人か、業務か、
AIか。
正解は、現場ごとに違う。カラクリは、課題の見極めから、人による運用、AIの現場実装までを一社で担います。手段を売らない。解決に伴走する。
国内大手企業のカスタマーサポートをエンパワーメント
BUSINESS
これからのAI時代を勝ち抜く“真のパートナー”として、カラクリができること
SaaSを導入し組み合わせるだけでは不十分。かといって受託開発に丸投げするだけでは、社内にノウハウが蓄積されず、変化に対応できません。
今、企業に求められているのは、急速に進化するAIテクノロジーをキャッチアップし、自社の競争優位につなげる力です。そのためには、AIの最新知見を社内に蓄積し、柔軟に活用できる体制を整えることが不可欠です。
カラクリは、「SaaS導入」と「受託開発」の枠を超え、顧客企業独自のAI基盤構築を支援し、BPO（業務フロー全体の運用）からAI化までをシームレスに提供するService as a Software のアプローチで、お客様の成長を強力に後押しします。
単なるシステム導入や外注ではなく、変化の激しい時代をともに走り続ける“真のパートナー”として、お客様と未来を切り拓く。それがカラクリの強みであり、使命です。
その課題は、何で解くべきか。
「問い合わせが捌けないから、人を増やす。」
よくある打ち手ですが、原因がFAQの古さやノウハウの属人化にあれば、何人増やしても解決しません。
困りごとが見えている場所と、原因のある場所は、多くの場合異なります。原因の場所ごとに、4つの手段の効き方を整理しました。
① 人を増やす
② 教育する
③ 業務を変える
④ 自動化する
顧客の行動
利用ジャーニーのつまずき
△
受け続けるだけで、発生源には届かない
—
育成では顧客側の行動は変わらない
◎
導線・説明・手続きを直し、つまずきの発生源を断つ
○
セルフサービス化で自己解決に誘導できる
フロントステージ
応対の量と質
○
例外・感情の対応は人が本命。量は延命に近い
○
質には効くが、成果まで年単位かかる
△
応対フローの改善は効くが、量は解けない
◎
定型・夜間・繁忙期の量を吸収する
バックステージ
後処理・連携
△
人手を足すほど連携コストも増える
△
手順の習熟より、手順自体が重い
◎
フロー再設計で無駄な工程を断つ
◎
再設計した定型処理を機械に移す
サポートプロセス
知識の属人化・陳腐化
—
属人化はむしろ深まる
△
暗黙知は座学では移転しにくい
○
更新ルールの設計は前提。続く仕組みが要る
◎
応対ログから蓄積・更新が回る仕組みに
◎
構造的に解ける
○
有効
△
対症・限界あり
—
効かない
※ 顧客と企業の間に挟まる媒介層「顧客のAI」は企業の観測外にあり、この表に行がありません。打てる手は、AIに正しく読まれる情報を整備しておくことに限られます。
AIは「5つ目の手段」ではなく、増幅器
上の表に、「AI」の列はありません。AIは増員や教育と並ぶ5つ目の選択肢ではなく、4つの手段すべてと掛け合わせて、効果を何倍にもする技術だからです。
人を増やす
AI
できること
応対中の検索支援
回答の下書き
通話後の要約
得られる変化
新人がベテランの水準に近づき、採用・育成のハードルが下がる
教育する
AI
できること
応対ログの教材化
ロールプレイの相手
得られる変化
暗黙知の移転が、
座学から実践型に変わる
業務を変える
AI
できること
後処理の自動下書き
文書処理
VOC分析
得られる変化
業務再設計の「実行力」を、
AIが引き受ける
自動化する
AI
できること
一次応対の自動完結
24時間対応
得られる変化
定型・夜間・繁忙期の量を、
丸ごと吸収する
問いは「AIを使うか」ではなく、どの手段を、どれだけAIで増幅するか。
カスタマーサポートの
打ち手を見極める、診断ガイド。
AIを入れるかどうかを決める前に、読む資料です。問題の定義から、原因の特定、打ち手の比較、実現方法の選び方、社内の合意形成まで——全21ページ。
＼ まずはガイドをご確認ください ／
診断ガイドをダウンロードする
call_madeカスタマーサポートの打ち手を見極める、
診断ガイド。
AIを入れるかどうかを決める前に、読む資料です。問題の定義から、原因の特定、打ち手の比較、実現方法の選び方、社内の合意形成まで——全26ページ。
診断ガイドをダウンロード
call_made
だからカラクリは、AIを売る前に、診断から始めます。
診断について相談する
call_madeー KARAKURIサービス全体像 ー
すべてがつながり、使うほど賢くなる仕組み。
