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slack データの感情分析と強みに基づく分析
組織内個人の強みを活かす AI マネジメントツール
インスピレーション（着想の源）
- ビジネス心理テスト（ストレングスファインダー）を生成AIのコンテキストとして活用し、より個人にパーソナライズした分析を実現したい
- Slack のメッセージデータと感情分析を組み合わせることで、ユーザーのモチベーション変化を定量化・可視化したい
- 業務過多なマネージャーの負担を少しでも減らし、業務遂行の時間を捻出したい
何を行うか
- Slack のメッセージデータを収集し、BigQuery に格納
- 感情分析を行い、ユーザーごとのモチベーション変化を定量化・可視化
- ストレングスファインダーの結果を背景情報として、Gemini に感情スコア付きメッセージを分析させる
- AppSheet を用いて UI/UX を構築し、分析結果を表示・活用できるようにする
どのように構築したか
- データ収集：Slack からのメッセージデータを BigQuery に格納
- データ分析：BigQuery のリモート関数で感情分析を実施
- 生成AI分析：Gemini を使用して、ストレングスファインダーの結果を考慮しつつメッセージを分析
- インフラ構築：
- AppSheet: UI/UX 構築
- BigQuery: 分析用データベース
- Cloud Functions: バックエンドのコンピューティングサービス
- Terraform: インフラのコード化
- Dataform: BigQuery 内のデータパイプラインと分析クエリの管理
- システム統合：Cloud Functions 上にエンドポイントを構築し、AppSheet のオートメーションからキック
直面した課題
- 限られた人数と期間での開発
- 複数の Google Cloud サービスの統合
誇りに思う成果
- AppSheet を活用することで高い生産性と開発効率を実現
- 生成AIと従来の分析手法を組み合わせた深い洞察の獲得
- Google Cloud の各種サービスを効果的に統合したソリューションの構築
- これまで人間にしかできないと思われていたマネジメントの領域に SaaS や AI を活用した点
学んだこと
- 生成 AI（Gemini）と従来の分析手法（感情分析）の組み合わせによる相乗効果
- AppSheet を用いたローコード開発の高い生産性と効率性
- Google Cloud の各種サービスの統合的な活用方法
- Terraform を使用したインフラのコード化（IaC）の有効性
組織内で個人の強みを活かすための次のステップ
- より多くのユーザーデータを収集し、分析の精度を向上させる
- 他のビジネス心理テストや評価指標との連携を検討
- リアルタイムでのフィードバックシステムの構築
- AI による個別化されたキャリア開発提案機能の追加
- プライバシーとデータセキュリティの更なる強化
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