1 © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved. 〜 個⼈的に⾯⽩そうだと思っている案を1つ紹介 〜 ⽣成AIが切り拓く “New” DX @ikutani41, COO

• 株式会社Everforth “Design & Technology Firm” • ウイングアーク１ｓｔ株式会社の⼦会社 • クライアントワークの会社 • SaaSプロダクト / ソリューションの汎⽤性にこだわらない • ⽣成AI/LLM技術領域もサービス提供開始 • @ikutani41, COO • ビジネス, デザイン, エンジニアリング全部やる • キャリアを通して新規事業⽴ち上げとスタートアップに従事 • リーガルテックAI SaaS企業であるMNTSQ（モンテスキュー）を共同創業 • 約2年前に役員退任 => SalesTech領域に挑戦 => 休眠させて⽣成AI領域へ 2 プロフィール © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

3 © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved. 諦めかけていた “OneToOne マーケティング” 顧客マーケティング

4 これまで：シナリオベースの顧客マーケティング 顧客ごとの 多種多様な 「⽂脈」 パターン2 パターン1 パターン3 コミュニケーション コミュニケーション コミュニケーション © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

5 ⽣成AI：⽂脈に応じた「⼗⼈⼗⾊の」コミュニケーションが可能 顧客ごとの 多種多様な 「⽂脈」 きめ細かい メッセージを 都度作成 ⾃社の情報をインプット （⽅針, サービス, 商品, etc.） © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

6 顧客マーケティングにおける葛藤 1⼈1⼈に個別対応 シナリオに則った対応 ◎ ⾼品質な体験を提供 ◎ 創出に寄与 △ ヒューマンエラー × 労⼒が甚⼤ × 情報共有 / 教育コスト × 個別⽂脈は無視される △ 作り込み次第では可能 ◎ 標準化, 底上げに寄与 ◎ 機械実⾏, 全体適⽤ △ シナリオのメンテ難易度 ⽂脈理解 ロイヤリティ 品質担保 労⼒ / スケール 管理・維持 労⼒の問題で遂⾏困難 vs. © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

7 ⽣成AIを活⽤することで、労⼒問題を突破できる可能性が出てきた 1⼈1⼈に個別対応 シナリオに則った対応 ◎ ⾼品質な体験を提供 ◎ 創出に寄与 △ ヒューマンエラー ○ 機械実⾏, エスカレ有 △ ⽣成AIのメンテコスト × 個別⽂脈は無視される △ 作り込み次第では可能 ◎ 標準化, 底上げに寄与 ◎ 機械実⾏, 全体適⽤ △ シナリオのメンテ難易度 ⽂脈理解 ロイヤリティ 品質担保 労⼒ / スケール 管理・維持 「個別対応」x「⾼頻度」をメインに置く コミュニケーション戦略が可能に © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

8 個別対応 x ⾼頻度なコミュニケーションを「仕組み化」する例 スタッフ お客様 ECサイト, アプリ Instagram DM LINE@ ⾃社データベース 商品情報, ⼝コミ情報, 顧客情報, 購⼊履歴, 会話トピック, セール情報, 顧客カルテ, 会話ログ, FAQ, etc. AIキャラクター ④ キャラクターの振る舞いを チューニング / 継続改善 ① AIキャラクターが直接会話 （応答する / 話しかける） ② 適宜エスカレーションしてスタッフと協働接客 ③ 定期巡回タスク カルテ更新, 提案レポ, ⼝コミ収集, etc. © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

コミュニケーションの仕組みを⾒直し、 様々な領域に業務変⾰を起こすことが可能 ⽣成AIの活⽤によって、これまでは⾮現実的であった戦略にも、再検討余地が⽣まれます。 たとえば下記のような領域でも、類似アイディアが適⽤可能です。 サポート 利⽤促進/継続 EC セールス ラーニング 9 © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved.

10 © 2023 Everforth Co., Ltd. All Rights Reserved. Thank You! 以下、ボツネタ（懇親会でお話しましょう！） ・令和JKが送ってくるインスタDMに対して、相談に乗ったり商品を提案したりする ・⽇程調整アシスタントを作ったら、スマホで⽇程調整が済むようになった話 ・ChatGPTが進化しすぎて、ただの ChatCompletion API wrapper が ChatGPTを名乗 るのはきつくなってきている話 ・LangSmithを使ったPipeline Tracing体験がなかなか良かった話 ・”Agent” への期待値と現状と活路 @ikutani41