Flyleの評判を徹底調査！定性データ分析ツールの導入メリットとは？

顧客体験を改善するうえで「定性データの分析」は欠かせません。

しかし、膨大なアンケートやインタビューの声を整理し、課題やインサイトを導き出すには時間と労力がかかります。

その課題を解決するのが、AIによる定性データ分析ツール「Flyle（フライル）」です。

本記事では、Flyleの評判・口コミ、導入メリット・デメリット、他ツールとの比較まで詳しく解説します。

Flyle（フライル）とは？

項目	内容
プラン / 料金	要問い合わせ
初期費用	要問い合わせ
運営会社	株式会社フライル
所在地	東京都港区赤坂1丁目14番15号 第35興和ビル別館 2F
公式ページ	https://flyle.io/

Flyle（フライル）は、AIを活用して顧客の声からインサイトを自動抽出する分析ツールで、企業が抱える「顧客理解の遅れ」「仮説検証の属人化」といった課題を解消します。

運営会社は株式会社フライルで、UXリサーチやカスタマーサクセス分野のDX支援を中心に事業を展開しています。

特徴は、アンケート・インタビュー・SNSなどから得た定性データを構造化し、課題や傾向をわかりやすく可視化できる点です。

これにより、CSチームは改善余地を定量的に把握でき、プロダクト開発やマーケティング施策の打ち手を迅速に検討できます。

また、ノーコードで扱えるUIが整備されているため、マーケティング部門やCSチームでも容易に使いこなすことが可能です。

データドリブンな意思決定を支援する、国産AIインサイト分析ツールの代表格です。

口コミ
「Flyleにより、お客様の声の詳細が網羅的に視覚化され、『なぜこの問合せが入ったのか』という文脈の理解が早まることを期待しています。特にダッシュボード機能を活用することで、部門横断でVOCを共有・分析できるようになり、現場の対応力や改善提案のスピードを高める体制づくりを推進したいです。」｜引用：PR TIMES
「1週間かかっていた分析・レポート作成業務が、わずか1日で完了する劇的な効率化を実現。また、日本語の文脈やニュアンスまで正確に把握するAI分析により、お客様理解の解像度が向上。」｜引用：flyle 導入事例（株式会社エキップ）

