昨今「生成AIの進化が著しく、自社のカスタマーサクセス分野で上手く活かせないか？」そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。
結論、生成AIは、カスタマーサクセスの分野においても業務効率化と顧客エンゲージメントを強化できるツールとなります。
生成AIを戦略的に活用することで、これまで以上にパーソナライズされた顧客体験を提供でき、LTV（顧客生涯価値）の向上に繋げることができます。
この記事では、そんな生成AIをカスタマーサクセスで実践的に活用する方法と、知っておくべき最新トレンドをわかりやすくご紹介します。
生成AIとは？カスタマーサクセスへの影響
生成AIは、カスタマーサクセス領域に革命をもたらす可能性を持つ技術です。
このセクションでは、生成AIの基本的な定義と、それがカスタマーサクセス業務にどのような変化をもたらすのかを解説します。
生成AIの定義と特徴
まず始めに生成AIとは、大量のデータから学習し、新しい独自のコンテンツを生成するAI技術のことです。テキスト・画像・音声など多様なデータを扱い、文章作成やデザイン案創出といった創造的なアウトプットが可能です。
従来の分析や予測を中心としたAIとは異なり、ゼロから何かを「創造」する能力を持つ点が大きな特徴です。
そのため、コンテンツ作成の自動化や、新たなアイデア発想を支援する技術として期待されています。
カスタマーサクセスにおける生成AIの役割
カスタマーサクセスにおいて生成AIは、業務効率化と顧客体験向上の双方を実現する役割を担います。
問い合わせ対応やFAQ作成といった定型業務を自動化することで、CSM（カスタマーサクセスマネージャー）の作業負荷を大幅に軽減できます。
これによりCSMは、顧客との関係構築や戦略的な提案など、より本質的な業務へ注力できます。
さらに、顧客データの分析を通じてパーソナライズされたアプローチを支援し、解約リスクやチャーン率の低減にも繋がります。
結果として、生成AIは顧客エンゲージメントを高め、LTV向上に貢献する強力なツールとなります。
最新トレンドの生成AIを活用したカスタマーサクセスの実践例
ここでは、最新トレンドの生成AIとして「Perplexity」「ChatGPT」「Claude」を実際に活用した実践例を3つご紹介します。
これらを通じて、自社でのカスタマーサクセス活動に生成AIを導入する際のヒントとなれば幸いです。
Perplexityを活用した顧客情報リサーチと市場分析
Perplexityのような対話型AI検索エンジンを使えば、最新ニュース、競合動向、顧客が直面している可能性のある課題などを効率的に把握できます。
これにより、顧客への提案内容や日々のサポートにおける会話の質を向上させることができます。
例えば、とある人材関連サービスを提供する企業のCSチームが、新規契約した顧客企業の業界動向をPerplexityで調査する場面を想定します。
生成AIに以下プロンプト（命令文）を読み込ませます。
[#顧客の業界]の最新トレンドと主要プレイヤー、[#自社サービス]の競合となりうるサービスをわかりやすく表にまとめてください。
この質問をするだけで、要約された情報を短時間で入手できます。
このように事前に生成AIでリサーチを行うことで、オンボーディング初期段階から顧客のビジネス状況を踏まえた的確な支援を提供しやすくなります。
したがって、生成AIを活用したリサーチは顧客理解を深め、プロアクティブなカスタマーサクセス活動の重要な基盤となります。
ChatGPTで組織マネジメントを効率化する方法
ChatGPTのような生成AIは、カスタマーサクセスチーム内の情報共有やタスク管理を効率化し、組織全体の生産性を向上させることができます。
これにより、新しく参加したメンバーの早期独り立ちを支援したり、メンバー間の情報格差を解消したりすることに繋がります。
例として、大手人材関連サービスの企業で、過去の問い合わせ対応事例やオンボーディング手順をChatGPTで整理し、検索可能にするケースです。
担当者が不明点についてChatGPTに質問すれば、関連性の高い社内ドキュメントや過去の類似ケースを迅速に見つけ出すことができます。
また、チームミーティングのアジェンダ案作成や、決定事項に基づくアクションアイテムのリストアップといったマネジメント業務にも活用でき、管理コストが20%以上削減できた事例もあります。
このようにChatGPTをチーム内で活用することで、ナレッジの属人化を防ぎ、チーム全体の業務遂行能力と対応品質の標準化に貢献します。
Claudeによる顧客対応メールの最適化
Claudeは、顧客の状況やメールの目的に応じた最適な文面のドラフト作成、既存文章の丁寧語への修正、さらには多言語への翻訳などを得意とします。
これにより、メール作成に費やす時間が30%以上もカットでき、その分、重要な業務に時間を割くことができます。
例えば、顧客の利用プランやサービスの活用状況に基づき、パーソナライズされたメール文テンプレートを複数パターン生成する方法として、以下のプロンプトをClaudeに読み込ませます。
以下のメール文テンプレートの文章構成に従い、顧客が現在利用している特定機能の仕様状況と課題を記入し、親切丁寧なメール文を作成してください。
##メール文テンプレート
◯◯様の[#特定機能]のご利用状況を拝見しました。
こちらの新機能が[#顧客の課題]解決の一助となるかもしれません。
このプロンプトを実行するだけで、顧客一人ひとりに最適化されたメッセージの作成が可能です。
このように生成AIをメール対応に導入することで、コミュニケーションの質と一貫性を保ちながら、大規模な顧客に対しても個別最適化されたアプローチが実現できます。
<h2>まとめ：生成AIで進化するカスタマーサクセス</h2>
本記事で解説したように、生成AIの活用は、カスタマーサクセスをより効率的かつ戦略的な活動へと進化させます。
生成AIによる定型業務の自動化はCSMの貴重な時間を創出し、データ分析に基づくインサイトはよりパーソナライズされたプロアクティブな顧客支援を可能にします。
情報収集、社内ナレッジ共有、顧客へのメール対応など、具体的な実践例を通じて、その多様な可能性を確認できました。
重要なのは、AIが人間に完全に取って代わるのではなく、人間の能力を拡張し、サポートする強力なパートナーとなる点です。
AIに任せるべき業務は効率化し、人は共感力や創造性、複雑な問題解決といった人間ならではの価値が求められる領域に、より注力できるようになります。
これからのカスタマーサクセスは、生成AIと人がそれぞれの強みを活かして、協働することで、これまでにない高いレベルでの顧客価値提供を実現していくことになるでしょう。
生成AIの動向を注視し、積極的に学び、自社の業務に取り入れていく姿勢が、今後のカスタマーサクセス担当者にとって不可欠です。
