AIエージェントには、席ではなく成果で払う — アウトカム課金の生命線は「解決」の定義にある

ダッシュボードではなく、会話ログを「全文」読む——ボイスエージェント運用の実際

電話は「切る」に1秒。ボイスエージェント最大の壁は「使ってもらえない」こと

AIオペレーター（ボイスボット）は、作る前に「体験設計書」で合意する

電話AIの自然な会話は、方式の使い分けで決まる

「答えるAI」から「問いを整えるAI」へ──顧客応対AIエージェント"GeN"が選ばれる本当の理由

オーケストレータの関与度は選べる：フルCUAと完全RPAの「あいだ」を設計する

LLMの学習コストは、『GPU前提』をやめると半分になる

LLMの性能は、GPUの数ではなく"変換効率"で決まる

AIエージェントを設定するAIエージェントが必要になる

AI導入のROIは、ツールの数ではなく「つながり」で決まる

暗黙知の形式知化は、判断の理由を残すことから始まる

自治体のAIは、FAQを作らない設計で成功する — 静岡市・四日市市の共通解

内製で電話ロープレAIをつくる

内製でVOC分析ツールをつくる7ステップ

内製で応対評価AIをつくる7ステップ

自己解決率が上がらない本当の理由 — 情報の問題か、手続きの問題か

内製でカスタマーサポートのチャットボットをつくる7ステップ

2つの「無謀」な挑戦。なぜ、いまさらCRMをつくり、なぜ、小さな会社が基盤モデルをつくるのか

KARAKURI CXM、MAU500人を達成 ― 次の目標は1000人の実運用