顧客対応AIの完全ガイド：2025年最新トレンドと“自律型エージェント”がBtoBのCXを革新する理由

かつて「顧客対応AI」という言葉が想起させたのは、コスト削減を目的とした自動応答システムや、単純なFAQを返すチャットボットでした。しかし、2025年を迎えた今、その役割は劇的な（パラダイムシフト）を遂げています。AIはもはや、単なる「コスト削減ツール」ではなく、企業の「売上創出エンジン」そのものへと進化しているのです。

近年の調査によれば、2026年までに実に82%の企業がAIエージェントを導入すると予測されています。この数字が示すのは、AIの活用がもはや一部の先進企業の「選択」ではなく、あらゆる企業にとって「経営戦略上の必須アジェンダ」であるという厳然たる事実です。

しかし、多くの企業がAI導入の必要性を感じつつも、「従来のチャットボットと何が違うのか？」「どうすればAIを単なる問い合わせ対応に終わらせず、売上に直結させられるのか？」といった根本的な問いへの答えを見出せずにいます。

この記事は、そうした疑問を持つすべてのビジネスリーダー、マーケティング責任者、DX推進担当者に向けて執筆されています。従来のチャットボットとの決定的な違いから、最新の「自律型AIエージェント」がもたらす営業・マーケティング変革、そしてAIと人間の理想的な協働モデルに至るまで、「顧客対応AI」に関するあらゆる論点を網羅的に解き明かす「完全ガイド」です。

顧客対応AIとは？ 従来のチャットボットとの決定的な違い

「顧客対応AI」と一口に言っても、その技術レベルは玉石混交です。市場に溢れる製品群を理解するため、まずは顧客対応AIの進化を「3つのレベル」に分類して定義します。

顧客対応AIの「3つの進化レベル」

レベル1：シナリオ型（従来のチャットボット）

これは、最も初期段階のAI対応です。あらかじめ設定されたルールとシナリオ（多くはFAQのデータベース）に基づき、決まった内容にのみ応答します 3。

• 特徴： 「営業時間は？」「最寄り駅は？」といった、想定内の質問（FAQ）に対応するのが得意です。
• 限界： 最大の弱点は、シナリオにない質問や、少し表現が異なるだけの曖昧な問いには「わかりません」としか答えられない点です 。また、シナリオの追加や修正に膨大なメンテナンス工数が必要となり、情報がすぐに陳腐化してしまうという課題を抱えています。

レベル2：生成AI（柔軟な対話型）

2023年頃から急速に普及した生成AI（大規模言語モデル：LLM）の登場により、顧客対応は第二世代へと進化しました。

• 特徴： 生成AIは、その場で文脈を理解し、未知の質問に対しても人間のような自然な文章で「柔軟な回答を生成」できます。
• 進化： これにより、従来のチャットボットでは対応できなかった複雑な会話が可能になり、顧客の自己解決率が飛躍的に向上しました 6。AIは「ルール通りの応答」から「文脈を理解した対話」へと進化しました。

レベル3：自律型AIエージェント（目的遂行型）

そして今、市場は第3のレベル「自律型AIエージェント」の時代に突入しています。これは本記事で提示する最先端の概念であり、顧客対応の未来を定義するものです。

• 特徴： レベル3のAIは、単に「回答」するだけではありません。与えられた「目的」（例：Webサイトから見込み顧客を獲得する）を達成するために、自律的にタスクを計画し、遂行します。
• 進化： レベル2のAIが「柔軟な会話相手」であるとすれば、レベル3のAIは「自律的なタスク実行者」です。例えば、Webサイト訪問者との対話を通じてニーズを把握し、最適な資料を提示し、SFA/CRM（顧客関係管理システム）にデータを自動連携し、さらには担当営業のフォローアップメールを作成するまでの一連のプロセスを、複数のAIが協働しながら自律的に実行します。

チャットだけではない：電話対応を自動化する「ボイスボット」

顧客対応AIの進化は、テキスト（チャット）領域に留まりません。チャットボットの技術、すなわちAIによる自然言語処理、音声認識、合成音声を組み合わせ、電話応対に応用したものが「ボイスボット」です。

従来、コールセンターではデジタルシフトの一環としてチャットボットやFAQサイトの拡充が進められてきましたが、依然として電話での問い合わせニーズは根強く残っています。ボイスボットは、この電話チャネルを自動化するソリューションです。

