定型質問がCSを圧迫
サイズ、在庫、配送、返品の同じ質問が繰り返され、例外対応へ時間を使えない。
最初に測る：質問種類別の件数と対応時間
RETAIL / E-COMMERCE / AI ADOPTION CENTER
小売・ECのAI導入
商品問い合わせ、在庫確認、予約・注文、レビュー対応を、商品データとバックヤード連携の実装範囲から判断します。
公開ケース1件
BlueAI導入実績0件
条件付きモデル1件
導入実績とBlueAI試算は、各カードと詳細で明確に分けて表示します。
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LIBRARY MAP
AI導入ライブラリ関連する意思決定ツール
無料診断・意思決定ツール 6RELATED COST HUB
Salesforce×AI費用・3構成比較
START WITH THE LOSS
最初に、「どの業務が痛いか」を数字にする。
回答と在庫がずれる
回答用データとEC・店舗側の在庫が同期せず、案内ミスや再確認が発生する。
最初に測る：在庫・配送の再確認率
チャネルごとに対応が分断
Web、LINE、メール、店舗で履歴が分かれ、顧客と商品の文脈を引き継げない。
最初に測る：二重入力と引継ぎの工数
AI PROFIT MAP
自社の工数と単価で、回収期間まで試算。
一般的な効果率を自社の実績のように見せず、入力条件と算定方法を一緒に表示します。
CASES WITH EVIDENCE
小売・ECに近い導入ケース
モデルケース BlueAI試算
小売・EC／年商3億円想定
ECの商品問い合わせ・レビュー返信をAI化
CS工数を半減できる規模感。
成果根拠：BlueAI試算
- 価格
- 100〜300万円
- BlueAI目安（案件実額ではない）
- 期間
- 2ヶ月
- BlueAI試算
DECISION QUESTIONS
開発方式より先に決める3項目
在庫・金額・配送予定の正本はどこか
変動する情報は文書RAGではなく、API等で正本へ確認する構成が必要です。
返金・契約・個人情報を人へ戻せるか
顧客影響が大きい用件は、分類のみAIが行い、人の判断へ引き継ぎます。
商品・FAQの更新者は決まっているか
開発後の回答品質は、モデルよりデータ更新の運用に左右されます。
90-DAY ROADMAP
90日で「本番化するか」まで判断する
0〜30日
上位質問と例外を分ける
- —問い合わせ種類と対応工数を集計
- —自動回答しない条件を定義
判定：最初に対象とする質問種類が決まったか
31〜60日
データと連携を検証
- —商品情報とFAQの正本を確認
- —EC・予約・LINEの接続方法を試験
判定：取得失敗や在庫差異に安全に対応できるか
61〜90日
1チャネルで限定運用
- —回答率、人への引継ぎ、応答時間を比較
- —ログから商品データと回答ルールを改善
判定：品質と運用工数の両方が基準を満たしたか
01 / DISCOVER
AI導入方式を絞る
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