【2025年版】感情分析AIサービスおすすめ7選を徹底比較｜料金や精度で選ぶポイント

感情分析AIサービスでできること-仕組みと導入メリット

感情分析AIサービスは、アンケートやSNS、問い合わせ履歴などに散らばる顧客や従業員のテキストデータから「本音」を読み解き、数値データだけでは見えないインサイトを発見します。

感覚的な判断から脱却し、データに基づいた客観的な意思決定を実現できることが最大の利点です。

この技術を活用すれば、ビジネスのさまざまな側面で課題解決の糸口を見つけ出せます。

ここでは、感情分析の基本的な仕組みから、導入によって得られる具体的なメリットまでを一つずつ解説します。

テキストデータから感情を読み解く仕組み

感情分析AIの根幹をなすのは、「自然言語処理（NLP）」という、コンピューターが人間の言葉を理解するための技術です。

AIはまず、この技術を用いて文章を単語や文節に分解し、それぞれの言葉が持つ意味を捉えます。

次に、あらかじめ学習した膨大なデータ（感情辞書など）と照らし合わせ、文脈を考慮しながら文章全体がポジティブなのか、ネガティブなのかを判定します。

近年のサービスでは、機械学習によって分析を繰り返すほど辞書が賢くなり、業界特有の表現や新しいスラングにも対応できるため、分析の精度は日々向上しています。

この仕組みによって、これまで人の手では時間と手間がかかっていた大量のテキストデータの感情分析を、自動的かつ迅速に行えるようになります。

ポジティブやネガティブ以上の分析内容

多くの感情分析ツールは、単に「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の3つに分類するだけではありません。

「喜び」「怒り」「悲しみ」「驚き」「恐れ」といった、より細分化された感情まで分析できるサービスも存在します。

例えば、IBM Watson Tone Analyzerのような高機能なAPIを利用すると、顧客からのレビューが「製品の機能には満足している（喜び）が、サポートの対応には不満がある（怒り）」といった複雑な感情を含んでいることを正確に把握できます。

このような多角的な分析を行うことで、顧客の nuanced な感情をより深く理解し、きめ細やかな対応に繋げることが可能です。

顧客満足度の向上と解約率の低下

感情分析は、顧客が抱える不満の根本原因を特定し、先回りして解決策を講じるために役立ちます。

カスタマーサポートに寄せられる問い合わせやアンケートの自由回答欄を分析すれば、どの部分に不満が集中しているのかが一目瞭然になります。

実際に、あるSaaS企業ではVoC分析ツールを導入し、解約を検討している顧客の問い合わせ内容に共通するネガティブな感情表現を特定しました。

その原因となっていた機能の使いづらさを改善した結果、解約率が前年比で5%改善したという導入事例もあります。

顧客が不満を口にする前の小さなサインを検知し、サービス改善に繋げることで、顧客満足度を高め、長期的なファンの育成を実現します。

データに基づくマーケティング施策の立案

感情分析は、勘や経験に頼りがちなマーケティング活動に、データという客観的な根拠をもたらします。

SNS分析ツールとして活用すれば、新商品やキャンペーンに対する消費者のリアルな反応を瞬時に把握できます。

例えば、「デザインは好評（ポジティブ）だが、価格が高い（ネガティブ）」といった口コミ分析の結果から、次のプロモーションでは価格の妥当性を伝えるメッセージを強化する、といった具体的な戦略を立てられます。