特に、コールセンターが回線パンク状態に陥り、応答できない電話（いわゆる「あふれ呼」）の対策や、自治体・ECサイトにおける24時間365日の予約・注文受付などで導入が進んでいます。

ただし、このボイスボットにも前述の「レベル」が存在します。従来のIVR（自動音声応答）のように「〇〇の方は1を」とプッシュボタン操作を強いるレベル1のシステムと、顧客の自然な発話を理解し、文脈に応じた対話を行うレベル3のシステムとでは、顧客体験（CX）に雲泥の差が生まれることは言うまでもありません。

なぜ今、顧客対応AIが「経営課題」を解決するのか？

AI技術の進化が、単なる技術革新に留まらず「経営課題」として扱われるようになった背景には、企業が直面する3つの根深い問題があります。

メリット1：深刻な人手不足と「属人化」の解消

カスタマーサポートや営業部門は、その業務の性質上、特定のベテラン担当者が持つ経験とノウハウに深く依存する「属人化」という深刻な課題を常に抱えています。属人化とは、ある業務の進め方や必要な情報が、特定の担当者のみに把握されている状態を指します。

短期的には、その熟練担当者が対応することで業務効率が高く見えるかもしれません。しかし、長期的・組織全体的に見れば、その担当者の退職や異動による突然の業務停滞リスク、組織全体でのノウハウ共有の欠如、そして担当者ごとの対応品質のバラつきといった、経営上の重大な脆弱性となります。

顧客対応AIの導入は、この「属人化」を解消する最も有効な手段の一つです。AIチャットボットや、組織内のナレッジベースと連携したAIは、誰が対応しても一定の品質を担保できる「標準化された」対応環境を構築します。

ここで強調すべきは、AIが単にベテランのナレッジを「代替」するのではないという点です。AIは、ベテランの知見や過去の優れた応対履歴を学習・体系化し、組織全体の共有資産へと「スケール（拡張）」させます。これにより、サポート部門は「個の力」に依存する従来のコストセンターから、AIによって拡張された「組織の知見」を活用し、新たな価値を生み出すプロフィットセンターへと変貌する可能性を秘めているのです。

メリット2：圧倒的な業務効率化とコスト削減

AI導入による最大の直接的メリットは、圧倒的な業務効率化です。

顧客の視点に立てば、24時間365日、深夜でも休日でも、問い合わせたいと思った瞬間にAIが即時応答し、問題を解決してくれることは、この上ない利便性です。従来のコールセンターのように「営業時間まで待つ」あるいは「電話が繋がるまで待たされる」というストレスから完全に解放されます。

企業の視点では、AIが「営業時間は？」「パスワードを忘れた」「資料が欲しい」といった膨大な数の定型的な問い合わせを自動処理することで、貴重な人的リソース（オペレーターや営業担当者）を、より複雑で付加価値の高い業務、例えば、個別のコンサルティング、深刻なクレームへの丁寧な対応、あるいはアップセルやクロスセルの提案といった「人間にしかできない業務」に集中させることができます。

これにより、AIによる人件費やオペレーターの教育コストといった直接的なコスト削減と、人間が高付加価値業務にシフトすることによる組織全体の生産性向上を同時に達成することが可能になります。

メリット3：顧客満足度とロイヤリティの向上

顧客がサポートに求める最大の価値は、突き詰めれば「迅速な課題解決」に他なりません。AIによる即時回答は、顧客が自ら問題を解決できる「自己解決率」を高め、顧客満足度を直接的に向上させます。

さらに、顧客対応AIの真価は、SFA（営業支援システム）やCRM（顧客関係管理）と連携した時に発揮されます。AIがこれらのシステムと連携することで、単なる一問一答を超えた「パーソナライズされた対応」が実現します。

例えば、AIがCRMに蓄積された顧客の属性、過去の購買履歴、以前の問い合わせデータを参照し、「A様、いつもご利用ありがとうございます。前回お問い合わせいただいた〇〇の件ですが、その後の状況はいかがでしょうか？」といった、顧客の状況を深く理解した上での対応が可能になります 。

このような体験は、顧客に「自分のことを理解してくれている」という安心感と信頼を与え、企業へのロイヤリティを飛躍的に高めます。ただし、これはAIがSFA/CRMと「連携」していることが大前提です。この「連携」こそが、従来のAIと次世代AIを分ける最大の境界線であり、後述する最も重要な論点となります。

