BtoCメーカー × EC事業者向け
AgenticCS BPO
最初から、AIエージェントが動く前提のBPO。
お客さまのカスタマーサポート業務を、カラクリのチームが現場に入って運用するサービスです。
チャット・電話・後処理までを、AIエージェントと人が役割を分担しながら対応します。
1席あたり20万円〜、最低5席から。従来BPOの半額以下で人力相当の処理能力を実現します。
EC販路を持つBtoCメーカーの問い合わせ対応に特化したサービスです。
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STRUCTURAL PROBLEM
AI時代に合わせて、
BPOの前提そのものを見直す
カスタマーサポートの効率化を考えるうえで、BPO（業務代行）の活用は有力な選択肢のひとつです。
従来のBPOでは、効率化を進めたい発注側と、人を使うほど売上が立ちやすい受託側とのあいだに、構造的な難しさが生じることがあります。BPOを単なる委託の延長ではなく、運営構造そのものを再設計する対象として捉える視点が、これからは求められます。
発注側は効率化・品質改善を進めたいが、
従来の収益構造とは合わない
人月や席数を前提とした運営では、
自動化のインセンティブが働きにくい
AI活用の必要性が高まっていても、
本質的な運営改革に踏み込みにくい
人とAIの役割分担を前提とした、
新しい運営設計が求められつつある
人を増やす前提のままでは、
AI時代の設計に移行しづらい
AgenticCS BPOは、
最初からAIエージェントが動く前提で業務を組み立て直し、人とAIが役割を分担しながら運営を再設計していく選択肢をご提案します。
3 PILLARS
従来のBPOとの、3つの違い
エージェント稼働が前提
人を配置してから業務を回すのではなく、最初からAIエージェントが稼働する前提で設計します。人はAIで対応しきれない領域に集中することが可能です。
1席20万円〜の明確な単価
従来BPOの1席40〜60万円に対して、半額以下。AIエージェントが処理能力を底上げするから成立する価格設定です。
デジタル人材による運用
ツールを渡して終わりではありません。コンタクトセンター運営の知見をベースに、AIへの的確な業務指示、品質管理、VOC分析まで、デジタルに強い専門人材が運用を担います。
WHY BtoC × EC
なぜ、BtoCメーカー × EC特化なのか
EC販路を持つBtoCメーカーの問い合わせには、共通するパターンがあります。
だからこそ、AIエージェントが最大限の効果を発揮できる領域です。
配送・返品
配送状況の確認、返品・交換手続き、送料に関するお問い合わせ。
注文・決済
注文内容の変更、支払い方法の変更、キャンセル対応。
商品相談
使い方、サイズ選び、商品比較、在庫の確認。
定期・会員
定期便の変更・休止・解約、会員情報の更新。
これらの問い合わせの多くはパターン化が可能です。
AIエージェントが初日から対応できる領域が大きいからこそ、1席20万円〜という単価が成立します。
※ 対象業界は順次拡大していきます。
AI WORKFLOW
AIベースのワークフロー全体像
CX（顧客体験）とEX（従業員体験）の両輪を、AIエージェントを起点に回します。
AIが対応する領域と、人が判断する領域を切り分け、全体を一つのワークフローとして設計します。
3つのレイヤー構造
AIエージェント
自律対応
GeN
生成AIによるチャット応答
KARAKURI voice agent
電話窓口のAI応対
バックオフィスAgent
後工程の業務自動化
データ循環
CXM基盤
対話データ蓄積
会話ログ・行動データ・解決パターンの分析
KKGナレッジ生成
Q&A自動生成・FAQ更新・ナレッジ構造化
デジタル人材
運用・改善
SV
品質管理・エスカレーション
プロンプトエンジニア
AI精度のチューニング
VOC分析
顧客の声を改善に還元
有人対応
AIで完結できない案件の処理
KARAKURI sensor
── 異常検知・ガードレール技術が全体を横断的に監視
詳しく見る
call_madeAIベースの業務フロー例
3つのアクター（ボイスエージェント・AIエージェント・人間）が連携する6ステップ。
1
顧客と会話
voice agentが問い合わせに応答
ボイスエージェント
2
受付
完結できない案件は受付のみを実施
ボイスエージェント
3
情報収集
受付結果をもとに自律的に検索・情報収集
AIエージェント
4
確認・判断
集めた情報をもとに人が確認・判断
人間
5
メール作成
判断結果からフォローアップメールを作成
AIエージェント
6
送信承認
作成メールの送信をオペレーターが承認
人間
確認・承認の結果がデータ化され、次回以降のループの精度が高まっていきます。
PREMISES
導入の前提条件
AIが「本当に動く」ための前提を、技術と業務の両面から確認します。
本人確認の方式と、AIエージェントが扱うシステムへの接続方法。この2つの設計精度が、その後の自動化率を決めます。
PREMISE 01
顧客向けAIによる本人確認
現行の本人確認フローの把握
電話・チャットそれぞれで、どの情報（注文番号、電話番号、メールアドレスなど）を用いて本人特定を行っているかを確認します。
AI対応可能な認証方式の設計
SMS認証、マイページとの連携、注文番号と登録情報の組み合わせなど、AIが自律的に実行できる認証手段を策定します。
有人対応への引き継ぎ整備
本人確認が完了しない場合に、有人対応へスムーズに移行できるフローを整備します。
