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Easy,but Even deeper
「背景を深堀りできないアンケート、
面倒くさいインタビューと分析」にさよならを 👋
生成AI x ユーザーインタビューなら POLLS
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「背景を深堀りできないアンケート、面倒くさいインタビューと分析」にさよならを 👋
生成AI x ユーザーインタビューなら POLLS




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「背景を深堀りできないアンケート、
面倒くさいインタビューと分析」に
さよならを 👋
生成AI x ユーザーインタビューなら POLLS
POLLSとは
1人でも1000人でも、どんな言語でも、
寝ている間でも
あなたの代わりに
AIがターゲットに深堀りインタビュー
解像度の高いデータを自動で集めて、自動で分析します
POLLSとは
1人でも1000人でも、どんな言語でも、寝ている間でも。
あなたの代わりにAIがターゲットに深堀りインタビュー
解像度の高いデータを自動で集めて、自動で分析します。
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1人でも1000人でも、どんな言語でも、寝ている間でも
あなたの代わりにAIが
ターゲットに深堀りインタビュー
解像度の高いデータを自動で集めて、自動で分析します

従来の一般的なアンケートは
「固定された質問」と「選択式の回答」が中心で深堀りできません。
一方通行に意見を集める仕組みは、
言語化できない人にとって「苦痛の時間」です



従来の一般的なアンケートは
「固定された質問」と「選択式の回答」が中心で深堀りできません。
一方通行に意見を集める仕組みは、
言語化できない人にとって「苦痛の時間」です
従来の一般的なユーザーインタビューのプロセスは、設計などの準備をはじめ、実施、分析、それぞれ時間がかかります。
実施する人によって結果が変わってしまうため非構造的で仕組み化が難しいのが欠点です

従来の一般的なアンケートは
「固定された質問」と「選択式の回答」が中心で深堀りできません。
一方通行に意見を集める仕組みは、
言語化できない人にとって「苦痛の時間」です
従来の一般的なユーザーインタビューのプロセスは、設計などの準備をはじめ、実施、分析、それぞれ時間がかかります。
実施する人によって結果が変わってしまうため非構造的で仕組み化が難しいのが欠点です


従来の一般的なユーザーインタビューのプロセスは、設計などの準備をはじめ、実施、分析、それぞれ時間がかかります。
実施する人によって結果が変わってしまうため非構造的で仕組み化が難しいのが欠点です
✨️ POLLSが選ばれる理由
POLLSが選ばれる理由
どんな言語でも




回答者の国籍、言語は関係ありません
短時間で
たった1問、たった3分など
短い時間で心の中の本音を収集します
かんたん
誰でも使えるUIと
本音を引き出せるUX
スキルは不要
調査、分析、ITなど
スキルはすべて不要です
次の一手を提案
レポートを出力して終わりではありません。
回答者のに対して自己修正や自己成長を促進します
回答者の国籍、言語は関係ありません




どんな言語でも
たった1問、たった3分など短い時間で心の中の本音を収集しま す
短時間で
かんたん
誰でも使えるUIと
本音を引き出せるUX
スキルは不要
調査、分析、ITなど
スキルはすべて不要です
次の一手を提案
レポートを出力して終わりでは ありません。回答者のに対して自己修正や自己成長を促進します
数字で見るPOLLS
回答平均時間(分)
PoC結果などから n=40(curioph調べ)
既存手法よりも
解像度が高かった(%)
対インタビュー
時間削減率(%)
対リサーチコスト
経費削減率(%)
10
92
75
80
数字で見るPOLLS
PoC結果などから n=40(curioph調べ)
回答平均時間(分)
既存手法よりも
解像度が高かった(%)
対インタビュー
時間削減率(%)
対リサーチコスト
経費削減率(%)
75
80
10
92

サービスの流れ


サービスの流れ



あなたが行うことは、聞きたいことや、達成したいことなど要件定義をするだけ
サービスの流れ

相談があった実例から
ユースケースをご紹介します
USE CASE
マーケティング
01
なぜ“買わなかった”のかを明らかにして、新商品の開発、または改善につなげたい
02
レビューを自然に集めつつ、
そのまま広告へ→集客に活用したい
03
市民・移民の方々の意見を吸い上げて
より良い、町づくりに活かしていきたい
04
課題のある企業と、それを解決できそうなスキルを持つ企業両者をマッチングさせて経済の活性化を狙いたい
05
従業員がなぜ辞めるのかを可視化したい。さらに、従業員1人1人のモチベーション を上げて定着率改善につなげたい
HR

