調査データをAIに渡しても、期待する分析にならない
データの持ち方や分析の前提、判断基準が整理されておらず、AIの出力品質が安定しない。
HTML形式を1つの主要なリサーチ成果物に位置づけ、調査データの整備、分析フローの構築、AIプロンプトの作成、品質担保やデータ蓄積の方法の考案などを一気通貫で支援する分析コンサルティングサービスです。

壁打ちや調べ事では生成AIを使えていても、調査データの分析を実務の標準フローに組み込むには、データ・プロンプト・品質・運用の設計が必要です。
データの持ち方や分析の前提、判断基準が整理されておらず、AIの出力品質が安定しない。
個人の試行錯誤に依存し、チームにベストプラクティスが広がらず、再現性が生まれない。
効率化だけで終わらず、議論の高速化や新たなインサイトの抽出まで、効果を実感できる形に落とし込みたい。
リサーチAIスターターとは、HTML形式を1つの主要なリサーチ成果物に位置づけ、調査データの整備、分析フローの構築、AIプロンプトの作成、品質担保やデータ蓄積の方法の考案などを一気通貫で支援する分析コンサルティングサービスです。

※売上データやアクセスログ、クチコミなど調査データ以外のマーケティングデータも対応可能です。


AIツールをライセンス提供するのではなく、貴社に今あるAIツールを使いこなすための伴走支援です。
ただAIチャットで対話するのではなく、調査分析業務に変化を創るHTML形式を重視してワークフローを構築します。
分析業務を単発で外注いただくのではなく、貴社が自走できるようにするためのマニュアルを納品します。
HTML形式のアウトプットは、分析したいデータを生成AIに添付して指示すると作らせることができるファイルで、Chromeなどのブラウザで開けます。
図解やグラフを掲載でき、情報をひと目で捉えやすくなります。
分析結果をブラウザ上で確認しながら、数値やロジックを検証できます。
ファイルとして保存できるため、必要に応じて内容を修正・更新できます。
出力を確認・検証する工程を組み込みやすく、AIの誤りを検知しやすくなります。
ファイルとして社内共有しやすく、同じ分析結果を関係者で確認できます。
目次ジャンプ、PPTX出力、ポップアップ、データ読込などの機能を追加できます。
考察・深掘りに向くレポートと、定型処理・反復作業に向くアプリ。目的に応じてHTML形式の活用方法を設計します。

生成AIの自由度の高い推論力を活用して都度分析し、結果をビジュアル豊かで示唆に富んだレポートとして出力。多面的な考察や探索的な分析に向きます。

決まったデータ処理を行えるアプリをAIで構築し、都度の作業を効率化。クロス集計やレポート変換など、ルール化できる処理を安定して実行したい場面に向きます。
HTML形式のアウトプットを活用すると、レポート作成の高速化、議論の活発化、新たなインサイトの抽出など、従来の調査分析にさまざまな変化が見込めます。
なお、Excel・PowerPoint・BIなど他のアウトプットが適している場合もあるため、目的に応じて適材適所で使い分けます。
時間をかけて作成していた調査のファクトレポートを、ビジュアル豊かに素早く作成。議論を早くスタートできます。
散在する多くのデータや情報を素早く一次分析し、議論のたたき台を作成。大まかにあたりを付けて有益な議論へ。
蓄積されている広範なデータを臨機応変に探索的分析し、過去には見つけにくかった示唆や新しい問いを引き出します。
HTMLレポートとHTMLアプリを使い分けることで、速報作成から過去データの探索、定型処理のアプリ化まで幅広く対応できます。
実査後に納品されるExcelローデータをAIに分析させ、人間が読みやすい形に再編した速報レポートを出力し、議論の着手を高速化。

調査データだけでなく、最新の売上や口コミなどもまとめて分析するフローを構築。大まかにあたりを付け、有益な議論をすぐに始められる状態へ。

過去のU&A調査やCS調査、インタビューの発言録などを最新の課題感に合わせて分析し、新たなインサイト抽出につなげます。

自社のコンセプト調査の指標や分析観点を学習させた特化型速報レポート作成アプリをAIで構築し、調査後の議論を高速化。

発注先の調査会社ごとに異なるデータ形式を、自社デザインの汎用速報レポートに変換するアプリを構築し、運用フローを共通化。

過去調査をAIアプリでデータベース化して検索・活用。過去知見による調査品質向上、検証の高速化、不要な類似調査の削減を実現します。

AI分析は、HTMLレポートやアプリなどの成果物を作るだけでは業務に定着しません。分析ルール、品質確認、運用手順まで整理し、担当者が変わっても再現できる状態にすることが重要です。
立ち上げ期に、第三者の視点・専門知・豊富な試行錯誤を取り入れながら、最終的な自走につながる「再現可能な内製の型」を構築していくことが重要です。
社内では「当たり前」で説明されない用語、判断基準、例外ルールを第三者目線で問い直し、AIが扱えるデータ定義・コンテキスト・分析ルールへ翻訳します。
→ 暗黙知の“抜け”を補完し、AIの精度を向上市場調査、多様なデータ分析、AIの専門性に加え、社内研究・他案件で蓄積した知見を活用。既知の失敗パターンを避け、ベストプラクティスから設計します。
→ 失敗コストを圧縮・成功確率を高めるデータ整備・プロンプト・品質管理・レビュー工程までを標準化。最終的にマニュアルへ落とし込み、属人的なAI活用を組織で再現できる仕組みに変えます。
→ ノウハウを社内資産化カスタマイズした支援をご希望の方向けのプランと、AI分析をお試しされたい方向けのライトなプランをご用意しています。
貴社の分析業務と要件をヒアリングし、最適なHTMLアウトプットの設計をはじめ、調査データの整備、分析フローの構築、AIプロンプトの作成、品質担保の方法、データ蓄積の方法などを、お客様の要件に合わせて設計・構築します。最終的に、AIプロンプトを含む運用マニュアルを納品します。
1つの調査テーマについて、弊社フォーマットのローデータを題材にAI分析をお試しいただくプランです。ヒアリング後、ベストプラクティスを踏まえて分析ワークフローを構築し、納品します。データを限定し、改善サイクルを省くことで、お試しいただきやすい内容としています。
※料金・期間はサービス資料に記載している目安です。実際の内容は、対象データや要件に応じて個別にご提案します。
AIを活用したデータ分析の進め方や、HTMLアウトプットの活用イメージなど、検討段階からお気軽にご相談ください。