// 01 / CUSTOMER CENTER
Customer Ops Agent
カスタマーセンターAI
夜間も繁忙期も、待たせない。社内ナレッジを学習させた AI が一次応対し、必要なときだけ人へ。CX を上げながら、人件費は下げる。
Highlights
CUSTOMER CENTER70%
応対時間 短縮
24/7
対応カバレッジ
×3
一次応対数
⌁ 対応時間 ▲ 70%
// Pain Points
この業界が抱える、本当の問題。
Pain · 01
応対時間が長い
繁忙期に処理しきれず、待ち時間と離脱率が悪化。NPS にもダイレクトに響く。
Pain · 02
品質が属人的
新人とベテランで回答品質が大きく異なり、顧客体験にばらつきが出る。
Pain · 03
24時間化が高コスト
人員配置で夜間対応をすると、シフト管理と人件費が膨らむ。
// Use Cases
How it works.
実際にどう使うのか。代表的な 4 つのシナリオ。
01
FAQ 自動応答
社内ナレッジから顧客質問に即時回答。チャット・メール・電話、どのチャネルでも一貫した応対品質。
02
オペレーター支援
通話中に AI が回答候補を提示。応対時間とトレーニング期間を短縮し、新人を即戦力化。
03
チケット自動分類・優先度判定
問い合わせ内容を理解して、適切な部門に振り分け、SLA を最適化。エスカレーション漏れを防ぐ。
04
応対ログから FAQ 自動更新
日々の対話から頻出パターンを抽出し、FAQ・スクリプトを継続的に改善。
KUMAKUMA
// Powered byKumaKumaAI
One engine.
Many faces.
全業種で同じ AI エンジン。違うのは業界知識だけ。
業界別ソリューションはどれも、エンタープライズ Deep Research Agent「KumaKumaAI」がベース。マルチエージェント基盤・お客様 AWS 環境内でのデプロイ・データ非学習という共通の安心感の上に、業界知識をチューニングしてお届けしています。
BASE
AWS Bedrock の Claude
世界トップクラスの長文・推論性能を、お客様 AWS 環境内で安全に。
TUNED
業界・業務にフィット
専門用語、社内ルール、SaaS 連携を業界別にチューニング。
SAFE
データは学習に使わない
お客様データは外部 AI モデルの学習に使われず、企業の境界の中で完結。
// Other Industries
Same engine.
業界が違っても、土台は同じ KumaKumaAI。
他のソリューションも見てみる。
// Get Started
まず話してみる。
業界に合わせた PoC、4〜12 週で。お客様の業務理解からスタートします。