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CASES

構築事例

BtoCの顧客対応から、B2Bの営業・広告運用まで。

事例を開くと、業務のBefore / Afterと、その実現方法を確認できます。

CASE 01 BtoC向けAIチャットとLINE連携 BtoC向け / 相談内容に応じたLINEシナリオ

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 相談内容を読み、手作業で整理
  • 一人ずつLINEのシナリオを作成

こんな課題があった

相談が増えるほど、内容の整理と個別シナリオの作成に手がかかる。

AFTER仕組み化した業務

  • AIチャットの相談内容をLINEへ連携
  • 相談に応じたシナリオをAIが作成

人がやらなくてもいい業務を削減

相談内容を手で整理し、個別シナリオを一から作る作業を削減。

ARCHITECTURE

相談内容を、LINEシナリオへ。

BtoC向けAIチャットの相談内容をデータベースに記録し、LINE連携で一人ひとりに合うシナリオを作成します。公式LINE登録AIチャット相談入力データベース相談内容LステップAPI連携AIシナリオ作成BtoC向けAIチャットの相談内容をデータベースに記録し、LINE連携で一人ひとりに合うシナリオを作成します。公式LINE登録AIチャット相談入力データベース相談内容LステップAPI連携AIシナリオ作成
CASE 02 LPのAIチャットボットによるLP改善 共通（B2B・BtoC） / 相談をLP改善へ

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 訪問者の疑問を調べ、改善案を作成
  • 画像制作・LP改修を個別に依頼

こんな課題があった

訪問者の疑問を調べ、改善案・画像制作・LP改修を個別に進める必要がある。

AFTER仕組み化した業務

  • 相談データからAIが改善案・画像を作成
  • 人が判断・評価し、AIでLP改修へ

人がやらなくてもいい業務を削減

疑問の整理、改善案や画像の作成、LP改修の手作業を削減。判断・評価は人が担う。

ARCHITECTURE

チャットボットの相談を、LP改善へ。

LPに設置したAIチャットボットの相談データを分析し、改善案・画像制作・LP改修につなぐ構成です。人が改善内容を判断・評価します。LP上のチャットボット相談入力データベース相談内容Claude Code改善案Codex画像生成Image 2.5人が評価判断・スコアCodexLP改修CodexアップロードLPに設置したAIチャットボットの相談データを分析し、改善案・画像制作・LP改修につなぐ構成です。人が改善内容を判断・評価します。LP上のチャットボット相談入力データベース相談内容Claude Code改善案Codex画像生成Image 2.5人が評価判断・スコアCodexLP改修Codexアップロード
CASE 03 公式LINEのAIシナリオ化 BtoC向け / 回答に応じた文章作成・自動送信

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • ヒアリング・アンケートの回答を確認
  • 個別の文章を作成してLINEで送信

こんな課題があった

回答を確認して文章を書き分け、一人ずつ送信する作業が発生する。

AFTER仕組み化した業務

  • 回答に合わせた文章をAIが作成
  • 一人ひとりに合わせて自動送信

人がやらなくてもいい業務を削減

回答ごとに文章を書き分け、LINEへ入力して送信する作業を削減。

ARCHITECTURE

回答に合わせたLINEを、自動送信。

公式LINEのヒアリングやアンケートの回答をもとに、AIが個別のシナリオ・文章を作成して自動送信します。公式LINE登録ヒアリングアンケート回答データベース回答内容AI判断・文章作成利用者へ自動送信公式LINEのヒアリングやアンケートの回答をもとに、AIが個別のシナリオ・文章を作成して自動送信します。公式LINE登録ヒアリングアンケート回答データベース回答内容AI判断・文章作成利用者へ自動送信
CASE 04 CSの自動返信と人への引き継ぎ 共通（B2B・BtoC） / 通常の返信は自動送信

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 問い合わせごとに知識を探して回答
  • すべての返信を人が作成・送信

こんな課題があった

通常の問い合わせでも、知識を探して返信を作り、送信する必要がある。

AFTER仕組み化した業務

  • AIが共通知識を参照し、通常は自動返信
  • インシデントの恐れがある対応だけ人へ

人がやらなくてもいい業務を削減

通常の問い合わせの知識検索・返信作成・送信作業を削減。リスクがある対応は人が担う。

ARCHITECTURE

通常は自動返信。リスク時だけ、人へ。

メールやLINEの問い合わせに、AIが共通ナレッジを使って回答し、自動送信します。インシデントにつながる恐れがある対応だけ、人に引き継ぎます。通常リスクありメール問い合わせLINE問い合わせデータベースCSナレッジAIが知識を参照回答を作成インシデントリスクを判定返信を自動送信人へ引き継ぐ内容を判断メールやLINEの問い合わせに、AIが共通ナレッジを使って回答し、自動送信します。インシデントにつながる恐れがある対応だけ、人に引き継ぎます。通常リスクありメール問い合わせLINE問い合わせデータベースCSナレッジAIが知識を参照回答を作成インシデントリスクを判定返信を自動送信人へ引き継ぐ内容を判断
CASE 05 SNS切り抜き動画の完全自動化 共通（B2B・BtoC） / 切り抜きからアップロードまで

