テキストマイニングの活用方法｜おすすめツール10選と分析事例も解説
- 2026/05/22
- 2026/05/22
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目次
アンケートの自由記述欄に多くの声が集まったものの、どう分析へ活かせばよいか迷ってしまう方も多いのではないでしょうか。
テキストマイニングに興味はあっても、専門用語が難しく、何から始めればよいか分からないことも少なくありません。
しかし、要点を押さえることができれば、活用方法そのものは決して難しくありません。
そこで今回は、テキストマイニングの活用方法を、おすすめツール10選や分析事例とあわせて分かりやすく解説しますので、ぜひ参考にしてください。
【著者プロフィール インタビューズ編集部 マーケティングリサーチ担当】
アンケート設計から定性データの分析までを専門とする編集チームです。事業会社でのマーケティングリサーチ実務として、自由記述アンケートの設計や顧客の声の分析プロジェクトの運用に携わったのち、ノーコードのアンケート・ヒアリングツール「インタビューズ」のコンテンツ制作に従事しています。延べ100社以上の調査設計を支援してきた知見をもとに、専門用語をできるだけかみ砕き、現場ですぐ使える形で情報をお届けすることを大切にしています。
テキストマイニングとは｜意味・仕組みと注目される理由
テキストマイニングという言葉は耳にするものの、実際にどんな仕組みで何ができるのかは意外と分かりにくいものです。
そこで、まずは全体像として意味や似た言葉との違い、そしてなぜ今これほど広がっているのかを順番に整理しましたので、ぜひ参考にしてください。
テキストマイニングの意味と仕組み
テキストマイニングとは、アンケートの自由記述やSNSの投稿といった文章データから、役に立つ情報を抽出して分析する手法のことです。文章をそのまま読むのではなく、言葉を単語や文節に分け、出現回数やつながりを数値として捉えていきます。
例えば1,000件のレビューも、人の目では数日かかる読み込みを数分で一覧化できます。最初は「文章を数値に置き換えて傾向をつかむ作業」とイメージすると理解しやすくなります。
データマイニング・自然言語処理との違い
似た言葉が多くて混乱してしまうという声もよく聞きます。データマイニングとは、売上や年齢などの数値データから規則性を見つける分析全般を指す言葉です。
その中でも、文章という数値ではないデータを対象にしたものがテキストマイニングにあたります。さらに、文章を機械が処理できるように解析する技術を自然言語処理（しぜんげんごしょり、人間の言葉をコンピューターに理解させる技術のこと）と呼び、テキストマイニングはこの技術を土台にしています。
数値が相手ならデータマイニング、文章が相手ならテキストマイニングと整理すると分かりやすいです。扱う対象が文章かどうかで見分けるようにしましょう。
テキストマイニングが今注目される理由
なぜ最近になって急に話題に上がるのか、気になるところです。背景には、SNSやレビュー、チャットなど文章データが爆発的に増えたことがあります。
総務省の情報通信白書でもデジタル空間の情報量は年々増え続けており、人手だけで読み切るのは現実的でなくなりました。以前は高価な専用ソフトが必要でしたが、今は無料でブラウザから試せるツールもあります。
環境が整った今こそ、小さなデータからでも気軽に始めてみるとよいでしょう。
押さえておきたい基本用語
専門用語が難しくて読む気が失せてしまう、というのはよくある悩みです。最初に頻出する用語だけ意味をつかんでおくと、解説記事もツールの画面もぐっと読みやすくなります。
下記に、これから何度も登場する基本用語をまとめました。
テキストマイニング基本用語チェックリスト
- 形態素解析（けいたいそかいせき）とは、文章を意味のある最小単位の単語に分ける処理のことです
- 共起（きょうき）とは、ある単語と別の単語が同じ文章内に一緒に出てくる関係のことです
- センチメント分析とは、文章が好意的か否定的かといった感情の傾向を判定する分析のことです
- コーパスとは、分析の対象としてまとめた文章データの集まりのことです
すべてを覚える必要はありません。出てきたときに見返せるよう控えておきましょう。
テキストマイニングのメリットと押さえておきたい注意点