顧客の生の声を商品開発や広告戦略に反映させることで、施策の成功確率を高められるのです。

SNS炎上などのリスク早期検知

企業の評判を大きく損なうSNSでの炎上は、今や無視できない経営リスクです。

感情分析サービスは、SNS上のネガティブな投稿やコメントの急増をリアルタイムで検知し、迅速な初期対応を可能にするリスク検知ツールとしても機能します。

多くの評判分析ツールには、特定のキーワードを含むネガティブな投稿が一定数を超えた場合に、担当者へ自動でアラートを送信する機能が備わっています。

これにより、問題が大きくなる前に状況を把握し、的確な対応をとることが可能です。

ブランドイメージの毀損を防ぎ、企業の信頼性を維持するためにも、SNSのモニタリングと感情分析は不可欠です。

2025年版-おすすめ感情分析AIサービス7選の徹底比較

感情分析AIサービスを選ぶ上で最も重要なのは、自社の分析したいデータと目的に合っているかを確認することです。

テキスト、音声、従業員向けなど、各サービスには得意分野があります。

それぞれの特徴を比較し、自社の課題解決に最適なサービスを選びましょう。

サービス名	主な用途	分析対象	提供形態	料金体系
Kokoro AI	顧客の声分析、SNS分析	テキスト	SaaS	要問い合わせ
IBM Watson Tone Analyzer	チャットボット、システム開発	テキスト	API	従量課金制
Mieru-ka Engine	VoC分析、品質管理	テキスト	SaaS	要問い合わせ
VOiC Finder	コールセンター応対品質評価	音声	SaaS	要問い合わせ
Belief-Up	従業員満足度調査、組織改善	テキスト	SaaS	要問い合わせ
Emotion AI	広告効果測定、マーケティングリサーチ	顔の表情、音声	SDK/API	要問い合わせ
Awarefy	個人のメンタルヘルスケア、福利厚生	テキスト	アプリ	基本無料

各サービスの特徴を深く理解し、自社の課題を解決できる最適なツールを選定することが成功への近道です。

Kokoro AI-高精度な日本語解析に特化したツール

Kokoro AIは、株式会社ユーザーローカルが提供する、日本語の感情分析に特化したテキストマイニングツールです。

SNSやアンケートの自由記述など、日本特有の表現を高い精度で解析します。

110億件以上の文章データを学習したAIが、ポジティブ・ネガティブの2値判定だけでなく、喜怒哀楽といった感情の強弱まで分析できます。

項目	内容
主な用途	顧客の声分析、SNS分析、アンケート分析
分析対象	テキストデータ
特徴	高精度な日本語解析、ダッシュボード機能
料金体系	要問い合わせ

顧客からのフィードバックを詳細に分析し、サービス改善に直結させたい企業におすすめのツールです。

IBM Watson Tone Analyzer-詳細な感情分析ができるAPI

IBM Watson Tone Analyzerは、IBM社が提供する、文章のトーンを分析するためのAPI（Application Programming Interface）です。

システム連携を前提としたサービスといえます。

喜び、恐れ、悲しみ、怒り、分析的、自信、暫定的という7つの感情や思考の傾向を文章から識別します。

項目	内容
主な用途	カスタマーサポートのチャットボット、SNSモニタリング
分析対象	テキストデータ
特徴	詳細な感情分析、APIによるシステム連携
料金体系	従量課金制（無料プランあり）

既存のシステムに感情分析機能を組み込みたい開発者や企業に最適な選択肢となります。

Mieru-ka Engine-VoC分析を効率化するテキストマイニング

Mieru-ka Engineは、株式会社プラスアルファ・コンサルティングが提供する、顧客の声（VoC）分析に特化したテキストマイニングツールです。

導入実績は800社以上にのぼり、コールセンターの問い合わせログやアンケートデータを分析して、顧客満足度向上や業務効率化を実現しています。

項目	内容
主な用途	コンタクトセンターのVOC分析、品質管理
分析対象	テキストデータ
特徴	顧客の声分析に特化、豊富な導入実績
料金体系	要問い合わせ

コンタクトセンターに寄せられる大量のテキストデータを効率的に分析したい場合に役立ちます。

VOiC Finder-音声データからの感情分析に対応

VOiC Finderは、株式会社Hmcommが提供する、音声データから感情を分析するAI音声認識ソリューションです。

音声認識技術と感情分析AIを組み合わせ、会話の内容だけでなく、声のトーンや抑揚から話者の感情（平常、喜び、怒り、哀しみ）を判定できます。

項目	内容
主な用途	コールセンターの応対品質評価、オペレーターの教育
分析対象	音声データ
特徴	声のトーンや抑揚から感情を分析
料金体系	要問い合わせ

コールセンターでの顧客とオペレーターの会話を直接分析し、応対品質の向上を目指す企業に最適です。

Belief-Up-従業員エンゲージメント調査に活用

Belief-Upは、株式会社Belief crossが提供する、従業員エンゲージゲージメントの向上を目的とした感情分析ツールです。

従業員が投稿する日報や週報のテキストデータをAIが分析し、9つの感情（喜び、期待、驚き、感謝など）とポジティブ・ネガティブ度をスコア化します。

項目	内容
主な用途	従業員満足度調査、離職率低下、組織改善
分析対象	テキストデータ（日報、社内チャットなど）
特徴	従業員の感情変化を可視化、人事領域に特化
料金体系	要問い合わせ

