顧客価値を追求する
AI時代の製品開発マネジメント
AIエージェントツール Findy Insights
「現場に眠る顧客の声」や「部門横断の知見」を構造化し、プロダクトの意思決定を支援します
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Findy Insightsとは？
戦略設計〜顧客ニーズ・データの資産化〜生成AIを用いた顧客インサイト・企画生成まで、
独自のアルゴリズムに基づく、AIエージェントが自律的にタスクを実行。
ディスカバリーの最適化を実現するAIエージェントツールです。
SECIモデル※ に沿ったデータ集約・共有・AI活用を通じて、顧客価値の仮説設計の革新をサポート。
※SECI（セキ）モデル：経営学者 野中郁次郎氏が提唱した、個人の持つ暗黙知を組織全体で共有・活用することでの知識創造プロセスを説明するフレームワーク
こんな課題ありませんか？
データやコミュニケーション、タスク管理、マネジメントなど
プロダクト開発の現場では悩みや課題を抱えています。
自社サービス・プロダクトの現状分析を客観的に出来ていない
目標進捗の継続的なマネジメントが出来ていない
自社内のBizサイドとDevサイドとの間の情報連携が十分に出来ていない
ナレッジやデータが共有・蓄積されず属人化している
顧客の声やデータの一次情報の連携が不足しており、本質的なインサイトが分からない
事業戦略や計画達成に向けたデータドリブンなタスクの優先度設計が出来ていない
データを一気通貫で管理・分析できる
様々なデータを連携・統合し、横断的に見える化。
戦略設計やマネジメントに活用できます。
活用シーン
戦略・目標設定とリサーチの効率化（リサーチマネジメント）
市場分析、OKR・KPI設計のアシスト、指標を基にした目標管理
異なる顧客データのインテグレーション（コンテキストマネジメント）
商談ログ、問い合わせデータ等の集約と解析
顧客インサイト活用とプロダクト開発への最適化（インサイトマネジメント）
顧客インサイトの抽出・分析、PBIへの顧客インサイト情報の連携・活用
PBIの管理・他データとの関連付け（バックログマネジメント）
PBIの優先度設計の自動化、顧客データとの紐づけ
より詳細の機能や実例をご案内します。
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