チャット・電話・FAQ・業務処理がバラバラでは、顧客体験は改善しません。
KARAKURIはすべてを1つにつなぎ、日々の運用の中でAIが自然に進化し続けます。
共通OS
KARAKURI CXM
すべてのデータが1つにつながる統合プラットフォーム
詳しく見る
call_made顧客接点
ー あらゆるチャネルで、AIが対応する
エージェント層
- AI Agent Layer -
データ基盤
- Data Platform Layer -
ー 対応するたびナレッジが育ち、AIが賢くなる
安全制御
- Guardrail Layer -
ー AIが止めるべきものを止め、任せていいものだけを通す
運用サポート
- Operational Support -
導入から改善まで、丸ごと任せられる
生成AI基盤モデル
自社開発LLM
日本語・CS領域に特化。安定性・再現性コストを最適化
{{text3.value}}
call_made準備中
デバイス
マルチデバイス対応
ブラウザ操作・通話中リアルタイム支援
call_made準備中
なぜ、AIでコンタクトセンターは
全自動化できないのか？
答えは「AIの精度が足りない」ではありません。
精度100%のAIは存在しない。問題の本質は、間違えたときに止められないことです。
AIを止められないと、何が起きるのか——
リスク
1
ハルシネーション
もっともらしいウソを、自信満々に答えます。顧客対応でそれが起きたら、クレームでは済まない。
リスク
2
個人情報漏洩
AIが高速に大量データを処理できるからこそ、事故時の影響は人間の比ではありません。
リスク
3
コンプライアンス違反
不適切な表現や法的リスクのある発言。薬機法、金商法——AIは法律を「知っている」が「守れない」。
リスク
4
感情の読み違い
怒っている顧客に機械的な対応で炎上。AIは文脈を読めても、空気は読めません。
「自動化」と「自働化」
似て非なる2つの概念
この課題に対するKARAKURIの答えが、製造業で生まれた「自働化」という思想です。
異常を検知して自ら止まる仕組みを、ラインに組み込むこと。KARAKURIは、この思想をコンタクトセンターのAIに実装しています。
「 自
動
化 」
人の「作業」を機械に置き換える
人の監視が常に必要
異常時に止まれない
スケールすると事故が起きる
「 自働化 」
人の「働き」を機械に置き換える
異常を検知して自ら止まる
止めるべきものを止め、任せていいものだけを通す
1人のSVが多数のAIを統括可能
AIエージェントによる、
注文交換の完全自動化
顧客メールをトリガーに、AIエージェントが受注管理・在庫確認・交換申請・返信・社内通知まで自律的に遂行します。
PHASE
1
PHASE
2
PHASE
3
PHASE
4
初期化と情報取得
メールを受信し、AIエージェントが自動起動。受注管理システムへ自律的にログインし注文を特定します。
問い合わせ管理
NEXT ENGINE
在庫確認
交換希望商品のSKUを検索し、在庫数を確認。交換対応の可否をAIが自律的に判断します。
在庫管理
交換申請の自動作成
返品交換フォームへ移動し、注文番号・理由等を正確に入力。確定前には必ず人間が確認します。
管理画面
人が最終確認
返信＆社内通知
交換対応完了メールを自動生成・送信。Slackで完了通知を社内チャンネルに自動投稿します。
メール
Slack
どこからでも、始められる。
CXMの全体導入は必要ありません。
1つのコンポーネントから始めて、データが貯まるたびに、自然と次のステップが見えてきます。
すべての入口が、CXMにつながる。
どのコンポーネントから始めても、データはCXMに集約される。始めた瞬間から、工業化への道が開く。
段階的に、確実に、CS組織が進化していく。
いきなり全自動化を目指す必要はありません。
問い合わせを減らす → ナレッジが育つ → 業務が回る → 安心して任せられる。
正しい順序で進めれば、結果は自然についてきます。
STEP
01
問い合わせを減らす
顧客の「自分で解決できた」が増える
AIチャット・FAQ・オペレーター支援で、顧客が自分で答えにたどり着ける。問い合わせ数が減り、オペレーターは複雑な対応に集中できる。
smartFAQ
GeN
assist
talk
STEP
02
ナレッジが勝手に育つ
FAQ更新のために人手をかける必要がなくなる
通話ログ・チャット履歴からQ&Aが自動生成される。ベテランの対応ノウハウがナレッジとして蓄積し、新人でもベテラン品質の応対が可能に。
CXM
KKG
ナレッジ自動生成
STEP
03