従業員のコンディションをデータに基づいて把握し、組織全体の生産性向上や離職率低下につなげたい人事部門におすすめします。

Emotion AI-リアルタイムの感情認識技術

Emotion AIは、Affectiva社が開発した、人の顔の表情や声のトーンから感情をリアルタイムで認識する技術です。

世界90カ国、数百万人の顔の表情データを学習したAIが、Webカメラの映像などから喜び、驚き、軽蔑といった20種類以上の感情表現を検出します。

項目	内容
主な用途	広告効果測定、オンライン教育、自動車の居眠り運転検知
分析対象	顔の表情、音声データ
特徴	リアルタイムでの感情認識、SDK/APIでの提供
料金体系	要問い合わせ

広告や動画コンテンツに対する視聴者の反応をリアルタイムで測定するなど、マーケティングリサーチの分野で力を発揮します。

Awarefy-個人のメンタルヘルスケアを目的としたアプリ

Awarefyは、株式会社Awarefyが提供する、AIを活用した個人のメンタルヘルスケア向けスマートフォンアプリです。

日々の出来事や感情を記録すると、AIがその内容を分析して感情のパターンを可視化し、認知行動療法に基づいたセルフケアを提案してくれます。

項目	内容
主な用途	個人のセルフケア、感情の記録・可視化
分析対象	テキストデータ
特徴	認知行動療法に基づくプログラム、法人向けプランあり
料金体系	基本無料（アプリ内課金あり）

従業員のメンタルヘルスケアをサポートする福利厚生として導入を検討する価値のあるアプリです。

目的別-失敗しない感情分析AIサービスの選び方

数多くのサービスの中から自社に最適なものを選ぶためには、分析の目的を明確にすることが何よりも重要です。

目的が定まれば、どのポイントを重視して比較検討すべきかが見えてきます。

比較検討の観点	チェックするべきポイント
データ形式	テキスト、音声、画像など、分析したいデータの種類に対応しているか
分析精度・対応言語	日本語特有の表現への対応力や、多言語対応の必要性
料金体系	月額固定か従量課金か、自社の利用規模と予算に合っているか
API連携・拡張性	既存システムとの連携は可能か、将来的に機能を拡張できるか
導入実績・サポート	自社と近い業界での実績はあるか、導入後の支援体制は手厚いか

これらの5つの観点を総合的に評価し、自社の課題解決に最も貢献するサービスを選びましょう。

分析したいデータ形式で選ぶ

感情分析AIサービスを選ぶ最初のステップは、自社が分析したいデータの形式を特定することです。

分析対象は、アンケートの自由記述やSNSの投稿といったテキストデータが中心ですが、サービスによっては音声データや画像データにも対応しています。

例えば、コールセンターの顧客対応品質を向上させたい場合は、VOiC Finderのような音声認識技術を持つサービスが候補になります。

サービス名	主な対応データ形式
Kokoro AI	テキスト（SNS、口コミ、アンケート）
IBM Watson Tone Analyzer	テキスト
VOiC Finder	音声（通話データ）

自社が保有しているデータ資産の種類を見極め、それに最適なサービスを選ぶことが導入成功への第一歩となります。

求める分析精度と対応言語で選ぶ

感情分析の精度は、日本語特有の曖昧な表現や文脈をどれだけ正確に理解できるかによって決まります。

特に、SNSの口コミのような口語的な文章を分析する場合、精度は結果の信頼性に直結する重要な要素です。

例えば、ユーザーローカル社が提供するKokoro AIは、100億件以上の日本語データを学習しており、高い精度での分析が期待できます。

海外の顧客からのレビューも分析対象とする場合は、IBM Watsonのように多言語に対応したサービスを選択する必要があります。

自社の分析対象となるテキストの特性を考慮し、無料トライアルなどを活用して、実際のデータで精度を検証することが不可欠です。

料金体系と費用対効果で選ぶ

料金体系は、月額固定制や分析量に応じた従量課金制など、サービスによって異なります。

分析するデータ量が毎月ほぼ一定の場合は、予算が立てやすい月額固定制が適しています。

一方、利用頻度に波がある場合や、まずは小規模で試したい場合は、使った分だけ支払う従量課金制のほうがコストを抑えられます。

例えば、IBM Watson Tone AnalyzerはAPI呼び出し1,000回あたり約0.5ドルから利用できるため、スモールスタートに向いています。

サービス名	料金体系	特徴
Kokoro AI	要問い合わせ（月額固定制が主）	大規模な分析や定常的な利用向き
IBM Watson Tone Analyzer	従量課金制	スモールスタートや開発での利用向き
Awarefy	アプリ内課金	個人利用が前提

