2018年8月2日に行ったビズオーシャン様との共同セミナーでカラクリ株式会社の鈴木奨平が発表した資料です。 ※弊社サービス 業界初 正答率95% 保証！ 自社開発AIで成果にコミットするカスタマーサポート特化型チャットボット「Karakuri」 http://karakuri.ai/

1. Karakuri Inc. All rights reserved. 1
カスタマーサポート業務にAIを活用する際の
ポイントと事例
2018/8/2
カラクリ株式会社
取締役 CMO 兼 CCO
鈴木 奨平

2. Karakuri Inc. All rights reserved. 2
自己・自社紹介

3. Karakuri Inc. All rights reserved. 3
私の自己紹介
鈴木 奨平
カラクリ株式会社 取締役 CMO 兼 CCO
（Chief Customer Officer）
• TSUTAYA（CCC）で、店舗運営コンサルティング、マー
チャンダイジング。
• コンサルでマーケティング戦略、新規事業企画支援（起業
してからのフリーコンサル時代も含む）。
• ソフトバンクグループの人材会社で主にマーケティング、
事業企画（プロ野球・プロバスケ選手のセカンドキャリア
サポート事業、地方創生支援事業など）。
• カラクリには2016年10月の創業当時より参画。
• 好きな食べ物はラーメン（食べ過ぎで脂肪肝発症）、肉料
理、いちご、辛い物全般。趣味は阪神戦観戦。

4. Karakuri Inc. All rights reserved. 4
カラクリ会社概要
「今までにないカラクリで世の中を豊かに」をミッションに、世の中を楽しく、楽に、
豊かにする仕組みを提供していきます。
会社名
設立
代表取締役
事業内容
• SaaS事業（CS特化型AIチャットボット「Karakuri」の提供・運営）
• AIソリューション事業（コンサルティング、個別開発）
• AIビジネス開発事業（事業開発）
小田 志門
2016年10月3日
カラクリ株式会社
資本金 13,500,000円
所在地 〒150-0043 東京都渋谷区道玄坂19-11 道玄坂セピアビル4F

5. Karakuri Inc. All rights reserved. 5
主要メンバー
代表の小田は、コールセンター・BPO事業を行っている上場企業の元取締役、CTOの
中山は、東大大学院の人工知能を専門とする学生と連携して最先端技術の研究を行っ
ており、提供サービスのAI技術は全て自社で開発しています。
Founder 取締役会長
麹池 貴彦
代表取締役 CEO
小田 志門
取締役 CTO
（人工知能、データ分析
スペシャリスト）
中山 智文
取締役 CMO 兼 CCO
(Cheif Customer Officer)
鈴木 奨平
執行役員 経営企画
鈴木 咲紀子
技術顧問
濱邊 将太
新卒でアクセンチュア入社。2004
年に独立。
コンサルタント歴17年、戦略策定、
業務改善、システム開発、CS系コ
ンサルティングなど、経営課題を
ボーダレスに解決。2016年10月カ
ラクリ株式会社の前身であるbot
dockを設立。
ネット系BPOのイーガーディアン
株式会社(東証一部上場)創業メン
バー。営業部門・情報システム部
門担当 取締役として、インター
ネットサービスやゲームのコミュ
ニティのモニタリング・パトロー
ルやコンタクトセンターの立ち上
げなどに従事。
2017年10月に当社CEOに就任。
学部在学時よりビックデータ分析、
スマートフォンアプリケーション
の開発などを請け負い、卒業後フ
リーランスとして活動しながらシ
リコンバレーに留学。
2016年10月に当社CTOに就任。
現在は東京大学大学院 博士課程で
機械学習の研究にも従事。
情報処理安全確保支援士（登録情
報セキュリティスペシャリスト）。
新卒でCCCに入社しTSUTAYAの店舗
運営コンサルティングや旗艦店立
ち上げなどに従事。
その後、ソフトバンクのグループ
会社やコンサルティング会社で新
規事業開発やマーケティング支援
などを経験。
2016年に起業後、2017年10月に当
社CMO 兼 CCOに就任。
2005年にネイルサロン向けCRM
＆集客メディアにて起業後、ゲー
ム会社など複数の企業の役員を歴
任。AI inside 株式会社にて経営企
画として資本業務提携締結や管理
業務全般を経験後、KLab株式会社
社長室新規事業開発Gリーダーを
務め、2017年12月に当社 執行役員
経営企画に就任。
Yahoo株式会社に6年間勤務。
家電向けサービスや動画サービス
に関わり、社内向けチャットツー
ルを開発。Yahoo名誉職の黒帯エン
ジニアを拝命し、JavaScriptエバン
ジェリストとして活躍後、2015年
よりドクターズモバイルのCTOや
複数社の技術顧問を兼任。
2017年に当社技術顧問に就任。

