番組の紹介とゲストの紹介
この番組は、中小小売企業の取締役経験のある2人が、そのリアルについてゆるくお話しします。
人事に軸足を置いたジェネラリスト、私戸部有利が、2度のM&A経験がある連続企業家、樋口幸太郎さんに話を聞いていきます。
既に小売企業を経営している方、これから小売ビジネスで企業を考えられている方に役立つ情報を楽しく語っていきます。
リテールトーク89回目です。よろしくお願いします。
お願いします。
今日は、チャネルコーポレーションの執行役員、鈴木亮さんにお越しいただきました。よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
簡単に自己紹介をお願いしちゃってもいいですか?
はい。チャネルトークを提供している株式会社チャネルコーポレーションで、執行役員のVP of Operationsといって、
カスタマーサクセスとサポートとバックオフィス全般を鑑賞しております。鈴木と申します。よろしくお願いします。
お願いします。
ペアマノンさんの時にチャンネル導入されていたんでしたっけ?
そうですね。僕はチャネルトークはペアマノンの時にやらせてもらっていて、もともとあれなんですよね。
お問い合わせ対応がめちゃくちゃ大変みたいな。
なんで大変だったかというと、予約販売を結構していて、消化率をすごい上げる。
99%の消化率を保つために、予約販売でできるだけお客さんに買っていただいて、
そのデータも見ながら増産もかけるし、増産かけたものをさらに予約販売をしてお客さんに提供するというのをやっていたので、
いつ届きますか?みたいなご質問だったり、そもそも予約注文のつもりじゃなかったのに届いてないですみたいな感じでお問い合わせをいただいていて、
死ぬほどメールを現場でさばいていて、これは何とかしないといけないというので、
いいツールないかなというところで、チャンネルトークさん、あれ営業だったのかな?
もしくは僕らが調べてこれ入れたいかも、みたいな形でやらせていただいたというのが経緯です。
確か当時は調べていただいて、お問い合わせいただいて導入スタートという形でしたね。
うーん、なるほど。
そうだった気がします。僕がその当時はカスタマーサクセスをやらせていただいていたので、
ペアマノンさんの担当として定期的にお問い合わせさせていただいて、こうやってお問い合わせを減らしますよというのを
ペアマノンさんの現場の方と擦り合わせさせてもらっていた形ですね。
そうかも。プレスリリースとかを見て、もうこれやっといてください。小林さんと吉田さんかな?
みたいな感じでお願いをして、たぶんやり取りしていただいて、
すごいお問い合わせの個数がものすごい減って、というのもフローでお客様が困りごとのタイトルに応じて選んでいただくと、
どうやって解決すればいいか、みたいな感じで、チャンネルトークさん提供のシナリオのフローみたいなのを導入したら、
自動で勝手に解決してくれて、みたいなので、だいぶ楽になったなというのは欲としても残っています。
ありがとうございます。
すごい。以前、キバコワークスののぶさんも前に来てもらったんですけど、ゲストに。
その時もチャンネルのお話させてもらって、チャットボットだったりとか、ワークフロー型のサービスなのかなと思っていたら、
今LP見たら結構AIに寄せた内容に変わっているのかなと思っていて、結構ここ数年で変わった感じですかね。
めちゃめちゃ変わりましたね。
まず昔から変わらないところでお伝えすると、僕たち大事にしているのって、お客さんの声をちゃんと聞きましょうっていうところをすごい大事にしてるんですね。
というのも、チャンネルトーク自体が実はうちの中で4つ目のサービスで、これまでずっと失敗してきたっていう経験があるんですよ。
その時に失敗を振り返ってみると、ちゃんとお客さんの声が聞けてないとか、お客さんを理解してないから、いい製品を作ってもそれが売れないだったりとか、どうやったら売れるかわからないっていうような経験があったんですね。
それを自分たちもしないようにしたいし、お客さんがちゃんとお客さんに向き合える状態、事業者が向き合える状態にするためにスタートしたのがチャンネルトークになっています。
