【生成AI 神ツール】Mapifyで議事録をマインドマップに変換してみた

どうもこんにちは。

今回は、巷で噂になっている「**Mapify**」を使って、議事録をマインドマップにしてみようと思います。

https://mapify.so

# 始め方

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# 今回使用する議事録

流石に本物の議事録を使用するわけにもいかないので、架空の議事録を使用します。
ちなみに、架空の議事録は`Claude3.5 Sonnet`さんに作成してもらいました。

```text
# 顧客管理機能実装に関する詳細会議議事録

日時：2024年9月22日 13:00-17:00
場所：本社会議室A および オンライン会議室（ハイブリッド形式）
参加者：
- 営業部門：田中部長、佐藤課長、鈴木主任
- システム開発部門：高橋部長、伊藤課長、山本主任エンジニア
- 顧客サポート部門：中村部長、小林課長
- 経営企画部：渡辺部長
- 外部コンサルタント：吉田氏（ITコンサルティング会社）

## 1. 会議の目的

新規導入予定の統合顧客管理システム（仮称：CRM-X）に実装する顧客管理機能について、各部門からの要望を集約し、優先順位を決定する。また、実装に向けたロードマップを策定する。

## 2. 現状の課題

会議冒頭で、各部門から現状のシステムにおける課題が報告された：

1. 顧客データが複数のシステムに分散しており、統合的な顧客把握が困難
2. データの重複や不整合が多く、正確な情報管理ができていない
3. 顧客対応履歴の共有が不十分で、部門間の連携に支障がある
4. データ分析や戦略立案に必要な機能が不足している
5. モバイル端末からのアクセスが制限され、外出先での情報確認が困難

## 3. 要望事項と優先度

### 絶対に欲しい機能（Must Have）

1. **統合的な顧客情報管理**
   - 顧客の基本情報管理
     * 個人顧客：氏名、フリガナ、生年月日、性別、住所、電話番号、メールアドレス、職業
     * 法人顧客：会社名、法人番号、代表者名、業種、従業員数、資本金、設立年月日、本社所在地
   - 顧客ステータス管理（見込み客、アクティブ顧客、休眠顧客など）
   - 取引履歴（契約情報、購買履歴、請求・支払い情報）
   - 個人情報保護法及びGDPRに準拠したデータ管理機能
     * データ暗号化
     * アクセスログの記録
     * データ保持期間の設定と自動削除機能

2. **高度な顧客検索・フィルタリング機能**
   - 複合条件検索（AND/OR条件の組み合わせ）
   - フリーワード検索（自然言語クエリ対応）
   - 検索条件のテンプレート保存機能
   - 検索結果の並べ替え（複数キーの組み合わせ可能）
   - 検索結果の CSV/Excel エクスポート機能

3. **顧客対応履歴の総合管理**
   - 対応チャネル別記録（訪問、電話、メール、Web問い合わせ、SNS）
   - 対応内容のカテゴリ分類（問い合わせ、クレーム、提案、その他）
   - 対応状況のステータス管理（対応中、解決済み、フォローアップ必要など）
   - 関連文書・ファイルの添付機能
   - 対応履歴の時系列表示と詳細表示の切り替え
   - 部門横断的な情報共有機能（社内SNSとの連携）

4. **きめ細かなアクセス権限管理**
   - 役職・部署・個人レベルでの権限設定
   - 項目レベルでのアクセス制御（参照のみ、編集可能など）
   - 時限的な権限付与機能（プロジェクト期間中のみなど）
   - アクセスログの詳細記録と定期的な監査レポート生成
   - 不正アクセス検知と自動アラート機能

5. **データ移行・連携機能**
   - 既存システムからのデータインポート機能
     * CSV、Excel、XML形式対応
     * データマッピング機能（既存項目と新システム項目の紐付け）
     * データクレンジング機能（重複除去、形式統一）
   - 他社システムとのAPI連携
     * 会計システム連携（請求・入金情報の自動更新）
     * マーケティングオートメーションツール連携
     * コールセンターシステム連携

### できれば欲しい機能（Should Have）

6. **高度な顧客セグメンテーション機能**
   - 多次元的な属性によるセグメント作成
     * デモグラフィック情報（年齢、性別、地域など）
     * 行動履歴（購買頻度、契約更新率、問い合わせ頻度など）
     * 取引状況（取引金額、利用サービス、契約期間など）
   - 動的セグメント機能（条件に合致する顧客を自動で抽出）
   - セグメントの重ね合わせ分析
   - セグメント別のレポート生成機能

7. **統合タスク管理機能**
   - 顧客別・案件別のタスク作成・割り当て
   - タスクの優先度設定と期限管理
   - タスクのステータス管理（未着手、進行中、完了、保留など）
   - リマインダー機能（メール、システム内通知、カレンダー連携）
   - タスクの進捗状況の可視化（ガントチャート、カンバンボード）
   - 定期的なタスクの自動作成機能

8. **社内コミュニケーションツールとの高度な連携**
   - チャットツール（Slack, Microsoft Teams）との双方向連携
     * 顧客情報の即時確認（スラッシュコマンド対応）
     * チャットでの会話内容の自動記録
   - 社内メールシステムとの連携
     * 顧客関連メールの自動振り分けと記録
     * テンプレートメールの送信と履歴管理
   - Web会議ツール（Zoom, Google Meet）との連携
     * 面談予定の自動記録
     * 議事録の自動紐付け