単純な価格の比較だけでなく、その投資によってどれだけの課題が解決され、どのようなメリットが得られるのかという費用対効果の観点で判断することが大切です。

API連携やシステムの拡張性で選ぶ

自社の顧客管理システム（CRM）やチャットツールなど、既存のシステムと連携させたい場合は、APIが提供されているかを確認する必要があります。

APIとは、異なるシステム間で機能を連携させるための仕組みです。

例えば、IBM Watson Tone AnalyzerのようなAPIサービスを利用すれば、1日に数千件届く問い合わせメールの感情を自動で分析し、その結果をSalesforceなどのCRMにタグ付けすることも可能になります。

これにより、分析結果を業務プロセスに直接組み込み、対応の迅速化や効率化を実現します。

将来的に分析対象や利用部門を拡大する可能性も考慮し、柔軟な連携が可能な拡張性の高いサービスを選ぶことが、長期的な視点での成功につながります。

導入実績とサポート体制で選ぶ

サービスの信頼性や安定性を判断する上で、自社と同じ業界や規模の企業での導入実績があるかは重要な指標となります。

公式サイトの導入事例などを確認し、自社の課題に近い活用例があるかをチェックしましょう。

ユーザーローカル社のKokoro AIは、公式サイトで金融、製造、小売など50以上の導入事例を公開しており、自社の課題に近いケースを参考にできます。

また、導入後に不明点やトラブルが発生した際に、迅速に対応してくれるサポート体制が整っているかも重要な選定基準です。

ツールは導入することが目的ではありません。

分析結果をビジネスの成果に繋げるためには、信頼できる実績と、困った時に相談できる手厚いサポート体制が整ったサービスを選ぶことが不可欠です。

感情分析AIサービスの主な活用事例

感情分析AIは、もはや特別な技術ではありません。

ビジネスの様々な場面で顧客や従業員の「本音」を可視化し、具体的なアクションに繋げるために活用されています。

漠然とした感覚ではなく、データに基づいた意思決定を可能にするのが最大の利点です。

活用シーン	主な目的	期待される効果（ベネフィット）
カスタマーサポート	問い合わせ内容の分析	顧客満足度の向上、解約率の低下、オペレーターの負担軽減
商品開発・サービス改善	アンケートやレビューの分析	顧客ニーズの発見、開発の成功確率向上、改善点の特定
マーケティング	SNSや口コミの分析	ブランド評判の把握、キャンペーン効果測定、炎上リスクの早期検知
人事・組織開発	従業員満足度調査の分析	従業員エンゲージメントの向上、離職率の低下、職場環境の改善
セルフケア	個人の感情記録・分析	ストレス対処能力の向上、メンタルヘルスの維持、自己理解