なので、たぶんこのリテルトークに参加していただいたノブさん、ケバコワークスのノブさんの場合はめちゃめちゃ接客で使っていただいてるんですよ。
問い合わせ来たらチャットで返して、ご本人も言ってらっしゃったんですけど、お風呂の中とかでもスマホで返しちゃうっていうような、対応しながらコンバージョンにつなげていくっていうような使い方をしてらっしゃる方もいれば、
以前のペアマノンさんのように、問い合わせ対応をまずはとにかく徹底して自動化してお客さんが喜ぶことに頭を使えるようにする。
っていうような形で使っていただくケースっていうのもあるのがチャンネルトークになっています。
AIの活用と効果
ただ、さっき砥部さんおっしゃってたAIの部分っていうのは、やっぱ最近の時代の流れで、労働者を採用するのが難しくなってるんですよね。
だから、CS、問い合わせ対応を採用しよう、でもクレーム対応とか嫌だ、めんどくさいっていうので他の求人が集まらないっていうようなところがある。
もっと言うと、マーケターを採用しようって言って採用するんだけど、ちょっと今問い合わせ来てるから頼むわって言って本来の仕事できてない。
っていうような流れになってきているところに、世の中のAIが追いついてきたので、僕らもそこに先進的に取り組んでいこうというところで、
AIを使った問い合わせ対応の自動化というのを今は力を入れているようなところになっています。
実際どうですか?これで問い合わせ対応自動化というか、AIがやってくれたらいいのにっていうお話は結構クライアントさんからも聞くんですけれども、
このくらいの精度でどのくらい導入されててみたいなところってお話しできる範囲で、不正確な部分みたいなのをお伺いしたいです。
ありがとうございます。ありがたいことにAIの導入はものすごく増えてるんですね。
2つとしても、うちが日本で言うとアカウントが2万社ぐらい開いてるんですけれども、そこに近づいてどんどんどんどん増えているような状態になっていますと。
もう一方で自分たちでもすごいなと思っているのが、比較的知名度のあるお客さん、大きい企業さんがAI使っていただくケースが多くて、
事例としてお出ししているのだと、アダストリアさん、今社名変更してAndSTに変わりましたけれども、AndSTさんでチャンネルトークのAIをがっつり使っていただいて、
問い合わせの自動化率っていうのがもう80%超えているような状態なんですね。
比較的売上げの大きいアパレルの企業さんほど、問い合わせ対応っていうのはすごい多岐に渡りますし、
あとは一人一人が問い合わせ対応に集中するよりは、創造的な業務に力を入れていきたいという思いが強いので、
そういった意味で個別化でAIを入れていただくのが鈍区者になっていますね。
ちなみにAIに渡している情報って、注文データとかも渡して、そのお客さんが何買っててどういう対応しているのかとか、そこまで読み込んでいる形ですか?
そこまでは現状は読み込ませてないですね。
意図的にやろうと思えばできるんですけれども、今お客さんに提供しているメインとしては、
それこそログインできませんとか、キャンセルしたいですっていう時に、こうやったらキャンセルできますよ、こうやったらログインできますよっていうのを、
AIが生成AIで返すような形になっています。
僕たち一番気にしているのが、AIが嘘をつかないことっていうのをすごい大事にしているんですね。
ちゃんと有効な回答ができるようにっていうようにしているので、あえて複数の情報をまとめるのではなくて、
ステップ1としてよくある質問に書いてあるようなものを読み込ませましょう。
それだったら簡単にワンクリック、ツークリックぐらいで読み込ませれるので、読み込んで回答するっていうところから始めています。
ただ最近は特にショッピファイさんだと、チャンネルトークってショッピファイの会員情報と連携されていて、
その会員情報の内容に合わせて、しゃべり方であったりとか参照する情報っていうのが出し分けできるので、
それによって、例えば何十回も買ってくれてる人には、本当はキャンセルダメなんだけどOKって言っちゃうとか、
そういうのもAIで判明できるような。
