顧客の本音がわかるAI分析サービス「TERUS」、ベリサーブと販売店契約を締結

　LUCは、AIを用いて今まで難しかった感情・意見・時系列などの視点で顧客体験を分析できるプラットフォーム「TERUS」を2024年12月にリリースした。そして、3月27日にベリサーブとともに「TERUS」の販売店契約を締結した。

　ベリサーブはさまざまな企業向けにソフトウェアテストなどの品質向上支援に関するサービスを提供している。今回「TERUS」を通じて顧客の声を製品開発やマーケティングなどのライフサイクルに取り込む仕組みを構築することで、製品・サービス品質のさらなる向上を支援できると考え、両社で協議を進め、販売店契約を締結するに至った。

　「TERUS」は、顧客体験分析で課題となる「データが多様なチャネルに散らばっている」「意見の全体像をわかりやすく把握できるツールがない」といった問題を、独自の分析アルゴリズム（特許申請中）によりデータを自動で収集・一元管理し、意味のある意見やトピック単位で分析・可視化することで解決するプラットフォーム。これにより、見逃しがちな顧客の「本音」に基づいた製品・サービスの改善や、戦略的なマーケティング施策の検討が可能となる。

　「TERUS」の特徴は以下の通り。

膨大な顧客体験データを収集・一元管理

　SNS、ECサイトやアプリサイト、予約サイト（飲食、旅行など）のレビューや口コミなどのさまざまなWeb上に散乱している顧客体験データを自動収集。「TERUS」だけで複数チャネルにある膨大な顧客の口コミやレビューを収集できる。

　また、自社で保有している独自の顧客体験データをアップロードすることも可能で、顧客体験分析に必要なデータを一元管理できる。データを一元管理することにより、チャネルを横断したデータの検索や比較、分析を可能にする。

意味のある意見単位で抽出し、わかりやすいトピックごとに集約

　口コミやレビュー投稿（ポスト）は1データにさまざまな意見が入った感情的な文章であることが多いが、意味のある意見（ボイス）の単位で文章を分割・翻訳して抽出する。

　さらに、意味のある意見（ボイス）ごとに認識・把握可能な要点を、文章レベルのトピックとして抽出。人によって表現にブレがある場合も、即座に把握可能な文章レベルのトピックに自動整形し、分類可能にする。言語が異なる場合も、意見の内容に応じて分析者の利用言語で同一トピックに紐づけられる。

感情別や時系列など見たい単位で可視化、短時間で高精度の分析が可能

　トピックに分類した顧客意見を、意味単位で集約してボリューム感を把握できるだけでなく、感情別（ポジティブ／ネガティブ）に分類して顧客の感情のボリュームを可視化することや、感情ごとの割合・時系列、トピックごとにも可視化することが可能。

　ほかにも自社が設定した独自カテゴリで、LUC独自のAI（特許申請中）が顧客の意見を分類できるため、データ抽出・分析にかかる工数が削減され、業務を効率化できる。