【事例】SNS分析を製品改善につなげる「正しい」AI活用法｜10（テン）の「Nullo AI Studio」とは

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SNS分析は本来「生活者の本音」をアジャイルに収集し、サービス改善へ活かすことですが、炎上監視や効果測定に留まってしまう企業も少なくありません。本記事では、こうした課題を解消するAIシステム「Nullo AI Studio」の活用事例を解説。海外展開も積極的に行う大手耐久消費財メーカーが、単なるSNSツールではなく、LLMの文脈理解と厳密なルールベースを組み合わせることで、正確なインサイトの抽出に成功した事例をご紹介します。

担当者が陥りがちなSNS分析の「3つの課題」

本来、SNS分析の価値は、生活者が日常の中でつい漏らした「本音」を見つけられることであり、アンケート調査では出てこないような、リアルな不満や期待を掘り起こすことにメリットがあります。しかしながら多くの企業に共通する悩みとして、以下のような課題があげられます。

①リスク監視や効果測定への偏り

SNSのデータを集める仕組み自体は用意されているものの、ブランドが炎上していないかを日々チェックしたり、実施したマーケティング施策の数字を追いかけることのみに使われている現状があります。

②製品改善に使えるインサイトへの変換コスト

データの収集自体はできていても、それを製品改善に活かせる示唆に変えるまでの工程が重くなりがちです。ノイズ投稿の除去、文脈を踏まえた話題の分類、改善テーマにつながるトピックの抽出——これらを人手でこなすには、時間もリソースも大きな負担になります。データは溜まっているのに次の一手が見えない、という状態に陥りやすいのはそのためです。

③ツールの出力が現場の実務に結びつかない

生成AIを活用したSNS分析ツールが増える一方、その多くは技術起点で設計されており、インサイト探索の現場が求める着眼点や論点の置き方まで十分に反映されていないこともあります。マーケターや商品開発担当者が本当に必要としているのは、「どの切り口でデータを整理すれば社内の議論を前に進められるか」という実務的な視点です。その視点がツールのアウトプットと噛み合わなければ、SNSデータを十分に活用することはできません。

本事例のクライアントが直面していた3つの壁

ツールそのものの課題だけでなく、ソーシャルリスニングやSNS分析の難しさも、インサイト探索を難しくさせる要因になっています。実際に本事例のクライアントも、以下のような課題に悩んでいました。

キーワードだけでは判別できない「ノイズ投稿」の存在

分析したい製品名やブランド名で検索をかけても、実際にはプレゼントキャンペーンの自動拡散ツイートや、たまたま同名の別アイテムに関する投稿が大量に混入してしまいます。かといって特定のキーワードを機械的に除外すると、本来拾い上げるべきユーザーの不満や評価の声まで失うリスクがあります。ノイズかどうかの判断には、キーワードではなく文脈の理解が必要です。

多言語・多市場における従来手法の限界

グローバル企業にとって、各国のSNSを横断して分析することは欠かせません。しかし、ネットスラングや現地の文化が含まれた投稿は、従来型の機械学習やテキストマイニングでは正確に読み解くことが困難です。国ごとに競合の状況や商品の受け止められ方も異なるため、各国のデータを同じ基準で比較することも容易ではありません。

結果として、現地スタッフの主観的な感覚を頼りにしたバラバラのレポートに頼るしかなく、会社全体で共通のデータを使った客観的なグローバル分析ができない状態でした。

人手による文脈理解とデータ処理にかかる膨大な工数

従来型のツールや手法では対応しきれない部分を補うために、多くの職場では熟練のリサーチャーが膨大な時間をかけて、手作業でデータを仕分けていました。このようなアナログな方法では、分析レポートができあがるまでに多大な時間がかかり、迅速な意思決定が求められる場面に対応しにくくなります。さらに、担当者のスキルや経験に大きく左右されるため、チーム全体で同じクオリティの分析をいつでも大量に作り出すことができないという仕組み上の課題がありました。

課題を解決する「Nullo AI Studio」の導入

クライアントは毎年新しい製品を世界中で発売しており、国や地域ごとに細かい仕様を変えて展開する複雑な戦略をとっています。各市場での生活者の反応をいち早く把握することが、製品改善の精度とスピードに直結するため、SNSデータをより深く活用することが課題となっていました。

クライアントはすでにSNSデータを収集する環境が整っており、自社製品だけでなく競合製品に関する投稿も分析対象に含まれていました。そこで次のステップとして、数万件規模のSNSデータをNullo AI Studioに取り込み、クリーニングから話題分類、トピック抽出までを一貫して処理できる体制を整えました。これにより、データ収集からインサイト導出までの期間が大幅に短縮され、新製品ローンチ直後から数か月にわたる市場反応の変化を迅速に把握できるようになりました。