【導入事例】AIは顧客対応の現場をどう変えたか

顧客対応AIの導入は、もはや「絵に描いた餅」ではありません。すでに多くの業界で、具体的な経営成果（KPI）に結びついています。ここでは、企業の権威ある導入事例を分析し、AIが現場をどう変革したかを検証します。

業界別に見るAI導入成功例

金融（三菱UFJ銀行）：月22万時間の労働時間削減

金融業界では、厳格なコンプライアンスと膨大な事務処理の効率化が求められます。三菱UFJ銀行は、Azure OpenAI Serviceを活用した生成AIシステムを導入。行内の照会業務や文書作成など、110を超える業務プロセスにおいて自動化を推進し、月あたり22万時間もの労働時間を削減するという驚異的な成果を見込んでいます。これにより、行員はより高度な金融コンサルティング業務に時間を割けるようになり、顧客サービスの質的向上にもつながっています。

参考：日本経済新聞「三菱UFJ銀行、生成AIで月22万時間の労働削減と試算」2023年12月

小売（ヤマダ電機）：24時間修理受付の実現

小売業界、特に家電量販店では、営業時間外のサポートニーズが課題でした。ヤマダ電機は、AIチャットボット「Terry」を導入し、特に夜間の修理受付業務の自動化に着手しました。これにより、顧客は自身の都合の良い時間（例えば、仕事から帰宅した深夜）に修理依頼や問い合わせが可能となり、顧客満足度が大幅に向上。営業時間外の顧客ニーズを掴み、機会損失を防ぐことに成功しています。

参照： 「ヤマダ電機、夜間修理受付業務の自動化にAIシステムを導入」2019年

B2B（ビズメイツ株式会社）：メール問い合わせ数を25%削減

B2BのオンラインサービスにおいてもAIは不可欠です。オンライン英会話のビズメイツ株式会社では、受講者数の増加に伴いメールでの問い合わせが急増していました。AIチャットボットを導入し、FAQで解決可能な質問を自動化。その結果、受講者数は増加し続けているにも関わらず、メールでの問い合わせ数を25%も削減することに成功しました。特筆すべきは、これにより削減できたリソース（人手）を、新規事業プロジェクトに投入できた点であり、AIが守り（効率化）と攻め（新規事業）の両方に貢献した好例です。

参照：株式会社ユーザーローカル　導入事例「サポートチャットボットの導入で問い合わせ数の削減効果は25％！削減したリソースを新プロジェクトに投入することができた。」

これらの事例をまとめたものが、以下の表です。

表1：業界別・顧客対応AIによる改善指標

従来のAI対応が持つ「見えざる限界」

ここまでで、顧客対応AIがもたらすメリットと具体的な成果は明確になりました。しかし、これらの成功事例の裏で、多くの企業が従来のAI導入で直面する「見えざる限界」が存在します。

限界1：MAの「固定シナリオ」の罠と、Webサイトの高い離脱率

B2Bマーケティングにおいて、長らくマーケティングオートメーション（MA）が顧客育成（ナーチャリング）の主役でした。しかし、MAもまた「固定されたシナリオ」で顧客を誘導しようとする点で、レベル1のチャットボットと同じ限界を抱えています。

顧客のニーズや検討フェーズが多様化する現代において、企業側が設計した画一的なシナリオ（例：Aのメールを開封したらBの資料を送る）は、顧客のリアルな関心と乖離しがちです。ナイル株式会社の事例が示すように、従来のMAの固定シナリオでは、顧客の多様な状態やニーズに柔軟に対応できず、多くの機会損失が発生していました。

さらに深刻なのは、Webサイトのコンバージョン（CVR）におけるボトルネックです。Webサイトを訪問した見込み顧客の大半は、求める情報にたどり着けなかったり、情報入手のプロセスが面倒だったりして、何も行動を起こさずに離脱しています。従来のチャットボットやWebフォームは、資料ダウンロードや問い合わせの際に「別ページへの遷移」や「煩雑なフォーム入力」、「面倒な日程調整」を顧客に強います。このUX（ユーザーエクスペリエンス）の悪化こそが、顧客がコンバージョン直前で離脱する最大の原因となっているのです。

