01 ／ THE QUESTION

AIは、これからも賢くなる

AIは、これからも賢くなります。
もっと正確に。
もっと速く。
もっと自律的に。
そして、もっと成果を出せるAIへ。

AIが人間以上の成果を出せるようになったとしても、開発はそこで止まらないでしょう。

だからこそ、私たちは今、考えておかなければならないことがあると思っています。

AIに、何を「成果」として与えるのか。

購入してもらうこと。契約してもらうこと。解約を防ぐこと。短時間で問い合わせを完了すること。

これらは、企業にとって重要な成果です。しかし、それだけを「顧客対応の成果」としてよいのでしょうか。

02 ／ BEYOND EFFICIENCY

効率化の、その先で起きたこと

コールセンターも、顧客からの電話を集約し、効率的に対応することから発展してきました。

やがて企業から求められるものは、効率だけではなくなりました。

アップセル。クロスセル。解約抑止。顧客維持。

「対応する場所」から、
「成果を生み出す場所」へ。

AI Agentにも、同じことが起きるかもしれません。

ただし、大きな違いがあります。

AIは、人間を超える速度と能力で、その「成果」を追求できるようになるかもしれない。

だから、AIがさらに賢くなる前に、私たち人間が決めておく必要があります。

03 ／ DEFINING THE WORK

顧客対応という仕事は、
何を生み出す仕事なのか。

私たちが考える顧客対応の成果は、購入や契約だけではありません。

1. 顧客の状況を理解する。
2. 顧客の反応を捉える。
3. その反応をEvidenceとして、次に必要な仕事を判断する。
4. 顧客の状態がより良く変化する。
5. その結果として、購入・契約などの事業成果が生まれる。
6. さらに、「顧客という関係性」が残る。

私たちは、この一連を「顧客対応という仕事」として構造化したいと考えています。

04 ／ CUSTOMER INTERACTION EXPERTISE

AIに、人間らしく振る舞わせたいのではありません。

目指しているのは、

「AIでも、私の目線で対応しようとしている」

と顧客が感じられる顧客接点です。

そのために必要なのは、LLMの推論能力だけではありません。

今、この顧客にどの仕事が必要なのか。

その推論が判断するために参照できる「顧客対応専門知」が必要になる。

その考えから、私たちは Dialogue OS を開発しています。