この記事の要点
Slackスタンプでチームの空気を可視化。NotebookLMで感情傾向を分析
Slackのリアクションスタンプデータを活用し、チームの感情やエンゲージメントを可視化。NotebookLMで傾向分析を行った中小企業の事例。
1. 支援前の課題
従業員20名のIT企業L社では、リモートワーク環境でチームの雰囲気や士気を把握することが難しくなっていました。対面でのやり取りが減り、メンバーの状態が見えにくい状況でした。
「リモートでチームの雰囲気が分からない」
「1on1では本音が聞けないことがある」
「離職の予兆を早期に察知したい」
同社ではSlackを主要なコミュニケーションツールとして使用しており、日々多くのリアクションスタンプが付けられていました。このリアクションデータにはチームの感情が表れているのではないかと考え、分析を試みることにしました。
2. 行った施策
Slackのリアクションデータをエクスポートし、NotebookLMで傾向分析とインサイト抽出を行う仕組みを構築しました。
Step 1：Slackデータのエクスポート
Slackの管理画面からワークスペースのデータをエクスポート。リアクションの種類、付けた人、付けられた投稿、日時などのデータを取得しました。
Step 2：NotebookLMにデータを読み込み
エクスポートしたデータ（CSV形式）をNotebookLMにアップロード。「このデータからチームの傾向を分析してください」と指示しました。
Step 3：リアクション傾向の分析
NotebookLMは、ポジティブなリアクション（いいね、ありがとう等）とネガティブなリアクション（困った顔等）の比率、時系列での変化、チャンネル別の傾向などを分析してくれます。
Step 4：定期的なモニタリング
月次でデータを更新し、傾向の変化をチェック。特定のメンバーのリアクション数が急減した場合などは、早期にフォローアップを行う体制を整えました。
導入のポイント
- Slackデータは管理者がエクスポート可能
- NotebookLMが自動で傾向を分析
- ポジティブ/ネガティブの比率を可視化
- 月次モニタリングで変化を早期察知
3. 施策後の成果
リアクションデータの分析により、チームの状況を客観的に把握できるようになりました。あるメンバーのリアクション数が減少傾向にあることを早期に察知し、1on1でフォローしたところ、業務上の悩みを抱えていたことが判明。早期に対応できました。
「数字で傾向が見えるようになった」「問題が大きくなる前に気づけるようになった」「1on1の質が上がった」
4. まとめ
Slackのリアクションスタンプは、メンバーの感情が表れるデータです。NotebookLMを活用すれば、このデータからチームの状態を可視化できます。
- 既存データを活用：新たなアンケート不要
- 自動分析：NotebookLMが傾向を抽出
- 早期発見：問題の予兆を察知
- 低工数：月30分程度で運用可能
「リモートでチームの状態が見えない」という課題をお持ちの方は、Slackデータの分析を試してみてください。
この事例で確認した実務ポイント
対象業種: ITサービス業
支援の観点: 業務フローの棚卸し、既存ツールの整理、現場で使い続けられる運用設計、導入後の定着確認。
同じ課題に向く企業: IT担当者が不在、紙や表計算での管理が限界、AIや自動化を試したいが社内だけでは進めにくい企業。