ツール選定の観点から特に確認しておきたいのが、「データ収集範囲の確認」と「分析精度の確認」の2点です。データ収集範囲の確認については、自社が確認したい口コミサイトやSNSに対応しているか、事前に確認することが大切です。一方、分析精度の確認については、感情分析やキーワード抽出の精度が、自社の求める水準に達しているか確認することが重要です。このほか「既存システムとの連携可能性」「運用体制の整備」「スタッフの教育とスキル」「コストと効果のバランス」「データのセキュリティ対策」「継続的な改善の必要性」なども、事前に確認しておくことをおすすめします。

口コミ・アンケート分析ツールにおいても、生成AIやAIエージェントがもたらす変化は顕著です。大規模なアンケートの自由回答や口コミを人手で分析するには膨大な時間がかかっていました。しかし生成AIの活用により、テキストデータから重要なキーワードやテーマを瞬時に抽出・分類し、隠れた傾向も把握できます。実際、ある大手企業ではAIがレビューを自動分類・要約したことで、従来数週間かかっていた分析が数時間で完了しています。AIは文章中の文脈を理解し、従来のキーワードマッチングよりも精度の高い感情分析が可能です。例えば「新しいUIは好きだが動作が重い」というコメントでは、UIへの満足と性能への不満をAIが正確に捉えます。また、フィードバックのポジティブ・ネガティブの比率や推移を自動で追跡でき、顧客感情の変化や潜在的不満の兆候を早期に検知できます。