成果・インパクト
企業向けβ版
users
4.7
rating
炎上リスク80%削減
retention
確認時間60%短縮
efficiency
PdMとしての取り組み
企画・設計・実装の各フェーズでの工夫と学びをご紹介します
着想のきっかけ（課題発見）
企業のSNS炎上事例が後を絶たない中、「事後対応」ではなく「事前予防」に着目しました。マーケティング担当者や広報担当者が投稿前にリスクを把握できれば、多くの炎上は防げるはず。感情的な反応や文化的な配慮不足による炎上を、AIの力で予防するソリューションを考えました。
企業担当者インタビュー12人 → 91%が「投稿前の不安」を経験
炎上事例100件分析 → パターン化可能な要因の特定
既存チェック体制の課題：属人的で見落としが多い
企画・設計での工夫と論理
「予防型リスク管理」をコンセプトに、投稿前のワークフローに自然に組み込める設計を重視。リスクスコアの可視化だけでなく、なぜそのリスクがあるのかの説明と、具体的な改善案の提示まで含めました。恐怖心を煽るのではなく、「安心して投稿できる」体験を目指しました。
ワークフロー統合による自然な利用促進
説明可能AIによる判断根拠の透明化
段階的リスク表示による適切な緊張感の演出
改善提案による建設的なフィードバック設計
技術選定の理由
自然言語処理の精度とレスポンス速度を両立するため、複数のAIモデルを組み合わせました。リアルタイム分析が求められるため、エッジコンピューティングと効率的なキャッシュ戦略を採用。企業利用を考慮し、セキュリティとプライバシー保護を最優先に設計しました。
Next.js → 高速なレスポンスと企業向けセキュリティ
複数AIモデル → 感情分析と文脈理解の精度向上
エッジコンピューティング → 低レイテンシでの分析実行
暗号化通信 → 企業データの完全保護
主要機能・特徴
リアルタイムリスク分析
投稿テキストを瞬時に分析し、リスクスコアを0-100で表示
分析時間90%短縮
詳細リスク要因解析
感情分析、文化的配慮、表現の適切性を多角的に評価
見落とし率70%削減
改善提案システム
リスクの指摘だけでなく、具体的な改善案を自動生成
修正効率80%向上
学びと次への改善
B2B UX設計：個人向けとは異なる「安心感」の重要性
説明可能AI：企業利用では判断根拠の透明性が必須
リスク判定の難しさ：文化的背景や時代性を考慮した設計の重要性
ワークフロー統合：既存業務に溶け込む自然な体験設計