非構造化データに対するリサーチ＆アナリティクス
ChatGPTのQ&AやBIツールの構造化データのみの限界を超えます。文書、メール、会話からリサーチ、分析、インサイトを抽出します。信頼できる引用付きです。
シンプルなQ&AやBIツールでは不十分な理由
ほとんどの企業には、会議メモ、契約書、メール、サポートチケットなどの非構造化データに重要なインサイトが埋もれています。ChatGPTはプライベートデータにアクセスできません。従来のBIツールは構造化データベースのみに対応します。手動で検索するか、パターンを完全に見逃すかのどちらかです。
ChatGPT
その限界
会社のデータにアクセスできません。引用なしの一般的な回答。文書横断のトレンド分析はできません。
Qamaqのソリューション
あなたのナレッジベースをリサーチします。すべての回答にソースの引用が含まれます。数千の文書にわたるパターンを分析します。
BI Tools
その限界
構造化データ（データベース、スプレッドシート）のみに対応。テキスト、PDF、会話の分析はできません。
Qamaqのソリューション
非構造化データ（契約書、メール、会議メモ、サポートチケット）に対応します。テキストからインサイトを抽出します。
Search Tools
その限界
キーワードは見つけますが、インサイトは見つけられません。文書間の点を結ぶことができません。トレンド分析や統合はありません。
Qamaqのソリューション
コンテキストと関係性を理解します。情報源を横断して情報を接続します。パターンとトレンドを特定します。
リサーチ＆アナリティクスでできること
非構造化データを実用的なインサイトに変換
全文書にわたるディープリサーチ
複数のソースからの情報を統合する必要がある複雑な質問ができます。各事実がどこから来たかを示す引用付きの包括的な回答が得られます。
クエリの例
“サポートチケットとメールに基づく、Q4に顧客が離反した上位3つの理由は何ですか？”
“2023年と2024年のプロジェクトの安全プロトコルを比較してください。何が変わりましたか？”
“成約した案件にはあるが、失注した案件にはない契約条項はどれですか？”
トレンド＆パターン検出
数千の文書にわたる繰り返しのテーマ、新たな問題、パターンを特定します。問題が深刻化する前に発見します。
クエリの例
“過去6ヶ月間の機能Xに関する苦情パターンの増加を表示してください”
“今四半期のクライアントミーティングで繰り返し取り上げられたトピックは何ですか？”
“失注案件に共通するテーマはありますか？”
引用付き検証可能な回答
すべてのインサイトにソースドキュメントへの直接リンクが含まれます。クリックして事実を検証し、全文コンテキストを読み、AI生成インサイトへの信頼を構築できます。
クエリの例
“リモートワークに関する当社のポリシーは何ですか？（具体的なハンドブックのセクション付き）”
“プロジェクトレポートの予算超過に関するすべての言及を見つけてください”
“リーダーシップミーティングで価格変更について議論したすべての場面を表示してください”
文書横断インテリジェンス
メール、契約書、会議メモ、レポートなど異なるタイプの文書間で情報を接続します。孤立した事実ではなく、全体像を把握します。
クエリの例
“サポートチケットの顧客フィードバックとミーティングの機能リクエストを接続してください”
“監査のコンプライアンス問題を特定のプロジェクトドキュメントにリンクしてください”
“営業上の反論とチーム議論で言及された製品のギャップを相関させてください”
実際のインパクト
チームがリサーチ＆アナリティクスを活用してよりスマートに働く方法をご覧ください
M&A案件のデューデリジェンス
従来のアプローチ
弁護士が手動で10,000ページ以上の契約書、メール、レポートを読み、リスクを探します。3週間かかります。文書に埋もれた重要な条項を見逃す可能性が高いです。
Qamaqの場合
「すべての文書から責任条項、支配権変更条項、規制上の問題を見つけてください。」引用付きの結果が10分で得られます。レビュー時間が3日に短縮されます。
顧客インタビューデータの分析
従来のアプローチ
50件のインタビュー記録を手動で読み、スプレッドシートでテーマを作成し、引用元を思い出そうとします。数日かかり、バイアスが入りやすいです。
Qamaqの場合
「顧客が言及した上位のペインポイントは何ですか？各例を添えてください。」直接の引用とソース付きで即座に分析されます。偏りのないパターン検出です。
ユーザーが離反する理由の理解
従来のアプローチ
サポートチケット、解約アンケート、営業メモを手動でレビューします。ピボットテーブルを作成します。逸話的なインサイトのみで、明確なパターンはありません。
Qamaqの場合
「サポート、営業、アンケートのすべてのタッチポイントにわたる離反理由を分析してください。顧客セグメント別のトレンドを表示してください。」引用付きの完全な分析が数分で得られます。
仕組み
ナレッジベースを活用したリサーチ＆アナリティクス
データを取り込む
文書、メール、データベース、コミュニケーションツールを接続します。Qamaqは権限を尊重しながらすべてをインデックス化します。
リサーチの質問をする
複数の文書やデータソースにまたがる複雑な質問を自然言語で行えます。
AIが分析＆統合
高度なRAGが関連情報を取得します。LLMがパターンを分析し、インサイトを抽出し、発見を統合します。
引用付きの結果を取得
直接の引用付きの包括的な回答を受け取ります。クリックしてソースを検証し、全文コンテキストを読むことができます。