導入を考えるうえで、得られる効果と気をつけたい点を先に知っておくと判断がぶれません。ここでは代表的なメリットを3つに整理し、見落としがちな限界もあわせて確認しておきます。
大量の声を客観的・定量的に分析できるメリット
自由記述を読んでいると、つい印象に残った意見だけに引っ張られてしまうという経験はないでしょうか。テキストマイニングの大きな利点は、すべての回答を同じ基準で集計し、定量的（ていりょうてき、数値で表せる形のこと）に把握できる点です。
例えば「価格」への不満が全体の30%を占めると数値で示せれば、社内の合意形成もスムーズに進みます。「声が多かった気がする」ではなく「30%が言及している」と語れるよう、件数の可視化から始めましょう。
隠れたニーズや本音を発見できるメリット
選択式の設問だけでは拾いきれない本音があるのではと感じる場面もあります。自由記述には、設計時には想定していなかった発見が眠っており、テキストマイニングで言葉同士のつながりを見ると、書いた本人さえ意識していない潜在的な要望が浮かび上がることがあります。
例えば「使いやすい」という言葉が「初期設定」と一緒に多く語られていれば、設定の手軽さが評価の核だと分かります。想定どおりの結果だけで満足せず、意外な言葉の組み合わせにこそ注目してみましょう。
分析・報告の業務を効率化できるメリット
毎回の集計やレポート作成に時間を取られて困っているという担当者も多いものです。ツールを使えば、手作業で行っていた分類や集計を自動化でき、報告資料づくりにかかる時間を大幅に減らせます。
例えば月次の数千件の問い合わせも、テンプレートを用意しておけば翌朝には傾向レポートが完成します。一度フォーマットを作り込み、毎回使い回せる仕組みにしておくのがおすすめです。
知っておきたい注意点と限界
便利そうに見えるものの、落とし穴はないのか心配になります。テキストマイニングは万能ではありません。元になる文章の質が低ければ、得られる結果も精度を欠きます。これは「質の低いデータからは質の低い結果しか出ない」という考え方で説明されます。
皮肉や文脈に依存した表現を機械が誤判定することもあり、設問があいまいで一言だけの回答が並ぶと、意味のある傾向は見えてきません。分析の前に、まず「分析に耐えるデータをどう集めるか」を意識することが何より大切です。
導入前の注意点チェックリスト
- 分析の目的が一文で言える状態になっているか
- 自由記述が答えやすい設問になっているか
- 回答件数が傾向をつかめる量に達しているか
- 表記ゆれ（同じ意味の異なる書き方）を整える準備があるか
テキストマイニングの主な分析手法｜種類と何がわかるか
手法の名前だけを見ると難しく感じますが、それぞれ「何がわかるか」に注目すると一気に身近になります。
以下に代表的な5つの手法を目的とセットで整理しましたので、ぜひ参考にしてください。
言葉を分解する形態素解析のやり方
分析の第一歩で何をしているのか、イメージしづらいという方もいます。形態素解析とは、文章を単語ごとに区切り、品詞（名詞や動詞などの言葉の種類のこと）を判定する処理で、テキストマイニングのほぼすべての出発点になります。
例えば「商品が届くのが早かった」という文は「商品／届く／早い」のように分解されます。ツールが自動で行ってくれる部分なので、仕組みを軽く理解しておけば十分です。
出現頻度分析とワードクラウドの見方
分析結果を見せても「で、何が言いたいのか」と返されてしまうという悩みもあります。出現頻度分析とは、どの単語が何回出てきたかを数える基本の手法です。結果をワードクラウド（頻出する語ほど大きく表示する図のこと）にすると、ひと目で全体の傾向が伝わります。
例えば飲食店のアンケートで「接客」が最も大きく表示されれば、関心の中心が接客にあると分かります。社内共有の最初の一枚として、ワードクラウドを用意しておくと話が早く進みます。
単語のつながりを探る共起分析・共起ネットワーク
単語の出現回数だけでは物足りないと感じることもあるはずです。共起分析とは、どの単語とどの単語が一緒に使われやすいかを調べる手法のことです。関係の強さを線で結んで表した図を共起ネットワークと呼びます。
例えば「価格」と「割に」が強く結びついていれば、コストパフォーマンスへの言及が多いと読み取れます。単語単体ではなく「組み合わせ」で意味を読むことを心がけましょう。
気持ちを読み取る感情分析（センチメント分析）
好意的な声と否定的な声を、効率よく仕分けしたいという要望は多いものです。感情分析（センチメント分析）とは、文章が肯定的か否定的かを自動で判定する手法のことです。