それ結構設定とかする感じなんですね。
そうです。参照するデータの元もお客情報でフィルタリングできますし、
そのしゃべり方っていうのもフィルタリングできるようにしてるんですよ。
10回以上買ってくれてる人には絵文字使いましょう。
1回も買ってない人には絶対に絵文字使わないでください、みたいなことがテキストで打ったら、
それ通りにAIが24時間対応してくれるような形になります。
めっちゃ面白いですね、それ。
ハーリップトゥさんの事例読んで、ハーリップトゥらしいみたいな言い回しをしてるみたいなのを見て、
そんなんできるんやと思ってました。
そうなんですよね。僕もよくお客さんにチャンネルトークのAIの説明をするときに、
今みたいにAIの仕組みであったりとか、プロンプトとかアルゴリズムって言葉をしちゃうとちょっと難しいって思われるんですけど、
言い方を変えて、優秀なインターン生を1人雇ったと思ってくださいって話をしてるんですよ。
どこから参照するかっていうのは、どの辞書をインターン生に渡したかですし、
どのように喋ってほしいかっていうのは、その接客ガイドを渡したっていう形になるんで、
そのインターン生採用したときの接客のマニュアルと、それを基にした情報のマニュアルっていう辞書をまずは書いてくださいと。
それを書いたらそのままコピペして、チャンネルトークのAIのとこに書いてもらえれば、
それ通りに動きますっていうのがチャンネルトークの特徴なんですよ。
なんでHurlip2さんもHurlip2らしいっておっしゃっていただいているのは、
それどおりの固い言葉でプロンプト、それどおりの命令をしているので、
例えば絵文字を使うとかビックリマークを使うとか、そういったところまで細かく命令できるようになってます。
なるほど。なんか結構嘘つかれることあるんですよね、僕も生成愛使ってると。
どんなふうにして嘘つかないようにしてるとか工夫の部分とかって聞いてもいいですか?
うちの場合はまずウェブの情報を参照して回答するっていうのをしないようにすることができるようになってるんですね。
あくまでチャンネルトークの中に入れている情報の中からだけ回答してくださいっていうのが設計できるようになってます。
ノートブックイレームみたいなソースを指定する感じ?
まさにその通りです。
実はチャンネルトークの中にドキュメントという簡単にFAQページを作れる機能をリリースしたんですよ。
質問ページを作れるページを。この中から参照するっていう形にすると読み物としても提供できますし、お客さんがめんどくさいって言って読まないときに
AIと会話しながらその中から必要な情報だけを引っ張って回答してくれる。
必要な状態を作ることによって嘘をつかないっていうのを実現してます。
なるほど。分かんないときは分かんないって言ってくれるんですかね、そうすると。
そうです。その分かんないとき分かんないって言ってねっていうのを命令できるんですよ。
AIによる顧客対応の変化
ちゃんと有効な回答がない場合はオペレーターにつなぐようにしてくださいっていうふうに一文チャンネルトークの中に入れておくと
これに関しては回答できませんのでオペレーターにおつなぎしますって言ってつないでくれる。
めっちゃ面白い。
これに関しては回答できないのでこちらのページから探してくださいっていうふうに
回答できないときにどうするのっていうことまで命令できる。
ので本当にインターン生の育成と同じなんですよね。
インターン生から問い合わせきました。これ回答できないんですけどどうしたらいいですかね。
そしたらオペレーターにつなぐように言っといてとか先輩につないでよっていうふうに多分命令すると思うんですけど
それと同じことができるっていう形ですね。
なるほど。結構マニュアル大事ですね。そうしたら。
大事です。これチャンネルトークのみならずいろんな最近AIエージェントって進んできている中で
どれだけAIに仕事任せれるかっていうのは自分のやってる業務とかやりたいことをどれだけ言語化できるか
依存するんですよね。これいい感じにやっといてだとAIはわからないので
どこがゴールで今現状どうなっているのかそれをどう処理するのかっていうのが
