Voicyの音声文字起こしから、Voicyへの改善提案を抽出してみた
こんにちは。
Voicyで企画・マーケなどやっています、なぎちゃんです。
Voicyには、パーソナリティさんが話した内容を自動でテキスト化する「AI文字起こし」という機能があります。リスナーさんが内容をパッと確認したりするのに便利な機能なのですが、、
「この膨大なテキストデータの中に、Voicyへの愛ある改善提案が眠っているのでは……？」
今回は、上司からの「ちょっとやってみて」という一言をきっかけに、Geminiを相棒にして、自社サービスへの意見をあぶり出した記録を共有します。
今回やりたかったのは、膨大な文字起こしデータの中から「Voicyに対する具体的な要望」が含まれる箇所をピンポイントで抜き出すことでした。
「〇〇の仕様がもっとこうなれば……」や、「〇〇が使いづらい……」といった、パーソナリティさんの「本音」に近い文脈です。
Geminiと何度もやり取りし、以下のようにSQLを組み上げました。
・特定キーワードの周辺抽出
「チャプター」「予約」「生放送」「手数料」などのシステム用語と、「不便」「使いにくい」「要望」といったネガティブ・逆接のワードが隣接している箇所を特定
・他社比較の炙り出し
ポッドキャストなどの他社サービス名と、使い勝手に関する言及をセットで抽出。
・ノイズの除外
SQLである程度絞り込めたとはいえ、データ量は依然として膨大です。
そこで最後は、抽出したデータを丸ごとGeminiに流し込み、Voicyへの改善提案リストとしてまとめてもらいました。
……ということで、パーソナリティさんが配信の中でポロッと漏らした声を、AIの力で一吸い上げることができました。
アンケートを取ったり、ユーザーインタビューをセッティングしたりするのは、大きな工数がかかります。もちろんそれも大事ですが、「すでにプラットフォーム上にある発言」をデータとして扱えば、こんなにもリアルな声が、こんなにも爆速で集まるんだ、と感動しました。
今回はテキストマイニング的なアプローチでしたが、今度は特定の機能がリリースされた前後の感情変化を時系列で追ってみるのも面白そうだな……なんて考えています！
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