顧客の声（VOC）で
接客・FAQ生成まで実行する
次世代型AIチャットボット
面倒なシナリオや回答の準備が不要で
ユーザーはもちろんAIエージェントにも
シームレスに応答する次世代型チャットボット
EC担当者が抱える
「運用の壁」
TrendViewer Chat
導入メリット
主な機能
チャットボット
TrendViewer Analyticsで取得・分析したレビューや商品詳細情報をもとに、顧客の質問へ回答・提案を行います。検索結果の精度をAIで補完したり、絞り込みフィルターを自然言語で実行することが可能です。
FAQ生成
チャット履歴やレビューをAIが解析し、FAQを生成。生成されたFAQはAIが理解しやすいコンテンツとして生成するため、SEOやAEOを強力にサポート。
記憶型接客AI
顧客への接客ログから自動的に保存した長期記憶によるパーソナライズ対話を実現しており、ユーザーの商品検索をスムーズにサポートします。
意味検索・用途検索
「コンクリートに穴をあけたい」や「髪が痛みやすいからおすすめのドライヤーを教えて」などの検索に対し、その背景にある顧客のニーズをAIが判断し、回答します。
チャットの会話が、そのままFAQになる
お客様がチャットで実際に聞いたことを、AIが話題ごとに切り分け、質問と回答の形に整えます。担当者は中身を確認して公開ボタンを押すだけ。作ったFAQは、人にも・検索エンジンにも・生成AIにも読める形で自動的に配信されます。
FAQができるまで
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1
チャット会話
お客様とチャットボットのやり取りをそのまま素材にします
-
2
話題ごとに分割
1回の会話に「価格の話」「使い方の話」が混ざっていてもAIが自動で切り分けます
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3
Q&Aを生成
話題ごとに質問文・回答文・関連商品リンクを作ります
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4
品質を自動採点
お客様の反応の強さとAIの確信度を数値化。低いものは公開候補から外せます
-
5
担当者が承認
未承認のまま公開されることはありません。文言の編集も可能です
-
6
サイトに公開
承認したFAQだけが、該当カテゴリ・該当商品のページに自動で出ます
1つの会話からFAQができるまで、およそ10〜60秒です。
生成されるFAQに含まれるもの
| 項目 | 内容 | 使いどころ |
|---|---|---|
| 質問文 | お客様の実際の聞き方に近い日本語 | 検索クエリと一致しやすい |
| 回答文 | チャットの回答をFAQ用に整形（太字・リンク・箇条書き対応） | そのまま掲載できる |
| 関連商品 | 商品名・価格・評価・リンク・画像 | FAQから商品ページへ送客 |
| 重要度スコア | −2〜5 の7段階 | 反応が良かった話題を優先公開 |
| 確信度 | 0〜100% | 低いものは担当者が重点確認 |
| 掲載先コンテキスト | カテゴリ／商品／ページ種別 | 関係ないページに出さない |
1つのFAQが、3つの読み手に届く
承認済みFAQ
サイト訪問者
ページ内のアコーディオンとして表示。知りたいことをその場で解決できます
検索エンジン
FAQPage形式の構造化データ（JSON-LD）を自動で埋め込み、FAQとして認識されます
生成AI・AI検索
質問と答えの対として読み取られ、引用されやすい形になります（AEO＝生成AIに引用されるための最適化）
人向けの見た目を整える作業と、AI向けの最適化が同時に終わります。掲載は1行のタグ設置のみで、カテゴリページ・商品ページそれぞれに合ったFAQが自動で出し分けられます。
よくある運用課題との対応
| ありがちな課題 | TrendViewer Chat では |
|---|---|
| FAQを作る時間がない | 実際の会話から自動生成。担当者は確認と承認だけ |
| 何をFAQにすべきか分からない | 質問の多さ・反応の強さをスコア化して提示 |
| 書いたFAQが検索に出ない | 構造化データを自動付与し、AI検索にも対応 |
| ページごとに出し分けられない | カテゴリ／商品単位で自動的に出し分け |
チャットの回答精度を自動向上
-
01
AIが質問
-
02