6. Karakuri Inc. All rights reserved. 6
開発メンバー
AI研究者（エンジニア）とWEBエンジニアの複合チームにて開発しています。
①各種アワード受賞のメンバー
• 開発メンバー6名が教育機関向けの「教室内で生徒
と先生が利用する」LINEボットで、LINE BOT
AWARDS2017の学生部門賞を受賞
• 開発メンバー1名が複数レシピの同時進行調理を提
案するAI「recipemixer」HACKDAY2017でFUN
賞を受賞
②豊富な実績（一部抜粋）
• エネルギー系IoT機器の故障検知アルゴリズムの開
発
• Pepperを活用した実店舗の来店促進施策のシステ
ム開発・運用

7. Karakuri Inc. All rights reserved. 7
開発メンバー（AIエンジニア）
東大大学院の人工知能を専門とする優秀な学生と研究開発を行っております。
吉田 雄紀（よしだ ゆうき）
データサイエンティスト。東京大学医学部医学科卒。修士課程を早期修了し、その研究で研究科長賞受賞（首席）。現在は現役で医師
を続ける傍ら、東京大学大学院博士後期課程にて人工知能（特にディープラーニング）の研究を行っている。数学オリンピック銀メダ
リスト、情報オリンピック銀メダリスト。量子コンピュータに関する世界初のプログラミング世界大会 Hokkaido Univ.& Hitachi
New−concept Computing Contest 2017 優勝。
片上 舜（かたかみ しゅん）
データサイエンティスト。大阪大学物理学科を首席で卒業後、東京大学大学院博士後期課程にて機械学習の基礎研究を行っている。学
部1年時から教授陣よりその能力の高さを認められ、本来学部3年以降でしかすることのできない物理学の研究に従事。大学院では入学
後わずか一ヶ月で機械学習における未解決問題を解き、日本物理学会にて発表をしている。
中嶋 恭久（なかしま やすひさ）
データサイエンティスト兼エンジニア。東京大学大学院修士課程にて機械学習の基礎研究を行う。サイバーエージェント主催のアドテ
クコンペティションにて最優秀賞を受賞している。学部の専門は数学。
武藤 健介（むとう けんすけ）
データサイエンティスト兼ゲームエンジニア。東京大学大学院博士後期課程にて機械学習の基礎研究を行う。統計力学を元にした機械
学習技術、およびUnityを使ったゲーム開発に強い。学部の専門は物理学。

8. Karakuri Inc. All rights reserved. 8
現在の事業領域
1. SaaS事業
3. AIビジネス開発事業
（事業開発）
2. AIソリューション事業
（コンサルティング、
個別開発）
• カスタマーサポート特化型AIチャットボット
「Karakuri」の提供・運営
• AIテクノロジーを活用したビジネスオペレー
ションの課題解決
• 各種API提供（自然言語分類、フロー最適化、
予測モデルなど）
• 既存ビジネスモデル×IT、AI適用がまだまだ可
能な市場×AIソリューションでのビジネス開発

9. Karakuri Inc. All rights reserved. 9
自社サービス
カスタマーサポート（以下、CS）の現場に特化した成果にコミットする
AIチャットボット「Karakuri」を提供しています。
https://karakuri.ai/

10. Karakuri Inc. All rights reserved. 10
メディア掲載事例
2018/2/28
WOWOW様の
チャットボット導入
https://www.nikkei.com/
article/DGXMZO2749135
0Y8A220C1000000/
2018/4/24
CASH様
導入事例
https://seleck.cc/1202