答えるだけでなく、処理まで完了する
在庫確認・交換申請・返信までAIが自動で動く
電話対応のAI化、バックオフィス業務の自動化へ拡大。オペレーターは「調べて入力する」作業から解放され、本当に判断が必要な仕事に集中できる。
Voice agent
バックオフィスAgent
業務自動化
STEP
04
安心してAIに任せられる範囲が広がる
事故が起きる前にAIが自分で止まる仕組み
不適切な回答・個人情報の漏洩・感情の読み違い—AIが暴走する前に検知して止める。「任せて大丈夫」と言える範囲が着実に広がっていく。
異常検知
個人情報保護
人間チェック体制
STEP
05
何もしなくても、毎日少しずつ良くなる
対応品質・コスト効率・顧客満足度が自動的に向上し続ける
日々の対応データからAIが学び、精度が上がり、コストが下がる。経営層はCSの投資対効果を数字で把握でき、現場は年々ラクになっていく。
自動品質改善
通話中リアルタイム支援
運用丸ごと委託
最初から、
AIエージェントが動くBPO
EC販路を持つBtoCメーカーに特化。
最初からAIエージェントが稼働する前提で設計するから、1席あたり20万円〜。
従来BPOの半額以下で、人力相当の処理能力を実現します。
AIエージェントの構築・運用
GeN、Voice agent、バックオフィスAgentの設計から本番運用まで一括提供
人的リソースの手配
AIだけでは完結しない業務に対し、assistで強化されたオペレーターチームを編成
オペレーション設計
FDEが現場に入り込み、AI × 人間の最適なオペレーションフローを設計・実装
継続的な改善サイクル
CXMに蓄積されるデータを元に、AIも人間も含めたオペレーション全体を継続改善
AgenticCS BPO サービス提供体制
貴社
課題の共有・意思決定
AgenticCS BPO（カラクリ）
AI
エージェント
人間
オペレーター
FDE
実装チーム
sensor
品質監視
エンドユーザー
高品質な顧客体験
なぜ、カラクリがやるのか。
コンタクトセンターは、感情があり、例外が多く、リスクが高い。最も難しい現場で鍛えた技術と経験が、私たちの強みです。
TECHNOLOGY
自社LLM開発力
70Bから軽量モデルまで、複数サイズの国産LLMを自社開発しています。用途ごとに最適なモデルを設計し、安定性・再現性・コストを優先します。
1
OPERATION
本番運用の実績
フル生成AI型チャットボットを顧客向けに本番提供。ヘイトスピーチ、個人情報、薬機法違反、プロンプトアタックへのガードレールを実運用で積み上げてきました。
2
IMPLEMENTATION
FDE（現場実装力）
SaaSの提供だけでなく、FDE（Forward Deployed Engineer）が現場に入り込み、お客様の環境に合わせた実装を完遂します。社内DB、CRM、メールサーバーなど既存システムとの複雑な連携を実現。
3
DOMAIN
最も難しい現場で鍛えた技術
コンタクトセンターは、感情があり、例外が多く、リスクが高い。また、レガシーシステムが残り、DXが最も回りにくい場所です。ここで鍛えた技術は、あらゆる業務に展開できます。
4
導入事例
株式会社JTB
「AIで完結」ではなく「人との協働」にこだわる。JTBとカラクリが挑んだ、災害時カスタマーサポートの"最難関局面"
三井ダイレクト損害保険株式会社
「これなら会話になる」三井ダイレクト損保が挑む、音声AIによる自己解決体験の進化
王子ネピア株式会社
「件数」ではなく「顧客体験」にこだわる。老舗メーカーのお客様相談室が描くAI活用の未来
バルミューダ株式会社
不要な修理預かりが月2桁→1件以下に。AI BPOで実現した、製品理解に基づくFAQ改善
四日市市
生成AIの聞き返し技術が実現する四日市市の新たな市民サービス ── 月12万件の問い合わせに挑む自治体DXの最前線
株式会社ストライプインターナショナル
AIの声かけで始まり、選択肢で導く ── ストライプインターナショナルが実現した"気づきを促す"サポート設計
お知らせ
セミナー・イベント
カスタマーサポートや企業でのAI活用に役立つセミナー・イベントをご紹介します。
なぜ"自然に話せるAI"でも、用件は完了しないのか ― 電話AIで成果を出す会話設計と運用改善
【アーカイブ配信】AIを入れてもなぜSVの負荷は減らないのか ─ EX改善から始める人材資産化と現場が強くなるCRM基盤
【アーカイブ配信】CS全自動化は、どこまで来たのか？TENTIALとカラクリが実践するAI BPOのリアル
セミナー・イベント一覧
一覧をみる