TrendViewer Chatが回答
-
03
回答に対する評価例）good・bad をAIが登録
-
04
改善案を別のAIが提案
使うほど賢くなる仕組み — ペルソナベンチマーク
チャットボットは放っておいても賢くなりません。TrendViewer Chat では、AIが想定顧客になりきって毎回同じ質問を投げ、その回答をAIが採点し、別のAIが改善案を出す検証サイクルを、品質改善の運用として実施しています。改善のたびに同じテストをやり直すので、「直したつもりが別のところが悪化した」を防げます。
ここでいう「ペルソナ」は実在の人ではなく、購入検討中・比較したい・レビューを知りたいといった想定顧客の質問パターン集のことです。
各ステップで何をしているか
| ステップ | 内容 |
|---|---|
| 01 AIが質問 | 「充電式のインパクトドライバーを探しています」のような、実際のお客様に近い質問を100件以上まとめて投げます。日本語・英語・多言語、1往復の質問も、何度も聞き返す会話も含みます |
| 02 Chatが回答 | 本番と同じ設定で回答します。どの機能（商品検索・レビュー分析・比較など）を使ったかまで記録します |
| 03 AIが採点 | 「正しい手順で調べたか」「回答に必要な情報が入っているか」の2軸で自動採点。基準を満たさないものだけが残ります |
| 04 別のAIが改善案 | 失敗を原因別に仕分けし（データ不足／探し方が悪い／手順を間違えた／文章が悪い）、直すべき場所を提示します |
テストの中身と採点基準
| 対象ページ | ケース数 | 内容 |
|---|---|---|
| トップページ | 30件 | 商品探し・カテゴリ比較・雑談の切り分け |
| カテゴリページ | 45件 | 絞り込み・ランキング・レビュー比較 |
| 商品ページ | 40件 | スペック確認・色/サイズ違い・他商品との比較 |
| 合計 | 115件 | 複数テナント・複数言語・1〜4往復の会話を網羅 |
| 採点軸 | 見るところ |
|---|---|
| 手順の正しさ | 質問に対して適切な機能を、適切な条件で使ったか |
| 回答内容 | 回答に必要な商品名・キーワードが含まれるか |
| 総合合格 | 上記2つを両方満たしたものだけを合格とする |
採点は「言い回しが違う」だけでは落としません。AIの回答は毎回まったく同じ文章にはならないため、判断の中身が合っているかだけを見る設計にしています。
この115件のテストを、リリース前に毎回自動で実行しています。回答内容の合格率は9割を超えています（2026年6月5日時点・115件で測定）。
改善の材料は2種類ある
リリース前
ペルソナベンチマーク
- 想定顧客の質問115件を投入
- 手順と回答内容を自動採点
- 失敗を原因別に分類して修正
リリース後
実ユーザーのログ分析
- 実際の会話ログを収集
- 聞き直し・離脱・有人依頼を自動検知
- 弱点になっている話題を抽出
ログからは「言い方を変えて聞き直した」「途中でやめた」「人を呼んでほしいと言われた」といった、評価ボタンを押さない大多数のお客様の不満を自動で拾い出します。
AI時代のECサイトに
求められるAIエージェント対策
ECサイトは従来「対個人」または「対法人」に対して、どのような情報を提供すればより購入を促進できるかという観点から、製品の強みや掲載する情報の精査を行っていました。
しかし、多くの人がAIを気軽に利用できる環境が整い、今後ECサイトの情報は、人だけでなくAIにも読まれるようになります。お客様に代わってAIが商品を調べ、比較し、提案する場面が増えていきます。
お客様の声
発売前に「売れる理由」を検証する新商品コンセプト立案｜食品メーカーの活用事例
新商品の企画は、勘と経験に頼るほど「出してみないと分からない」博打になりがちです。TrendViewerは、類似カテゴリに蓄積された大量のレビューから「まだ満たされていないニーズ」を抽出し、発売前にコンセプトの確度を高めます。本記事では、食品メーカーのモデルケースを紹介します。 1. 課題：新商品の需要を勘と経験で判断している ある食品メーカーでは、新商品の方向性を担当者の経験則とトレンドの肌感覚で決めていました。しかし、発売してみるまで当たり外れが読めず、企画の不確実性が高いことが長年の悩みでした。「根拠を持って企画を通したい」というのが現場の本音でした。 