これらの事例からわかるように、感情分析AIは特定の部門だけでなく、企業全体の成長に貢献する可能性を秘めています。

自社の課題に合った活用法を見つけることが重要です。

カスタマーサポートの品質向上

顧客からの問い合わせ内容やチャットのログをAIが分析することで、オペレーターの対応品質向上や顧客満足度の改善に直結します。

人の目では見落としがちな顧客の細かな感情の機微を捉え、最適な対応を導き出すことが可能です。

例えば、1日に1,000件を超える問い合わせの中から、特に不満度が高い顧客を自動で抽出し、優先的に対応することで、解約率の低下に繋がった事例もあります。

これにより、問題が大きくなる前に対処できるようになります。

この仕組みは、経験の浅いオペレーターでもベテランと同じ水準で顧客の感情を汲み取った対応を可能にし、チーム全体のサービスレベルを底上げします。

新商品開発や既存サービス改善のヒント

アンケートの自由記述欄やレビューサイトに投稿された膨大な顧客の声を分析することで、これまで気づかなかった新たなニーズや改善点を発見できます。

膨大なテキストデータの中に埋もれた、開発のヒントとなる貴重な意見を掘り起こせるのです。

ある食品メーカーでは、新商品の試食アンケート約5,000件を分析し、「後味の爽やかさ」というキーワードがポジティブな感情と強く結びついていることを発見しました。

その結果をパッケージデザインや広告の訴求に反映させ、売上向上に貢献しました。

感覚に頼らず、データに基づいて商品開発やサービス改善の意思決定を行えるため、開発の成功確率を高めることにつながります。

SNSの口コミ分析によるマーケティング戦略

SNS上の口コミは、消費者の率直な意見が反映された貴重な情報源です。

感情分析AIを活用すれば、自社ブランドや商品に対する世の中の評判をリアルタイムで把握できます。

新キャンペーンの開始後、SNS上の言及数が24時間で30%増加し、そのうち75%がポジティブな内容であったことを即座に把握する、といった迅速な戦略立案が可能です。

このデータをもとに広告予算を追加投入するなどの判断を下せます。

競合他社の評判分析にも応用でき、市場における自社の立ち位置を客観的に理解し、差別化戦略を立てる上でも有効です。

人事領域での従業員満足度調査

従業員満足度調査（ES調査）や社内アンケートの分析に感情分析AIを用いることで、従業員のエンゲージメントや離職意向の兆候を早期に捉えることが可能です。

従業員が直接は口にしづらい本音を、テキストデータから見つけ出します。

あるIT企業では、従業員サーベイの自由記述欄を分析しました。

その結果、特定の部署で「業務負荷」に関するネガティブな意見が前年比で20%増加していることを特定し、職場環境の改善を実施。

最終的に離職率を5%改善しました。

個々の従業員が抱える悩みや不満をデータから読み解くことで、より効果的な人材育成や組織開発の施策を立案できます。

個人の感情ログによるセルフケア

ビジネスの文脈から少し離れますが、感情分析AIは個人のメンタルヘルスケアにも活用されています。

日記やメモに記録した日々の出来事や感情をAIが分析し、自分の感情の波やパターンを客観的に振り返る手助けをします。

スマートフォンアプリのAwarefyなどが代表的です。

毎日3分間の記録を続けるだけで、自分がどのような状況でストレスを感じやすいのか、あるいは喜びを感じるのかを可視化してくれます。

自分自身の感情を深く理解することは、ストレスへの対処能力を高め、日々のパフォーマンス向上にも繋がります。

企業の福利厚生として導入を検討する価値もあるでしょう。

感情分析AIサービス導入までの3ステップ

感情分析AIサービスを導入する際は、思いつきで進めるのではなく、計画的にステップを踏むことが成功への近道です。

目的を定め、ツールを比較検討し、計画的に導入・運用するという流れを意識することが大切になります。

これから解説する3つのステップを順番に進めることで、導入の失敗リスクを減らし、投資対効果を最大化することが可能です。

ステップ1-分析目的の明確化と要件定義

まず最初に行うべきことは、「何のために感情分析AIを導入するのか」という目的をはっきりとさせることです。

目的が曖昧なままでは、数あるサービスの中から自社に合ったものを選ぶことはできません。

例えば、「顧客満足度を今後1年間で10%向上させる」「製品Aに関するネガティブな問い合わせを半減させる」といった、具体的な数値目標を設定します。

そうすることで、必要な機能や分析すべきデータが明確になります。

項目	確認内容の例
分析目的	顧客満足度の向上、新商品開発のヒント収集、SNS炎上の早期検知
分析対象データ	問い合わせメール、アンケートの自由回答、SNSの投稿、通話音声
必要な機能	ポジティブ・ネガティブ判定、感情のスコアリング、キーワード抽出、ダッシュボード機能
連携システム	利用中のCRMやSFA、チャットツールとのAPI連携の要否
予算	初期費用、月額費用の上限

このステップで定めた目的と要件が、次のサービス選定フェーズにおいてぶれない判断軸となります。

ステップ2-複数サービスの比較検討と無料試用

ステップ1で定めた要件を基に、複数のサービスを比較検討します。

ここで重要なのは、機能や料金だけでなく、自社の課題解決に本当に貢献してくれるかという視点を持つことです。

まずは候補となるサービスを3社程度に絞り込み、公式サイトの情報だけでなく、第三者機関のレビューや同業他社の導入事例も参考にしましょう。

比較項目	チェックポイント
機能	要件定義で定めた必須機能が搭載されているか
分析精度	特に日本語の自然言語処理能力はどうか
操作性	ITに詳しくない担当者でも直感的に使えるか
料金体系	初期費用、月額料金、従量課金など予算に合うか
サポート体制	導入時や運用開始後のフォローは手厚いか