言語化できるかどうかがすごい大事かなと思っています。
僕自身もストアレコードやりながらAIの手前のDXじゃないですけどデータ化みたいなところって
データそのものが汚いとインポートできない読み込めないみたいな形になっていて
よくあるのが発注書と納品書がマス目になっていてカラーが横にあってサイズが縦になっていると
CSV化できない。これをデータとして読み込むのが難しいし
AIとかに指示しても結構苦労するんですよね。それを読み込めるデータにするのが
同じようなことが今度テキストで起こっているのが面白いなと思っていて
汚いデータっていうのをきれいにすると同じように分かりやすいマニュアルをテキストで残しておくっていうのが
AIを進化させるのに重要みたいな形で
ここって結構サボりがちというかなかなか面倒なところなので
面白いなと思いながらもできない会社さんも結構多いなっていうのは今思っています
そうですね。これうちはコンサルティング業務ってやってないんですけど
知り合いのAIのコンサルティングの会社にこの前話聞いたら面白かったのが
AIコンサルって何やってるのって言ったら
この会社の業務を細かく細かく書き出して因数分解して
整理整頓するのが8割って言っていて
めっちゃ分かります
別にAIの話はしてなくて要件整理とかプロジェクトマネージャーのような動きをするのが
AIコンサルタントの仕事だって言ってて
それなぜかっていうと結局AIっていうのは言語化されたものを
全く同じように精度100%で24時間稼働することができるんですけど
言語化されてないものに関してはエラーを起こしちゃう
エラーを起こさないようにするのが
今メインのコンサルタントの仕事だよねって話をしてて
なるほどなーって思いました
まさにですよね結局大手の企業さんとかでも
データ汚かったりマニュアルが整備されてなかったり
更新されてなかったりってよくあると思うので
チャンネルトークのユニークな利用法
そこで多分上から降ってきた
AIを活用しろみたいな時に
そういうコンサルの方が整備していくのって
多分すごいニーズあるんだろうなっていうのは思いますね
そうですねしかも大きい企業さんになればなるほど
この部署ではAのやり方なんだけど
この部署のパターンはBで
実はこっちになるとBダッシュなんだよねって言われて
そんなことAI判断つかねーよっていう風になっちゃう
なるほどもしそれをやろうとしたら
チャンネルトークさんで行くと教え込まなきゃいけないってことですよね
裏側のところで
そうですねそのフワッとしたものとか
まだ言語化されてないものを言語化するっていうと
世の中にあるジェミニとかチャットGPTとか
壁打ちしながらの方が一番早いのかなっていう
なるほど
チャンネルトークでできることみたいなのは
フワッと理解しつつ
お客さんの事例で何か面白い活用事例だったりとか
聞いてもいいですか
そうですね今ずっと文脈として
効率化っていうに近いような形で
AIで自動化しましょうって話をしたんですけど
最近ニーズとして多いのが
接客でAI使いたいなんですよね
そうなんだ
例えばコール&ジョーというコスメの営業さんですと
もともと効率化目的というよりは
24時間接客をしたい
というところで
チャンネルトークを使い始めていただいて
なので商品の情報とかも
全部チャンネルトークの中に入れ込んでいただいてるんですよ
なので販売の方とか接客スタッフの方が
お休みになってらっしゃるとき
営業時間というのがあるので
休んでらっしゃる間の夜中も
お客さんがAIに聞いたら
例えば乾燥肌なんですって言ったら
乾燥肌にはこちらのファンデーションがおすすめですよ
っていうのを回答してくれる
っていうような形で
接客目的で使っていただいてるのが増えてるのは
他のチャットボットと比べても
あまりない事例
チャンネルトークのユニークな使い方かな
っていう風に思ってます
それ聞くと色々できそうですよね
例えばセット率の注文データとか読み込んでもらうと
これ一緒にこの商品買ってる方が多いですよ
みたいな
まさにAmazonでレコメンドされてるようなところも
行けたりするって感じですかね
そうですね
それはCSVとかで読み込ませる形ですか?
