店長ブログ

AIが生み出す顧客価値
2025/10/20 22:00

AIが生み出す“顧客価値”は、ここからが本領発揮。

2025年も進化するAI技術

2024年にはOpenAIやGoogle、Metaなどが次世代の生成AIモデルを次々と発表。とくに注目すべきは、自然言語処理の高度化、マルチモーダル対応(テキスト・画像・音声・動画の横断的理解)、そしてリアルタイム処理の加速です。

2025年はこの進化がさらに加速し、「会話できるだけ」ではない、あらゆるタッチポイントで顧客と自然に関わるAIが主流になります。

急増するAIサービスの種類

生成AIの民主化が進む中、各業界ではAIを使ったサービスの立ち上げが相次いでいます。たとえば、

  • チャットボットや音声AIによる即時カスタマーサポート
  • 広告文やLPを自動生成し、ABテストまで自動化
  • ユーザーのWeb行動を分析して個別最適化を行うCDP機能

今やAIの導入は「業務効率化」ではなく、「CX(顧客体験)を起点とした価値創出」の文脈で語られています。

画像・動画活用の拡大

特に最近は、動画解析や画像認識の分野が飛躍的に進化しています。

  • ユーザーが見ている動画の内容をリアルタイムで解析し、興味関心を推定
  • 商品の写真をアップするだけで、AIがカテゴリ分類や在庫整理を自動実施

これまでマーケターの勘や経験に頼っていた部分も、AIによる客観データで裏付けられるようになってきました。

顧客ごとのパーソナライズ

パーソナライズの領域は、もはや「名前を入れて呼びかける」だけではありません。

顧客の購買行動・閲覧履歴・アンケート結果・感情分析のすべてを統合し、 「今、この人に届けるべきメッセージ」をAIが提示する時代に入りました。

メールの文面・表示するバナー・接客シナリオさえも、AIが“個別最適化”して提供できるのです。

人間では不可能な処理スピード

AIの最大の強みは“スピードと量”にあります。

数十万件のレビューを数秒で読み取り、感情傾向をグラフ化。あるいは膨大なアクセスログを解析し、顧客の離脱理由を即座に可視化するなど、人間の限界を超えるサポートが可能です。

AI活用の鍵とは?

  • データの質がすべて:AIに何を学ばせるかが成果を決める
  • 運用PDCAの高速回転:完璧を目指すより“まず試す”が重要
  • 現場への定着:マーケ担当だけでなく現場スタッフも使える設計を

まとめ:顧客価値の再定義

生成AIは、単なる自動化ツールではなく、顧客との関係性そのものを変革する“価値共創パートナー”になりつつあります。

今後の企業活動においては、「AIで何を効率化したか」ではなく「AIで顧客にどんな新しい体験を提供できたか」が問われる時代になるでしょう。

AIがもたらすのは、満足ではなく“感動”──
今こそ、顧客体験の再定義を。
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全員がAI活用できる組織へ
2025/10/19 22:00

全員がAIを使いこなすには? 組織が越えるべき5つの壁と、その実践ロードマップ。

AI活用の5つの壁

  • ① 指導層のスキル不足: 管理職がAIを理解しないと教育できない。
    (例:三菱商事はAI資格を義務化)
  • ② スキル格差の拡大: メンター制度でレイト層も巻き込む。
    (例:PwCは「AIアンバサダー」制度)
  • ③ 思考力の低下: 批判的思考を養う研修が重要。
    (例:Microsoftは思考演習を導入)
  • ④ 情報漏洩・誤情報リスク: 倫理規定や技術的安全策を整備。
    (例:日立は利用ログとAI倫理を徹底)
  • ⑤ スキルの活用機会不足: 新しい役割設計で活躍の場を提供。
    (例:富士通はAI人材を新規事業へ配属)

変革を進める5つのステップ

  1. 経営層のコミットとビジョン策定: 倫理・戦略と一体化(例:NEC、楽天)
  2. 推進体制の構築とパイロット導入: 開発部門などから小さく導入(例:トヨタ)
  3. 全社教育とツール展開: 職種別・階層別に研修&社内AI展開
  4. 業務プロセスへの標準化: マニュアル・日常業務にAI使用を組み込む
  5. 効果測定と改善: KPIで効果を見える化し、改善を継続

成功企業は「技術」と「人材育成」の両輪でAI活用を浸透させています。

自社でのAI活用スタート例

Agent Guild 発足

5役割構成:プロダクト/オペレーション/プロンプト&評価/n8n・Dify/セキュリティ&法務

原則:「1スプリント=1自動化」成果物主義

30日ブートキャンプ

  • Week1: 共通システム構成+ログ/マスク/監査ガードレール
  • Week2: ユースケースをBPMN風で可視化
  • Week3: 機能通過・品質・運用の3層評価
  • Week4: デプロイ前チェックリストで安全性を担保

MyStory.AI の意義

  • 感情を軸にしたCX資産化: 体験とストーリーを再利用資産に
  • ナラティブ×感情マーケティング: CDE型レコメンドを実装
  • 内製力の獲得: 「作れる人」を育て、独自改善可能な組織へ
  • 中長期の競争優位構築: 感情DBを積み上げ、模倣困難な強みを創出

効率化ではなく“競争軸そのものを変える”。これがMyStory.AIの開発が持つ本質的な意義です。

AIは導入して終わりではない。「全員が使える」までが変革です。
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AI共進化の本質とは
2025/10/18 22:00

AIエージェントを“道具”として扱う時代は終わり。「共に進化するパートナー」へ。

“共進化”の視点が欠けている現状

多くのAIブログやニュースでは、AIエージェント=業務効率化ツールとして語られがちです。ツール紹介やノーコード解説が中心で、「AIが人と共に学び、進化する」という視点はほとんど見かけません。

しかし本質は、人の思考や判断をナレッジとして継承し、AIがそれを標準化・再提示する循環にあります。AIの本当の価値は、共創による知の進化にあります。

ツール偏重の理由とは

背景 説明
ツール視点に偏りすぎ 「何ができるか?」ばかり語られ、
「組織にどう根付かせるか」が抜けている
短期成果主義 “すぐに効果が見える自動化”に投資が集中
AI=完成品という誤解 AIは育てるものではなく“正解をくれる存在”と誤認されている

AIエージェントは本来、未完成で、現場のフィードバックによって成長する存在であるべきなのに、「完成品」として期待されてしまう傾向があります。

ソフトバンクの未来構想は脅威か希望か

2025年、孫正義氏が発表した「1人あたり1,000エージェント構想」は衝撃でした。

  • OpenAIと連携した大規模エンタープライズAIの導入
  • AI同士が自律的に進化し、生成し続けるネットワーク
  • 人のナレッジを必要とせずに成長していくAI構造

これは一見夢のような話に見えますが、「人が教え、育てる文化」が不要になる危険もはらんでいます。

人の成長を可視化するAIとは

本来、AIは“人の思考や感情の記録装置”として進化すべきです。

  • 自分の判断をAIに言語化 → 思考が整理される
  • 他者のエージェントログを見る → 新しい視点に出会う
  • AIの回答を見る →「なぜ?」と考える力が育つ

つまり、人が進化するための“鏡”としてのAIこそが理想です。

おわりに:共進化する文化を

AIエージェントは「自動で答える道具」ではなく、「人と共に育つ知的パートナー」です。

“誰でも作れるAI”の時代だからこそ、「何のために」「どう成長させるか」が問われています。

未来のAIが、人の成長機会を奪う存在ではなく、人を育て、共に学ぶ存在であるために。

AIと共に進化しよう。未来の知は、あなたが育てる。
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