はじめまして。JAPAN AI株式会社 カスタマーサクセス部 マネージャー代理の加藤武（@kato_japan_ai）です。
現在、カスタマーサクセス部のマネージャーとして、各案件の管理・整理と担当顧客のサクセス業務を実施しています。そして、10月から新たにCS Opsチームを立ち上げ、顧客の利用状況やヘルススコアの設計・可視化など、データドリブンなチームへの転換を推進しています。
私のキャリアはエンジニアからスタートしました。海外向け携帯端末の開発から、イントラネット向けシステム、toC向けのWebサービス、スマホ向けの広告プラットフォームの立ち上げを経て、カスタマーサクセスの世界へ踏み出しました。
CS Opsチーム立ち上げの取り組みで、私自身の経験を活かす際に「生成AIを使うことで、エンジニア時代の経験をより活用することができる」ことを体感していますが、エンジニアスキルがなくとも実現したい仕組みを想像できれば、短時間で形にできる世界が目の前に広がっています。
JAPAN AIで生成AI市場に携わるようになって感じたのは、市場の速さとプロダクトの変化の速さです。
機能追加、テーブル構成の変更、データ量の増加。こうした変化に対応しながら、顧客の利用状況を正確に把握し、カスタマーサクセスチームが迅速にアクションを起こす必要があります。しかし、従来のアプローチには課題がありました。
課題1：データ取得の手間 顧客の利用状況を確認するたびに、エンジニアに依頼してSQLを書いてもらう。プロダクト変化に伴ってSQLも修正が必要。この繰り返しは、エンジニアリソースの圧迫につながります。
課題2：ヘルススコアの可視化 顧客が本当に満足しているのか、リスク兆候はないのか。これを定量的に把握する仕組みがありませんでした。時間軸でのデータ推移を追い、しきい値を超えた場合に自動で検知する必要があります。
課題3：対応の遅れ 異常を検知してから対応するまでのタイムラグ。プッシュ型の通知があれば、より迅速なアクションが可能になります。
こうした課題を解決するために、CS Opsチームを立ち上げ、生成AIを活用したデータドリブンな仕組みの構築に着手しました。
JAPAN AIが提供するJAI Coderエージェントは、ソースコードを読み取り、自然言語での指示に基づいて適切なSQLを生成してくれます。
従来、SQLを書くには
こうした専門知識が必要でした。しかし、JAI Coderエージェントを使えば、「顧客の過去30日間の利用回数を取得したい」といった自然言語の指示だけで、最適化されたSQLが生成されます。