2. TrendViewerでの分析ステップ レビュー収集：同カテゴリの競合・関連商品のレビューを横断収集。 要望・不満の抽出：「あったらいいのに」という要望や、既存商品への不満をAIで抽出。 需要×充足の整理：ニーズごとに「市場の需要」と「既存商品の充足度」を整理。 AIチャットで仮説化：「このカテゴリで満たされていないニーズは？」と問いかけ、コンセプト仮説を得る。 3. 分析で見えた「狙い目」 図：需要×充足度マップ（狙い目の発見） ニーズを「需要」と「充足度」の2軸で整理すると、狙うべき空白地帯が見えてきました。 ニーズ 需要 既存の充足度 機会 健康志向 × 時短 高 低 ◎ 狙い目 大容量・低価格 高 高 △ 競争激化 高級志向 低 低 △ 市場が小さい 「体に良いものを食べたいが、調理に時間をかけられない」という両立への不満が多い。 既存の健康食品は「味が物足りない」という声が目立つ。 容量や価格よりも「手軽さ」を重視する層が一定数いる。 4. コンセプトからPoC検証へ 抽出したニーズをもとに、「健康志向と時短を両立し、味にも妥協しない」というコンセプトを言語化。いきなり量産するのではなく、小規模なPoC（概念実証）で対象層の反応を確かめる計画につなげられます。発売前に「売れる理由」を仮説として持てることで、企画会議の説得力も高まります。 5. この事例から得られる学び 新商品の成否を分けるのは、アイデアの斬新さよりも「需要があるのに満たされていない領域」を見つけられるかどうかです。レビューは、まだ誰も言葉にしていない不満や願望の宝庫です。ユーザーの声を起点にすることで、企画の不確実性を下げ、根拠のある一手を打てます。 発売前に新商品の「売れる理由」を検証したい方は、資料ダウンロードまたはお問い合わせよりお気軽にご相談ください。 ※本記事は当社サービスの活用イメージを示すモデルケースです。登場する企業・数値は架空のものであり、特定の導入実績を示すものではありません。
低評価・クレームレビューの分析で返品の原因を特定｜家電メーカーの活用事例
低評価レビューや返品は、放置すればブランドへの信頼をじわじわと削っていきます。しかし「星1〜2のレビューが多い」と分かっても、何が不満の引き金になっているのかを一件ずつ読み解くのは大変です。TrendViewerは、数あるレビューの中からネガティブな声だけを自動で抽出・分類し、「本当に直すべき原因」を浮かび上がらせます。本記事では、調理家電メーカーのモデルケースを紹介します。 1. 課題：返品・低評価の理由が定性的にしか掴めない ある調理家電メーカーでは、主力製品に星1〜2の低評価レビューと一定数の返品が発生していました。しかし、社内で共有されるのは「使いにくいらしい」「不良では」といった曖昧な印象だけ。設計部門・サポート部門・商品ページ担当のどこが何を直すべきか判断できず、対応が後手に回っていました。 2. TrendViewerでの分析ステップ レビュー収集：対象製品のレビューをECサイトから収集。 ネガティブ抽出：AIが低評価・不満を含むレビューだけを自動で抽出。 テーマ分類：「操作・説明書」「期待とのギャップ」「初期不良」「サイズ・重さ」などのテーマへ自動分類。 定量化：テーマ別の件数・割合を集計し、改善の優先度を可視化。 3. 分析で見えた不満の正体 図：低評価レビューの不満内訳 不満をテーマ別に集計すると、意外な事実が見えてきました。 不満のテーマ 割合 操作・説明書の分かりにくさ 58% 期待とのギャップ 18% 初期不良・故障 14% サイズ・重さ 10% 特筆すべきは、「故障」そのものより「使い方が分からず故障と誤解した」という声が多かった点です。 初期設定の手順について、レビューで繰り返し質問が書かれていた。 「壊れている」と書かれた声の多くが、実際は操作手順の誤りだった。 付属品の用途が伝わらず、低評価につながっていた。 4. 分析を受けた打ち手 原因 打ち手 初期設定が伝わらない 初期設定ガイドを図解付きで刷新 誤解による「故障」報告 商品ページFAQに「故障と間違えやすいケース」を追加 付属品の用途が不明 同梱物の説明カードを改善 5. この事例から得られる学び 低評価の原因を「製品の欠陥」と決めつけると、コストの高い設計変更に向かいがちです。実際には、不満の多くが「伝え方」に起因していました。原因を正しく切り分けることで、低コストで効果の見込める改善から着手できます。クレームは、製品とコミュニケーションの両面を映す鏡です。 低評価・クレームの本当の原因を特定したい方は、資料ダウンロードまたはお問い合わせよりお気軽にご相談ください。 ※本記事は当社サービスの活用イメージを示すモデルケースです。登場する企業・数値は架空のものであり、特定の導入実績を示すものではありません。
