AIが顧客の"声"を読み解く。
スタッフ全員が即戦力に
会社名株式会社スタンディングポイント 様
業界リユース業
従業員数20～50名未満
拠点数12拠点
リリース2026年3月
Overview
会社・システム概要
会社情報
| 会社名 | 株式会社スタンディングポイント 様 |
| 業界 | リユース業 |
| 事業内容 | 洋服・ブランド品の買取&販売「エコスタイル」 |
| 従業員数 | 20～50名未満 |
| 拠点数 | 12拠点 |
システム情報
| システム名 | 顧客分析AIシステム |
| リリース | 2026年3月 |
| サーバーOS | Windows |
| DB | SQL Server |
| 開発言語 | PHP |
| AI/API | Gemini API |
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導入前の課題・背景
Q. AI導入前、現場ではどのような課題がありましたか？
A. 同社では、お客様一人ひとりに寄り添った対応を行っています。しかし、現場では顧客対応履歴や買取履歴といったデータは蓄積されているものの、それらを十分に活用しきれていないという課題がありました。
特に、対応履歴メモはテキスト形式で記録されており、内容の把握や活用が担当者個人に依存しやすく、顧客理解が属人化する傾向がありました。また、過去の会話や嗜好を踏まえた接客を行いたくても、業務の忙しさから十分に情報を読み込む時間が確保できないという実情もありました。
その結果、顧客ごとの特徴や興味関心を活かした深いコミュニケーションが難しく、さらなる接客品質向上に向けた施策が求められていました。
Q. 実際の接客現場では、どのような“対応の差”や課題が生まれていたのでしょうか？
A.特に感じていたのは、鑑定士ごとの“リピート率の差”でした。実際に分析してみると、リピート率が高い鑑定士ほど、お客様との深いコミュニケーションを通じて関係性を築いており、前回の会話内容も踏まえながら接客していることが分かったんです。
一方で、そうしたノウハウが個人に依存してしまっている状態でもありました。弊社では新卒採用をメインに行っていますが、入社半年後のフォロー研修を実施した際にも、顧客メモのどこに注目するかが人によって大きく異なっていました。
また、日々行っている接客練習の中でも、「お客様に何を聞くか」「何を伝えるか」に違いがあり、スタッフごとに接客品質にばらつきが生じていることを課題に感じていました。
一方で、そうしたノウハウが個人に依存してしまっている状態でもありました。弊社では新卒採用をメインに行っていますが、入社半年後のフォロー研修を実施した際にも、顧客メモのどこに注目するかが人によって大きく異なっていました。
また、日々行っている接客練習の中でも、「お客様に何を聞くか」「何を伝えるか」に違いがあり、スタッフごとに接客品質にばらつきが生じていることを課題に感じていました。
株式会社スタンディングポイント
代表取締役 若森 寛 様
代表取締役 若森 寛 様
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AI導入の目的・決め手
Q. AIを活用しようと思ったきっかけ・決め手は何でしたか？
A. 蓄積された顧客データを効率的に引き出す仕組みが必要でした。具体的には「対応履歴の要約・特徴抽出の自動化」「顧客の興味関心の可視化」「次回接客に使える会話ヒントの提示」「経験に依存しない接客品質の均一化」を実現したいと考えました。
システムフロー図
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導入内容・工夫点
Q. 実際にどのようなシステムを導入しましたか？現場への導入で工夫したことがあれば教えてください。
A. 既存の基幹システムの顧客詳細画面にAI分析機能を追加しました。AIは対応履歴メモ・直近1年の買取履歴・キャンセル情報などを統合分析し、顧客の特徴要約・興味関心・次回接客の質問案を自動生成します。現場ですぐ使える情報を重視し、機能名称やUIにもこだわりました。
Q. 初めてAI分析を見たとき、スタッフはどんな反応でしたか？
A. 今まではチェックする場所が多すぎて、何をどのように活用したら良いかが明確ではなかったのですが、現在のAI分析を使うことで一目でお客様の情報をキャッチできるようになりました。スタッフからは「お客様との会話がスムーズになり、お客様から信頼を得られる可能性がより高くなった」という声もあがっています。
システム画面
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導入後の成果・効果
Q. 導入後、現場でどのような変化がありましたか？