そうです
そういうのも可能ですし
あとはさっき言った
ショッピファイとの連携っていうところで
そこを繋ぎ合わせる形ですね
商品データに関してはCSV
顧客データに関してはショッピファイ
これらを繋ぎ合わせる形
なるほど
結構無限にできそうですね
無限にできます
色々できそうですよね
これも無限にできるんですけど
そうすると全部ロジック組まないといけない
って思われる方いらっしゃるんです
意外とそうではなくて
これもトップクラスのセールスを誇る販売員です
っていう命令を書いてあげると
それになりきってやってくれるので
うまい具合にいい商品を提案してくれる
っていう形になります
なるほど
結構あれですね
案外が難しそうですね
でもこのうちのブランドの接客だと
そんなにご利用しはしないからとか
そこも多分言語化していくニーズが出てきそうですよね
そうですね
実際のチャンネルトークのAIの事例というよりは
働き方の変化で面白いなと思うのが
アンディスティーさんなんかもそうなんですけど
じゃあAIによって問い合わせ自動化した先で
何やってるのか
っていうと
問い合わせ対応するんじゃなくて
その問い合わせ対応している
AIのチューニングであったりとか
VOC
顧客の声の分析っていう風に
仕事がどんどんレベルアップしていってるんですよね
業務の効率化と役割の変化
だからCSなんですけど
問い合わせ対応はしません
っていうような企業さんもどんどん増えている
これ結構僕いい姿だなと思っていて
今まで言うても
人って1日に問い合わせ対応処理できる件数って
30件
なんですけど
AIの場合って1日に極端な話
10万件でも処理できるわけですよね
でもその10万件処理できるAIを
1人のCSの方が監督として
チューニングにフォーカスをしてやっていく
っていう風にする
これによって顧客体験を高めていく
っていうことの方がより生産性が高い
ので
今後こういった風に仕事は変わっていくんじゃないかな
とも思ってますし
今問い合わせ対応なんかやってらっしゃる方は
そういう風にちょっと視点を変えて
自分がAIのマネージャーになるんだ
インターン生のマネージャーになるんだ
っていう気持ちで取り組んでもらうと
おのずとどうやってデータ読み込ませればいいか
とか
もっと言うとそれが抽象化すると
どうやったらお客さん喜ばせれるか
どういう仕事の仕方に変わっていくんじゃないかな
それめちゃくちゃいいな
なんか私も同じようなことをすごい感じたのが
CSってどうしても運用の組織だから
自分で収益を生むような立場じゃない?
みたいなのが
あると思うんですよね
私の採用とかもそうなんですけど
それがやっぱり効率化された時間で
データ分析したりとか
課題解決みたいなところで
もう少し前寄りの仕事ができていく
みたいなのはすごい組織にとっては
めちゃくちゃプラスなんだろうな
みたいなのを思ってました
まさにそうですね
また聞いてて思ったのは
言語化みたいな話になると思ってるんですけど
ブランドのテイストっていうのが
多分言語化されてない領域の中のもので
それにかなり経営層が
入れなそうだなと思っていて
うちのブランドってこういうブランドだから
商品はこうあるべき
というようなのと同じような形で
お客さんに接する態度は
こうあるべきであったり
使う言葉遣いはこうであるべき
みたいなところって
多分あんまり定まってないところが
多いと思うんですよね
っていうところを意識的に言語化して
経営陣からトップダウンで落とすのか
ボトムアップで上げていくのか
その両方があるとは思うんですけれども
そこって多分結構今後投資して
AIの活用だいぶ変わるんだろうな
っていうのをお伺いしてすごい思いました
そうですね
やっぱりこうAIの導入に苦戦している
企業さんっていうのは
もちろん大きい組織体で倫理側とか
セキュリティ側っていうのもあるんですけど
一方でさっきから話している
言語化できてない
っていうところにあるんですよね
どうしても言語化できてないものが多いと
出てくる次の発言っていうのが
私たちには言葉にできない大事なものがある
っていう一括りにしちゃって
そこで思考停止しちゃうと
時間がかかってしまう
でもそれもある程度抽象度が高かったとしても
あえて言語化して
例えばこういう時はこうします
こういう時はこうしますって
行動指針にまで落とし込んだり
マニュアルにまで落とし込んでいる企業さんは
それをそのままAIに任せるだけで
今まで企業に3人一生懸命やってたのを
AIの導入と生産性向上
AI一人で全部やっちゃう
っていうような構造にいくので
どんどん生産性が高まっていくかなと
本当生産性もそうですし
接客にも使えそうっていうのが大きいですよね
多分そこは両面
そういうのができるかなというのは
改めてお伺いして思ったのと
そうは言っても
僕自身がお付き合いしてるような
10億前後の小売のEC中心としている企業さんとかだと
