生成AI基盤モデルの急速な進化とカスタマーサポートの本質的課題に関する考察
DeepSeekの衝撃は、一見、ものすごいもののように見えます。
（実際すごい）
画像もいけちゃいます、みたいなマルチモーダルAIも公開。強いです。
『やばい！どうなっちゃうの！当社のビジネスは！』と思ってらっしゃるスタートアップやAIベンダーは多いかもしれません。あなたがOpenAIやアンソロピックの経営陣だったり技術責任者の場合は、真っ当なお悩みかもしれませんが、正直、それら以外の企業にとっては、環境の変化として受け入れて、それを活かしていきましょう、というのが正しい事象の捉え方な気がします。
ここからは、私の完全なるポジショントークです。
AIのスタートアップや、企業のAI担当の方々に、少しでも勇気になればと思い書きます。
AIエージェントがバズワードになっている2025年ですが、どんな業務にどんな目的やゴールを設定してシステムを構築するのか？によって、現時点では必要な要素は多種多様です。
AIの進化は早いので、AIを組み込んだワークフロー自体の刷新されつづける可能性はありますが、現時点でAI部分と非AI部分に分解して非AI部分を抑えにいく努力が必要かと思います。
カラクリの場合は、コンタクトセンター領域で、主に（１）顧客対応向けと、（２）従業員向け（オペレーション担当の方や、スーパーバイザー向け）の領域でAIエージェントを展開しています。
その中で、顧客対応向け、を例に挙げ、『AI領域』と『非AI領域』を荒く分けてみます。（スライドを参照ください）
例えば、『顧客対応におけるAIエージェント』において、もっとも重要なポイントは何か？というと、私は『顧客の問題特定』であると考えています。
顧客対応の現場にいらっしゃる方はよくご存知かなと思いますが、顧客からの問い合わせ対応時に、顧客の問題が顧客自身で100％正確に説明できる割合はそう多くありません。
生成AIの基盤モデルは日々進化し、より高度で多彩な応答を可能にしています。ですが、顧客が本当に抱えている課題を見極めて、その核心を解決する『問題特定』の重要性は時代が変わっても揺らぎません。
二番目に重要なのが企業のデータかと思います。
弊社では、KARAKURIの新しいAIエージェントのアプローチ「Generative Navigator」は、この普遍的な価値観を武器にしながら、生成AIの進化を思いきり活用する顧客サポートソリューションです。
「Generative Navigator」は、従来のチャットボットのように回答を『創り出す』ことよりも、むしろ顧客への『質問を生成』して投げかけるプロセスに重きを置いています。回答が過剰に創造的になりすぎるハルシネーションを防ぎつつ、顧客が気づいていない隠れたニーズや課題を浮き彫りにするのがねらいです。
非常に引き合いも多く、日本の顧客の期待のハードルを超えるAIソリューションをしっかりと世の中に広く提示できそうです。
まだWEBページに情報を出していないので、興味のある方は以下のスライドを参考ください。
弊社としてはワークフローの特許も取得して、ビジネス展開を進めています。
生成AIの進化スピードは凄まじく、データ加工や要約能力も飛躍的に向上しています。KARAKURIでも日々進化する技術を実際の現場で検証しつつ、様々なソリューションの性能をアップデートし続けています。
それぞれのビジネスの特性に合わせたAI活用を愚直に実装し、さまざまな技術に一喜一憂しながらも、日本のAI活用を推進できればと思います。
久々にフル人間（自分）で記事を書きましたが、、、結構疲れますね。
ご意見・ご感想などあれば、コメントやDMでお気軽にお寄せください。
これからも最新のAI活用事例やノウハウを共有していきますので、フォローいただけると嬉しいです！