AVILENの導入事例
AVILENは、AIソリューションの開発から人材育成までを一気通貫で支援する東証上場企業です。 これまでの導入支援実績は約950社※。 AIを「作る」「使える人を育てる」の両面から企業の活用を支えてきました。 本ページでは、AVILENが提供するサービスの特徴や強み、これまでの導入実績について整理して紹介します。
AVILENの導入事例
導入前の課題
仕入先や納品先から届く大量の書類が紙やPDFで管理されており、フォーマットの違いや表記揺れのため内容をシステムに登録する作業が複雑かつエラーが多く、大変な作業でした。
導入支援内容
帳票処理AIエージェント「帳ラク」を導入し、高精度のAI読み取りにより複雑な書類の認識とデータ抽出を自動化しました。PDFや紙のフォーマットにも対応し、基幹システムへのデータ登録まで一気通貫で実現。作業負担の軽減と業務プロセスの効率化が叶いました。
導入後の効果
60名の登録作業をAIが部分的に代替し、10種類ほどの異なる書類を1つのツールで処理可能に。これにより大幅な工数削減と業務の標準化、自動化による人為的なミス軽減、迅速な入力処理が可能となりました。
AVILENの導入支援の特徴
既存の基幹システムを大きく改修することなく導入できるAIエージェント活用支援を通じて、業務の生産性向上と対応品質の安定化を支援しています。業務要件を踏まえた設計・実装により、現場に定着しやすい点が特長です。
会話の柔軟性を重視した
業務自動化
AVILENが提供するAIエージェントは、社内マニュアルやFAQなどの既存ナレッジを活用した生成AIをベースに設計され、業務文脈に即した自然な対話を実現します。複数の処理を組み合わせることで、迅速な応答と安定した運用を両立可能。
対応内容のばらつきを抑えつつ、通話・対話ログの自動整理や外部システムとの連携を行うことで、オペレーターの業務負荷を軽減。後処理業務の効率化にもつながり、人材育成や引き継ぎにかかるコスト削減を支援します。
既存システムを前提とした
低負荷な導入
AVILENのAIエージェント導入支援は、CRMやERPなど既存システムとの連携を前提に設計されており、大規模なシステム刷新を行わずに活用を開始できます。現在の業務基盤を維持したまま、段階的なAI活用を進められる点が特徴です。
また、プロンプト設計や運用ルールの調整により、企業ごとの業務特性や方針に合わせた対応が可能です。さまざまな業界・業務領域でAI活用を進め、実運用を通じて成果創出を支援しています。
AVILENの主な提供サービス
帳票処理の自動化を実現するAIエージェント「帳ラク」、コールセンターAIエージェント、採用支援AIエージェントの提供などがあります。また、営業支援AIによる自動議事録作成・SFA連携にも対応可能です。
AVILENの主な導入実績
金融機関では商品や手続きに関する金融業務に対応、不動産業では住居トラブル対応、IT企業では営業日報の口頭ヒアリング自動化など多業種での実績があります。問い合わせ対応の工数削減とサービス品質の向上を実現しています。
AVILENの会社概要
| 所在地 | 東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3 秋葉原ファーストスクエア9F |
|---|---|
| 公式サイト | https://avilen.co.jp/ |
AVILENの導入支援に
ついてのまとめ
AVILENは、基幹システムの大規模な改修を行わずに導入できるAIエージェント「帳ラク」を軸に、決済自動化や帳票処理、採用支援など幅広い業務領域で高精度な自動化を実現してきました。既存システムとの連携性と柔軟なカスタマイズ性を強みとし、業務の属人化解消や工数削減を求める中堅・大企業、24時間対応が求められるBtoB／BtoC事業者に適した選択肢です。
カスタマーサポートAI導入の成否を分けるのは、「AIに何を任せ、どこに人を残すか」という設計にあります。FAQ構造の整理やブランドトーンの統一、人とAIの役割分担といった運用設計まで踏み込めるかどうかが、自己解決率や顧客体験を大きく左右します。
AIに求める役割は企業によって異なります。オペレーター対応の効率化を重視するのか、ユーザーの声を経営判断に活かしたいのかによって、選ぶべき技術やアプローチは変わってきます。こうした違いを踏まえ、当メディアでは目的ごとに選択肢を整理しています。
で選ぶ
カスタマーサポート
AIベンダー3選
カスタマーサポートにAIを導入する企業が増える一方で、
「何をゴールにするのか」によって、選ぶべき技術やパートナーは大きく異なります。
本ページでは、サポート領域におけるAI活用の3つの視点──
問い合わせの自律実行／オペレーター支援／顧客理解と改善──に分けて、
それぞれの目的にもっとも適した国内ベンダーをご紹介します。
自律的に完了できる
高度な生成AIを搭載し、定型的な質問応答から予約・注文処理までを自律的に完了させるソリューションです。コスメブランドのLushでは、AIが初期対応を担うことで一次解決率60%を実現し、毎月360時間の業務削減に成功。美容サロンのHello Sugarでも予約プロセスの自動化などにより66%の自動化率を達成しています。単なる“FAQ誘導”ではなく、顧客の課題を直接解決するAIをスピーディに立ち上げたい企業に適しています。
“チャットに答える”のではなく、ユーザーの目的を理解し、自律的に問題を完了させるAIエージェント。返金・配送確認・キャンセル処理などの実行業務を人手を介さず完了できるのが特徴。導入は数クリック・短期間で完了し、サポート業務の40〜60%を自動処理する実績も。Zendesk導入実績は500件を超え※、味の素デジタルビジネスパートナー、ベースフード、SONY Bizなど業界を問わず支援してます。
負担を減らせる
音声認識AIを駆使し、コンタクトセンターにおける電話応対から後処理（ACW）までをシームレスに効率化するソリューションです。通話内容をリアルタイムでテキスト化し、適したFAQを自動提示します。通話終了後はCRMの入力項目に合わせて内容を自動要約するため、オペレーターは確認・微修正のみで記録が完了。北國銀行などの事例ではACWを約30%削減した実績があり、現場の業務負荷軽減適してます。
「人が主役」の設計思想のもと、コールセンター全体の能力とやりがいを高める支援に特化しています。独自の高精度な音声認識技術により、新人オペレーターでも迷わず正確な回答ができるようナビゲートします。また、SV（管理者）向けには、全オペレーターの状況のリアルタイムモニタリングや、感情変化・NGワードの検知アラート機能を提供。現場の心理的安全性を保ちながら、組織全体の応対品質向上と平準化を実現する点が評価されています。
一人ひとりに適したサポートを
提供できる
カスタマーサポートに寄せられる声（VoC）だけでなく、Webサイトでの行動履歴や過去の購買データなど、企業のあらゆるデータを一元化する顧客データプラットフォームです。蓄積されたデータとAIを活用することで、解約リスクの予測や、顧客一人ひとりのニーズに合わせた的確なアクション案をリアルタイムに提示します。サポート窓口を高度化し、全社的なLTV（顧客生涯価値）の向上を推進したい企業に適しています。
トレジャーデータは、顧客データ活用領域に特化したプラットフォームを提供する企業です。企業が保有するWeb行動データやサービス利用履歴、問い合わせ情報などを統合し、顧客理解を深めるためのデータ基盤を構築できます。こうしたデータを活用することで、カスタマーサポートにおいても顧客の状況を把握しやすくなり、担当者への振り分けや対応判断に役立てることが可能になります。サポート部門だけでなく、マーケティングや営業部門とのデータ連携にも活用されており、顧客対応の質向上やアップセルにつながる取り組みを支える基盤として導入されています。