新製品ローンチ直後から数か月間の推移を捉える運用フロー

早速、新製品の販売直後に合わせて分析をスタートしました。発売から数ヶ月にわたってユーザーの評価がどう変わっていくか、いつでも追いかけられる仕組みにしました。

「Nullo AI Studio」が選ばれた理由

LLMの文脈理解とルールベース処理のハイブリッド設計

クライアントが「Nullo AI Studio」を選んだ最大の理由は、AIの推論パワーとプログラムの正確さを組み合わせたアプローチにあります。最新のLLMは文章の意味を深く読み解くことができ、これまでは難しかったノイズ投稿の排除や、話題の仕分けが高い精度でできるようになりました。

ただし、LLMだけに頼るシステムだと、同じデータを入れても出力のたびに結果にばらつきが生じる可能性があります。そこで、あらかじめ決めたルール通りに動く厳格なプログラム処理を組み合わせることで、柔軟な文脈理解と再現性のあるデータ処理を両立しました。

「インサイト会社」としてのドメイン知識を反映したアルゴリズム

システムがどのような考え方で作られているかも、選定の大事な基準になりました。開発元である株式会社10（テン）は、長年にわたり生活者の声をビジネスの意思決定に活かせるインサイトへ変換してきた実績を持つ企業です。そのドメイン知識が、「Nullo AI Studio」のアルゴリズム設計に直接反映されています。

具体的には、熟練のリサーチャーが現場で培った「ノイズをどう除くか」「文脈を踏まえてどう分類するか」「改善テーマにつながるトピックをどう抽出するか」という判断基準が、最初から内部プロンプトとして組み込まれています。これが、技術起点で開発された他のツールとの大きな差別化ポイントです。

熟練リサーチャーの視点を組み込んだ導入支援

さらに、プロジェクトが上手くいった背景には、システムを社内に導入する際に行われた、地道なカスタマイズのプロセスがあります。ただマニュアルを渡して終わるのではなく、クライアントが何を実現したいのかを整理したうえで、既存の人手による分析プロセスをどう再構成するかを具体的に提案しました。

「Nullo AI Studio」導入で得られた3つの成果

①手作業に依存していたノイズクリーニングの自動化

最も明確な成果の一つが、ノイズ投稿のクリーニング作業の自動化です。これまで熟練リサーチャーが多くの時間と手間をかけて人手で行っていたこの工程が、高い精度を保ったままシステム上で処理できるようになり、分析にかかる時間を大幅に短縮できました。

②汎用生成AIと一線を画すアウトプットの質

汎用生成AIでも一定の要約や分類は可能ですが、ビジネスの意思決定に使える切り口で整理されたアウトプットが得られるとは限りません。これに対して「Nullo AI Studio」が出力する話題分類やトピック抽出は、マーケターや商品開発担当者が社内で議論を進めやすい形に整理されていました。国や市場ごとに自社製品と競合製品の受け止められ方がどう異なるかも、データとして可視化されました。

実際に使った担当者からも汎用生成AIとはアウトプットの質が明確に異なり、ビジネスに必要な切り口が最初から用意されているため社内ディスカッションを前倒しで進められると、高い評価が得られました。

③属人化を解消しチーム全体で高品質な分析を量産

分析が仕組み化されたことで、チーム全体のマーケティング力が底上げされました。経験の浅いメンバーでも、同じ方法論に基づいて一定水準のインサイト分析を実行できるようになります。

さらに、分析のクオリティが揃ったことで、海外オフィスの日本人スタッフと現地外国人スタッフが、まったく同じデータと基準を見ながらスムーズに議論を進める体制が整いました。

これまでは時間やコストの面から諦めていた、小さな国の市場やマニアックな話題についても、同じように高い精度で何度も分析を回すことができます。チーム全体が、思い込みではなくデータに基づいて素早く決断できる組織へと変わりました。

まとめ

SNSに溢れる膨大なユーザーの声は、適切な技術とリサーチのノウハウを組み合わせることで、製品開発やマーケティング戦略に活かせる貴重なインサイトの源泉となります。最新のAI分析を、自分の実務に合わせて正しく取り入れることこそが、データに向き合う現場の負担を軽減し、根拠ある意思決定を支える有効なアプローチといえます。SNSデータが持つ本当の価値を引き出したいと考えている担当者の方は、ぜひ株式会社10までご相談ください。