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Unanswered questions

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anonymousでとったサーベイ回答内容をC360でリアルタイムに確認できる方法(How can we view anonymous survey responses in C360 in real time?)

Surveyを利用して、anonymous設定で回答を収集する機会があります。Surveyの回答者が回答を送信した直後に、匿回答内容をC360上でリアルタイムに確認する方法があるかを確認したいです。気になっているのは、Surveyが匿名であるため、回答者やそのCompanyと回答内容を紐付けられないのではないかという点です。その場合、匿名Surveyの回答内容を、該当するCompanyのC360にどのように表示できるのか知りたいです。以下を実現するための標準機能、設定、または推奨される方法はありますでしょうか。Surveyは匿名で回答を収集する 回答内容を該当するCompanyに紐付ける 回答内容をC360でリアルタイムに確認する同様の構成を実現されている事例や、推奨される方法があれば、ご教示いただけますと幸いです。よろしくお願いいたします。 =================== We are using Gainsight Surveys to collect responses anonymously.We would like to know if there is a way to view the content of anonymous survey responses in C360 in real time, ideally immediately after a respondent submits a survey.Our concern is that, since the survey is anonymous, the response may not be associated with the respondent or their Company. If that is the case, we are wondering how anonymous survey responses can be displayed in the appropriate Company’s C360.Is there any standard functionality, configuration, or recommended approach that would allow us to:collect survey responses an

【開催報告】Gainsightコミュニティ CS×AI 分科会 #8

こんにちは、ROBOT PAYMENTの滝口です。8月27日に開催をした、AI分科会の第8回目の開催報告です!オンサイト限定開催にもかかわらず多くの方にご参加いただき、会場には開始前から期待感が漂っていました。 前半:Gainsightの最新AIアップデート紹介MCPライブラリ、Copilot、Admin CLI、Agent Studiiの構想など、自然言語で業務を進める世界観が共有されました。 後半:OpenAI 淺野氏による講演AI活用の進化:「質問」から「タスクの委任」へAI活用は「チャットで質問し回答を得る」段階から、「ツールを渡し、仕事そのものを任せる」エージェントの段階へ移行中とのこと。OpenAI Codexでは30分以上、長いものでは8時間以上自律的に動く例もあるそうです。 その変化を支えるのがMemoryとComputer History。会話の履歴やユーザーの操作を学習し、AIが「その人の仕事の進め方」を少しずつ理解していく仕組みです。 また、個人利用だけでなく組織活用の鍵は「スキルの共有・再利用」。OpenAI社内でも各チームのノウハウを検索・再利用できる仕組みがあるとのことで、CS領域にも大きなヒントになりそうです。 社内事例 Slackでの質問にAIが社内ナレッジで回答 バグ/要望を関連チームへ引き継ぎ ミーティングログから重要フィードバックを検知し通知 ヘルプチャットや電話でもAIが一次対応  注目を集めたデモ:Gainsight MCP × ChatGPT特に注目を集めたのは、Gainsight MCP × ChatGPTのデモでした。 実演内容:音声で「担当CTA一覧を出して」と依頼すると、AIがMCP経由でデータ取得 → Gainsight画面を確認 → 手順をスクショしてPowerPoint化。 自動実行:毎朝9時に担当CTAを確認し、優先度の高いものから資料準備を進めておくスケジュール実行も可能。  Q&Aと印象的なマインドセットQ&Aでは判断コンテキストの蓄積方法やビルド/バイの判断基準など、実装に近い質問が多数上がりました。特に印象的だったのは、「自分でやった方が早くても、あえてAIに任せて育てる」という考え方。短期的な非効率を受け入れてでも指示を改善し、スキル化していくことが、将来の大きな効

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