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
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
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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。
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
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
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