「顧客の声を聞かなければ何も始まらない」 ── 顧客の声から生まれた『AI返信補助機能』の開発プロセス / AICon2026_shikata_imai

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1. 2026/7/15 #RAKUSMeetup 「顧客の声を聞かなければ何も始まらない」 顧客の声から⽣まれた 『AIメールアシスタント機能』の開発プロセス 株式会社ラクス 開発本部 楽楽⾃動応対AI開発課 四⽅ ⼤輔 / 今井 陸⽃ © RAKUS Co., Ltd.
2. はじめに｜⾃⼰紹介 ⾃⼰紹介 四⽅ ⼤輔 今井 陸⽃ 楽楽⾃動応対AI開発課 楽楽⾃動応対AI開発課 担当：本セッション前半（開発の出発点〜⽅針転換） 担当：本セッション後半（AIネイティブ開発プロセス） 経歴：2017年新卒でラクス⼊社 経歴：2025年ラクス⼊社。前職でWeb系の 受託開発を5年経験。 ひとこと：10年近く楽楽⾃動応対を開発しています ひとこと：初の社外カンファレンス登壇です #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 2
3. はじめに｜アジェンダ アジェンダ 前半 良かれと思った「⾃動⽣成」のつまずき 四⽅ ⽬標精度は達成、しかし使われない。原因を探り、顧客起点への⽅針転換にたどり着くまで。 後半 今井 #RAKUSMeetup 正解がない中、顧客が本当に求めている機能を⾒つけ出すAIネイティブ開発 「超速PoC」で候補機能を載せ切って、顧客に動くものを⾒せる。 そこから得られる本⾳を元に、本当に必要な機能とターゲットを絞り込むまで。 © RAKUS Co., Ltd. 3
4. はじめに 『楽楽⾃動応対』とは メールでの問い合わせ応対業務を⽀援するクラウドサービス 問い合わせメールをチームで⼀元管理（対応状 況‧担当者の⾒える化） 過去の応対情報をナレッジ資産として再活⽤し、 応対を効率化 主な利⽤者：カスタマーサポートなど、⽇々多く の問い合わせメールに対応する現場の担当者 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 4
5. 01 出発点 2025年10⽉、メール作成エージェント機能をリリース 狙いは「メール作成にかかる時間を極⼩化し、業務を楽にする」 受信メール 問い合わせ本⽂ → AI が読み取り 過去の送信メール（ナレッジ）を参照 → 返信⽂案を⾃動⽣成 ワンクリックで下書き 受信メール本⽂をAIが読み取り、過去の送信メール（ナレッジ）を参照して返信⽂案を⾃動⽣ 成 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 5
6. 02 つまずき 悪くない、でも使われない ── 原因不明の半年 リリース前の精度検証 本番環境での利⽤率 ⽬標達成 低迷 ⽬標精度は担保できていた 事業部から「“コレじゃない”感」 LLMのトレースの仕組みを⽤意しておらず、本番でどんな⽣成が起きているかが⾒えない ブラックボックス状態 改善の⽷⼝を掴めないまま、半年間が経過 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 6
7. 03 転機 直接ヒアリングで判明した「不都合な真実」 トレースの仕組みはすぐには⽤意できない。ならば、まずユーザーに直接聞いてみよう “ 開発側が、現場のメール応対業務プロセスを 真に理解できていなかった ” 仕組みの前に、まず現場を知る。顧客の声を直接聞くことが突破⼝になった。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 7
8. 03 転機 業務フロー解剖 ── 増やしてしまった「確認の⼿間」 メール確認 → アサイン → 作成 AIが⾃動⽣成 → レビュー → 送信 ⾃動⽣成の導⼊後も、「作成」以外の⼯程（確認‧アサイン‧レビュー）は不変 変化点：AIが作った返信⽂が正しいか確認‧修正する⼿間が増えた 楽にしたつもりが、かえって現場の業務負荷を増⼤させていた #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 8
9. 04 学びと再出発 ユーザーは「本⽂の⾃動⽣成」を求めていなかった AIへの不信感、回答根拠の不透明さから、いきなりの本⽂⽣成は現場に受け⼊れられない 「ビジネスメール実態調査2026」の傾向とも合致（市場トレンドとの⼀致） “ 顧客の声を聞かなければ、何も始まらなかった ” 出典：「ビジネスメール実態調査2026」（⼀般社団法⼈⽇本ビジネスメール協会） https://businessmail.or.jp/research/2026-result/ #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 9
