AI導入の価値は、生成された文章の上手さではなく、その結果によって次の仕事が速く、正確に進むことにあります。SQairは「何を生成するか」より先に、「生成後に誰が何を判断するか」を決めます。
「AIを使いたい」を、
業務の変化に言い換える。
最初に確認するのは、モデル名や機能ではありません。時間がかかる確認、見落としやすい項目、担当者ごとに品質が変わる業務を探します。例えば、通話後の記録に時間がかかる、商談で確認すべき項目が抜ける、日報が本人の記憶に依存するといった状態です。
そこから、入力となる音声・文章・画像の所在、顧客を特定するキー、結果を保存する場所、誤りを許容できる範囲を整理します。AI単体の精度だけでなく、業務全体で正しく扱えるかを評価します。
「何を生成したいか」ではなく、「誰の、どの判断を助けたいか」から始める。
電話を、録音から評価まで
一つの流れにする。
ブラウザフォンでは、Salesforceの顧客情報をアドレス帳として利用し、着信時に誰からの電話かを表示します。通話は録音し、文字起こし、要約、評価へ進めます。顧客の特定と会話データが最初から結びつくため、担当者があとから検索して転記する必要を減らせます。
評価では、会話の雰囲気を曖昧に採点するのではなく、トークスクリプト上で確認すべき内容が話題に出たか、約束した対応があるか、次の連絡が必要かを解析対象にします。指摘を本人の振り返りや、社歴の短い社員の教育に利用できます。
会議の全文を抱え込まず、
必要な場所へ分けて保存する。
会議や商談のデータは、Google Workspace上のDriveからS3へ移し、Salesforceには別途議事録データを作成します。担当者が日常的に見るSalesforceにはサマリーを置き、全文と音声はS3の保存先を表示します。
大きなファイルをSalesforceへ詰め込まず、検索・閲覧したい要約と、証跡として残す原本を分ける構成です。解析結果は商談の把握だけでなく、コミュニケーション品質や人事評価を考える材料にも活用できます。ただし評価結果だけで人を断定せず、元データへ戻れる導線を残します。
LINEの会話を、
「誰が対応したか」まで残す。
LINE DXでは、通常の公式アカウントでは分かりにくい社内担当者を、Salesforceへログイン中のユーザー情報から特定します。顧客のLINE IDはSalesforceと連携しているため、相手がどの物件の入居者か、家主かも同時に判断できます。
これにより、一日の電話、LINE、会議を横断して追い、AIが日報やTODOの下書きを作れるようになります。チャネルごとの便利ツールではなく、顧客とのコミュニケーションを一つの業務記録として扱う設計です。
AIが間違う前提で、
確認と修正の場所を作る。
文字起こしの聞き間違い、顧客の誤紐づけ、要約の欠落はゼロにはできません。そこで、元の音声や全文を確認できること、担当者が修正できること、重要な判断は人が確定することを前提にします。
小さな対象業務で検証し、誤りの種類と確認コストを把握してから範囲を広げます。AIに全部任せるのではなく、人が戦略的な判断や顧客対応へ集中できるところまでを自動化します。
AIに任せる作業、人が確定する判断、誤りから戻る方法をセットで設計する。