生成AI活用の効果を可視化！miiboと連携するBIツール「meikAI」で会話型AIの運用改善を実現

株式会社ISSEN GLOBALは、会話型AIプラットフォーム「miibo」と連携可能なBIツール「meikAI（明快＋AI）」を正式リリースしました。本ツールは、生成AIチャットログの分析・可視化に特化し、導入効果の測定と改善を実現します。現在、1業種1社限定の無償モニター企業を2025年8月末まで募集しています。

meikAIは、財務情報などの定量データと、チャットログ・SNSレビューといった定性データを融合させる革新的なBIツールです。累計アカウント数3万超のmiiboの開発パートナーとして実績を持つISSEN GLOBALが、生成AI活用の本質的な価値創出を目指して開発しました。自然言語での対話型分析機能により、専門知識がなくても直感的にデータ分析が可能です。2026年にはSaaS版（月額5万円〜）の提供を予定しており、中小企業の経営判断を支援する新たなBI基盤として展開していきます。

会話型AI導入後の課題を解決する新たなアプローチ

多くの企業が生成AIの導入を進める一方で、「導入後の効果が見えない」という課題に直面しています。従来のERPやBIツールでは、会話ログなどの定性データの分析が困難でした。結果として、膨大な会話データが蓄積されているにも関わらず、その価値を活用できていない状況が続いています。

meikAIは、この課題を解決するために開発されました。生成AIを活用して定性データを自動的に構造化・数値化し、経営判断に必要な洞察を提供します。特に、miiboとの連携により、会話型AIの利用状況や改善点を可視化できる点が大きな特徴です。

meikAIの主要機能と活用メリット

meikAIアシスタントによる対話型分析が、本ツールの中核機能です。「ポジティブな発言の傾向を分析して」といった自然言語での指示により、自動的にデータを集計・グラフ化します。プロンプトによるカスタマイズも可能で、自社専用のアシスタントを作成できます。

チャットログの構造化と自動分類機能により、膨大な会話データから有益な情報を抽出します。エンゲージメント分析では、ユーザーの離脱ポイントや満足度を数値化し、改善すべき箇所を明確にします。さらに、RAG技術を活用した外部情報との連携分析により、市場動向や競合情報を踏まえた高度な分析も実現します。

CSVやPDFなど多様なフォーマットに対応し、複合的な分析が可能です。生成されたグラフについては、AIが自動的に特徴や見方を解析・コメント出力するため、データ分析の専門知識がなくても意味のある洞察を得られます。

実際の導入事例にみる効果

miiboとmeikAIを組み合わせた某サービス業企業では、チャットログ分析により「ポジティブワード出現率と成約率の相関」を発見しました。この洞察に基づいてチャット設計を見直した結果、業績改善につながりました。エージェントの応答内容とユーザー満足度の関係が数値で明確になったことで、具体的な改善アクションを実行できたのです。

別の小売企業では、売上の月別変動の原因が不明でした。meikAIでレビュー・SNS投稿・販促日報を統合分析した結果、特定のSNSキャンペーン月にポジティブワードの出現率が2倍になっていることが判明しました。この発見により、効果的な施策の再現が可能になりました。

HR領域での活用も期待されています。ISSEN GLOBALはリクルート様をはじめとする企業とHR領域の生成AI開発を行ってきた実績があり、meikAIでも1次面接プロセスの支援などへの応用を想定しています。求職者とAIの対話ログを分析することで、興味関心や性格特性の数値化・可視化が可能となり、選考プロセスの精度向上への貢献が期待されます。

今後の展開と無償モニター募集について

ISSEN GLOBALは、2026年のSaaS版リリースに向けて機能拡張を進めています。現在の個別支援型から、より多くの企業が利用しやすい形態への移行を計画しています。将来的には、miiboだけでなく、ChatGPT API、LINE Bot、社内チャットシステムなど、幅広い生成AIツールとの連携を実現し、汎用的な生成AI運用BIプラットフォームを目指します。

現在募集中の無償モニター企業には、製品開発段階から参画いただき、実際のビジネス課題に即した機能改善に協力いただきます。1業種1社限定での募集となるため、ご関心のある企業様は2025年8月末までにお問い合わせください。モニター期間中は、ISSEN GLOBALの専門チームが導入から活用まで全面的にサポートします。

まとめ

meikAIは、会話型AIの導入効果を可視化し、継続的な改善を実現する新たなBIツールです。miiboとの連携により、生成AIチャットログの価値を最大化し、経営判断に活かすことができます。定性データの定量化という革新的なアプローチにより、これまで見えなかった洞察を得られるようになります。無償モニター募集は2025年8月末までとなりますので、この機会にぜひご検討ください。

生成AIチャットログの“可視化・評価”を実現！miibo社との連携可能なBIツール『meikAI（明快＋AI）』を正式リリース（https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000005.000121595.html）

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サマリー

株式会社ISNグローバルが開発した新しいBIツール「meikAI」は、生成AIを活用し、会話型AIの効果を可視化します。これにより、企業が抱える分析の難しさを解決します。このツールは、会話ログから得られる質的データを数値化し、具体的なアクションにつなげる可能性があります。

