対象者

• 中小企業の管理者
• カスタマーサポート部門の責任者とチームリーダー
• 現場のカスタマーサポート担当者
• 顧客運用担当者
• アフターサポート担当者
• サービスフロー最適化の担当者
• デジタルトランスフォーメーションプロジェクトの責任者

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コース目標

本コースを修了すると、受講者は以下を実践できるようになります。

• カスタマーサポート業務における主要な非効率ポイントと管理上の課題を特定する
• AI カスタマーサポートの能力範囲、リスク、適用シーンを理解する
• 統一ナレッジベースと標準化されたサービスルールを構築する
• 企業専用のカスタマーサポート Agent を自力で構築・設定する
• マルチチャネルでのカスタマーサポート統合運用と導入を実現する
• 履歴データを活用してサポート品質と業務フローを継続的に改善する
• AI カスタマーサポートの長期運用と改善サイクルを構築する

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コース概要

顧客からの問い合わせチャネルが増え続ける中、企業のカスタマーサポートチームは、返信効率の低さ、ナレッジの分散、回答基準の不統一、多言語対応の難しさ、人件費の継続的な上昇といった課題に直面しています。

本コースでは、実際の企業業務シーンを起点に、4 つのモジュールを通じて段階的に解説します。

• なぜカスタマーサポートが AI 実装に適した業務シーンの一つなのか
• 統一ナレッジベースと安定した出力の仕組みをどう構築するか
• 企業専用のカスタマーサポート Agent をどう構築し導入するか
• 履歴データを活用して継続的な改善サイクルをどう作るか

本コースは「ケースデモ + シーン分解 + 実践演習」の形式で進めます。企業のカスタマーサポート業務を、個人の経験に依存する従来型の運用から、ナレッジ、ルール、データに基づくスマートなサービス体系へアップグレードし、その後のデジタル運用の基盤を整えます。

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モジュール 1：カスタマーサポートの主要業務課題の深掘り分析

モジュール概要

AI を導入する前に、企業はまずカスタマーサポート体制の本当の問題がどこにあるのかを見極める必要があります。

本モジュールでは、顧客体験、サービス品質、運用管理という 3 つの観点から、従来型のカスタマーサポートでよく見られる効率上のボトルネックとリスク要因を体系的に分析します。ナレッジの不一致、回答品質のばらつき、チャネル間の情報分断、多言語対応の難しさなど、典型的な課題を扱います。

実例分析と業務シーンの分解を通じて、受講者が企業内で優先的に AI 化すべきカスタマーサポートシーンを見極め、後続の構築作業に向けた明確な方向性を定められるようにします。

モジュール成果

• カスタマーサポート課題の診断チェックリストを作成する
• AI を優先導入すべきシーンを特定する
• カスタマーサポートのデジタルトランスフォーメーションロードマップを作成する

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モジュール 2：Shikaku AI の中核機能と基盤アーキテクチャ設定

モジュール概要

多くの企業では、AI 導入後に効果が安定しないという問題が起こります。その根本原因は、モデルの能力不足ではなく、統一されたナレッジソースと明確なルール体系の不足であることが少なくありません。

本モジュールでは、AI カスタマーサポートを安定稼働させるための重要な基盤を重点的に解説します。ナレッジベース構築、資料ガバナンス、プロンプト設計、権限管理、多言語アーキテクチャ設計などを扱います。

受講者は、社内に散在する FAQ、規程文書、製品資料、業務ルールを統一されたナレッジ体系として整理し、継続的に保守できる運用の仕組みを構築する方法を学びます。これにより、後続の Agent 公開に向けた基盤を整えます。

モジュール成果

• 企業ナレッジベース構造の草案を作成する
• カスタマーサポート行動ルールの枠組みを設計する
• 権限とセキュリティ管理体系を構築する
• 公開前チェックリストを作成する

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モジュール 3：AI カスタマーサポート Agent の構築とマルチチャネル導入実践

モジュール概要

ナレッジとルールの準備が整ったら、企業はそれらの能力を、実際に顧客対応できる AI Agent へ変換する必要があります。

本モジュールでは、カスタマーサポート Agent の作成、テスト、導入までの全プロセスに焦点を当てます。業務要件分析からサポートアシスタントの公開運用まで、一連の実装ステップを習得します。

公式サイト、電話窓口、WeChat、Discord などの実際のシーンと組み合わせて、マルチチャネルで統一されたサービスを実現する方法をデモします。また、高頻度質問のテストと導入検証を通じて、Agent が実際の業務問い合わせを安定して受けられることを確認します。

モジュール成果

• 企業専用のカスタマーサポート Agent を作成する
• カスタマーサポートのテストと検証計画を完成させる
• マルチチャネル導入設計を実現する
• 公開後の運用体制を構築する

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モジュール 4：履歴分析とサービス品質を継続改善する仕組み

モジュール概要

AI カスタマーサポートの公開は始まりにすぎません。真に価値を生み出す鍵は、継続的な改善にあります。

本モジュールでは、カスタマーサポートの履歴、ユーザー問い合わせデータ、サービス指標を活用して長期運用の仕組みを構築する方法を重点的に解説します。データ分析を通じて、ナレッジの不足、業務フロー上の問題、顧客ニーズの変化を発見します。

受講者は、問題発見、ナレッジ更新、業務フロー修正、効果検証までの一連の改善サイクルを習得します。これにより、AI カスタマーサポートが事業の成長に合わせて継続的に進化し、サービス品質と運用効率を高め続けられるようにします。

モジュール成果

• カスタマーサポートデータ分析の枠組みを構築する
• ナレッジベース改善案を作成する
• サービス品質指標体系を構築する
• AI カスタマーサポートの継続運用サイクルを形成する

コースの特徴

実際の業務シーンを起点にした内容

企業のカスタマーサポート業務で発生する実際の課題を扱い、ナレッジ管理、サービスの一貫性、顧客体験の向上に焦点を当てます。

デモと実践を両立

豊富なケースデモと実操作を通じて、受講者が AI カスタマーサポートの実践的な活用方法を素早く理解し、習得できるようにします。

実装プロセス全体をカバー

ナレッジベース構築、Agent 設定、マルチチャネル導入、運用改善まで、AI カスタマーサポート実装の全体像を体系的に学びます。

企業に持ち帰って使える成果物

コース終了後には、ナレッジベースの枠組み、設定テンプレート、チェックリスト、改善案を持ち帰り、社内での試験導入や展開に活用できます。