競合製品とのレビュー比較で「選ばれない理由」を可視化｜化粧品メーカーの活用事例
自社製品がなぜ競合に選ばれないのか――売上データや販売数を眺めても、「選ばれなかった理由」までは見えてきません。その理由は、購入したユーザーが書き残した商品レビューの中に、具体的な言葉として眠っています。TrendViewerは、自社と競合の商品レビューをAIで横断的に収集・分析し、「どの観点で勝っていて、どの観点で負けているのか」を定量的に比較できます。本記事では、スキンケア商品を扱う化粧品メーカーのモデルケースを通じて、その進め方と得られる気づきを紹介します。 1. 課題：売上は分かるが「選ばれない理由」が見えない このメーカーでは、主力のスキンケア製品が競合ブランドに売上で差をつけられていました。POSデータや販売数、リピート率といった「結果の数字」は把握できていたものの、肝心の「なぜ顧客は競合を選んだのか」という理由は定量的に説明できません。会議では「パッケージが弱いのでは」「価格の問題では」と仮説が飛び交うものの、いずれも裏づけがなく、改善施策は担当者の勘に頼りがちでした。 レビューを一件ずつ読めば手がかりは得られますが、自社・競合あわせて数千件にのぼるため、人力で全体傾向をつかむのは現実的ではありませんでした。 2. TrendViewerでの分析ステップ TrendViewerでは、次の流れで「選ばれない理由」を可視化しました。 レビュー収集：楽天などのECサイトから、自社製品と競合2製品のレビューを自動収集。 観点の設定：「保湿力」「使用感（テクスチャ）」「価格（コスパ）」「香り」など、購入判断に関わる観点を設定。 スコア化：AIが各レビューを観点ごとにポジティブ／ネガティブで判定し、製品別にスコア化。 AIチャットで深掘り：「競合Bと比べて当社が劣る点は？」と質問するだけで、根拠となる声とともに要因が返ってくる。 3. 分析で見えた強みと弱み 図：観点別スコア比較（自社 vs 競合） スコアを並べると、自社の強み・弱みがはっきりしました。 観点 自社 競合 評価 保湿力 72 70 互角 使用感 48 78 弱み コスパ 85 60 強み 香り 40 75 弱み（言及も少ない） 弱み：「べたつく」「伸びが悪い」といったテクスチャへの不満が競合より多い。 強み：「この品質でこの価格は安い」というコスパ評価は競合を上回る。 見落とし：競合は「香り」を高く評価されていたが、自社はそもそも香りへの言及自体が少なかった。 4. 分析を受けた打ち手 発見をもとに、次のような打ち手につなげられます。 課題 打ち手 強みが伝わっていない 「高品質×低価格」を前面に出した広告コピーへ変更 テクスチャへの不満 次期リニューアルの最優先改良テーマに設定 香りの存在感が薄い 香りの特徴を商品ページ・販促で明確に訴求 5. この事例から得られる学び 売上という結果だけを見ていると、改善の打ち手は「なんとなく」になりがちです。レビューを競合と並べて定量比較することで、「どこを伸ばし、どこを直すべきか」が根拠を持って言語化されます。声の大きい一部の意見に振り回されず、ユーザーの生の声全体をもとに意思決定できることが、レビュー分析の大きな価値です。 […]
基本料金プラン
上記のプランでは、TrendViewer ChatとTrendViewer Analyticsの両機能をご利用いただけます。
Analyticsでは、レビューや商品データの取得・分析を行います。
AI応答が足りないときは、使った分だけ追加
プランは商品上限・機能で選択。AI応答は各プランに「込み枠」があり、超える場合は下の従量パックで追加できます。応答数が多いほど、1回あたりの単価がお得になります。
| 追加AI応答パック | 月額（税抜） | 1回あたり単価 |
|---|---|---|
| +5,000回 | 15,000円 | @3.0円 |
| +10,000回 | 29,000円 | @2.9円 |
| +20,000回 | 56,000円 | @2.8円 |
| +30,000回 | 81,000円 | @2.7円 |
※ 価格はすべて税抜。商品上限・機能はプランで選択し、AI応答は上記パックで増減できます。