会話型AIの効果測定の課題

チャットボットを導入したものの、うーん、これ本当に効果あるのかなぁと首をかしげているあなた。

今日はですね、まさにその会話型AIの効果測定の難しさ、多くの企業が直面しているこの課題に迫っていきたいと思います。

手元にあるのは、その課題解決を目指すという新しいツール、「meikAI」に関する資料なんです。

そうですね、会話ログみたいな、いわゆる質的な声っていうのは本当に宝の山のはずなんですが、ただ従来の分析だとなかなかその価値を引き出し切れていなかった。

今回の資料が示しているのは、そのちょっと見えにくい価値をどうにかして可視化できないかっていう、そういう挑戦だと思いますね。

株式会社ISNグローバルが開発したmeikAI、これ特に会話AIプラットフォームのmiiboとの連携がポイントみたいですね。

この資料をちょっと読み解きながら、これがあなたのAI活用をどう変える可能性があるのか、一緒に探っていきましょうか。

では早速ですが、meikAIが具体的に解決しようとしている壁と言いますか、これは何になるんでしょう?

やはり一番大きな壁は先ほども少し触れましたけど、会話ログの分析の難しさですね。

売上げみたいなはっきりした数字と違って、自由な会話の中から意味のあるパターンを水付け出すっていうのは大変でした。

meikAIの革新と言える部分は、生成AIを使ってこの質的なデータを自動で整理して数値化する。

そして定量データと組み合わせて分析可能にするという、まさにこの点なんです。

会話のニュアンスをデータとして扱えるようにすると。

なるほど、つまりなんとなく良い感じだったよね、みたいな会話の効果がちゃんと具体的な数字で示せるようになるということですか?

おっしゃる通りです。

資料にあるmeikAIアシスタントっていう機能、これは特に現場では助かりそうですよね。

ポジティブな発言が多かったのはいつ頃?みたいに普通に話しかけるだけで分析できるんだったら。

専門家じゃなくてもデータにアクセスしやすくなりますよね。

そうですね、これは分析の民主化とも言えるかもしれません。

加えてですね、顧客がどの話題で興味を失ったか、みたいなことを示すエンゲージメント分析とか。

meikAIの実績と将来性

はいはい、エンゲージメント。

あとは市場のニュースといった外部の情報とその会話データを結びつけるRAG技術を活用した分析も可能なんです。

RAG技術?それは。

これはですね、AIが社内のデータだけじゃなくて関連する外部の情報、例えばニュース記事とかそういうものも参照して分析に深みを持たせる技術なんです。

これによってより広い視点からの洞察が得られるようになるわけですね。

へー、なるほど。

AIがグラフの特徴とかその見方をコメントしてくれるっていうのも分析にちょっと不慣れな方には心強いはずですよ。

理屈はだいぶ分かってきましたけど、実際にこれで成果が出た例っていうのはあるんでしょうか?資料にもいくつか紹介されてますね。

非常に興味深い例がありますよ。あるサービス業の会社さんではですね、チャットでのポジティブな言葉の出現率。

はいはい、ポジティブな言葉の出現率。

これと制約率の間にかなり明確な相関関係があることを明快で発見したそうなんです。

これに基づいて大体のマニュアルを見直したら実際に業績改善につながったと。

それはすごいですね。今まで感覚でしか語れなかったようなことがちゃんとデータで裏付けられたと。

まさにその通りなんです。あと小売業の例もあってですね、これは売上データだけだとどうも変動要因がよくわからなかったと。

ふむふむ。

そこで顧客のレビューとかSNSの投稿、それから反則の記録まで全部統合して分析したんですね。

いろんなデータを。

ええ。そしたらある特定のSNSキャンペーンを実施した月に会話の中のポジティブな単語がなんと倍増していたことがわかったんです。

へえ、倍増ですか。

これでキャンペーンの効果が具体的に把握できたと。まあバラバラだった情報がつながったという良い例ですね。

なるほどな。応用範囲も広そうですね。HR、人事領域とか、例えば一時面接の対話分析とかにも使いそうですよね。

ええ。おっしゃる通り応用範囲は広いと思います。

ISNグローバルさんは2026年には月額5万円からSAS版を提供することを目指していて、将来的にはmiiboだけじゃなくて、チャットGPTのAPIとかLINEBOTとか、まあいろいろなプラットフォームとの連携も考えているようです。

ふむ。より汎用的な分析基盤を目指しているということですね。

すぐにでも試してみたいという方向に向けての情報もありますね。

2025年の8月末まで、一業種一社限定ですけど、無償モニターも募集中だそうです。

開発段階から関わってフィードバックできるっていうのは、これは結構魅力的な機会かもしれないですね。

そうですね。貴重な機会だと思います。

というわけで今回は、会話型AIの効果測定っていうなかなか難しい課題に、生成AIで挑む新しいBIツール、MiiKAIについて深掘りしてきました。

これまでちょっと見過ごされがちだったかもしれない会話データの価値を掘り起こして、具体的なアクションにつなげる、そんな可能性を感じさせるツールでしたね。

ええ、まさに。質的な情報を意味のある数字に変えて、それを経緯とか現場の判断材料にしていく。この流れが今後ますます重要になっていくでしょうね。

さて、最後にこれを聞いているあなたに問いかけたいのですが、もし新たな会社の顧客やあるいは従業員との会話に含まれている感情とか意図とか、そういったものを今日紹介したような形で数値化して分析できるとしたら、あなたのビジネスや業務においては、他にどんな使い道が考えられるでしょうか。ぜひ少し想像を膨らませてみてください。