例えばリニューアル後に否定的な声の割合が10%増えていれば、改善前に何かが起きたと気づけます。件数だけでなく、感情の比率の変化にも目を向けてみましょう。
対応分析・係り受け解析でわかること
属性ごとの違いまで知りたいという、一歩進んだ疑問もあります。対応分析とは、年代や性別などの属性と、よく使われる言葉の関係を地図のように表す手法のことです。係り受け解析とは「何が」「どうした」という文の構造を読み取る処理を指します。
例えば20代は「デザイン」、50代は「サポート」を多く語る、といった違いが見えてきます。属性データとあわせて分析すると、施策の打ち分けに直結します。
手法別「わかること」早見表
- 形態素解析：文章を単語に分解し、分析の土台をつくります
- 出現頻度分析・ワードクラウド：全体で何が多く語られているかを示します
- 共起ネットワーク：言葉同士の関係性を可視化します
- 感情分析：肯定と否定の傾向や、その変化をつかみます
- 対応分析：属性ごとの特徴の違いを明らかにします
目的に合わせて手法を選べるよう、早見表を活用しましょう。
テキストマイニングの活用方法｜マーケティングでの使いどころ
ここからは、マーケティングの現場で実際にどう役立てられるのかを、シーン別に具体的に見ていきます。自社のどの場面で使えそうかを思い浮かべながら読み進めると、導入のイメージが固まります。
アンケートの自由記述を分析する方法
自由記述欄に集まった声を、どう施策へつなげればよいか迷う場面は多いものです。自由記述とは、選択肢ではなく回答者が自由に文章で書く設問のことです。テキストマイニングで頻出語と感情を組み合わせて見ると、満足や不満の理由まで具体的に把握できます。
例えば「満足」と回答した人の自由記述で「スタッフ」が頻出していれば、人の対応が強みだと裏づけられます。選択式の集計結果と自由記述の分析を、必ずセットで読み解くようにしましょう。
なお、分析の質は集まる回答の質に左右されます。設問づくりのポイントをまとめた「ユーザーからの回答率の高いアンケートの作り方【6つのコツ】」もあわせて参考になります。
SNS・口コミから評判を把握する方法
自社が世の中でどう見られているかを、リアルタイムで知りたいと思うことはないでしょうか。SNSや口コミサイトの投稿を分析すると、広告では拾えない率直な評判を把握できます。投稿は本音が出やすく、強みと弱みを同時につかめます。
例えば新商品の発売直後に「パッケージ」への言及が急増すれば、見た目が話題になっていると分かります。キャンペーンの前後で比較し、反応の変化を追う使い方がおすすめです。
コールセンター・問い合わせの声を活かす方法
日々蓄積される問い合わせの記録を、もっと活かせないかと感じている担当者もいます。コールセンターの応対記録や問い合わせメールをテキストマイニングで分類すれば、どの問い合わせが多いかを定量的に把握できます。
例えば「解約」に関する問い合わせの理由を分析すれば、離脱を防ぐ改善点が見えてきます。件数の多い問い合わせから優先的に、よくある質問のページやサイトの改善へ反映していきましょう。
商品開発・サービス改善に役立てる方法
次に何を改善すべきか、判断の根拠が欲しいという声はよく挙がります。顧客の声を分析すると、要望や不満を改善テーマとして整理でき、複数のチャネルを横断して見れば優先順位も客観的に決められます。
例えばレビューと問い合わせの両方で「重い」が頻出すれば、軽量化が有力な改善候補になります。思いつきではなく、声の量と感情を根拠に改善テーマを選びましょう。
競合・市場トレンドをつかむ方法
自社だけでなく、競合や市場全体の動きも押さえておきたいところです。競合商品のレビューや業界に関する投稿を分析すると、市場で何が求められているかが見えてきます。
例えば競合のレビューで「軽さ」が高く評価されていれば、自社の訴求を見直す材料になります。一度きりで終わらせず、定期的に観測してトレンドの移り変わりを追うとよいでしょう。
活用シーン別の目的チェックリスト
- 顧客満足度を高めたいなら、アンケートの自由記述を分析します
- 評判をリアルタイムで知りたいなら、SNSや口コミを分析します
- 問い合わせ対応を減らしたいなら、コールセンターの記録を分析します
- 次の改善を決めたいなら、複数のチャネルを横断して分析します
- 市場の流れを読みたいなら、競合やトレンドを分析します