11. Karakuri Inc. All rights reserved. 11
その他メディア掲載事例（一部）
ICCサミット「スタートアップ・カタパルト」でKarakuriは4位に入賞
https://industry-co-creation.com/catapult/28122
AI特化型アクセラレーター「AI.Accelerator」第3期デモデイを開催！（AINOW）
http://ainow.ai/2018/03/01/134259/
AI搭載のカスタマーサポート用チャットボットを簡単に作成・運用できるKarakuriとは？
http://mag.botolog.com/archives/96
【Interview】特殊なスキルは一切不要!カスタマーサポート現場のために生まれたAI「Karakuri」に大接近（Techable）
https://techable.jp/archives/67421
CSで使えるAI搭載のバーチャルオペレータ「Karakuri」（カラクリ）をリリース（ECのミカタ）
https://www.ecnomikata.com/ecnews/16411/
究極のローコストでナレッジ構築 チャットボットを社内FAQに活用（コールセンタージャパン 2017年10月号）
http://callcenter-japan.com/magazine/3106.html
「音」のスタートアップ号砲 フィールドシステム スマホで解錠、圏外も／ボイシー ＡＩスピーカー連携（日本経済新聞）
https://www.nikkei.com/article/DGKKZO2834987020032018TJE000/

12. Karakuri Inc. All rights reserved. 12
取引・導入実績（Karakuri導入済・予定企業、AIソリューション提供企業の一例）

13. Karakuri Inc. All rights reserved. 13
自社の業務にAIを活用する前に
改めて考える・やるべき内容

14. Karakuri Inc. All rights reserved. 14
• AIって何でもできそうだから
導入したい。
• AIを活用して業務課題を解決
したい。
様々な企業でよくあるシーン
AIに万能感のようなイメージを持っており、実装方法についてあまり深
く考えていないケースもちらほら。
→では、どのように考えれば良いか？

15. Karakuri Inc. All rights reserved. 15
AIの業務活用を考えるにあたって活かせるフレームワーク
空 → 雨 → 傘

16. Karakuri Inc. All rights reserved. 16
空→雨→傘とは？
空が
曇っている
雨が
降りそうだ
傘を
持っていこう
（事実認識） （解釈） （判断・実行）
問題を明確に定義したうえで、「事実認識→解釈→
判断・実行」のプロセスで考えるフレームワーク。
問題：傘を持っていく必要があるか？

17. Karakuri Inc. All rights reserved. 17
AI活用の誤った考え方の一例（CSの場合）
問題：顧客不満足を起こしている。
問い合わせが多く充
分な顧客対応ができ
ていない。
→その他の事実は？
AIを活用して解決す
べきだ。
→本当？
このまま進めるとAI活用自体が誤った結論の可能性もある。
事実認識 解釈 判断・実行
？？？
分析・検討が充分
なされていない

18. Karakuri Inc. All rights reserved. 18
AI活用の正しい考え方の一例（CSの場合）
問題：顧客不満足を起こしている。
問い合わせが多く充
分な顧客対応ができ
ていない。
多い問い合わせはロ
グインできなくてつ
まづいている人が全
体の2割で、その他単
純な問い合わせが全
体の3割。
ログインに関しては
そもそも問い合わせ
が来ないようにわか
りやすくすることが
重要では？
単純な問い合わせは
チャットボットで一
次対応できそう。
事実認識 解釈 判断・実行
ログインサイト、ロ
グイン方法の仕様を
変える。
チャットボットの活
用を検討（AIのボッ
トが良いかどうかは
別途要検討）。

19. Karakuri Inc. All rights reserved. 19
AIをどこに活用すべきかどうかの検討（CSの場合）
現状の問い合わせを複雑度によって分類し、AIによる解決が可能かどうか見極める。
複雑度 定義
低
中
高
FAQレベルで解決可能
ユーザー状況に応じて個別対応
（ひと手間）が必要
クレームなどかなり複雑な対応や
スキルが必要
AIによる解決
○
△
×
※一部対応可能

20. Karakuri Inc. All rights reserved. 20
AIをどこに活用すべきかどうかの検討（CSの場合）
低
（50％）
中
（30％）
高（20%）
問い合わせの内訳 対応方針
問い合わせの多い100問からまずは自然言語処
理技術（AI）を活用したボットで対応。正答率
を高めつつ、ボットでのカバー範囲（顧客が自
己解決できる割合）を徐々に広げていく。
一部内容に関しては、会話シナリオの設計によ
りボットで対応。それ以外は有人で対応するが、
将来はCRMとのAPI連携による対応も検討。
有人で今までどおり対応。
全てをAIに対応させるのでなく、
人とAIのそれぞれの特性を活かした導入設計が重要。