9. **カスタマイズ可能な分析ダッシュボード**
   - ユーザー別にカスタマイズ可能なダッシュボード
   - リアルタイムデータ更新
   - 主要KPIの可視化
     * 顧客数推移（新規獲得、解約）
     * 売上推移（全体、セグメント別、商品別）
     * 顧客満足度スコア
     * 問い合わせ対応率・解決率
   - ドリルダウン機能（全社→部門→チーム→個人）
   - データの可視化オプション（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフ、ヒートマップなど）

10. **インテリジェントな重複検知・統合機能**
    - 新規登録時のリアルタイム重複チェック
    - ファジーマッチングによる類似顧客の検出
    - 重複データの自動マージ提案
    - 重複統合履歴の管理と復元機能
    - 定期的な重複検査レポートの自動生成

### 将来的にあったら良い機能（Could Have）

11. **AI搭載の顧客インサイト機能**
    - 自然言語処理による顧客対応履歴の感情分析
    - 顧客の行動パターン分析と次のアクションの提案
    - 類似顧客のクラスタリングと特徴抽出
    - 顧客の離反予測と防止策の提案
    - AIチャットボットによる社内向け顧客情報クエリ対応

12. **予測分析・シミュレーション機能**
    - 機械学習を活用した売上予測モデル
    - 顧客生涯価値（LTV）の算出と予測
    - 「What-If」シナリオ分析（価格変更、新商品投入の影響シミュレーションなど）
    - 最適なクロスセル・アップセル商品の提案
    - 需要予測に基づく在庫最適化提案

13. **フル機能モバイルアプリ**
    - iOS/Android対応のネイティブアプリ
    - オフライン作業とオンライン同期機能
    - プッシュ通知によるアラート・リマインダー
    - 音声入力による簡易メモ・タスク作成
    - AR技術を活用した名刺スキャンと即時データ化

14. **セルフサービス顧客ポータル**
    - 顧客自身による情報更新機能
    - 契約状況・請求書の確認
    - サポートチケットの作成と状況確認
    - ナレッジベースへのアクセスとセルフヘルプ
    - 製品・サービスのオンライン注文・更新機能
    - カスタマーコミュニティ（フォーラム）機能

15. **外部データソースとの高度な連携**
    - SNS分析（顧客の投稿内容、感情分析）
    - ニュースフィードとの連携（顧客企業の関連ニュース自動表示）
    - 企業信用調査データベースとの連携
    - 地図データとの連携（顧客の地理的分布分析、訪問ルート最適化）
    - IoTデバイスからのデータ収集と分析（製品使用状況の把握）

## 4. 実装優先度と概算コスト

各機能について、以下の基準で優先度とコストを評価：

優先度：高（3点）、中（2点）、低（1点）
コスト：大（3点）、中（2点）、小（1点）

| 機能No. | 優先度 | コスト | 合計点 |
|---------|--------|--------|--------|
| 1       | 3      | 3      | 6      |
| 2       | 3      | 2      | 5      |
| 3       | 3      | 2      | 5      |
| 4       | 3      | 2      | 5      |
| 5       | 3      | 2      | 5      |
| 6       | 2      | 2      | 4      |
| 7       | 2      | 1      | 3      |
| 8       | 2      | 2      | 4      |
| 9       | 2      | 2      | 4      |
| 10      | 2      | 2      | 4      |
| 11      | 1      | 3      | 4      |
| 12      | 1      | 3      | 4      |
| 13      | 1      | 3      | 4      |
| 14      | 1      | 3      | 4      |
| 15      | 1      | 3      | 4      |

## 5. 実装ロードマップ

Phase 1 (6ヶ月)：基本機能の実装（機能No. 1-5）
Phase 2 (4ヶ月)：拡張機能の実装（機能No. 6-10）
Phase 3 (8ヶ月)：高度機能の実装（機能No. 11-15）

## 6. 予算

概算総予算：5億円（為替レート：1ドル=150円として）
- Phase 1：2.5億円
- Phase 2：1.5億円
- Phase 3：1億円

## 7. 次のステップ

1. 経営陣への提案資料作成（担当：渡辺部長、締切：1週間以内）
2. 開発ベンダーの選定（担当：高橋部長、締切：1ヶ月以内）
3. 詳細な要件定義書の作成（担当：伊藤課長、締切：2ヶ月以内）
4. ユーザーインターフェイスのプロトタイプ作成（担当：山本主任、締切：3ヶ月以内）
5. パイロット部門の選定とテスト計画の策定（担当：佐藤課長、締切：4ヶ月以内）

## 8. 懸念事項

1. データ移行の複雑さと既存システムとの整合性確保
2. ユーザーの習熟度向上のための教育訓練プログラムの必要性
3. グローバル展開を見据えた多言語・多通貨対応の検討
4. クラウド環境での運用におけるセキュリティ対策の徹底
5. システム導入に伴う業務プロセスの変更と組織的な変革管理の重要性

次回会議
```

