・システム導入前診断、従業員の声、暗黙知の共有
人事・人的資本担当者向け	エンゲージメント、DE&I、オンボーディング、育成、定着施策の変更・継続・再測定	従業員の声、対象者とスクリーニング、匿名・部署別・記名

顧客企業の支援に活用する方へ

DX・業務改革、新規事業、調査、広告、人材育成などの顧客案件にCoeSignalを組み込む場合は、パートナー・協業をご覧ください。案件での利用、共同提案・共同実施、回答者募集での協力について、役割分担と最初の一案件の進め方を確認できます。

テーマから探す

テーマ別ガイドでは、具体的なプロジェクトについて、誰に何を聞き、調査後に何を決めるかを確認できます。

取り組みたいテーマ	AIインタビューで確かめること	詳細ガイド
業務のどこから改善するか	手戻り、例外処理、判断待ち、部門間の認識差	業務改善・BPR
AI・システムのどこを改善するか	実際の利用場面、つまずき、信頼条件、必要な機能	AI・システム導入前診断
組織や制度の何を変えるか	数値評価の背景にある出来事と改善条件	従業員の声
熟練者の知識をどう残すか	判断基準、失敗回避、標準手順を変える条件	暗黙知の共有
顧客体験の何を変えるか	利用・離脱・解約が起きた瞬間と、その背景	顧客・利用者調査
商品・サービスを続けるか	期待、違和感、利用条件、選ばない理由	コンセプト検証

業務の候補出しから始める場合は、業務タスクDBを診断に活かすで、過去3,000件以上のタスクDBを仮説づくりに使い、現場で確かめる進め方を確認できます。

公開事例から探す

国内外の事例を、業界や目的から探せます。AIプロダクト評価、商品開発、従業員理解、業務改革、暗黙知の継承、記事制作など、近い課題のカードから具体的な使い方を確認してください。

業界・目的から活用事例を探す →

従来の方法と比較する

AIインタビューを導入する前に、従来のインタビュー業務の進め方、現在行われている領域、工数のため十分に聞けていない領域も確認できます。

確認したいこと	読むページ
人が顧客・市場・利用者へ聞く従来の進め方、現在の実施領域、工数上の空白	従来のデプスインタビュー
人が従業員・現場へ聞く従来の進め方、現在の実施領域、工数上の空白	従来の社内ヒアリング

公開事例で確認できた活用領域

活用領域	主な業界	公開事例	判断・成果の使い道
AIプロダクト・顧客理解	IT・SaaS	Microsoft Copilot、HubSpot、Glassdoor	機能優先順位、継続率改善、AIロードマップ
商品・ブランド・店舗体験	食品、広告、小売・外食	Nestlé、Indeed、Sweetgreen	コンセプト選定、広告案の採否、商品・店舗施策
大規模・グローバル市場調査	市場調査、IT、広告	業界非公開の先行導入企業、Microsoft、McKinney	対象者選定、評価理由、潜在ニーズ、地域差
従業員・採用・多拠点運営	小売、販促、人事、広告、建設、金融IT	トリドールHD、インパクトHD、SHIFT、PeopleX、Hakuhodo DY ONE、Burns & McDonnell、共立コンピューターサービス	定着、フォロー、採用運用、制度・店舗改善
業務改革・コンサルティング・意見集約	プロフェッショナルサービス、IT	Foaster導入企業、YCP、富士通、サイボウズ	AI投資領域、現状診断、提案設計、合意点・対立点
製造・暗黙知	自動車、産業機械	ダイハツ工業、ANDRITZ	仮説外の業務課題、技能継承、現場支援
メディア・コンテンツ制作	編集、採用広報、オウンドメディア	ポジドリ	取材、記事構成、事実確認、発信量の拡大
医療・教育・専門家調査	医療、教育	Doximity、Emeritus	参加しにくい対象者の理解、講座・製品改善