全くできてなかったりするので
そこは改めて重要性みたいなところを
上手い感じでお伝えしていけると
いいのかなというのは思いました
そうですね
全部が全部言語化して
AI化って最初から難しいので
最初は言語化されているもの
例えば返品の時はこうしましょうとか
キャンセルの時はこうしましょう
アイページログインできないという時は
こういう案内しましょうというのが
ある程度もう決まっていると思うので
そういうのからAIにお願いする
そしたらそこで入ったCSのリソースを使って
CSの方々がお客さん喜ぶために
次何をしていこうかって考える
ちょっと言語化をしてみようっていう風に
その会社全体のリソースを
少しずつAIに食わせていく
っていうような動きができると
いいんじゃないかなという風に思います
そこでちょっとトレーニングされて
AIに食わせることを起点に
言語化が進んでいくみたいなのがあったら
僕たちもお客さんお手伝いしてて
面白いなと思うのが
AIに任せるために言語化しましょう
って言って業務プロセスを
言語化してもらっていると
あれ私たち当たり前にやってたけど
そもそもこれAI以前にいらなくね
みたいなのが結構出てくるんですよね
開けたらAIに任せようとしていたんだけれども
AIに任せる以前に
自分たちの業務構造に問題があった
って言って
じゃあAIはもうちょっと後ですね
まずは業務改善からしましょう
っていう整理からしましょう
っていうのをやって
いろんな方に伝えられる企業さんもいらっしゃいます
すごい本質
めちゃくちゃ分かります
僕もストアレコード導入してて
そもそもの業務フローの問題がありそうなので
ここ一回巻き取って綺麗にしてお渡ししますね
みたいなところをやっていたり
あとはそうは言っても現場の方たち
この業務フローに慣れちゃって
変更すると困っちゃうからっていうので
裏側でそれを整えるというか
業務を巻き取って
現場の方がやっていたものを
データ化して入れるところっていうのは
同じようなことが
AIコンサルの方がやっているのは
そういうことなんだろうな
っていうのを思いました
そうですね
実際海外の話で
よく有名なコンサルティング会社のマッキンゼイが
この前レポートを出したんですけど
AIによって効果が出ているとか
生産性が上がったっていう
分かりやすい結果につながった企業って
AI導入した企業のうちの6%
って言われてるんですね
このAIブームに乗っかって
とりあえずAIだっていって
何もやってない
これはなぜかっていう
いろんな考察があるんですけど
その中の一つに
結局何をAIに任せるか
分断ができてないので
何かAI使ったけど
うまくいかなかったが
94%に上ったっていう企画があって
なのでそういう意味で言うと
AIがあればすべてが解決するわけじゃないな
そこには人の力が必要だよな
っていうふうには感じています
経営人からするとめちゃくちゃいい機械ですよね
AIを使わないと遅れるので
そこから数年先の業務の効率か
生産性の向上
売上のアップみたいなところに
つながるかなと思うので
ここはAIブームに乗って
ちゃんとそこまでやりきれると
その6%の会社に入れそうかな
っていうのは思いますね
経営者の役割と意思決定
めっちゃ大変だなと思います
大変ですね
僕も話聞いてて
今AIじゃないっていう経営者の方々の
気持ちもものすごく分かるのが
言語化してAIに任せて
生産性が高まって効果が出るって
やってみえるものなんですけど
これが来クォーター
次の市販機の売上どうするかで
悩んでいる会社が
1年後のこと考えて
利益のためにAI投資の向けで
頑張りましょうって言って
よしOKってなかなか言えないよな
っていうのは感じています
それも含めてやっぱり
体力のある会社さんだと
コンサル使って何か綺麗にできたらいいな
でもそのぐらいのフワッと感だと
本質的な業務フローの改善にいけない
みたいな感じだと思ってるんで
会社の意思決定というか
覚悟がいる領域だなって
改めて思いますね
さっきのマッキンゼンさんのレポートでも
うまくいった企業で共通していた
1個の要素が
社長であったりCEOが
AIを導入して進めるというのを
リードしている
その中でチャンピオンって言葉を
使ってたんですけど
AIのチャンピオンになるっていうのが
1個の要素として描かれてたので
現場でちょっとペロッと
AI舐めたぐらいでは
社長のコミット
刑事のコミットっていうのは
絶対的に必要だろうなと思いますね
ありがとうございます
面白かったです
今日はチャンネルコーポレーション執行役員の
鈴木亮さんにお越しいただきました
ありがとうございます
リテールトーク
ここまでお聞きいただきありがとうございます
番組の詳細欄に
GoogleフォームのURLがあるので
質問やメッセージは
そちらからお送りいただけると嬉しいです
番組内でご紹介させていただくかもしれません
ぜひよろしくお願いします