USE CASE
相談があった実例から
ユースケースをご紹介します
マーケティング
01
なぜ“買わなかった”のかを明らかにして、新商品の開発、または改善につなげたい
HR
02
レビューを自然に集めつつ、
そのまま広告へ→集客に活用したい
03
市民・移民の方々の意見を吸い上げてより良い、町づくりに活かしていきたい
04
課題のある企業と、それを解決できそうなスキルを持つ企業両者をマッチングさせて経済の活性化を狙いたい
05
従業員がなぜ辞めるのかを可視化したい。さらに、従業員1人1人のモチベーションを上げて定着率改善につなげたい

相談があった実例からユースケースをご紹介します
USE CASE
マーケティング
02
レビューを自然に集めつつ、そのまま広告へ→集客に活用したい
03
市民・移民の方々の意見を吸い上げてより良い、町づくりに活かしていきたい
04
課題のある企業と、それを解決できそうなスキルを持つ企業両者をマッチングさせて経済の 活性化を狙いたい
HR
05
従業員がなぜ辞めるのかを可視化したい。さらに、従業員1人1人のモチベーションを上げて定着率改善につなげたい
01
なぜ“買わなかった”のかを明らかにして、新商品の開発、または改善につなげたい

さらに
こんなことができるPOLLS

さらに
こんなことができるPOLLS

さらに
こんなことができるPOLLS
従業員が自ら組織 との「溝」を理解して
自己修正・成長していく!


従来のアンケートやインタビューに代わり、AIが従業員の心の中の本音(深いインサイト)を引き出します
1人でも、母数全体でも、従業員の離職リスク、ストレス、キャリアプラン、要望、組織との適応具合、OKRとの乖離など、様々な分析が可能です

💡 ここ がPOINT
データを可視化するだけの
レポートツールではありません!

🚀「従業員の回答」と「組織や部署の求めること」の ズレ を自動で判別し、従業員が自ら自己修正・自己成長できるような意識変容の仕組みを搭載しています。
従業員が自ら
組織との「溝」を理解して
自己修正・成長していく!


💡 ここがPOINT
データを可視化するだけの
レポートツールではありません!

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従来のアンケートやインタビューに代わり、AIが従業員の心の中の本音(深いインサイト)を引き出します
1人でも、母数全体でも、従業員の離職リスク、ストレス、キャリアプラン、要望、組織との適応具合、OKRとの乖離など、様々な分析が可能です
従業員が自ら
組織との「溝」を理解して
自己修正・成長していく!


💡 ここがPOINT
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レポートツールではありません!

🚀「従業員の回答」と「組織や部署の求めること」の ズレ を自動で判別し、従業員が自ら自己修正・自己成長できるような意識変容の仕組みを搭載しています。
従来のアンケートやインタビューに代わり、AIが従業員の心の中の本音(深いインサイト)を引き出します
1人でも、母数全体でも、従業員の離職リスク、ストレス、キャリアプラン、要望、組織との適応 具合、OKRとの乖離など、様々な分析が可能です
広告費をかけずに集客ができる!

POLLを利用した回答者の「回答内容」をAIが判断し、ポジティブな場合は「紹介文 💌」を自動生成して集客に繋げます


一方、その逆で、回答内容がネガティブな場合は、「企業が取り組んでいること」をAIが予め学習し、回答者へ向けて「火消し文 🧯」を自動生成。カスハラをファン化できます



従来のアンケートやインタビューに代わり、AIが従業員の心の中の本音(深いインサイト)を引き出します
1人でも、母数全体でも、従業員の離職リスク、ストレス、キャリアプラン、要望、組織との適応具合、OKRとの乖離など、様々な分析が可能です
💡 ここがPOINT
データを可視化するだけの
レポートツールではありません!

🚀「従業員の回答」と「組織や部署の求めること」の ズレ を自動で判別し、従業員が自ら自己修正・自己成長できるような意識変容の仕組みを搭載しています。
人事施策の殆どにおいて従来のスキームでは、
トップが声を集め、分析し、施策を投下し、効果測定をしていました。
既存ソリューションにデータを可視化するだけのサービスが多いのはその影響だと考えています。
POLLSは、このスキームを見直し、ボトムの声を集めて終わり。
ではなく、従業員の回答に含まれる想いと、会社の想いの間にある中間概念を抽出。
従業員自身が自ら意識や行動を変え成長していく
アルゴリズムを搭載しています。
「従業員のモチベーションを上げる」
「成長してもらう」「理解を深めてもらう」
本来の目的達成型のプロダクトPOLLS HRといっしょに
先進的な取り組みをしませんか?
💌 組織戦略に関わる経営層・人事の方へ



従業員が自ら
組織との「溝」を理解して
自己修正・成長する
POLLS HR

POLLSは様々なシーンで試用が進んでいます







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