問い合わせの仕分け、長い文章の要約、たくさんの感想から傾向をつかむ。これまで人が読んで判断していた作業を、AIに任せられます。下のデモに文章を入れて、その場で分析される様子を見てください。
文章を扱う仕事は、量が増えるほど人手では追いつかなくなります。読むだけで時間が消え、肝心の判断が遅れていく。
内容を理解して担当に回すだけで時間切れ。急ぎの案件を見落とすのが怖い。
読む人によって要点がバラバラ。要約する側の負担も大きい。
せっかくの声が放置。全体の傾向も、目立つ意見も、つかめないまま。
AIは文章の意味を読み取って、分類・要約・抽出まで一気にこなします。人は最終判断だけに集中できます。
問い合わせ・感想・要望などの文章を入れて「AIで分析する」を押してください。分類・要約・キーワード抽出・感情判定・優先度を、その場でまとめて出します。サンプルから選んでもOKです。
※ これはブラウザ上で動く再現デモです（簡易ロジックで動作）。実際の構築では Claude・Gemini などの生成AIを使い、より高精度な分類・要約・抽出を、メールやフォーム・データベースと自動で連携させます。
AIは賢いですが、そのままでは出力が安定しません。datarou は AI の判断をプログラムで検証・整形し、業務で使える確実さに変えてから組み込みます。
メール・フォーム・蓄積データなどから、処理したい文章を取り込む。
分類・要約・抽出など、意味の読み取りが必要な部分をAIが担当。
AIの出力をプログラムでチェック・整形。おかしな結果を弾く。
結果を台帳記録・通知・返信など、既存の業務フローに自動連携。
内容を判定して担当へ振り分け、返信下書きまで自動生成。
長い文章から要点・決定事項・ToDoを一定の形式で抽出。
大量の自由記述を集計し、満足度や頻出トピックを見える化。
マニュアルや過去資料をAIが理解し、自然な質問で答えを返す。
「これはAIでできる?」というレベルの相談で大丈夫です。
今の作業内容をうかがって、AI活用の余地と現実的な方法をお伝えします。