21. Karakuri Inc. All rights reserved. 21
自社の業務にAIを活用する前に改めて考える・やるべき内容
1. AIの活用以前にビジネスにおける課題および対応方針を、空→雨→傘
のプロセスで考え、改めて整理する必要がある。
• 現場のことをよく知っているのは皆さん！ベンダーや情シスに丸投げする前にまずは自分たち
で考える。
• 中にはAIを活用しなくても解決する課題もある。AIはあくまで手段。
2. そのうえで、AIで何ができそうか、どんな領域で活用できそうかなど、
AIそのものについて理解する（勉強する）必要もある。
※一部は後述
• AIを活用するには、大量のデータ（もしくはそれらが溜まる仕組み）や、データの前処理が必
要なことに初めて気づく方も多い。
どの課題においてAIをどう活用すればよいかの仮説は立てられる。

22. Karakuri Inc. All rights reserved. 22
AIに向いている作業
ルールが決まっている仕事や特化型作業ほどAIに向いている。
音声認識
画像認識
動画認識
言語解析
数値予測
マッチング
意図予測
ニーズ予測
表現生成
デザイン
行動最適化
作業の自動化
識別 予測 実行
出所：総務省「ICTの進化が雇用と働き方に及ぼす影響に関する調査研究」（平成28年）をもとに作成

23. Karakuri Inc. All rights reserved. 23
AIについてもっと学ぶために
AINOW http://ainow.ai/
（ディップ運営のAIニュース特化型メディア）

24. Karakuri Inc. All rights reserved. 24
AIについてもっと学ぶために
知識のインプットも重要だが、プログラミング（実装方法）を学んでみるのも良い。
UdemyのAI講座
https://www.udemy.com/user/wo-qi-
xing-chang/
（個人的には我妻さんのがお薦め）
AidemyのPython入門
https://aidemy.net/mypage
（Udemyで学んだことを実践）

25. Karakuri Inc. All rights reserved. 25
AIを正しく活用すれば未来はもっと面白くなる
Google I/O ‘18の動画
https://youtu.be/ogfYd705cRs?t=35m52s

26. Karakuri Inc. All rights reserved. 26
カスタマーサポート市場で起きていること

27. Karakuri Inc. All rights reserved. 27
お問い合わせ対応の現場の問題
入社した月に辞めるオペレーターの割合
※ 一般的なコールセンター平均離職率

28. Karakuri Inc. All rights reserved. 28
辞める理由 ＝ 辛い
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辛い 同じことの繰り返し
（全体の８割くらいが単純な質問）

29. Karakuri Inc. All rights reserved. 29
仕事はたくさんある
約35,000件
の未経験者求人

30. Karakuri Inc. All rights reserved. 30
コールセンター運営の課題の重要性が変化
最も重要な課題が「品質向上」から「オペレータ、SVの採用・育成」へ。
コールセンター運営上の課題（複数回答あり）
出所：「月刊コールセンタージャパン 2017/09号」 株式会社リックテレコム

31. Karakuri Inc. All rights reserved. 31
コスト
回収期間
ビジネスモデルの変化でカスタマーサポートの重要性もUP
有料会員ビジネスやSaaSビジネスのようなサブスクリプション型では、サポート部
門がビジネス成功の必須要因に。
買い切り型 サブスクリプション型
広告宣伝費
営業活動費
広告宣伝費
営業活動費
利益
利用期間
利益
利用期間
販売した瞬間にコストを回収できる場合が
多い
継続利用してもらわないとコストを回収で
きない。しかしアップセル、クロスセル利
用のチャンスもあり
コスト回収期間
出所：「逆説のカスタマーサクセス」をもとに作成