限界2：データ連携の壁と「分断された」顧客体験

従来の顧客対応AIにおける、最も重大かつ見過ごされがちな失敗点。それは、AIが「データのサイロ（孤島）」と化してしまう問題です。

多くの企業において、顧客対応AI（チャットボット）は「点」でしか機能しておらず、組織の基幹システムであるSFA/CRMの顧客データと「分断」されています 13。

この問題の深刻さを、対話型音声AI SaaSを提供する株式会社IVRyの事例が象徴しています 25。

1. マーケティング部門の成果： 同社はWebサイトから毎月「数千件」という大量の新規リードを獲得していました。これは一見、大成功です。
2. 現場の課題： しかし、獲得したリードの質は「情報収集段階の潜在層」から「導入検討段階の顕在層」まで多岐にわたっていました。
3. 営業部門の障壁： インサイドセールス部門は、増え続けるリードに対し、その優先順位を判断するための「客観的なデータが不足」していました。

この結果、何が起こるでしょうか？ 営業担当者は、誰が「今すぐ客」で誰が「まだまだ客」か分からないまま、画一的なアプローチ（例えば、全員に同じ内容の電話をかける）しかできず、貴重なリソースを浪費してしまいます。

本来、Webサイト上のAIチャットでの対話には、顧客の「生の声」—「〇〇の機能について知りたい」「他社製品と比較している」—といった、営業にとって最も価値のある興味・関心のデータが詰まっています。しかし、AIがSFA/CRMと分断されているため、これらの貴重なデータは営業部門に一切共有されません。

これは、顧客対応（サポート）が、営業（セールス）から完全に切り離されている状態であり、企業全体として膨大な機会損失を生み出していることに他なりません。

次世代AIエージェント「DealAgent」がすべてを解決する

「CVRの限界」と「データの分断」という、従来の顧客対応AIが抱える2大課題。これらを根本から解決し、顧客対応を「コスト削減」から「売上創出」へと変革するソリューションこそが、私たちマツリカが提供する次世代の営業AIエージェント「DealAgent」です。

新概念「エージェンティックマーケティング」とは？

DealAgentは、単なるレベル2（生成AI）の能力を持つだけでなく、レベル3（自律型エージェント）として機能するよう設計されています。これは、受動的な「顧客対応AI」ではなく、営業・マーケティングプロセスを「自律的に推進する」AIエージェントです。

私たちマツリカは、AIエージェントが自律的に顧客対応を実行し、その対話データや行動ログを活用して、「複数のAIが分担・連携」しながら営業・マーケティング業務全体を前に進める、この新しいAIと人間の協働手法を「エージェンティックマーケティング」と呼んでいます。

DealAgentは、この「エージェンティックマーケティング」を具現化するAIプラットフォームです。

Web接客担当「Hana」：Webサイトを“リード製造機”に変える

DealAgentのAI Web接客担当「Hana」は、「CVRの限界」を直接的に解決します。

従来のWeb体験では、顧客は「資料請求」ボタンを押し、別ページに遷移し、煩雑なフォームに入力し、送信後にメールボックスを確認し、ようやくPDFを開く、という多くのステップを踏む必要がありました。「Hana」は、この顧客が離脱しがちだったボトルネックをAIの力で完全に解消します。

「Hana」が導入されたWebサイトでは、顧客はAIとの対話の中で、ページ遷移することなく、その場で資料を閲覧し、興味が高まったタイミングで、そのままチャット画面上でフォーム入力やアポイントの日程調整までをシームレスに完結させることができます。

この「離脱ポイントの徹底的な排除」により、顧客体験は劇的に向上します。実際に、DealAgentの導入企業では、従来のWebサイトと比較してリード創出数を1.8倍に増加させた実績が報告されています。

メール作成担当「Fumi」：「Hana」の対話ログで“完全パーソナライズ”を実現

「エージェンティックマーケティング」の真髄は、単一のAIが優秀であること以上に、AI同士が「連携」することにあります。

Web接客担当「Hana」がWebサイトで収集した顧客のリアルタイムな関心データ—具体的には、「〇〇機能の価格を知りたい」といった生々しい対話ログや、閲覧した資料データ—を、メール作成担当AI「Fumi」が即座に共有し、活用します。

「Fumi」は、これらの「Hana」から受け取った一次データを基に、顧客一人ひとりの具体的な課題や関心事に最適化された、完全にパーソナライズされた営業メールを自動で生成します。

これは、従来の画一的なテンプレートメールとは全く異なり、顧客の「今、知りたいこと」にピンポイントで応えるアプローチです。このメカニズムにより、営業担当者のスキルや経験に依存しない高品質なアプローチ（質）を、ボタン一つで大量に実行（量）できるようになり、営業活動における「量と質」の二律背反を解消します 。

