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DECA AI接客／DECA MarketingAgent ギブリー |
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対象ユーザー |
①DECA AI接客：コンタクトセンター運営従事者、コンタクトセンターのDXに関わる方 ②DECA MarketingAgent：コンタクトセンター／カスタマーサービス運営従事者、商品開発、マーケティングリサーチ従事者、マーケティング従事者、コンタクトセンターのDXに関わる方 |
| 対象規模 | 企業規模、業種問わず | |
| 製品形態 | クラウド | |
| 価格情報 | 個別見積り | |
| 製品概要 |
「DECA AI接客」は、あらゆる接客チャネルと連携した統合型ナレッジベースを構築し、ナレッジを基盤として生成AIを活用することで、生産性の向上と配置転換による売上向上を同時に実現するカスタマーサービスプラットフォームである。 「DECA MarketingAgent（デカ マーケティングエージェント）」は、1st Party Dataなどの企業が保有するデータをもとに仮想顧客「Virtual Customer（バーチャル カスタマー）」を生成し、AIエージェントがその顧客像に基づいて施策の企画から実行・改善までを支援する、マーケティング特化型AIエージェント構築プラットフォームである。 |
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| イベントレポート | カインズのコンタクトセンター改革 ～AIエージェント活用によるACW削減とVoCを活かした売上貢献への取り組み。 | |
パートナー
コンタクトセンターにおける生成AIの活用が、単なる効率化の域を超えつつある。ホームセンター大手のカインズは、生成AIを業務の中心に据えた応対改革を推進。ACWの削減や顧客の声（VoC）で売上創出につなげる「攻めのセンター」づくりを進めている。同社の中村 康人氏、ギブリーの吉田 将輝氏、コムデザインの寺尾 望氏にコンタクトセンターの生成AI活用について聞いた。
カインズのコンタクトセンターは、生産性向上を目的に積極的な生成AI活用を進めている。コーポレート本部 カスタマーサービス部 部長 中村 康人氏は、「事業規模の拡大に伴い問い合わせは今後さらに増加が見込まれ、人材確保は難しくなる一方です。限られた人員で品質を維持するには、生成AIの力が不可欠だと考えました」と背景を説明する。
コンタクトセンターは、オペレータを最上位に据える「逆ピラミッド型」の組織構造を採用。その基盤を支えるのが、改革を専門に担う「戦略企画室」だ。
生成AI活用を見据え、戦略企画室ではまず調査を実施。その過程で見えてきたのは、AIが「要約」に極めて強いという事実だった。“どの業務をどれだけ効率化するか”を検証した結果、最優先領域として「通話要約」と「ナレッジ支援」を選定。PoCを経て本格導入に踏み切った。
導入した仕組みは、コムデザインのクラウドCTI「CT-e1/SaaS」で通話を文字起こしし、そのデータをギブリーのAIエージェント基盤「DECA」へ連携するもの。通話終了後、AIが自動で二種類の要約を生成する。ひとつはCRMへの登録用に要点を整理した「構造化要約」、もうひとつは顧客の言葉をそのまま残す「自然言語要約」だ。
「擬音語や日常的な言葉を残すと、顧客の意図が伝わりやすく、CRMへの手入力も不要になります。ACWが劇的に短縮されました」（中村氏）
AI要約の仕組みは品質評価にも応用されている。
従来、人手で行っていた10項目の評価のうち、言葉遣いや相槌など、文字情報から評価が可能な７項目をAIが自動で判定。すべての通話を５段階、35点満点で評価している。AIが評価理由や根拠となる発話を引用表示するため、オペレータも納得感をもって改善につなげられているという。
中村氏は、「AIを活用することで網羅的、定量的な評価が可能となりました。通話終了から１分で評価が届く。すぐ振り返れることで改善サイクルが回り、応対品質に対する意識が高まっています」と話す。
結果として、応対履歴登録は従来の約４分から２分へ、品質評価業務は60分から30分へと半減。ギブリーの執行役員 CMO 兼 マーケティングDX部門 COO 吉田 将輝氏は「人手に依存していた“積み上げ作業”を自動化できた意義は大きい」と評価する。
一連のプロジェクトを技術面で支えたのがコムデザインだ。音声基盤とAIエージェント、それぞれの専門性をかけ合わせる発想が、早期実装を可能にした。
執行役員 セールス＆マーケティンググループ責任者 寺尾 望氏は、「最初から完成形があったわけではなく、複数のベンダーと実証を重ねて最適解を探った。通話の基盤品質を確保しながら、ギブリーさんの生成AI技術を柔軟に組み合わせた“マッシュアップ型”の構成が成功の鍵でした」と振り返る。
効率化の次にカインズが見据えるのは、蓄積されたVoCの活用だ。中村氏は「センターを“コスト部門”から“プロフィットセンター”へ進化させるのが次の目標」と語る。
具体的には、通話ログをベクトル化して自然言語で検索できる仕組みを構想中で、「『増えている相談は？』『少数だが重要な声は？』と問いかけるだけでAIが解析する世界を目指す」と中村氏は展望を示す。
このデータは商品開発やマーケティングにも転用可能で、顧客の“生の声”を企業全体の意思決定に活かす循環を作る狙いだ。
さらに次の展開で見据えるのが、「仮想顧客（Virtual Customer）」とAIエージェントの組み合わせだ。会員情報や購買履歴、Web行動データ、メール開封履歴などの1st Party Dataを統合し、自社顧客の特徴を反映した仮想顧客を生成AIで作成。この顧客像に基づき、AIエージェントがマーケティング活動の企画や実行・改善を支援する。
吉田氏は「生成AIはもはや効率化の道具ではなく、CX（顧客体験）と売上を変える経営インフラ」と語る。カインズの事例は、AIを単なる補助ではなく、経営資源として位置づける転換点を示している。
「AIが人を減らすのではなく、人が“創造的な業務”に専念できるよう支える。これが次世代センターの姿です」（吉田氏）
生成AIを味方につけたカインズの挑戦は、コンタクトセンターの新しい価値創造のモデルケースとして、今後さらに注目を集めそうだ。
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2025年11月13日 09時33分 公開
2025年11月13日 09時33分 更新
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