A. 顧客情報の把握にかかる時間が短縮され、接客前の準備工数が削減されました。AI整理情報により会話の質が向上し、「会話のきっかけが作りやすくなった」「提案の幅が広がった」という声が現場から上がっています。経験の浅いスタッフでも一定水準の接客が可能となり、接客品質の平準化にも寄与しています。
現場で活躍するスタッフさまより、たくさんのお喜びの声をいただきました。
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リピーター様の属性、過去にお売りいただいお品物が瞬時に分かるので、とても生産性が上がっています。トークのアドバイス部分を参考に質問をすることで、カスタマーフォーカスに繋げる接客をすることができております。
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AI機能を活用して接客を行ったことで、過去の来店履歴やお持ち込み傾向などを事前に把握できるようになり、お客様一人ひとりに合わせたご案内がしやすくなりました。お客様からも「覚えてくれているんですね」といったお言葉をいただく機会が増え、単なる査定だけではなく、信頼関係の構築にも繋がっていると感じました。
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メモにピン止めされていない5年以上前の頂戴したご意見まで確認できるため、接客前に注意点を把握することができました。また、過去に基準外のお持込・お買取りがあったお客様もレポートに記載されているため、内容を確認したうえで、より注意して査定することができました。
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2年前にお話しした内容やほかの鑑定士が話した内容を重複して聞かなくてよくなったので、会話がスムーズになりました。以前○○のようなことを担当した○○にお話ししてくれたと聞いていますが、その後どうですか？？などのアクションができています。便利です！
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今後の展望・メッセージ
Q. 今後AIをどのように活用していきたいですか？今後の展望をお聞かせください。
A. AIを活用して、より相場や売り先の選定も自動で算出出来るような展望も考えています。そうすることで、今まで経験値が一定数必要で属人的だった業務も、経験が少なくても出来るようになるのでないかと考えています。また、今後の未来の相場の予測ができるようになることでプロとしてより根拠のあるアドバイスがお客様にできるようになったり、POSシステムに蓄積された数字をもとに仮説、分析までAIを活用して行い、あとは実行するだけのような体制になってくればより生産性も高くなると感じています。そうすることでよりお客様に対応する時間が増えて、顧客満足を高めることが出来ると考えています。
Q. 同じような課題を抱える企業様へメッセージをお願いします。
A. 社内にある膨大なデータを如何に効率的に、効果的に使っていくかが非常に重要になると感じています。基幹システムは企業の根幹となるシステムだと思いますので、ANS様のAIサービスを導入することで、よりデータという「財産」が事業成長に活きてくると思います。同じような悩みを抱える企業にはぜひおすすめしたいです。
貴重なお話をお聞かせいただき、ありがとうございました。
システム担当者の声
システム担当者によるシステムのこだわりポイントをご紹介します。
AI活用設計
単なるAI分析ではなく、その背景にあるお客様独自の顧客対応の考え方を理解することを重視しました。蓄積されたお客様メモという資産を活かし、情報を分析するだけでなく、次の接客をどう変えるかまで見据えた仕組みとして設計しています。
へのこだわり
AI自体の活用が一般化する中で重要なのは「どう使うか」です。一般論で終わらせず、一人ひとりに合わせた接客につなげるため、性格や関心の読み取り、会話生成まで見据えた”問い”を設計。見えにくい部分ですが、プロンプト設計が価値の核となっています。
AI開発アプローチ
初めてのAI活用では完成形を描くのが難しいため、ベータ版を通じて実データを見ながら改善を重ねました。現場の気づきを反映し、柔軟に調整できるフルスクラッチ開発により、「作って終わり」ではなく、お客様と共に育てていく仕組みづくりを大切にしています。
AIはあくまで手段であり、大切なのは「なぜそれを実現するのか」を理解することです。
分析にとどまらず、次の接客につながる設計と”問い”の工夫にこだわり、お客様と共に育てていく開発を重視しています。
株式会社エイ・エヌ・エス システムインテグレーション事業部 Y.K