双方向データ連携：SFA/CRMが“真の顧客データベース”になる

そして、DealAgentが従来のAIと一線を画す最大の理由が、「データの分断」問題を「双方向連携」によって解決する点にあります。DealAgentは、営業・マーケティングの現場に「データ循環構造」を構築します。

1) AI → SFA/CRM （データ蓄積）

まず、「Hana」が顧客との対話で獲得したすべてのデータ（対話ログ、閲覧資料、関心事項）は、リアルタイムでSalesforce、HubSpot、あるいはマツリカが提供するMazrica SalesといったSFA/CRMに自動で蓄積されます。

2) SFA/CRM → AI （データ活用）

次に、AI自身がSFA/CRM上に蓄積された既存の顧客情報（社名、部署、役職、過去の商談履歴など）を連携・参照します。

この「双方向連携」がもたらす価値は計り知れません。

第一に、営業担当者は、SFA/CRMの画面を見るだけで、株式会社IVRyの担当者がまさに求めていた「客観的データ」に基づき、今まさにWebサイトで情報収集している最も熱量の高い顧客が誰なのかを即座に特定し、その顧客の関心事を正確に把握した上で、即時アプローチが可能になります。

第二に、「Hana」は、Webサイトを再訪した顧客が名乗る前からSFA/CRMのデータを参照し、「〇〇株式会社の△△様、先日はお打ち合わせありがとうございました。本日は□□の資料についてご覧になりますか？」といった、既存顧客向けの高度な接客を自律的に行うことが可能になります。

これはもはや、単なる「顧客対応」ではありません。AIがSFA/CRMと一体となり、顧客一人ひとりの文脈を理解して最適な体験を提供する、「顧客体験（CX）の設計」そのものなのです。

【導入事例】DealAgentはBtoBマーケティングをどう変革したか

AI導入の一般的な事例を紹介しましたが、本章ではDealAgentが、B2Bマーケティング特有の課題（CVRの限界、データの分断）をいかにして解決したかを、具体的な導入企業のストーリーを通じて詳述します。

事例1：株式会社IVRy様「多様なリードの“質”を見極め、営業効率を最大化」

• 課題（再掲）： 対話型音声AI SaaS「アイブリー」のWebサイトから月数千件のリードが来るものの、その質は「潜在層から顕在層まで」玉石混交でした。インサイドセールス部門は、人員が限られる中で、どのアプローチを優先すべきか判断する「客観的データ」を持たず、画一的なアプローチに留まっていました。
• 解決（DealAgentの活用）：

1. まず、AI Web接客担当「Hana」が、Webサイト訪問者の一次対応を行います。「Hana」は訪問者との自然な対話を通じてニーズをヒアリングし、その顧客が「情報収集段階」なのか「具体的な導入検討段階」なのかを自律的に判断します 。
2. 次に、その対話ログ（顧客が何に悩み、何を質問したかという貴重なゼロパーティデータ）とAIの判断結果を、即座にSFA/CRMに自動連携させました。

• 成果： この仕組みにより、インサイドセールス部門は、SFA/CRMの画面を見るだけで「今、最もアプローチすべき熱い顧客」が誰なのかを即座に把握できるようになりました。結果、顧客一人ひとりに最適化されたWeb接客（Hanaによる自動対応）と、データに基づき優先順位付けされた効率的な営業活動（インサイドセールスによる有人対応）の両立を実現。「エージェンティックマーケティング」の実践に成功しました。

事例2：ナイル株式会社様「MAの“固定シナリオ”の限界をAIで突破」

• 課題： Webマーケティングのプロフェッショナルであるナイル株式会社様自身も、従来のMA（マーケティングオートメーション）が持つ「固定シナリオ」の限界に直面していました。企業側が設定したシナリオでは、顧客の多様な状態や複雑なニーズに柔軟に対応できず、取りこぼし（機会損失）が発生していたのです。
• 解決（DealAgentの活用）： 従来のMAの固定シナリオに代わり、AI Web接客担当「Hana」を導入。「Hana」はあらかじめ定められたシナリオに縛られることなく、顧客の状態や質問に応じて、その場で柔軟に対話を展開します。顧客の関心に合わせて最適なコンテンツをAIが判断して提示し、自然な流れでコンバージョン（資料請求や問い合わせ）へと誘導しました 21。
• 成果： MAでは対応しきれなかったであろう「シナリオ外」の多様な潜在顧客を、AIの柔軟な対話によって獲得することに成功。固定シナリオという枠組みそのものを、AIの自律的な判断力で突破しました。

