【AI × DX事例】マーケティング向けAI活用基盤を実現！購入者アンケートを施策につながるデータへ

蓄積された購入者の声、集計できても傾向が見えない─ 手作業の限界

――ご自身はどのような役割・業務を担当していますか？

販促事業部に所属し、Web広告を中心とした広告運用を担当しています。主な業務は、新規顧客獲得に向けたアフィリエイト広告の運用です。そのほか、紙広告の出稿や、新規顧客向けのマーケティング施策、新たな訴求案の企画・検討なども行っています。
販促事業部には約17名が在籍しており、そのうち私が所属するWeb広告チームは5名体制です。

――Reckoner導入前はどのような課題がありましたか？

広告のランディングページでは、購入時に簡単なアンケートを実施しています。購入を検討した理由や購入の決め手、誰が使用するのかといった内容に加え、性別や生年月日なども取得しているため、購入者に関するさまざまなデータが蓄積されていました。
一方で、それらのデータを十分に活かせていないことが課題でした。購入直後のお客様の声は、新しい訴求案を検討したり、どのようなお客様が購入しているのかを把握するうえで非常に貴重な情報です。しかし、手作業で集計・分析を行っていたため、多くの時間がかかり、十分に分析しきれていませんでした。

導入前は、ECカートシステムからCSVを出力し、データを集計して見やすい形に毎月まとめて共有していました。集計自体はできても、購入者の傾向まで分析することは難しく、とくに自由回答の内容は担当者によって解釈が変わってしまうこともありました。
また、この作業には毎月3〜4時間ほどかかっており、集計から分析までをもっと効率的に行える仕組みが必要だと感じていました。

社内での活用実績が後押しに─Reckoner導入の経緯

――Reckonerを知ったきっかけを教えてください。

知ったきっかけは、同じ販促事業部の別チームが既に「Reckoner」を導入していたことです。そのチームでは、お客様からホームページなどに寄せられるレビューに対して、自動で返信する仕組みを構築したいという目的で導入したと聞いています。
当時は広告チームでETLツールを活用したことがなかったのですが、「私たちの業務にも活用できるのではないか」という話になり、購入者アンケートの分析にも利用するようになりました。

――実際にReckonerを使ってみて、どのような印象でしたか？

広告チームで試用を始めてからは、担当者の方に伴走いただきながらワークフローを構築できたため、「これなら安心して進められる」と感じました。分からない点もその都度相談でき、一緒に内容を整理しながら形にしていけたので、専門的な知識がなくても無理なく活用を進めることができました。

また、進める中で私自身も処理フローの考え方や見方を少しずつ理解できるようになり、「こんなこともできるんだ」と活用の幅も広がりました。
当初は購入者アンケートの集計を効率化することが目的でしたが、AIを活用したお客様の声の分析や今後取り組みたい業務改善にも活用できるイメージが湧き、「次はこれもやってみたい」と新たな活用のアイデアも生まれていきました。

AI分析をマーケティング業務へ組み込む─構築した2つのワークフロー

――どのようなワークフローを構築されたのですか？

現在は、大きく2つのワークフローを活用しています。

1つ目は、購入者アンケートの分析です。
新規顧客向けの広告ランディングページでは、購入のきっかけや購入の決め手、商品を知ってすぐ購入したかといったアンケートに加え、性別や生年月日などの情報を取得しています。
これらのデータをECカートシステムからCSVで取得し、データの加工・整形からAIによる分析、分析結果の整理・出力までを一連のワークフローとして自動化しています。

もう1つは、カスタマーセンターに寄せられるお客様の声を活用するワークフローです。
電話やメールで寄せられたお問い合わせ内容や、カスタマーサクセス担当者が入力した対応メモをもとに、「Reckoner」でデータの加工・整理からAIによる内容の分析、分析結果の整理・出力までを自動化しています。

分析結果を「施策につながるデータ」へ─マーケティング活用が加速

――導入後、どのような効果がありましたか？

以前はCSVを手作業で集計し、分析結果をまとめていましたが、現在はAIによる分析結果の整理・出力までを自動化できるようになりました。
その結果、これまで手作業では把握が難しかった購入者の傾向を分析結果として可視化できるようになっています。現在は、広告チームでその分析結果を活用し、新しい訴求案の検討や年代別の傾向分析、アンケートで多く挙がったキーワードをもとにしたコンテンツ制作などに役立てています。

また、カスタマーセンターのお客様対応についても、問い合わせの傾向やお客様が抱えている疑問・課題を分析結果として可視化できるようになりました。現在、ワークフローの調整を進めている段階ですが、既存顧客チームへ共有したところ、「情報が見える化されることでCRMの設計を見直すヒントになりそう」「お客様に伝わりにくかった内容を把握し、資料作成につなげられそう」といった前向きな反応をいただいています。

さらに工数面でも効果を実感しています。以前は集計から分析まで3〜4時間ほどかかっていましたが、現在は分析結果の出力まで含めても約1時間で完了するようになりました。

――今後の活用についてどのようにお考えですか？

現在構築している購入者アンケートや、お客様の声を分析するワークフローについては、まだ試作段階のものもあるため、さらにブラッシュアップして活用の幅を広げていきたいと考えています。実際に運用しながら、「こういうこともできそうだ」というアイデアも増えてきているので、新しいワークフローも順次形にしていきたいですね。

また、とくに実現したいと考えているのが、薬事チェックの効率化です。
化粧品の広告では薬機法に関するレギュレーションの確認が欠かせませんが、現在は各担当者がレギュレーションを頭に入れたうえで目視で確認しているため、どうしても抜け漏れが発生する可能性があります。また、新しい担当者が入るたびに、一からレギュレーションを教育する必要があり、習得にも時間がかかります。
そこで、「Reckoner」を活用し、広告原稿を入力するとレギュレーション上注意が必要な表現を自動で抽出・チェックできるようなワークフローを構築できないかと考えています。そうした仕組みが実現できれば、チェックの精度向上だけでなく、教育コストの削減や業務の標準化にもつながります。

「Reckoner」を活用し始めてから、「こんなことも自動化できるのではないか」という発想が自然と広がるようになりました。今後もさまざまな業務を自動化しながら、AI活用とDX推進の両方をさらに進めていきたいと考えています。

――お忙しい中、貴重なお話をお聞かせいただきありがとうございました。

※本インタビューは2026年6月に実施