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Flyleが選ばれる理由

導入を決める際にもう一点見ておくべきポイントは、顧客から選ばれている理由です。

• 定性データをAIで構造化し、課題とインサイトを自動抽出
• 顧客体験向上施策のスピードが上がる
• マーケ・CS・PdMが共通言語で課題を議論できる

ここでは、Flyleが選ばれる理由を3つ紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

定性データをAIで構造化し、課題とインサイトを自動抽出

Flyleの最大の強みは、膨大なテキストデータをAIが瞬時に整理・要約し、インサイトを自動的に提示できる点です。

従来、人が数日かけて行っていた分析を数分で実現でき、チームの判断スピードが飛躍的に向上します。

また、分析結果はグラフやクラスタ図で直感的に可視化され、共有やレポート作成も容易です。

この「定性→定量変換」の仕組みが、企業の顧客理解を加速させています。

顧客体験向上施策のスピードが上がる

Flyleを導入することで、顧客課題の特定から改善提案までのリードタイムが短縮されます。

AIがリアルタイムで課題を抽出するため、日々のVOCデータやアンケート結果を迅速に反映可能です。

その結果、マーケ・CS・開発チーム間の意思決定が早まり、顧客体験の改善サイクルが加速します。

データドリブンな組織運営を志向する企業にとって、Flyleは戦略的な武器となるでしょう。

マーケ・CS・PdMが共通言語で課題を議論できる

Flyleは、異なる職種のチームが“共通認識”を持って顧客課題を議論できる仕組みを提供します。

AIが抽出したテーマ別インサイトをもとに、マーケティング、CS、PdMが一枚岩で課題を定義・共有可能です。

これにより、属人的な意思決定を防ぎ、組織横断で改善を進められます。

企業全体で“顧客中心の意思決定文化”を醸成するための橋渡しとなるツールです。

Flyleを導入するメリット

Flyleの導入を決めると下記3つのメリットが得られます。

• リサーチ業務の内製化・属人化を防げる
• 顧客ヒアリング・サーベイ結果を一元管理
• AI要約により定性→定量のブリッジが容易に

以下に順番に解説します。

リサーチ業務の内製化・属人化を防げる

Flyleを導入することで、従来は外部リサーチ会社や専門アナリストに委託していた定性調査・顧客分析を、社内で完結できるようになります。

AIがテキストデータの要約・分類・クラスタリングを自動化するため、専門知識がなくてもレポートレベルの分析結果を得ることが可能です。

これにより、リサーチ業務の属人化を防ぎ、ナレッジが社内に蓄積されていく仕組みが形成されます。

さらに、過去のデータと比較して傾向を追えるため、「どの改善施策が効果的だったのか」を継続的に評価することもできます。

結果として、リサーチの内製化が進み、スピード・コスト・再現性のすべてを改善できるでしょう。

顧客ヒアリング・サーベイ結果を一元管理

Flyleは、アンケート・インタビュー・NPS調査・カスタマーサポートログなど、あらゆる顧客接点データを一元的に管理できる点が強みです。

従来はツールや担当者ごとに分散していた定性データを、ひとつのダッシュボードで整理・可視化できます。

検索・フィルタリング・タグ付けも直感的に操作でき、特定の課題やキーワードに関連する顧客発言を瞬時に抽出可能です。

これにより、部署をまたいだ情報共有がスムーズになり、「現場で聞いた声」が組織全体で生きた知見として循環します。

Flyleは単なるAI分析ツールにとどまらず、“顧客理解をチームの共通資産に変えるプラットフォーム”として機能するでしょう。

AI要約により定性→定量のブリッジが容易に

Flyleは、AIがテキストデータを自動的に要約・グルーピングし、数値的な指標に変換できる点で他ツールと一線を画します。

自由回答やヒアリングのような定性データは、従来「分析しづらい」「報告書にしづらい」とされていました。

しかしFlyleはAI要約を通じて、言語情報をスコアリング・トレンド分析に転換できるため、定性と定量の間を橋渡しします。

たとえば「改善要望が多い機能」「肯定的に語られた体験」の比率を自動集計し、数値で示すことが可能です。

この変換力が、組織の意思決定をより客観的かつスピーディに支える要因となっています。

Flyleのデメリット・注意点

Flyleの主に以下のようなデメリットが挙げられます。

• インサイト抽出の精度は入力データの質に依存
• 分析結果の読み解き・意思決定には人の解釈が必要
• 料金が中〜大規模企業向けで、個人・小規模には不向き

具体的には、以下で解説します。

インサイト抽出の精度は入力データの質に依存

AI分析の前提となるデータが偏っていると、Flyleの抽出結果も正確性を欠く恐れがあります。

たとえば、特定顧客層の声しか含まれていない場合や、入力文が曖昧な場合、AIが正しいクラスタを形成しにくいです。

したがって、Flyle導入の効果を最大化するには、データ収集設計と前処理（ノイズ除去・ラベリング）が鍵を握ります。

多くの導入企業では、初期段階でFlyleチームのサポートを受け、社内でデータ整理の運用ルールを整備していますので、AIの出力を“判断材料”として活用する意識が、成功の分かれ目になるでしょう。

