信頼を獲得し、ブランドが育てば、最終的に「顧客に選ばれる」ことにつながります。そう捉えるなら、AI導入は売上拡大の強力な推進力です。
インターネットの普及により、誰もが容易に情報へ手を伸ばせるようになりました。この流れを、生成AIによる検索と対話がさらに加速させています。疑問が浮かべば自然言語で問いかけ、わからない用語はもう一段深く聞き返せます。
いまは、まさにセルフリサーチの時代です。簡単に知れる体験は「もっと知りたい」という欲求を増幅させ、従来は専門家に頼らねば届かなかったニッチで深い情報への需要を押し上げています。
この需要に応える鍵は、「高い専門性を持った自社専用のAI」です。汎用LLMが苦手とする自社固有の領域まで踏み込み、まだネットに流通していない一次情報を備え、24時間応答する存在です。これが実装されれば、利用者は自然に増え、提供する企業の認知と信頼が積み上がり、売上へと波及します。
重要なのは、汎用LLMでは届かないニッチでディープな問いに、確からしい答えを返せるかどうかです。
AI導入コストで圧倒的に大きいのは、AIに学習させるためのデータ収集および加工です。AIが学びやすい形式へ整えるには一定の工数とコストがかかります。しかし一度やってしまえば、必要なのは人件費ではなく“電気代相当の推論コスト”です。
理想は1万件ですが、まずは約50件のQ&Aを目標にするとよいです。といっても、書き起こす必要はありません。記憶は音声で吐き出して文字を起こし、紙はOCRでテキスト化し、既存のデジタル化されているFAQや営業資料は少し整形すれば使えます。機械可読への変換はプログラムに任せ、最後の品質確認だけ人の目で行います。
（詳しくは「導入の前に知っておきたい“費用対効果”の現実について」をお読みください）
大切なのは、収集段階で「公開可能」と「非公開」に仕分けることで、これだけで後工程の安全性とスピードが大きく変わります。
理想は、社内で小さなプロジェクトチームを組み、まずは公開情報だけで“外向けの超専門家AI”を形にすることです。
学習データの収集からスキルセット、リソースの視点で足りない場合には、私たちKyo42をご利用いただければ幸いです。
鍵は業界や自社の深い情報をもっているAIです。汎用LLMが苦手とする自社固有の領域まで踏み込み、まだネットに流通していない一次情報を携え、24時間応答します。
これを実装すれば、利用者は自然に増え、提供企業の認知と信頼が積み上がり、売上へと波及します。重要なのは、チャットボットにしてウェブサイトに公開し、CX（Customer Experience）の要として機能させ、汎用LLMでは届かないニッチでディープな問いに確からしい答えを返すことです。
次のステップは、この外向けの知を“発電機”として活用することです。ブログの下書き、製品FAQを核にしたホワイトペーパー、動画台本――いずれも、自社で最も詳しいAIが伴走すれば、深みのある一次情報を驚くほど短時間で形にできます。人が書くと1日かかっていた文章も、1分で生成できます。業務効率は数百倍に跳ね上がります。
視線を社内へ移します。非公開情報まで学習させられれば“社内向けのAI”の出番です。公開情報と非公開情報の双方を参照できるため、社内の事情にもっとも通じた参照先になります。
これはEX（Employee Experience）の強化につながります。新人教育や間接部門の業務質問は、先輩の時間を奪わず、チャットで自己完結できます。
会議では「3年前5月の売上と販売数は？」のようなピンポイントの問いに即答でき、「後ほど確認します」を減らせます。
さらに、経営者の壁打ち相手（MX：Management Experience）としても有効です。何度でも嫌がらず、前提をそろえ、選択肢を並べ、意思決定の速度と精度を上げてくれます。
CX（顧客体験）、EX（社員体験）、MX（経営者体験）が同時に前進すれば、利益を2倍にすることは非現実的な目標ではありません。
自社で積み上げた知識を自社の資産として残し続けることが、長期の競争力につながるからです。
必要なのは、「いつやるか」を決めるだけです。最初の一歩は、既存のFAQや問い合わせ履歴を机の上に広げ、公開可能なものからQとAに切り分けて並べることです。
そこから専門性を持ったAIは、静かに、しかし確実に育ち始めます。
生成AI導入は、セキュリティとコストの2軸で4種類の開発パターンがあります。
①クラウド汎用LLM＋RAG、
②クラウド汎用SLM、
③ローカル独自SLM、
④クラウド汎用LLM＋ローカル独自SLM。
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環境の変化に対応できた
企業だけが存続し成長する。