公開事例の詳細な課題、使い方、公表結果、出典はAIインタビューの活用事例で確認できます。

顧客・市場・商品を理解する

AIプロダクトやサービスの改善

会話型AIや新機能は、利用者の目的や質問によって体験が変わります。操作ログだけでは分からない期待、戸惑い、信頼できない理由を追加質問し、機能の優先順位や案内方法を決めます。

定量調査と理由の深掘り

大人数のアンケートで全体像を把握した後、条件に合う回答者へAIインタビューを行います。公開事例では、2,000人のアンケートから50人を選び、最大30分の深掘りを組み合わせた先行活用が紹介されています。

商品・コンセプト・ブランド

評価点だけでなく、誰が、どの場面で、何の代わりに選ぶかを確認します。支持された案をそのまま採用するのではなく、反対理由や利用条件まで集め、継続、修正、棄却、追加検証を判断します。

社内・現場・組織を理解する

業務改善・BPR

手作業、二重入力、例外処理、承認待ちなど、業務フロー図だけでは見えない実態を担当者の言葉から捉えます。拠点や部門をまたいで聞くことで、共通課題と一部だけに起きる例外を分けます。

業務改善・BPRでの使い方 →

AI・システム導入前の診断

作業時間だけで導入候補を決めず、判断の複雑さ、入力データ、責任、現場の受容条件を確認します。投資対象と、先に業務を整理すべき領域を分けます。

AI・システム導入前診断での使い方 →

従業員の声・定着・多拠点運営

エンゲージメントスコアだけで終わらず、働き方や制度への評価が生まれた具体的な出来事を聞きます。全員へ同じ深さで聞きながら、対応が必要な共通課題を組織単位で整理します。

従業員の声を集める方法 →

暗黙知・判断基準の継承

ベテランが標準手順を変えた場面、異常を見抜いた手がかり、失敗を避けた判断を聞き出し、教育、検索、現場支援に使える形へ整理します。

暗黙知を引き出す方法 →

個人の監視や自動評価には使いません。 CoeSignalは、制度・業務・組織の改善に必要な共通パターンを捉える用途を前提とします。採用や退職予測など個人へ影響する判断では、人による確認、法務・労務との合意、目的と閲覧範囲の明示が必要です。

専門知識・コンテンツ・分散した対象者から聞く

コンサルティングと専門家調査

顧客企業の社員や外部専門家への聞き取りを並行し、プロジェクト開始時の現状理解を早めます。人は質問の日程調整や記録ではなく、解釈、提案、実行支援へ時間を使います。

記事・社内報・採用広報

取材対象者は都合のよい時間に回答し、AIが具体的なエピソードや背景を追加質問します。回答をQA表と要約へ構造化し、編集者が構成、事実確認、表現調整を担当します。

医療従事者・学習者・海外対象者

勤務時間、地域、言語が異なる対象者へ非同期で聞きます。全員を同時刻に集めずに、専門職の製品体験、学習者の期待、地域ごとの顧客理解を集められます。

活用テーマを案件にする六つの条件

次の条件が多いほど、単発の情報収集ではなく、意思決定に直結するテーマになります。

決める会議や発売日など、判断期限がある
判断を誤った場合の手戻り、失注、離職、開発費などが大きい
対象者が多拠点、多職種、多言語で分散している
数値やログだけでは「なぜ」が分からない
結果を受け取り、施策を実行できる責任者がいる
実施後に再測定し、改善を確認できる

最初は、30〜60日以内に判断があり、結果を受け取って動ける責任者がいるテーマから始めます。

最初のテーマを選ぶ →

事例と成果の読み方

公開事例として数えているのは、導入、実運用、または先行活用が公開情報で確認できるものです。想定用途、販売提携、展示、今後実施予定のPoCは含めていません。

掲載した数字は各社の公表値であり、同じ成果を保証するものではありません。市場全体の割合や因果関係を判断するときは、業務ログ、利用データ、定量調査、専門家確認と組み合わせます。