10. 04 学びと再出発 ⽅向転換 ── 材料を先に⾒せる『AIメールアシスタント機能』へ BEFORE いきなり本⽂を⾃動⽣成する AFTER：プランモード → 作成に必要な“材料”を先に⾒せる （要約 / 類似の過去問い合わせ / テンプレート） 狙い：⽣成前の段階で⽅針と根拠を提⽰し、ユーザーの納得感と安⼼感を担保 直⾯した壁：必要な機能やUI/UXの「正解」が誰にもわからない ── 議論では決められない → “正解”を⾒つけるために、再び顧客に訊く。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 10
11. 05 プロセスのAIネイティブ化 正解不明を突破する ── プロセスのAIネイティブ化 BEFORE AFTER → 仕様書で議論して合意 → 作ったら「なんか違う」が繰り返される 動くものを⾒ながら仕様を決める 今までのやり⽅を捨てて、開発プロセス⾃体を作り替えた 環境変化：コーディングの⼤半をAIに任せられる時代 ── "書くコスト"が激減したから可能に 議論の⼟台を「ドキュメント」から「動くもの」へ #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 11
12. 05 プロセスのAIネイティブ化 Claude Code × バイブコーディングによる超速PoC構築 STEP 1 仮説⽴案 仮説が⽴った瞬間に着⼿ STEP 2 → Claude Code で爆速実装 数時間〜1⽇でPoC作成 STEP 3 → 即‧実機デモ 顧客に判定してもらう 思いつく機能を全部乗せて顧客に⾒せる ── 事前に絞らず、選別は顧客に任せる ⽬的は綺麗に動くことではなく、使える∕使えないを議論するための 「たたき台」 を作ること #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 12
13. 05 プロセスのAIネイティブ化 現場に⾒せて初めて分かる「要‧不要」 選別の主体は開発者ではなく顧客。動くものを⾒せた時だけ、現場は業務に当てて本⾳を返せる。 × CUT（不要） ◦ KEEP（必須） 要約‧回答⽅針など、AIの主観が⼊る機能 テンプレート提案機能 「AIの判断が正しいか結局確認するので、かえって 邪魔になる」 ⽂章の添削機能 ── 「極めて便利」 → 候補を全部乗せて⾒せたからこそ、業務フロー上で本当に必要なコア機能だけを抽出できた。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 13
14. 05 プロセスのAIネイティブ化 ターゲット解像度の向上 ── 「新⼈」の1点に収束 BEFORE メール返信業務をする⼈ 全員 曖昧なターゲット像 AFTER → ⽂章を⼀から作れない 新⼈ AIの価値と現場のペインが噛み合う唯⼀のセグメント ヒアリングで⾒えたこと：ベテランは既にスラスラ書ける ── AI補助はむしろノイズ 新⼈は「⼀から⽂章を作る」ことに時間と精神的負荷がかかっている エンジニア⾃らが顧客と対話し、業務フローを把握 ＝ 「顧客志向」の具体的実践 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 14
15. 06 まとめ プロセス改善で、顧客と向き合う時間を作る プロセスを変えた本当の意味は、開発が速くなったことではない。 実装をAIに任せられるようになった ＝ 顧客に向き合う時間を増やせる ⼀度きりのヒアリングではなく、毎回顧客に訊きに⾏ける状態が常態化 エンジニアの重⼼が「機能を実装する」から「機能を考える」へシフト AI駆動開発で削減した時間を、 顧客の業務観察とフィードバック回収に100%投資する 強固な 顧客志向 #RAKUSMeetup × AIネイティブ な挑戦 = 真の 顧客価値最⼤化 © RAKUS Co., Ltd. 15
16. 06 まとめ 明⽇から実践するアクションプラン 最速で「使われるAIプロダクト」を創る3ステップ 1 2 3 まず顧客の業務フローを聞きに⾏く 仕様書より先に、現場の⼀次情報を取りに⾏く AIツールで、1⽇で動くPoCに仕⽴てる 綺麗さより判定できることを優先 ── 思いつく機能を全部乗せる 動くものを⾒せて、顧客に選別してもらう 実際に使うのは顧客 ── 使える機能かどうかは顧客が知っている #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 16
17. ご清聴ありがとうございました 次世代の顧客価値⾼速提供を、共に進める仲間を募集中で す。 ラクス エンジニア情報ポータルサイト https://career-recruit.rakus.co.jp/career_engineer/ #RAKUSMeetup