32. Karakuri Inc. All rights reserved. 32
今、カスタマーサポートの現場で起きていること
色々改善したくても、「人が足りない（追加しても顧客満足度向上が厳しい）」「知
見が足りない」という喫緊の課題がある。
コスト削減圧力と顧客満足度追求の板挟み
• 顧客対応のチャネルの多様化（電話、メール、チャットなど）で運用難易度
は上がっているが、コスト削減要求もあり、潤沢なコスト投下ができない
• 人材採用コストが上がっており、そもそも採用できない。採用しても辞める
• 上記状況下において、今まで通り（人員追加）では顧客満足度向上が難しい
テクノロジーの誤解によるAI活用の失敗
• 「チャットボットを入れる！」だけで何かが解決する訳ではない
• 今のAI技術では、顧客対応分野においてもAIが得意とすることと、AIが苦手
とすることがあるため、自社のビジネスモデルや業務オペレーションに適合
したAI実装をしないとワークしない
• 運用が大変なことを理解せず、導入後、放置されるケースも
フェーズ1フェーズ2

33. Karakuri Inc. All rights reserved. 33
「Karakuri」について

34. Karakuri Inc. All rights reserved. 34
業界初！正答率 95% を保証する
AIチャットボット

35. Karakuri Inc. All rights reserved. 35
救世主のAI！
画像
チャットボットは世の中にたくさんある！

36. Karakuri Inc. All rights reserved. 36
でも・・・・・
「正しく答えてくれるの？」

37. Karakuri Inc. All rights reserved. 37
正答率の定義
Botに搭載済のQ&Aの未知の質問でテストを構成
95問 正解 / 100問テスト
＊ テスト出題数はAIデータ数に応じて100〜1,000問に変動
＊ データの複雑度によって「目標正答率80〜95%以上」で事前合意

38. Karakuri Inc. All rights reserved. 38
正答率の95%とはどれくらいの精度？
0%
20%
40%
60%
80%
100%
新人 中堅 大御所
大御所に近いレベル

39. Karakuri Inc. All rights reserved. 39
業界初！正答率保証の仕組みの裏側
顧客対応の
業務設計
AIが食べやすい
データ料理
（データ前処理）
① 14年の業界経験に基づくノウハウ
トレーニング
チューニング
② 東大研究室メンバーと最先端のテクノロジー活用
深層学習
自然言語
処理
シンプルな
UI
実務経験 × テクノロジー

40. Karakuri Inc. All rights reserved. 40
AIチャットボットの検討と業務設計について
AIチャットボットは業務設計フェーズが非常に重要。自社のサービスやお問い合わせ
傾向を把握してしっかりと設計する必要がある。
初期検討
（導入効果検証）
運用
その他POC
現
状
分
析
費
用
対
効
果
予
測
AI
適
用
領
域
の
特
定
AI
以
外
の
領
域
の
対
処
方
針
作
成
特
定
領
域
で
の
テ
ス
ト
業務設計
ボ
ッ
ト
の
コ
ミ
ュ
ニ
ケ
ー
シ
ョ
ン
設
計
会
話
シ
ナ
リ
オ
設
計
必
要
デ
ー
タ
の
洗
い
出
し
KPI
設
計
有
人
連
携
の
設
計
データ処理
教
師
デ
ー
タ
作
成
ト
レ
ー
ニ
ン
グ
会
話
シ
ナ
リ
オ
の
実
装
正
答
率
テ
ス
ト
教
師
デ
ー
タ
追
加
シ
ス
テ
ム
連
携
開
発
補
完
機
能
の
実
装
テスト
導
入
前
テ
ス
ト
運
用
の
ト
レ
ー
ニ
ン
グ
現状のオペレーションにお
いてAIのインパクトを検証
正答率の成果にコミットしたAIチャットボットを作り上げる
継続運用・強化学習
実
デ
ー
タ
の
ト
レ
ー
ニ
ン
グ
AIチャットボットの効果を
最大にしていく
レ
ポ
ー
ト
と
分
析
回
答
文
編
集
シ
ナ
リ
オ
編
集
サ
ー
ビ
ス
等
へ
の
フ
ィ
ー
ド
バ
ッ
ク
実施目的
カテゴリ
実務詳細
初期構築・業務設計

