Problem
アンケートは集まった。
でも、何を改善すればいいのか分からない。
アンケートフォーム
今回のイベントはいかがでしたか？
満足度や短いコメントだけでは、次回イベントに活かせる知見は得られません。
集計はできても、改善アクションまでは見えてこない。
その結果、報告書作成にも時間がかかります。
Story
この会話が、レポートになる。
参加者とAIの対話が、そのまま役員会レポートの根拠になります。
💡 発言にカーソルを合わせると、対応する発見が光ります
役員向けレポート（サンプル）
マーケティング実践セミナー
22件の回答を分析
Key Insights
AIが抽出した発見実例の豊富さが満足度を押し上げた
関連14件 / 22件
“他社の実例が多くて、すぐ真似できそう”
少人数の質疑が理解を深めた
関連 9件 / 22件
演習時間の不足が最大の改善要望
関連11件 / 22件
“手を動かす時間がもっと欲しかった”
テーマ別の評価
※ サンプルデータです
5-Layer Insight Model
“満足”の下に潜り、価値観まで掘り当てる。
DeepSurveyは、回答を一問一答で終わらせません。回答→理由→背景→感情→価値観の5層を、AIが目的を持って掘り下げ、意思決定の“本当の動機”を再構成します。
Method
熟練リサーチャーの“ラダリング”を、AIで自動化
優れたインタビュアーは、表層の答えから価値観まで質問を「はしご」で遡ります（means-end／ラダリング）。DeepSurveyはその手順を目的を持った質問設計として体系化し、誰が使っても再現します。
Why it's a moat
“設計”そのものが、真似しにくい価値
何を・どの順で・どこまで引き出すかを裏で制御。汎用AIに投げても同じ深さにはなりません。深掘りは動的で、発見が得られたら3〜4問で終了、最大でも10問。
同じ“AIに聞く”でも、深さが違う。
汎用AIチャットにアンケートを任せるのとは、設計思想が異なります。何を・どの順で・どこまで引き出すかを裏で制御しているのがDeepSurveyです。
How it works
たった4ステップで、本音が見える。
アンケート作成から、レポート完成まで。複雑な設定は不要です。
アンケート作成
AIが質問設計をサポート。テーマを入力するだけで、深掘りに最適な初期質問を自動提案します。
URL・QR・Slack等で共有
発行されたURLを参加者に配布。QRコードでの印刷配布やSlack共有にも対応します。
AIが参加者と対話
参加者の回答に応じてAIが自然に深掘り。本音・理由・改善要望を対話の中で引き出します。
レポート完成
分析・知見・改善アクションを自動整理。役員会にそのまま持っていけるレポートが完成します。
Use Cases
イベント後の振り返りを、
もっと価値ある時間に。
参加者の声を、次回の改善・社内報告・企画判断に活かせます。
セミナー
登壇内容の理解度・改善点・次回テーマへの需要を深掘り。満足度アンケートを超えた知見を収集。
研修
研修内容の定着度・実務への適用意向・追加学習ニーズを収集。次回プログラム設計の根拠に。
展示会
来場者の関心領域・課題・意思決定要因を把握。営業・マーケティングへの直接的な知見を得る。
社内イベント
社員の反応・要望・改善点をリアルに収集。次回企画・上申資料の根拠データになります。
コミュニティイベント
参加者のニーズ・満足度・離脱理由を継続把握。コミュニティの質向上と定着率改善に活用。
カンファレンス
セッション別の評価・登壇者へのフィードバック・次回への要望を構造化して収集できます。
“好評”の一言では見えない、次の一手。
DeepSurveyを使うと、満足度の数字の“裏”にある本音が見えてきます。※イメージ例
「好評だった」ことは分かる。でも—何を改善すれば次はもっと良くなるのか、数字からは見えてこない。
「実例が少なく、自社で再現できるか不安」という声を、回答者の約22%が共有。
「内容は良かったが、自分のケースに当てはめる具体例がもっと欲しかった」
次の一手：次回は事例パートを増強し、業種別の適用例を追加。— 満足度の数字だけでは辿り着けない改善アクションが明確に。
※ 上記の企業名・数値・コメントはすべて説明のためのイメージ例であり、特定の実在案件を示すものではありません。
FAQ
よくある質問
参加者の声を、次回イベントの
改善につなげませんか？
DeepSurveyは、イベント後アンケートを対話型に変え、役員会にそのまま持っていけるレポート作成を支援します。