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 切り抜く場面を選んで動画を編集
  • 書き出しとアップロードを手作業

こんな課題があった

切り抜き動画ごとに、場面選びから編集・書き出し・投稿まで手がかかる。

AFTER仕組み化した業務

  • 場面選定・編集・書き出しを自動化
  • SNSへのアップロードまでつなぐ

人がやらなくてもいい業務を削減

切り抜き場面の選定、動画編集・書き出し、SNSへのアップロード作業を削減。

ARCHITECTURE

場面の選定からアップロードまで、自動化。

1本の動画から切り抜きをつくり、SNSへアップロードするところまでを完全自動化した事例です。Claude Codeが切り抜きを判断し、OSSの動画編集ツールを使って編集します。 動画の取得・判断・編集・書き出しから、最終アップロードまでを自動化しています。台本・YouTubeAPIで取得Claude Code場面・本数判断OSS動画編集切り抜きを作成切り抜き動画書き出しSNSアップロード1本の動画から切り抜きをつくり、SNSへアップロードするところまでを完全自動化した事例です。Claude Codeが切り抜きを判断し、OSSの動画編集ツールを使って編集します。 動画の取得・判断・編集・書き出しから、最終アップロードまでを自動化しています。台本・YouTubeAPIで取得Claude Code場面・本数判断OSS動画編集切り抜きを作成切り抜き動画書き出しSNSアップロード
CASE 06 主要SNSのデータ一元化・分析 共通（B2B・BtoC） / Instagram・YouTube・Threads・TikTok

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 各SNSの数字を集計・転記
  • 別々の管理画面を見比べて分析

こんな課題があった

SNSごとに数字が分かれ、全体を比較する前に集計・転記が必要になる。

AFTER仕組み化した業務

  • 各SNSのデータを自動取得・集約
  • 横断分析をもとに、次の施策を判断

人がやらなくてもいい業務を削減

各管理画面を巡って数字を集め、比較用に転記・集計する作業を削減。

ARCHITECTURE

主要SNSすべてを一元化し、まとめて分析。

Instagram・YouTube・Threads・TikTokなど、主要SNSすべてを対象に、データを一元化して分析する事例です。 主要SNSのデータを同じ場所に集約し、全体を見ながら分析する構成です。InstagramYouTubeThreadsTikTok などデータを一元化主要SNSをまとめて分析Instagram・YouTube・Threads・TikTokなど、主要SNSすべてを対象に、データを一元化して分析する事例です。 主要SNSのデータを同じ場所に集約し、全体を見ながら分析する構成です。InstagramYouTubeThreadsTikTok などデータを一元化主要SNSをまとめて分析
CASE 07 訴求軸を共有するナレッジデータベース 共通（B2B・BtoC） / 広告の学びをSNS・SEOへ展開

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 広告の訴求と結果を資料ごとに探す
  • 担当者がSNS・SEO用に整理して共有

こんな課題があった

広告で得た訴求の学びが資料に分かれ、他の施策へ活かすたびに探し直す。

AFTER仕組み化した業務

  • 訴求と結果を共通データベースに蓄積
  • 自然言語で検索し、チームで活用

人がやらなくてもいい業務を削減

過去の資料を探し直す作業と、共有用に情報をまとめ直す作業を削減。

ARCHITECTURE

広告の学びを、SNSとSEOへ。

マーケティングチーム全体で使える、訴求軸のデータベースを構築した事例です。広告で試した訴求とその結果を一元化し、自然言語で必要な情報を取り出して、SNSやSEOにも転用できる状態にしました。 広告で得た訴求の学びを、会社のナレッジとして蓄積・共有する構成です。広告訴求と結果データベース訴求ナレッジ自然言語で検索チームで共有SNS活用SEO活用マーケティングチーム全体で使える、訴求軸のデータベースを構築した事例です。広告で試した訴求とその結果を一元化し、自然言語で必要な情報を取り出して、SNSやSEOにも転用できる状態にしました。 広告で得た訴求の学びを、会社のナレッジとして蓄積・共有する構成です。広告訴求と結果データベース訴求ナレッジ自然言語で検索チームで共有SNS活用SEO活用
CASE 08 B2Bテレアポの録音分析と改善提案 B2B向け / 毎日の通話録音を全件分析