目的が決まれば、見るべきデータも自然と定まります。まず1つのシーンから着手してみましょう。
テキストマイニングのやり方｜失敗しない5つのステップ
実際に始めるとなると、どの順番で進めればよいか戸惑うものです。ここでは初めてでも迷わないよう、5つのステップに分けて手順を整理しました。つまずきやすいデータの集め方も、あわせて押さえておきます。
Step1 分析の目的と問いを決める
とりあえずデータを集めてみたものの、何を見ればいいか分からなくなるというのは、よくある失敗です。最初に決めるべきは「何を明らかにしたいか」という問いです。これをリサーチクエスチョン（明らかにしたい問いのこと）と呼び、目的があいまいなまま進めると分析が迷子になってしまいます。
例えば「解約理由の上位3つを知る」のように、答えが返ってくる形で問いを立てます。分析を始める前に、目的を一文で書き出しておきましょう。
Step2 データを集める（アンケート設計のコツ）
そもそも分析に向いたデータがなくて困るという相談が、実はとても多いものです。テキストマイニングの精度は、集めるデータの質でほぼ決まります。自由記述で具体的な言葉を引き出すには、答えやすい設問の設計が欠かせません。
例えば「ご意見をどうぞ」ではなく「どの場面で不便を感じましたか」と尋ねると、分析に使える回答が集まります。後の分析を見据えて「具体的な言葉を引き出す問い」を用意しておきましょう。
設問設計に不安がある場合は「ヒアリングシート作成ガイド（マーケティングリサーチ編）」が役立ちます。回答率を高める工夫として「デジタルギフト付きアンケート」の資料も参考になります。
Step3 データを整える（前処理のやり方）
集めたデータをそのまま分析にかけてよいのか、迷うところです。前処理とは、分析の前にデータの表記をそろえる作業のことです。
例えば「スマホ」と「スマートフォン」のような表記ゆれを統一したり、意味のない記号を取り除いたりします。「良い」「よい」「イイ」を一つにまとめるだけでも、集計結果の精度が上がります。地味な工程ですが、丁寧に行うほど結果の信頼性が高まります。
Step4 分析して可視化する
分析結果をどう見せれば伝わるのか、悩む場面もあります。目的に合った手法を選び、ワードクラウドや共起ネットワークなど視覚的に伝わる形にすると共有が進みます。
例えば経営層への報告ならワードクラウド、関係性の説明なら共起ネットワークが向いています。見せる相手に合わせて、表現の仕方を変えることを意識しましょう。
Step5 結果を施策に活かす
分析して満足してしまい、行動につながらないという反省もよく聞きます。分析の目的は施策につなげることであり、発見した課題を具体的なアクションに落とし込んで初めて価値が生まれます。
例えば「初期設定」への不満が多ければ、設定ガイドの改善という行動に変えます。分析のたびに「次に何をするか」を1つ決める習慣をつけましょう。
進め方ステップ一覧
- Step1：分析の目的と問いを決めます
- Step2：分析に向いたデータを集めます
- Step3：表記をそろえてデータを整えます
- Step4：手法を選んで分析し、可視化します
- Step5：発見を具体的な施策に活かします
分析しやすいアンケート設計チェックリスト
- 1つの設問で1つのことだけを尋ねているか
- 具体的な場面や理由を引き出す問いになっているか
- 自由記述の前に、答えやすい選択式を置いているか
- 回答の負担が大きすぎない分量にしているか
設計の段階でこのチェックを通しておくと、分析の質が変わります。
テキストマイニングの分析事例｜業界別の成功例
成果のイメージがあると、自社での活用も考えやすくなります。ここでは業界別の事例を取り上げ、成功のポイントを整理しました。
食品メーカーの「顧客の声」分析の事例
大量に届く顧客の声を、どう全社で活かせばよいか悩む企業は少なくありません。
ある食品メーカーでは、コールセンターの声とSNSの投稿を自動で収集し、テキストマイニングで分析する仕組みを整えました。翌朝には各部署が、どの商品で何が語られたかをWEB上のレポートで確認できます。
全社で同じ結果を見られる状態にすると、改善のスピードが上がります。
小売・ECのレビュー分析の事例
レビューは増える一方で、活かしきれていないと感じるEC担当者もいます。