なが...
まぁ一つ一つ見ても全部を理解するのに時間がかかるのがわかると思います。

では、Mapifyを使ってみましょう。

# 議事録貼り付け

議事録がとっても長かったので、長文タブを選択してから文章を貼り付けます。

![Mapify_ AI______________________Chatmind_.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2711491/522285af-36d7-b968-bbba-0f8889eab27c.jpeg)

貼り付けたら、「Mapify→」というボタンが出てくるのでクリックします。すると、マインドマップの生成が始まります。

# マインドマップ作成完了！

完成したマインドマップがこちら↓

![Mapify_ AI______________________Chatmind_ · 3.46pm · 09-22.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2711491/6794d439-405f-e369-fb93-c5c544635e9a.jpeg)

「**要望事項と優先度**」の部分はかなり詳細にマインドマップを作成してくれていますね。
ただ、「**コスト**」や「**予算**」の部分に関しては、かなり省略されてしまった印象です。細かい部分は議事録を読んで理解する必要がありそうです。

それでも80%くらいの内容は分かりやすくマインドマップにまとめてくれています。これはかなり好印象！

# まとめ

今回はMapifyを試しただけの記事になってしまいましたが、これはめちゃめちゃ神ツールですね。
以下のように業務の効率化ができそうです。

1. Teamsで会議に参加し、Copilot for Microsoft 365で議事録を自動生成
1. 作成された議事録をMapifyに渡してマインドマップを生成
1. マインドマップの内容を議事録を参照しながら充実させる
1. チームに共有

これだけで色々と業務の効率化が進められそうですね！

以上