41. Karakuri Inc. All rights reserved. 41
解決率
KPI設定と運用
KPIは目的を達成するための計画に対する検証が行えること、そして検証の結果、具
体的なアクションに繋がることが重要。専任でAIトレーナーを配置するのが理想。
ボット導入の目的 論点 KPI改善のためのアクションKPI
ボットの設置箇所、ボットア
イコンの見直し
トレーニング、FAQの新規作
成、
トレーニング（質問パターン
数増、会話カードの統廃合）、
フォールバックの閾値変更
正答率改善、回答文言、コン
テンツの見直し
対応件数
カバー率
正答率
工数
対応品質
人の代わりに顧客対応する
ことによって、生産性を向
上させる（コスト削減）
（＋顧客満足度、NPS調査）

42. Karakuri Inc. All rights reserved. 42
チャットボット機能の特徴
「操作・運用が簡単」なため、現場で活用し続けることが可能。
実際の会話ログをもとにチューニングが可能です
操作が
簡単
運用が
簡単
直感的に操作でき、プログラミングなど特別な知識がなくても実装可能です
トレーニング画面
管理画面 質問・回答作成画面
導入時
簡単な運用
（チューニング）
AI
AI

43. Karakuri Inc. All rights reserved. 43
0 5 10 15 20 25 30
AI
人
研修に必要な時間
約30日×人数
研修時間が短い
同じことは一度
教えるだけでOK!
約3日
日 日日 日 日 日 日

44. Karakuri Inc. All rights reserved. 44
0 200 400 600 800
AI
メール
電話
顧客対応（1件あたり）のコスト比較
約800円
約400円
約20円
コスト効率
20〜40 倍
円 円 円 円 円

45. Karakuri Inc. All rights reserved. 45
料金体系は？
1ヶ月目 2ヶ月目 3ヶ月目 4ヶ月目
Botの活躍数に応じた料金設計
月
間
対
応
件
数
Bot
人
効率化した分だけお支払いいただく

46. Karakuri Inc. All rights reserved. 46
有人オペレータ連携（Salesforce Service Cloudの場合）
ボットが自動対応したログは有人チャット接続時にSalesforceと連携され、オペレー
タへ接続された後もそれまでのやり取りを踏まえた対応が継続できます。
自動対応ができない質問をされた時
など適切なタイミングでボットから
オペレーターに切り替え
ボ
ッ
ト
が
対
応
オ
ペ
レ
ー
タ
ー
が
対
応
リアルタイム表示
Karakuri
Live
Agent
SFDC
Service
Cloud
各社サイト
/LINEなど

47. Karakuri Inc. All rights reserved. 47
他社にはないKarakuriの独自価値
• 人とAIが共存する新しいCSの実現
CSにおける各課題を解決するAI、機能、サービスを創出していき、各企業に応じて必要なものを提供
するセルフサービス化を目指します。そして、人とAIが共存する新しいCSのあり方を追求します。
• 「業務設計＋テクノロジー」で成果にコミット
我々は、単にツールの提供をするに留まるのではなく、業務全体を把握して最適なボットの導入設計も
行います。また、機能拡張など顧客の成功に必要なものと判断すれば、全力で投資し、より良いサービ
スを提供していきます。
• CSの現場で誰でも簡単に活用
一般的にAIチャットボットはプログラミングの知識がないと運用できないこともあり、結果として、
導入後、行き詰まったり、さらに追加の保守費用がかかったりするケースもあります。しかし、
Karakuriは直感的に操作できるインターフェースで、 ネットショッピングレベルのスキルで利用する
ことができるため、CSの現場で使い続けることができます。

48. Karakuri Inc. All rights reserved. 48
WOWOW様導入事例サマリー
• 問い合わせ全体におけるチャットボット比率が一定以上の割合に。またチャットボットによって人
が対応できなかった顧客もカバーできてきている。また、オペレータによるチャットサポートを希
望する割合が減少傾向で、電話の問い合わせの質もFAQレベルは減り、複雑度が高いものが増加。
• 視聴率も高いと思われる時間帯の利用が高い。コールセンターは営業時間外でもあることが多いた
め、チャットボットによって顧客の自己解決率向上に寄与している可能性がある。
• 解決率向上のために、バナー、起動メッセージなどによる期待値調整が重要。
• 利用が多く、解決率の低いものから優先して質問パターンおよび回答の見直しが定期的に必要。正
答していても、回答文言やコンテンツが原因で解決しないケースもあり。また、サービス自体の改
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