仕事は速くなった。だが、浮いた時間はいつの間にか別の雑務で埋まっていないか。効率化を成果につなげた企業は、まず何を捨て、空いた時間とお金を何に振り向けたのか――。
ユニ・チャーム
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「悩みを聞き出す」はAIが適している

私が所属するMDX本部では、女性が体調を記録したり悩みを相談したりできるアプリ「ソフィBe」を手がけています。ここに集まるお客さまの声を中心にAIで分析するようになり、新商品の企画を固める「上流工程」の時間は40〜50％減りました。例えば2年かかっていた新商品の開発が、およそ1年に縮まりました。

以前は商品のアイデアを探すための調査をおこなっていました。対象の世代の方にお会いし、暮らしぶりや価値観、悩みを1回90分ほどかけてうかがう。調査会社と打ち合わせをし、対象者を募り、話をまとめるまでに約3カ月。これを4回ほど繰り返して、ようやくコンセプトが固まります。最初はお客さま像も漠然としたまま依頼するので、すり合わせにも時間がかかりました。

変わったのは、2024年7月に「ソフィBe」を公開してからです。AIは2つの場面で働いています。

一つは、お客さまの話を「聞き出す」AIです。アプリ内のチャットは医師・専門家監修の情報をもとに答えますが、すぐに解決策を示すのではなく、「大変だね」と寄り添い、「心当たりはある？」といった質問で自分の状態を内観し、気づいてもらうような会話を設計・調整しています。生理や体の悩みはなかなか本音が出ません。チャット上では悩み相談に加え、雑談や生活の不満まで語られています。

もう一つは、集まった声を「分析する」AIです。社内で開発したツールで、私たちがチャットの中身を直接見ることはありません。また、個人を特定できないよう個人情報保護の対策も講じています。悩みの傾向や年齢の分布などのデータに加え、場面や悩みの文脈の分析までマーケターや開発者にわかる形にまとめてくれます。

効果がはっきり出たのが、日本初の技術を搭載した「ソフィ 経血で鉄不足チェックできるキット」です。もともとは「貧血」に悩む人に向けて企画していました。ところが、貧血を自覚している人の多くは、すでに病院で診てもらっています。自宅でチェックする必要がないので、届く相手が限られます。製品自体の完成度は高まる中、売り方が決まっていませんでした。

ヒントはアプリの情報にありました。記録と会話をAIで分析すると、毎朝「疲れ」を記録し、体が起きるまでに時間がかかると話す人たちがいました。医師・専門家に確認すると、鉄不足で血の巡りが悪いと、朝なかなか体が動かないことがあるそうです。貧血だと自覚していなくても、鉄不足を疲れとして感じている女性は大勢いたのです。

そこで訴求を、「予防」から「疲れやすさの一因となる鉄不足のチェック」へと切り替えたのです。

インタビューをすれば、貧血やPMS（月経前症候群）で対象者を集めることになります。もちろんその話が中心となるので、周辺情報の聴取は希薄になり、一回で聞けることにも限りがあります。一方、AIは記録を時間帯や月ごとに追い、「この人はPMSより朝の疲れとして見たほうがいい」と、別の切り口も示してくれます。

つまりAIが支援しているのは、上流工程の中でも一番手間のかかる「悩みの切り口を探す」作業です。最初から確度の高い仮説を立てられるので、「朝から体が疲れている人」のように行動や目的で対象者を選べる。調査の回数も人数も減り、調査会社への依頼も大きく減りました。そのぶん、絞り込んだ対象者へのインタビューで仮説を確かめ、より深い会話をすることに時間を使えるようになっています。

（構成＝本誌編集部）