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 録音を聞き、書き起こして集計
  • 通話の課題と改善案を個別に整理

こんな課題があった

通話の課題を見つける前に、録音の聞き直し・書き起こし・集計が必要になる。

AFTER仕組み化した業務

  • 全録音の文字起こし・集計を自動化
  • 分析と改善提案を、トーク改善へ

人がやらなくてもいい業務を削減

録音の聞き直し・書き起こし、通話の終了段階の集計と課題整理を削減。

ARCHITECTURE

通話の記録を、次のトーク改善へ。

B2Bのテレアポ会社で、毎日の録音記録をすべて自動で文字起こしする事例です。受付で終了した通話などを集計し、トークの課題分析から改善提案につなげます。 録音の文字起こしから、終了段階の集計・トーク分析・改善提案へとつなぐ構成です。毎日の通話全録音自動文字起こし全件終了段階を集計受付などトーク分析課題を抽出改善提案B2Bのテレアポ会社で、毎日の録音記録をすべて自動で文字起こしする事例です。受付で終了した通話などを集計し、トークの課題分析から改善提案につなげます。 録音の文字起こしから、終了段階の集計・トーク分析・改善提案へとつなぐ構成です。毎日の通話全録音自動文字起こし全件終了段階を集計受付などトーク分析課題を抽出改善提案
CASE 09 B2Bフォーム営業の自動化 B2B向け / やめる営業として提供

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 企業リストを整理し、各社サイトを確認
  • 営業文の作成・フォーム送信を手作業

こんな課題があった

企業ごとにサイトを調べ、営業文を書き、フォームへ入力する作業が発生する。

AFTER仕組み化した業務

  • AIが企業を分類・分析し、営業文を作成
  • 一社ごとの内容でフォーム送信

人がやらなくてもいい業務を削減

企業の分類・情報整理、個別営業文の作成とフォームへの入力・送信作業を削減。

ARCHITECTURE

一社ごとの分析から、営業文・送信まで。

企業サイトを確認してAIタグ付け・分析を行い、一社ごとに合わせた営業文を作成してフォーム送信する仕組みです。「やめる営業」として製品化しています。 リストの分類から企業分析・文章作成・フォーム送信までをつなぎ、サービスとして提供している構成です。データベース企業リスト各社サイト内容を確認AIタグ付け分類・分析一社ごとに営業文を作成スクリプトフォーム送信企業サイトを確認してAIタグ付け・分析を行い、一社ごとに合わせた営業文を作成してフォーム送信する仕組みです。「やめる営業」として製品化しています。 リストの分類から企業分析・文章作成・フォーム送信までをつなぎ、サービスとして提供している構成です。データベース企業リスト各社サイト内容を確認AIタグ付け分類・分析一社ごとに営業文を作成スクリプトフォーム送信

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CASE 10 複数媒体の広告運用を一元化・自動化 共通（B2B・BtoC） / Meta・Google・Yahoo

Before / After

BEFORE従来の作業と課題

  • 複数媒体の管理画面を開いて数字を確認
  • 異常と原因を調べ、改善内容を反映

こんな課題があった

媒体ごとに数字を追い、異常の原因調査から設定変更まで人がつなぐ必要がある。

AFTER仕組み化した業務

  • 数値取得・異常検知・改善案作成を自動化
  • 人が最終承認し、広告APIで反映

人がやらなくてもいい業務を削減

媒体ごとの数値取得・集計、異常の洗い出しと承認後の設定入力を削減。判断・承認は人が担う。

ARCHITECTURE

毎日管理画面を見る仕事を、仕組みに。

Meta・Google・Yahoo広告のデータをAPIで自動取得し、データベースに統合。プログラムが数値を計算し、ルールでCPA・CVR・CTR・CPC・消化額の異常を検知します。AIが原因と改善案を整理し、人が判断・承認した内容のみ広告APIへ反映します。Meta広告API自動取得Google広告API自動取得Yahoo広告API自動取得データベース複数媒体を統合プログラム数値を計算ルールで異常検知CPA・CVR・CTRCPC・消化額AI原因分析・改善案人が判断承認広告API承認後に反映Meta・Google・Yahoo広告のデータをAPIで自動取得し、データベースに統合。プログラムが数値を計算し、ルールでCPA・CVR・CTR・CPC・消化額の異常を検知します。AIが原因と改善案を整理し、人が判断・承認した内容のみ広告APIへ反映します。MetaAPI取得GoogleAPI取得YahooAPI取得データベース複数媒体を統合数値計算プログラムルール検知CPA / CVRCTR / CPC消化額AI原因分析改善案人が判断承認広告API承認後に反映
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