セキュリティ要件の確認
個人情報の取扱い範囲、データ保持の方針など、必要なセキュリティ要件を確認します。
PREMISE 02
AIエージェントのシステム接続
バックエンドシステム接続の設計
在庫管理、受注管理、顧客データベースなど、AIが処理に必要な情報を取得・更新するためのアクセス経路を設計します。
最適な接続方式の選定
API連携、自動化ツール、画面操作の自動化などを組み合わせて、システムごとの特性に合わせた接続方法を選びます。
接続設計の具体例（EC）
業務領域ごとに、もっとも適した接続方法を組み合わせていきます。
配送：
配送業者とのAPI連携
在庫：
基幹システムとの自動連携
返品：
独自管理画面の操作自動化
これらの前提が整うことで、AIエージェントが自律的に動ける範囲が広がります。
PRICING
料金プラン
席単価・初期費用・最低契約席数を、シンプルにご提示します。
※初期設計とAIエージェント構築は、初期費用に含まれています。
初期費用
ワークフロー設計・AIエージェント構築
500
万円
月額費用
1席あたり（AIエージェント＋デジタル人材運用込み）
20
万円〜/席
最低契約席数
5
席〜
席数あたり人力相当の処理数を想定。最低5席からのご契約となります。
5席ご契約の場合：月額100万円〜（初期費用は別途）
1席に含まれるもの
追加費用は不要です。
AIエージェント稼働
GeN／Voice agent／バックオフィスAgentが初日から稼働。チャット・電話・後工程を自動処理。
有人対応
AIで完結できない案件のエスカレーション対応、有人チャット（talk）対応。
AI品質管理
AIへの的確な業務指示、精度チューニング、ナレッジの継続的な更新。
レポーティング
月次の進捗報告、お問い合わせ理由の分析、改善のご提案。Slack／Asanaで日々のコミュニケーション。
従来のBPO
40〜60
万円／席
人力中心の運営を前提とした、業界の標準的な価格帯です。
AgenticCS BPO
20
万円〜／席
最初からAIエージェントが稼働。
人力相当の処理能力を半額以下で実現します。
TEAM & COMPARISON
運用体制と、他社との違い
カスタマーサポート業務の業務量や特性に応じて、最適な役割を持つチームをアサインします。
運用チーム構成
SV
（スーパーバイザー）
品質管理、エスカレーション対応、KPI進捗の管理。
オペレーター
有人チャット対応、AIで完結しない案件の対応、顧客フォロー。
テクニカルサポート
ツール運用、システム連携、トラブルシューティング。
プロンプトエンジニア
AIへの的確な業務指示、精度チューニング、AI学習の運用。
他社サービスとの違い
- call_receivedcall_received
比較項目
BPO事業会社
AgenticCS BPO
一般的なSaaS企業
ツール提供
△
一部提供の場合あり◎
最新のAI SaaSを提供○
ツール運用代行
○
◎
自社ツール以外も運用×
自動化推進
×
構造的な利益相反◎
事前カウンセリングで提案△
業務全体の最適化は困難AI運用・改善
×
◎
カラクリの得意領域△
提供ツールに限定カスタマーサポート業務
○
○
AIと人のハイブリッド×
成果連動型契約
×
人数課金が基本◎
成果報酬モデルあり×
ライセンス課金
CASE & WHY KARAKURI
導入実績と、選ばれる理由
CASE STUDY
TENTIAL
様
生成AIを導入し、お問い合わせ対応業務を効率化。CSチームがVOC分析に集中できる体制を実現。
生成AIによりタグ付けを自動化。精度向上とオペレーターの負担軽減を両立。
外部視点の活用により、新たな課題発見と業務改善の推進が継続している。
選ばれる理由
01
AIネイティブな設計力
ツールを後付けするのではなく、AIベースのワークフローをゼロから設計。自社LLMの開発力とガードレール技術で、「動かす」と「止める」を両立しています。
02
10年のドメイン知識
コンタクトセンター運営支援で蓄積した10年のドメインナレッジ。テクノロジーを起点としながら、現場のリアリティを兼ね備えた運用が可能です。
03
利益が一致する構造
成果連動型の契約モデルにより、自動化を進めるほどお客さま・カラクリ双方の利益が一致します。BPOの構造的な矛盾を解消するビジネスモデルです。
CASE & WHY KARAKURI
選ばれる理由
選ばれる理由
01
AIネイティブな設計力
ツールを後付けするのではなく、AIベースのワークフローをゼロから設計。自社LLMの開発力とガードレール技術で、「動かす」と「止める」を両立しています。
02
10年のドメイン知識
コンタクトセンター運営支援で蓄積した10年のドメインナレッジ。テクノロジーを起点としながら、現場のリアリティを兼ね備えた運用が可能です。
03
利益が一致する構造
成果連動型の契約モデルにより、自動化を進めるほどお客さま・カラクリ双方の利益が一致します。BPOの構造的な矛盾を解消するビジネスモデルです。
まずは、無料分析から。
お問い合わせの後、お客さまのお問い合わせデータを丁寧に分析し、AIエージェントの適用範囲・期待効果・最適な席数を無料で算出してご提案します。
初期設計の精度が、その後の成果を決めるからこそ、最初の分析と提案に時間をかけます。
まずは、無料分析から。
お問い合わせの後、お客さまのお問い合わせデータを丁寧に分析し、AIエージェントの適用範囲・期待効果・最適な席数を無料で算出してご提案します。
初期設計の精度が、その後の成果を決めるからこそ、最初の分析と提案に時間をかけます。
