Dotを活用したフィードバック収集・分類・原因調査のワークフロー

Dotsのエンジニアが、AIアシスタント「Dot」を使って外部・内部のフィードバックを一元管理し、分類から原因調査、修正対応までを進める様子を実演しています。専用ページの分割画面や表形式の整理を通じて、日々のフィードバック対応をどのように組み立てるかを紹介します。

■ Dotの活用環境
- 専用スペースとページの作成、分割画面での可視化
- 表形式と色分けによるフィードバック整理

■ フィードバック収集と分析
- RedditやXの最新コメント追跡、外部・内部情報の分類
- 主要テーマの確認と優先課題の抽出

■ 調査・修正の実演
- クラウドスレッドによる原因調査と簡単な修正候補の特定
- PR作成、調査ログ共有、追跡ページ更新までの流れ

AIアシスタントを業務の一次窓口として活用し、フィードバック対応の効率化に関心があるエンジニアやプロダクト担当者向けです。視聴後には、収集・分類・調査・修正依頼までの一連の流れを設計する際の参考を得られます。