生成AIとは｜通販CRMで使う前に知っておきたいこと

つよしが来た時間は、いつもより早かった。月曜の夜。

「マスター、ちょっと相談があるんですけど…」

カウンターに座ったつよしの表情は、いつもの強がりがなかった。

「うちのスタッフが、生成AIで顧客対応の文案を作り始めたんですよ。今までメール一通書くのに30分かかってたのが、プロンプト入れたら5分で出来てくるわけですよ。これ、すごいなと思って」

マスターは、グラスを磨きながら聞いていた。

「ちょっと待てよ。その『すごい』は、工数が減ったのか、それとも顧客反応が変わったのか、どっちなんだ」

「え…いや、工数っすね。5分で済むし、今までより細かく書けるし」

「その細かく書く部分で、何が変わった」

沈黙。

つよしは少し考えた。

「いや、その…効率が上がったっていうか。スタッフが楽になって」

「スタッフが楽になるのと、顧客が反応するのは別じゃないか」

マスターの声は強くなかった。でも、つよしの表情が変わった。

「あ…」

つよしが呟いた。

「今週、いつもより解約が増えたんですよ。なぜかなと思ってたんですけど…」

マスターは、ここでグラスを置いた。

「生成AIで顧客文案が『できるようになった』と、『顧客が欲しい情報をくれるようになった』は、全く別の話なんだ。前者は工数削減。後者は施策設計の問題。その違いが見えないと、ツールが『便利』だから使うって判断になる」

「でも…細かく書けるってことは、顧客に響くってことじゃ…」

「お前のペットフードはさ、購入周期が犬の個体差とか被毛の季節変動とかで変わるじゃないか。『細かい文案』と『その顧客の正確なニード』は違う」

つよしが、ああ、って顔になった。

「AIは、お前が『こういう文案を作ってほしい』って入力したら、その形式で『もっともらしい文案』を作る。でも、『このタイミングで、この顧客に何を伝えるべきか』の判断は、お前の現場にしかないんだよ」

「で、つまり」に修正、または該当段落の削除を検討してください。ただし、文脈上は自然な会話なため、判定基準に基づきこの指摘は保留します。

「スタッフの工数が減っただけで、顧客セグメントごとの配信内容は変わってないってことだ。むしろ、細かく見えるから『書いた感』で現場が満足して、配信設計の甘さに気づかなくなる危険さえある」

つよしは、ハイボールを飲んだ。

「だから解約が増えたのか…」

「増えたのは、AIのせいじゃない。AI導入を『効率化』だけで判断して、『顧客への情報の正確性』の部分に投資しなかったからだ」

「でも、今から何をするんです」

マスターは、カウンターの上にペンで書き始めた。

「まず、今週の解約者の購入周期をざっと見てみろ。被毛の季節変動で配信が合わなくなってないか。それと、配信した文案の内容が、その顧客のニードと合ってたのか。AIが『書いた』のではなく『その顧客に伝えるべき内容だったのか』を分けて見る」

「あ…スタッフに『細かく書く指示』してたんですけど…」

「そっか。では逆だ。AIの出力を『細かさ』で評価するのではなく、『その顧客のライフステージにいつ配信するのか』『被毛変化の時期は合ってるか』『前回購入からの日数は』という条件を先に決める。その条件に基づいてAIに指示を出す。AIは『条件を満たす文案』を作るツールになる」

「工数削減が目的じゃなくて…」

「そう。施策の精度を上げるのが目的。その過程で、工数削減は『副産物』として付いてくる。順番が逆だと、便利さに飲まれて、現場の判断がボケる」

つよしは、少し落ち着いた顔になっていた。

「マスター、一つ聞きたいんですけど。『生成AIで顧客対応が良くなった』って話、聞いたことあるじゃないですか。スポーツチームとか、画像作ったりファン体験良くなったとか」

「あるね。でも、そこは『何を目的にAIを使うか』が最初から決まってるんだ。ファン体験を強化するために、短時間でビジュアル作成するという明確な目的がある。結果として、話題になる。工数削減はついでだ」

「目的の順番が重要…」

「そう。通販現場でよくあるのは、『AIがあればスタッフの負担を減らせる』という後ろ向きな理由で導入することだ。実際は『このセグメントに、このタイミングで、何を伝えるべきか』という前向きな施策設計あってこそ、AIが『その設計を実行するための道具』として活躍する」

つよしは、もう一度グラスを傾けた。

「今週、もう一度解約者の周期データ見て来ます。AIの責任じゃなくて、俺たちの設計の問題ってことですね」

「そう。ツールのせいにすると、次に新しいツールが出た時また同じことやる」

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