OpenAI のサポートにより、インサイト獲得を高速化

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この記事は、OpenAI が自社のテクノロジーに基づいて独自のソリューションを構築する方法について説明するシリーズの一部です。

雑多な情報に埋没

毎年、何百万件ものサポートチケットが発行されています。そのすべてに、フラストレーション、アイデア、リクエストなど、貴重な何かが記載されています。

最近まで、これらが示す内容を把握することは困難でした。ダッシュボードはトレンドに関するヒントは与えてくれるものの、その理由までは示されません。精査するには、データサイエンティストによる数週間の作業が必要でした。製品責任者が、新しい機能が特定のタイプのユーザーにどのように受け入れられたかを知りたいと思っても、その答えを得るには、データサイエンティストによる詳細な分析が必要だったのです。

「知りたい気持ち」に制限がかかっていました。

「このプロセスには高度な技術的専門知識が必要とされるため、私たちの『知りたい気持ち』が断ち切られていました」と、ビジネスデータ責任者の Molly Jackman は言います。

新たな質問方法

リサーチアシスタントを構築して、知りたい気持ちを自由に広げられるようにしました。パターンのダッシュボードと、さらに深く掘り下げるための会話型インターフェースの2つの探索モードを組み合わせたものです。トレンド関連のチャートから始めて、平易な言葉でフォローアップの質問をすることができます。

これは、すでに使用されている機能を組み合わせて構築されました。一方には、何百万ものチケットを製品分野とテーマに構造化した分類機能とチャートがあり、もう一方には、未加工のチケットを要約し、平易な言語でカスタムレポートを生成できる GPT‑5 があります。これを組み合わせることで、誰でも簡単に使用でき、しかもスピードと詳細度を両立させたアシスタントが生まれました。

「ヘルスケア業界の顧客は新しい統合について何と言っていますか？」

「今四半期、サポートチケットが増加している原因は何ですか？」

「目標を達成した主な機能はどれですか？」

数分で、問題の規模やその広がり、障害となる点をまとめたレポートが返されます。責任者が帯域幅を借用したり、静的ダッシュボードを表示したりする必要はなくなりました。誰もが自分の疑問が導く先へ進んでいけます。製品チームにとって、これは実際のフィードバックに基づく反復処理の高速化を意味します。つまり、何が機能しており、何が機能していないのかを把握して、製品リリースと長期にわたるロードマップの両方に役立つ明確なインサイトを引き出すことができるのです。

「これが素晴らしいのは、質問を事前に定義する必要がなく、興味の赴くままにただ進めばよいということです」

ビジネスデータ責任者、Molly Jackman

信頼性を向上させる

正確さがなければ、スピードに価値はありません。

初期段階では、運用チームが手動で分類を実行し、データサイエンティストがアシスタントと比較するためのカスタムモデルを作成しました。結果は一致するものでした。

時間の経過とともに、自信が深まりました。責任者はこれらの結果を現場ですでに耳にしていたこととの照合を開始し、一致すると知って信頼を置くようになりました。

質問、確認、信頼のサイクルにより、アシスタントはチームで日常的に使用されるものになりました。かつては SQL クエリと分類機能で1週間かかっていた作業が、今では数回のクリックで完了するようになりました。

チケットからターニングポイントへ

この成果はあらゆるところで見ることができます。

GPT‑5 のリリース後、製品チームは数週間ではなく数日でフィードバックテーマを手にしました。
企業におけるコネクターの採用が鈍化したときには、アシスタントはすぐにその根本原因である導入支援フローのバグを明らかにしました。エンジニアは修正の優先順位を決めることができました。
画像生成については、実物大模型の作成に使用するマーケティングチームの創造性とレンダリング遅延による障害の両方が浮かび上がり、この2つのポイントがロードマップに直接反映されました。

質問にかかる時間が数分に短縮されると、投げかけられる質問が増加します。このため表面化する問題も増え、チームの対応もスピードアップします。

「知りたい気持ち」の複合的展開

このツールはデータサイエンティストに取って代わるものではありません。データサイエンティストに別の業務に時間を振り向ける余裕を与えます。分析を一回のみ実行するのではなく、新しい分類機能を構築し、自動化とツール作成に費やす時間を増やすことができます。運用チームは、数日かかっていたリリースレポートを今では数分で生成できるため、顧客対応に費やす時間を増やすことができます。製品チームは、顧客からリアルタイムで学び、ロードマップに反映させるフィードバックループのスピードが上がりました。

今後の運用モデル

この変革により、私たちのフィードバックの把握方法が変わりました。限りのある低頻度の分析サイクルをチームごとに配分するのではなく、各チームが自由に質問を深堀りできるようになりました。「知りたい気持ち」が複合的に展開します。製品責任者は障害となるポイントを見つけ、営業責任者はエンタープライズチケットで同じテーマを確認し、両者が協力してより迅速なアクションへの道筋を形作ることができます。

この効果こそ皆様に最もお届けしたいと願っているものです。問題の解決時間が短縮され、ニーズに応じて機能を進化させることができます。かつてはバックログに埋もれていたフィードバックが、今では構築方法を決定していく上での中心になっています。