株式会社UKABU CEO｜AI × 営業・コールセンター・顧客対応｜「成果につながる会話」を組織能力にするプロダクトをつくっています｜Recruit → Mazrica → UKABU創業｜営業現場のAI活用・商談成果・SaaS経営のリアルな実践と学びを発信。フォローすると「AI×営業組織の今」が分かります。
渋谷
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営業や顧客対応の強さは、「話し方」より「判断」にあると思っています。
AIで、この判断を個人の経験から組織の能力に変えられないか。
AI × 営業・コールセンター・顧客対応の現場で、実践と学びを発信します。
AIエージェントアシストの効果は、対応時間の短縮だけでは語り切れない。無駄な保留を減らす、回答のばらつきを減らす、新人が通話中でも自信を持てる、方針変更を早く現場に反映できる。数字に出にくい効果ほど、実は運用への影響が大きいことがある。
マニュアルもFAQもちゃんとあるのに、現場では『少々お待ちください』『確認して折り返します』が起きる。これは人の問題というより、正しい情報が、お客様が待っているその瞬間に届いていないという実行の問題であることが多い。
最近、会社の発信力を上げようとXの運用を本気でやり始めた。ここで気づいたのは、リーチを伸ばすことと、信頼されるアカウントになることは、似ているようで全然別の作業だということ。数字を追うほど、逆に地に足をつけた発信の大事さを感じるなぁ。
AIエージェントアシストの効果測定を平均対応時間だけでやると、本当に現場を助けているかは見えてこない。保留時間、SVへの質問回数、対応のばらつき、新人の立ち上がり時間。どこで、誰に、どんな場面で効いているかを見ないと、『AHTは改善したけど何も変わってない』という評価になりかねない。
AIエージェントアシストを導入する過程で気づくのは、それ以前からあった運用の問題がそのまま表に出てくるということ。人によって手順が違う、SVによって同じ規定の説明が違う、マニュアルとFAQが矛盾している。最初の壁はAIの精度ではなく、『正しい業務プロセスとは何か』を決めることだったりする。
「人を通じて」から「人とAIの設計を通じて」仕事を成す時代へ｜Junpei Maruyama | UKABU @junpeimaru note.com/ukabu/n/na799af2ae4…
新人オペレーターと、ベテランオペレーターが必要としている支援は全く違う。新人には次に聞くべき質問や言うべき一言そのものが要る。ベテランには最新のルール変更や例外事項の一行だけでいい。情報を増やすことが正解ではなく、相手の経験値に合わせた情報量が正解。
新しいツールの効果を検証するとき、地味に見落としがちな罠がある。『今まで自己流だった現場に、初めてスクリプト遵守を指示したタイミング』と『新ツールを導入したタイミング』が重なると、対応時間が伸びた原因がツールなのか、遵守を求めたこと自体なのか切り分けられなくなる。検証は変数を1つずつ足していかないと、何が効いたのか分からなくなる。
社内稟議を通すための資料で一番大事なのは、実は『時間がどれだけ短縮したか』ではないことが多い。それより効くのは『今までできなかったことが、これでできるようになる』という一点。案内の均一化、入力漏れ防止、その場での修正反映、新人の立ち上がり短縮。数字にしにくい価値ほど、決裁者の心を動かすことがある。