サポート品質の見える化：AIによる応対評価と改善サイクル

このパスのコース

順番に受講することで、体系的にスキルを習得できます。

1

AIに聞くExcel：関数・ピボット・グラフの操作をAIに教わる

VLOOKUPやピボットテーブルの作り方をAIに質問して学ぶ。「やりたいこと」を伝えるだけで最適な関数や操作手順を教えてもらう方法を習得します。

2

基本統計分析：平均・中央値・標準偏差をAIで理解する

統計の基礎概念をAIと対話しながら学ぶ。自分の業務データに適用し、数字の「意味」を読み解く力を身につけます。

3

感情分析・テキストマイニング：文章データからインサイトを抽出

レビュー、問い合わせ、SNS投稿などのテキストデータをAIで感情分析。ポジティブ/ネガティブの傾向やキーワード頻出パターンを可視化します。

4

クレーム・苦情対応のAI支援：感情分析と最適な返答設計

怒りの程度を感情分析で判定し、最適なトーンと内容の返答案をAIが提示。オペレーターのストレスを軽減しながら解決に導くテクニックを学びます。

5

KPI設計とモニタリング基盤：AIで構築する全社パフォーマンス管理

何を測るか、どう測るか。KPIツリーの設計、データ自動集約、異常値アラートで全社パフォーマンスを可視化するモニタリング基盤を構築します。

6

校正・推敲のAI活用：文章の品質を最終チェックする

誤字脱字、論理の飛躍、トーンの不一致をAIが検出。人間が書いた文章の品質を最終段階で磨き上げるAI校正の活用法を学びます。

7

レポート・ダッシュボード解説文のAI自動生成

データ分析結果やKPIダッシュボードの「解説コメント」をAIが自動生成。数字の裏にある示唆を言語化するレポーティング術を習得します。

8

データの可視化：AIでグラフ・チャートの最適な見せ方を選ぶ

棒グラフ・折れ線・円グラフ・散布図のどれを使うべきか。データの性質と伝えたいメッセージに応じた最適な可視化手法をAIに提案させる方法を学びます。

9

異常値・外れ値の検出：AIで見つけるデータの異常パターン

不正取引、設備異常、品質問題などの予兆をデータから検出するAI活用法。正常パターンからの逸脱を自動でアラートする仕組みを学びます。

10

ダッシュボード設計の基本：KPIの選定から見せ方まで

何を測り、誰に、どう見せるか。ダッシュボード設計の基本原則と、AIを使って効果的なモニタリング画面を構築する方法を学びます。

11

ECサイトのAI最適化：商品説明・レコメンド・レビュー分析

EC運営の主要タスク—商品説明文生成、レコメンドエンジン活用、レビューの感情分析—をAIで効率化する方法を学びます。

12

エンゲージメントサーベイのAI分析：感情分析と離職予兆検知

サーベイのフリーコメントをAIで感情分析し、離職予兆を検知。経営層に「次に打つべき手」を提言するためのデータ活用法を学びます。