あるEC事業者は、商品レビューを感情分析と頻出語分析にかけ、低評価の理由を商品ごとに整理しました。「サイズが合わない」が特定カテゴリーで頻出していたため、サイズ表記を見直し返品率の低下につなげています。
低評価のレビューこそ、改善のヒントとして優先的に分析しましょう。
サービス業のアンケート改善の事例
満足度調査をしていても、次の打ち手につながらないという声があります。
ある宿泊施設では、アンケートの自由記述を共起ネットワークで分析し、満足度を左右する要素を特定しました。「朝食」と「種類」の結びつきが強いと分かり、メニューの拡充に踏み切っています。
満足度の数値だけでなく、その理由を言葉から探ることが改善の近道です。
BtoB企業の問い合わせ分析の事例
BtoBでは声の数が少なく、分析に向かないと思われがちです。
あるBtoB企業では、問い合わせメールと商談メモを分析し、検討段階でよく出る不安の言葉を抽出しました。「連携」に関する質問が多いと判明し、導入事例のページに連携機能の説明を追加しています。
件数が少なくても、検討者の不安を言語化できれば、営業資料の改善に直結します。
事例に学ぶ成功のコツ
- 複数のチャネルの声を横断して集めている
- 結果を関係部署が見られる形で共有している
- 分析を一度きりにせず継続している
- 発見を具体的な改善アクションに変えている
事例に共通するのは「集めて終わりにしない」姿勢です。実際の調査の進め方やアウトプットは「ヒアリング＆診断コンテンツの実例集」も参考になります。
おすすめテキストマイニングツール10選｜無料・有料の選び方
ツールは数多くありますが、無料か有料か、扱うデータ量はどれくらいかで選ぶべきものが変わります。ここでは代表的な10ツールを無料・有料に分けて紹介し、自社に合う選び方まで確認します。
無料で試せるテキストマイニングツール
まずは費用をかけずに試したいという方は多いはずです。無料のツールは、少量のデータで手法を体験するのに向いています。ブラウザだけで使えるものも多く、最初の一歩に最適です。
無料ツールリスト5選
- ユーザーローカル AIテキストマイニング：テキストを貼り付けるだけで分析でき、初心者に最も向いています
- KH Coder：研究分野で広く使われる定番で、共起ネットワークなど高度な分析にも対応します
- KNIME（ナイム）：ノーコードでデータ処理の流れを組み立てられる分析プラットフォームです
- TTM：シンプルに頻度集計を行える軽量なツールです
- 表計算ソフトの拡張機能：手元のExcelやスプレッドシートで、簡易な集計から始められます
いきなり有料を選ばず、まずは無料ツールで分析の感覚をつかむのがおすすめです。
高機能な有料・専門ツール
本格的に運用するなら、どんなツールが必要か気になります。有料のツールは、大量データの自動収集やレポート作成、サポート体制が充実しています。継続的に分析を回す企業に向いています。
有料ツールリスト5選
- 見える化エンジン：顧客の声の分析に強く、視認性の高いレポートを自動で作成できます
- Text Mining Studio：NTTデータ数理システムが提供する、日本語の解析に定評のあるツールです
- NVivo（エヌビボ）：インタビュー記録など定性データの整理に適した分析ソフトです
- VextMiner：問い合わせの分析やよくある質問の整備に活用しやすいツールです
- Google Cloud Natural Language：プログラムを通じて自社システムに感情分析などを組み込めるサービスです
扱うデータ量と運用体制に合わせて、サポートの手厚さも比較しましょう。
自社に合うツールの選び方のポイント
種類が多すぎて、どう比べればよいか分からなくなります。選ぶときは、分析の目的、扱うデータ量、操作のしやすさ、予算の4点を基準にすると整理しやすくなります。
例えば月に数百件の自由記述なら無料ツール、数万件を自動で回すなら有料ツールが目安です。機能の多さより「自社が無理なく続けられるか」を優先して選びましょう。
ツール選びで失敗しないコツ
導入したものの使われなくなった、という失敗は避けたいところです。失敗の多くは、目的に対して機能が過剰だったり、操作が難しすぎたりすることが原因です。無料プランやトライアルで事前に試すと、ミスマッチを防げます。
契約前に下記の4点を試用環境で確認しておくと安心です。
ツール選定チェックリスト
- 分析の目的に必要な手法が備わっているか
- 想定するデータ量に対応できるか
- 担当者が無理なく操作できるか
