【首次信件分析調查結果】「為什麼那封DM會被閱讀？」將頂尖業務信件・業務郵件的「框架」可視化

　運用知識表現AI、將對話與文章資訊中的組織課題可視化的Cognity株式會社（總部：東京都品川區，代表取締役：河野理愛，以下簡稱「Cognity」），在分析解說影片「解體新書」系列中，公開了首次針對「業務信件・業務郵件」的結構分析內容。

　本次分析對象，是營業支援・顧問株式會社代表取締役菊原智明先生所撰寫的業務信件與業務郵件。本次企劃從文章結構的角度，將長年在業務現場廣受好評的「不拜訪也能成交的業務」實踐知識加以可視化，並整理為業務人員可直接應用於日常實務的具體要點。

■「明明寫得讓對方看得懂，卻無法帶來成果」的原因

　在業務活動中，郵件、信件、訊息等文章是重要的接觸點，但「不知道有沒有被閱讀」「沒有傳達到的實感」「無法建立信任關係」等困擾屢見不鮮。問題不在於「寫什麼內容」，而在於文章的長度、段落流程、敘述語氣等結構，尚未達到可複製再現的程度。因此，Cognity針對「業務信件」這項容易高度個人化的文章技能，進行了結構化的可視化與分析。

■影片資訊

・【第五回】業務解體新書（營業支援・顧問篇）

https://youtu.be/9XMwgejJXT0

・解體新書系列一覽https://www.youtube.com/playlist?list=PLkvIVIN1NyRkLjQ4t_GfFI1BBXz1UJJRI

■首次業務信件分析：將文章解剖為結構

　本次分析所使用的，是Cognity自主開發的知識表現AI「CogStructure（科格結構）」。此技術約於13年前開發，採用與近年普及的生成式AI（LLM）截然不同的方法。它讀取人們的對話與文章，將話題與話題之間的關係性以結構加以掌握並圖示化，從而分析邏輯脈絡與話題構成的特徵。這使得過去往往只能憑感覺評估的溝通方式，得以透過結構化且客觀的方式來理解。

　一般AI的強項在於單詞與語境的生成及預測，而本技術的特色則在於聚焦於「話題的關係性」與「結構」。在人工智慧學會所整理的AI技術領域中，此方法被歸類為與生成式AI不同的領域。此外，運用本技術，可針對組織內存在的溝通資料，以部門、場景、個人等各種粒度進行分析，釐清「在哪裡・什麼事・對誰產生了效果」。這使得過去模糊不清的策略判斷，得以基於實證依據來進行。

　本次業務信件分析中，對文章進行了……