多くのサービスでは無料トライアル期間が設けられています。

実際の自社データを使って分析を試すことで、カタログ上のスペックだけではわからない精度や使い勝手を確認できます。

ステップ3-導入計画の策定と効果測定

導入するサービスが決まったら、具体的な運用計画を立てます。

誰が、いつまでに、何をするのかを明確にする導入計画が、プロジェクトの成否を分けます。

最初から全社展開するのではなく、まずは特定の部門で試験的に導入する「スモールスタート」がおすすめです。

例えば、カスタマーサポート部門で3ヶ月間運用し、効果を検証してから他部門への展開を検討するといった進め方が安全です。

項目	内容
担当者と役割	プロジェクト責任者、運用担当者、分析結果の報告先を決定
スケジュール	キックオフから本格運用開始までの具体的な日程
運用ルール	分析の頻度、分析結果の共有方法、改善アクションへの反映手順
KPI設定	導入目的で設定した数値目標（顧客満足度、解約率など）の計測方法

感情分析AIの導入はゴールではなく、あくまでスタートです。

定期的に効果を測定し、改善を繰り返していくことで、その価値を最大限に引き出すことができます。

よくある質問（FAQ）

感情分析ツールを導入するのに、Pythonのような専門的なプログラミング知識は必要ですか？

いいえ、必ずしも必要ではありません。

多くの感情分析ツールは、専門知識がない方でも画面上の操作だけで直感的に使えるように設計されています。

そのため、プログラミングスキルがなくてもすぐに分析を始めることが可能です。

ただし、自社のシステムに機能を組み込むAPIを利用する場合は、開発の知識が必要となるケースがあります。

無料で利用できる感情分析サービスと有料版では何が違いますか？

無料の感情分析サービスは、機能や分析できるデータの量に制限があることが一般的です。

手軽に機能を試すには適していますが、大量の顧客の声を分析したり、継続的にSNS分析を行ったりするビジネスでの本格的な活用には、高機能でサポート体制も整った有料版が向いています。

感情分析の「精度」は、何を基準に判断すれば良いのでしょうか？

分析精度は、自社が分析したい文章（例えば業界特有の言葉や口コミの表現）を、ツールが人間の感覚と近い形でポジティブ・ネガティブ判定できるかで判断します。

多くのサービスが無料試用期間を設けているため、実際に自社のデータを使ってテストを行い、その結果が納得できるものかを確認するのが最も確実な方法といえます。

テキストや音声だけでなく、画像や動画から感情を分析することもできますか？

はい、可能です。

サービスによっては、人の顔の表情の変化から感情を読み取る技術を持つものも存在します。

この技術は、動画広告に対する視聴者の反応を確かめるマーケティング活用や、オンラインでのユーザーテストなど、リアルタイムの感情を把握したい場面で役立ちます。

感情分析ツールを導入する場合、料金の目安はどのくらいですか？

ツールの価格は提供形態や機能によって大きく異なります。

システムの部品として機能を利用するAPI形式であれば月額数千円から始めることもできます。

一方で、分析結果を可視化するダッシュボード機能や手厚い導入支援がセットになったサービスの場合、月額数十万円からが一般的な価格帯です。

顧客のアンケート分析などで機密情報を取り扱いますが、セキュリティは安全ですか？

信頼できるサービス提供事業者は、セキュリティ対策を非常に重視しています。

データの暗号化やアクセス制限はもちろん、国際的なセキュリティ認証を取得しているかなどを確認することが重要です。

ツールを選定する際は、公式サイトでプライバシーポリシーやセキュリティへの取り組みを確認し、自社の基準を満たしているかしっかりと確かめましょう。

まとめ

この記事では、おすすめの感情分析AIサービス7選の比較や、自社に合ったツールの選び方について解説しました。

数あるサービスから最適なものを選ぶ上で最も大切なのは、「何のために導入するのか」という目的を明確に定めることです。

まずはこの記事で紹介した選び方を参考に、自社の課題解決に繋がりそうなサービスの無料試用から始めてみてください。