失敗しない「顧客対応AI」の選定ポイントと未来展望

本記事を通じて、顧客対応AIの進化の系譜と、その最先端がもたらす変革をご理解いただけたかと思います。最後に、これからAI導入を検討する企業が失敗しないための「選定基準」と、AIと人間が描くべき「未来の協働モデル」について提言します。

2025年以降のAI選定基準

2025年以降、顧客対応AIを選定する基準は、従来の「コスト削減効果」から大きく変わりました。以下の3つのポイントで評価することが不可欠です。

ポイント1：単なる「お問合せ対応」か、「営業・リード創出」まで担うか。

導入の目的が、既存の問い合わせ対応のコスト削減だけなのか、それともWebサイトからの売上創出（CVR向上）まで求めるのかを明確にすべきです。後者を目的とするならば、AIが単に回答を返すだけでなく、「Hana」のようにページ遷移やフォーム入力を排除し、シームレスな顧客体験でリード創出までを完結できるかが決定的な鍵となります。

ポイント2：SFA/CRMとシームレスに「双方向」連携できるか。

導入するAIが、営業部門から切り離された「データの孤島」になっていないでしょうか？ AIが収集した貴重な対話データを営業部門が活用でき（AI→SFA）、かつ営業部門が持つ既存の顧客データをAIが活用できる（SFA→AI）という「双方向連携」 32 は、もはやオプションではなく必須条件です。この連携がなければ、AIは再び「分断された」顧客体験を生み出す原因となります。

ポイント3：自社のナレッジを安全に学習し、自律的に稼働できるか。

AIの知性は、学習するデータの質に依存します。自社の営業資料、提案資料、過去の仕様書といった独自のコンテンツをAIに安全に学習させ、24時間365日、自社の「エキスパート」として自律的に回答できるエージェントを構築できるかを確認すべきです。

未来展望：AIと人間の協働モデル（Human-in-the-Loop）

AIの進化は止まりません。しかし、究極的にAIが人間の業務を100%代替するのではありません。AIは「人間の仕事を奪う」存在ではなく、「人間がより人間らしい仕事に集中する」ための最強のパートナーとなります。

その理想的な姿が、「ヒューマン・イン・ザ・ループ（Human-in-the-Loop：HITL）」と呼ばれる協働モデルです 。

これは、AIシステムのライフサイクル全体（データの収集から運用監視まで）に、人間による意思決定や制御を戦略的に組み込むアプローチです 。顧客対応の現場においては、レベル3のAIエージェント（DealAgent）が膨大な定型業務、データ分析、一次対応を自律的に実行しつつ、AIの判断の確信度が低い場合や、複雑なクレーム対応、あるいは最終的な価格交渉やクロージングといった「エッジケース」や「高度な人間的判断」が求められる場面で、シームレスに人間の担当者に対応を引き継ぎます。

AI（DealAgent）が「量」と「速度」と「正確性」を担保し、人間（営業・CS担当者）は、AIが収集・整理したデータを基に、最も重要かつ付加価値の高い「個別相談」「戦略立案」「信頼関係の構築」といったコア業務に集中する 。これこそが、顧客対応AIが目指す最終的な「協働モデル」です。

顧客対応AIは「コスト削減」から「売上創出」のエージェントへ

本記事で詳細に解説してきたように、「顧客対応AI」の役割は、カスタマーサポートにおける受動的なコスト削減から、営業・マーケティングにおける能動的な売上創出へと、その重心を完全にシフトしています。

もはや、AIはサポート部門だけのものではありません。従来のチャットボットやMAが抱えていた「固定シナリオの限界」や「SFA/CRMとのデータの分断」といった根深い課題は、DealAgentのような「自律型AIエージェント」によって解決されます。

AIがWebサイトの接客を通じて顧客の関心事を深く理解し（Hana）、そのデータを基にパーソナライズされたアプローチを自動生成し（Fumi）、そのすべての活動履歴がSFA/CRMに蓄積・循環する（双方向連携）。

この「エージェンティックマーケティング」の実践が、顧客対応（守り）とリード創出（攻め）を両立させ、企業の競争力を変革する手段です。

本記事で紹介した次世代AIエージェント「DealAgent」の資料は、下記よりダウンロード可能です。

この資料請求は、AIエージェント『Hana』が実際に対応します。

ページ遷移や煩雑なフォーム入力を排除したシームレスな顧客体験と、AIが自律的にリードを獲得するプロセスを、あなたご自身でぜひご体験ください 。

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