- 予算とサポート体制が見合っているか
ヒアリングやアンケートの周辺ツールも含めて広く比較したい場合は「ヒアリングツール10選」の資料もあわせてご覧ください。
テキストマイニングの精度はアンケート設計で決まる｜「インタビューズ」の活用方法
ここまで見てきたとおり、分析の質を大きく左右するのは「どんなデータを集めるか」という入口の部分です。どれほど優れたツールを使っても、元になる回答があいまいでは精度の高い結果は得られません。アンケートの設計から回答の収集、データの管理までをノーコード（プログラミングの知識がなくても操作できる仕組みのこと）で支えるツールとして、インタビューズの活用方法を紹介します。
質問設計の迷いをなくし、分析しやすいデータを集める
どんな設問にすれば分析に使える回答が集まるのか分からない、という悩みは多くの担当者が抱えています。インタビューズは、ノーコードで目的に沿った質問フォームを直感的に組み立てられます。回答に応じて設問を分岐させる設計も、画面操作だけで可能です。結果として、後の分析で扱いやすい回答を設計の段階から引き出せます。
アンケートフォームの作成・配布を手軽にする
フォームの作成や配布に手間がかかり、調査の着手が遅れてしまうという場面があります。インタビューズは、テンプレートを選んで質問を編集するだけでフォームが完成し、URLを共有するだけで配布できます。準備の時間を抑えられるため、思い立ったときにすぐ調査を始められます。
回答データの一元管理で分析を効率化する
回答が散らばり、集計に時間がかかるという声もよく聞きます。インタビューズでは、集まった回答を一つの管理画面でまとめて確認でき、分析用のデータとして書き出すこともできます。テキストマイニングのツールへ渡す手間が減り、分析そのものに集中できます。
対面・オンラインどちらの調査にも柔軟に対応する
対面での聞き取りとオンラインの調査で、ツールを使い分ける煩わしさを感じることがあります。インタビューズは、対面でのヒアリングからオンラインのアンケートまで、同じ仕組みで対応できます。調査の場面が変わっても運用を統一でき、データの蓄積と比較がしやすくなります。
専門知識がなくても使える操作性と導入のしやすさ
専門的なツールは難しそうで、導入に踏み切れないという不安もあります。インタビューズは直感的な操作性に加え、CSSのカスタマイズやHTMLタグの埋め込みにも対応し、自社サイトに合わせた見た目で設置できます。専門知識がなくても始められ、必要に応じて細かな調整も行えます。機能の詳しい内容は「インタビューズサービス概要資料」や、カスタマイズ機能を紹介した新機能のプレスリリースで確認できます。
インタビューズが力を発揮する場面
- 自由記述を分析に活かしたいときに役立ちます
- 短期間でアンケートを立ち上げたいときに使えます
- 散らばった回答データを一元管理したいときに向いています
- 対面とオンラインの調査を同じ仕組みで統一したいときに適しています
入口のデータ集めを整えることが、分析の成果を最大化する近道になります。
今回は、テキストマイニングの意味から分析手法の種類、活用方法、進め方の5ステップ、業界別の分析事例、おすすめツール10選までを解説しました。分析の成果は、良質なデータを集めるところから生まれます。まずはインタビューズの無料トライアルで、分析しやすいアンケートづくりから始めてみてください。
インタビューズは14日間のトライアル期間中もすべての機能を無料でお試しいただけますので、ぜひこの機会にご利用ください。
Interviewz（インタビューズ）をご活用いただくことで以下のことが解決できます。
• 新規お問い合わせ、相談数の向上
• ヒアリングの内容の最適化から受注率の向上
• ヒアリングコスト（人件費・タイムコスト）の削減
• 既存顧客のお問い合わせのセルフ解決（サポートコストの削減）
• サービス/プロダクトのマーケティングリサーチ
• 既存顧客、従業員のエンゲージメント向上
• データ登録負荷の軽減
• サイトにおけるユーザーの行動情報のデータ蓄積
▼Interviewz（インタビューズ）の主な活用方法
• 総合ヒアリングツール
• チャットボット
• アンケートツール
• カスタマーサポートツール
• 社内FAQツール
Interviewzの機能一覧｜総合的なヒアリング活動を網羅
Interviewzでは、下記のような総合的なヒアリング活動を支援する機能を揃えております。
