クラスメソッドの導入事例
クラスメソッドは、クラウド、モバイル、ビッグデータ、AIなど多様な技術領域を横断的に扱うITサービス企業です。ここでは、クラスメソッドが提供する支援内容の特徴や強み、これまでの導入実績について整理します。
クラスメソッドの導入事例
導入前の課題
日東工業のお客様相談センターでは、電話100件・メール50件/日の問い合わせに対し、録音情報が共有されず、ナレッジの集約や蓄積も課題になっていました。社内に分散した情報の一元化が必要な状態、さらに設計部門への直接問い合わせも増加し、本来業務への集中ができないことが課題でした。
導入支援内容
クラスメソッドが、PoCからフェーズ4まで段階的な計画で支援を始めました。社内FAQ構築、チケット管理、社内外FAQ公開を実施し、数千件のCSVインポート専用ツールを開発。週次例でUI改善・エクスポート機能追加、AIアシスタント「Copilot」の導入を進めました。
導入後の成果
社内外FAQサイト公開でナレッジ一元化・自己解決、チケット管理で情報共有を徹底。AI文字起こし・概要で効率化、PRパンフレット配布で問い合わせ抑制しました。VOC分析を促進し業務効率化への基盤構築を実現しました。
ユーザーの声
只埜氏「公開から間もないので、定量的な評価はこれからですが、肌感覚では問合せが1割ほど減少しているように思います。社内でも利用者が広がっていて、特に営業部門からの評価が高いですね。問合せを受けても、非常にスムーズに回答ができているようです」
クラスメソッドの
導入支援の特徴
クラスメソッドは、Zendeskのパートナーとして、導入設計から運用定着までを担う技術支援を提供しています。クラウド領域に強みを持つエンジニアリング力を背景に、要件整理から実装までを一貫して進められる点が特長です。
多チャネル対応を
クラウドで効率化
Zendeskを基盤に、複数チャネルの問い合わせを業務プロセスとして整理・統合することで、現場の運用負荷を軽減します。クラウドサービスのためサーバー管理は不要で、AIによる要約生成や通話文字起こしといった機能も業務に組み込みやすい構成です。
問い合わせ対応を共通ルールで管理することで、属人化を防ぎながら運用品質を安定させ、サポート体制全体の効率化につなげます。
設定代行からカスタム開発まで
フルサポート
オンライン形式で、初期設計・設定代行からAPI連携を含む拡張開発、運用フェーズの技術支援まで対応します。オペレーター向けトレーニングに加え、FAQサイトやチャットボット構築など、自己解決導線の整備も支援可能です。
PBXを必要としないクラウド型の通話環境により、コストを抑えつつ業務要件に応じた柔軟なカスタマーサポート体制を構築できます。
クラスメソッドの主な提供サービス
Zendeskのトレーニングとして、オンラインでの基本操作レクチャーやQ&A対応を提供しています。あわせて、要件に応じたチケット管理設計や自動化ルールの設定代行にも対応可能です。さらに、サポート業務を支える技術支援や、API連携・独自アプリ開発などのカスタマイズ開発にも強みがあります。
クラスメソッドの主な導入実績
これまで、多数の企業に対してカスタマーサポート基盤の構築・改善を支援してきました。問い合わせ管理の効率化や多チャネル対応の統合、AI機能の活用などを通じて、サポート業務の高度化を推進しています。Excelによる手作業管理からの脱却や、サーバー運用負担の軽減といった課題にも対応し、中小企業から大企業まで幅広い実績があります。
クラスメソッドの主な会社概要
| 所在地 | 東京都港区西新橋1-1-1 日比谷フォートタワー26F |
|---|---|
| 公式サイト | https://classmethod.jp/ |
クラスメソッドの導入支援
についてのまとめ
クラスメソッドはZendeskなどを活用したマルチチャネル問い合わせのチケット一元管理を支援してきました。Excelによる手作業管理からの脱却や、複数チャネル・システムを横断した運用体制の構築を通じて、サポート業務の効率化と運用品質の安定を実現します。特に、既存環境を活かしながら段階的に高度化を進めたい中堅・大企業や、グローバル展開を見据える成長企業に適した支援パートナーです。
こうした支援は、「AIに何を任せ、どこを人が担うのか」を明確にした運用設計を前提としています。クラスメソッドはツール導入にとどまらず、業務目的に応じた設計・運用を重視することで、次に続く目的別の選択肢検討へとつながる立ち位置にあります。
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。