分析結果の読み解き・意思決定には人の解釈が必要

Flyleはあくまで「顧客の声を整理・構造化するAI」であり、最終的な意思決定は人間が行う必要があります。

AIが提示するトピックやインサイトは仮説に過ぎず、背景や意図を補足できる担当者の視点が欠かせません。

そのため、分析結果をもとに“何をどう改善するか”を議論できる体制が重要です。

Flyleはチームでの議論を促進する可視化ダッシュボードを備えており、単なる自動化ではなく「思考の出発点」として設計されています。

AI任せにせず、人が解釈を重ねることで、より深い顧客理解を得ることができます。

料金が中〜大規模企業向けで、個人・小規模には不向き

Flyleは機能面・サポート面ともにエンタープライズレベルの設計がなされており、費用もそれに準じた水準です。

中〜大規模企業には十分な費用対効果が見込めますが、個人事業主や小規模組織では投資負担が大きく感じられるかもしれません。

また、Flyleは分析対象データが多いほど価値を発揮するため、顧客接点数が少ない場合には成果が見えづらくなる可能性もあります。

ただし、データドリブン経営やCS組織を本格的に整備したい企業にとっては、初期投資以上の価値をもたらすツールです。

導入判断の際は、自社のデータ量・分析目的・運用体制の3点を軸に検討するとよいでしょう。

Flyleと他のインサイト分析AIツール比較

ここでは、他の競合ツールを引き合いに出しながら、Flyleの特徴・差別化ポイントを解説します。

代表的な代替・競合ツール一覧

Flyleの競合としては、User Insight AI、YOSHINA、InsightX、Refeedなどが挙げられます。

これらのツールもAIで顧客の声を要約・クラスタ化しますが、Flyleは特にUIのわかりやすさと実務適応性で優れています。

他社が「データ分析特化」であるのに対し、Flyleは「チームが議論しながら使えるプロダクト設計」が特徴です。

分析とコミュニケーションを一体化した設計思想が、多くの大手企業に選ばれている理由です。

Flyleが優れている点・差別化ポイント

Flyleの差別化ポイントは、「自然な日本語解析」「実務に即したアウトプット」「部署横断の共通理解促進」の3つです。

他社AIが英語ベースの解析モデルを用いるのに対し、Flyleは日本語特化型モデルを採用しており、文脈理解やニュアンス把握に強いのが特徴です。

さらに、分析結果を“報告書そのままの形”でダッシュボード表示できるため、経営層やPdMも即座に活用できます。

マーケ・CS・開発チームが同じデータをもとに議論できる環境を整えることで、意思決定のスピードが劇的に向上します。

単なる分析ツールではなく、「顧客理解を組織文化にする」ためのソリューションといえるでしょう。

Flyleの導入事例

Flyleの導入事例は以下のとおりです。

自動車

自動車業界では、提供・販売している台数に比例して膨大なお客様の声を分析する必要があります。

その過程で、日産自動車株式会社の目の前には、「トピック分類の精度」と「ノイズ除去の工数」という大きな壁が立ちはだかっていました。

そこで、同社の市場情報部がAIインサイト分析プラットフォーム「Flyle」を導入を決めています。

活用事例
「グルーピングで分析粒度を調整し、自動運転評価における『コーナリングも安心』のようなまとまりのある洞察を提示可能に。」｜引用：Flyle導入事例
「SNS等の声をAIラベル／テーマで整理し、同じ指標・同じ画面で関係部門が確認できる土台を構築。初期反響把握から示唆共有までを一定のスピードと質で運用可能に。」｜引用：Flyle導入事例

IT・インターネット

toCのインターネットサービスでは、利用者の数の増加に応じて取得できる情報・シグナル数が指数関数的に増加するため、サービス体験の向上やサービス内でのマーケティング施策の改善にはユーザー情報の分析が不可欠です。

特に、利用者の定性的な利用満足度やアンケートはサービス改善に必要な情報になりますが、情報量の膨大さゆえに拾いきれなかったインサイトが生まれてしまいます。

株式会社TVerもそのうちの1社です。

同社は累計ダウンロード数は8,500万（2025年4月時点）、月間ユニークブラウザ数（MUB）も4,120万に達する巨大サービスですが、Flyleを活用することで分析工数が半減し、他部署も主体的に “ユーザーの声” を活用する文化が醸成されました。

活用事例
「AIが文脈を理解することで、ユーザーの意図を正確に捉えた分析が可能になり、これまで埋もれていた『少数だが重要な声』も発見できるように。」｜引用：Flyle導入事例
「他部署も主体的にユーザーの声を確認するようになり、データに基づいたサービス改善サイクルが定着。開発チームのモチベーション向上にも貢献。」｜引用：Flyle導入事例

化粧品

化粧品業界も、プロダクト利用者の満足度・アンケートによるインサイト理解が非常に重要な業界です。

特に化粧品業界におけるインサイト理解の課題は、リアルタイムでのVOC共有とVOCの網羅性です。

株式会社コーセーでは、スピーディな社内共有と活用のためにFlyleを導入しました。

活用事例
「関連部門が、Flyleのダッシュボードやフィードバック画面からVOCに関する情報を、お客様相談室を介さずに必要に応じて検索・閲覧および分析が直接できるようになり、問い合わせへの対応にかかるリソースが削減された。」｜引用：Flyle導入事例
「関連部門の担当者が、お客さまからのお申し出に関する情報の閲覧と多角的な視点での分析を通し、主体的に課題やリスクを見つけ、それぞれの部門での業務に活かしてもらうことができるようになりました。」｜引用：Flyle導入事例

Flyleの評判に関するFAQ

スマホだけでも使えますか？

ブラウザ対応のため、スマホやタブレットからも分析結果の閲覧が可能です。レポート作成や設定変更など詳細な操作はPCでの利用を推奨します。

他のツールと連携できますか？

アンケートフォーム、CRM、Slack、Notionなど主要サービスとの連携に対応しています。既存の業務ツールと組み合わせてスムーズに活用できます。

導入までどれくらいかかりますか？

最短で申込み当日から利用開始が可能です。初期設定やデータ連携も専任サポートチームがガイドします。

無料トライアルはありますか？

はい、無料トライアルを提供しています。AI分析やダッシュボードの主要機能を試用でき、導入前の検証に最適です。

セキュリティ面は安全ですか？

通信はSSL暗号化され、データは国内サーバーで安全に管理されています。また、アクセス権限の設定や操作ログ管理にも対応しています。

まとめ｜Flyleは顧客理解の“属人化”を防ぐAI分析ツール

今回は、AI定性データ分析ツール「Flyle」の評判から具体的な活用法までを詳しく解説しました。

Flyleは、これまで時間と労力がかかっていた顧客の声の分析を自動化し、顧客理解の属人化を防ぐことで、データに基づいた迅速な意思決定を可能にします。

こんな企業におすすめ

• 部門の壁を越えてデータを活用し、意思決定のスピードを上げたい企業
• 属人的なリサーチから脱却し、データドリブンな文化を醸成したい企業
• アンケートや問い合わせなど、大量のVOC（顧客の声）の扱いに困っている企業

顧客の声に真摯に向き合い、サービス改善の精度を本気で高めたいと考える企業にとって、Flyleは最も強力なパートナーとなるはずです。

分析業務の効率化と、組織全体の顧客理解度向上に関心のある方は、まずは無料トライアルや資料請求から検討してみてはいかがでしょうか。

もし何か課題があればぜひ「AI活用研究所」へご相談ください。

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