業界トレンド

VOC(顧客の声)をマーケティングで活かすには?分析ツールを利用する方法を解説

この記事では、顧客の声と呼ばれるVOCをマーケティングに活かすための方法を解説します。コールセンターに集められたデータは膨大ですが、実際にマーケティングに活用する方法がわからず困っている企業の人も多いのではないでしょうか。 以下でVOCとは何か、…

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは?推進のメリットやポイント、事例まで詳しく解説

デジタルトランスフォーメーション(DX)とは、企業・社会のデジタル化により、人々の生活がより良くなるという概念です。 日本では2018年12月に、経済産業省がガイドラインを発表しました。この記事では、DXが注目される背景、推進するメリット、具体的な事…

VOC分析クエスト ~お客様の声を事業に活かす冒険~

こんにちは。製品企画部の鷺坂です。 前職ではコールセンターの分析業務を行っていました。その経験を元に、現在は分析AI「YOSHINA」のプロダクトオーナーを担当しています。 「今日から分析業務お願いね」という、突然の辞令に 『どうしよう、分析ってなん…

AI現場レポート:音声認識の精度検証と意外な”落とし穴”

初めまして。製品企画部の 平石です。 今回は音声認識にまつわる話をさせて頂きます。 お客様がよく気にされるのは、「認識精度って何パーセントですか?」という点ですが、音声認識の精度評価には数字が小さいほうが認識精度は良いという指標がよく使われて…

AI白書2020から読み解く 今後のAI製品に求められることとは?後編

こんにちは。外出自粛生活が続くので、自宅で楽しめる家庭菜園を始めた営業の水田です。 今回はAI白書2020から読み解く今後のAI製品に求められることとは? 後編になります。前編では「AI白書2020」で実施した利用動向調査から、・安価(500万円以下)で導入し…

AI白書2020から読み解く 今後のAI製品に求められることとは?前編

こんにちは。レトリバ 営業担当の水田です。 新型コロナウイルス感染症の流行により、リモートワークやWeb会議、オンライン飲み会が急速に広がっています。そこで私達の暮らしやビジネスをより良く変えるためのデジタルトランスフォーメーション(DX)がより一…

5Gは生活をどう変えるのか? ~セミナー参加レポート ~

こんにちは。カスタマーサクセス部の鈴木です。 ついに5Gがやってきました! 先日、KDDI株式会社様のセミナー「5G・IoTによるデジタルトランスフォーメーションの加速」に参加してきました。その内容を少しご紹介したいと思います。 高解像度画像のAI分析は…

ざっくり理解するためのAI基礎講座

レトリバのCOOの億田(@okudamasakichi)です。 今回の内容はざっくりとAI(人工知能)についてまとめました。 この記事はこんなことでお困りの方向けコンテンツです。 データで困っている(データが沢山あって困っている、種類が多くて何をしていいかわかって…

『AI崩壊』は本当に起こるのか

こんにちは。製品企画部 プロジェクトマネージャーの山川です。 先週金曜(2020年1月31日)に公開された映画『AI崩壊』を観てきました。 wwws.warnerbros.co.jp 「AIが暴走して人間を襲う話だったら、AI業界にとって逆風だな・・・」といった職業病を抱えな…

2020年のAIを取り巻く市況を考えてみる

明けましておめでとうございます。製品企画部 プロジェクトマネージャーの山川です。 2019年10月31日にガートナージャパン社が「日本におけるテクノロジのハイプ・サイクル:2019年」を発表しました。 www.gartner.com ご覧のとおり、人工知能(AI)は「幻滅…

副作用のリスクが少ない核酸医薬を作る役に立ちたい

こんにちは、レトリバ代表取締役の河原@kawaitiです。 注意:今日のブログは、イメージが伝わるようにかなり大雑把な説明になっています。用語の使い方など、厳密さよりもわかりやすさを優先しておりますのでご容赦を。mm みなさん、核酸医薬ってご存知です…

教師データ作成ソリューション(LabelBox社)について調べてみた

はじめに LabelBox なぜLabelBoxに興味を持ったか LabelBoxについて ビジネスモデル 事例 所感 まとめ はじめに COOの億田@okudamasakichiです。 GWはあっという間でしたね。 GWは胸・肩・背中・足腰と毎日部位を分けて筋トレできて幸せでした。 普段はでき…

音声認識が普及してくると、認識した結果をどう活用するかが重要になってくる

こんにちは。レトリバの代表取締役の河原@kawaitiです。 音声認識は昔からある技術ですが、認識精度に問題があり、なかなか普及してきませんでした。 近年、コンピュータの高速化とディープラーニングの活用により、音声認識の精度は実用的なレベルまで向上…