「顧客の声を聞かなければ何も始まらない」 ── 顧客の声から生まれた『AI返信補助機能』の開発プロセス / AICon2026_shikata_imai

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1. 2026/7/15 #RAKUSMeetup 「顧客の声を聞かなければ何も始まらない」 顧客の声から生まれた 『AIメールアシスタント機能』の開発プロセス 株式会社ラクス 開発本部 楽楽自動応対AI開発課 四方 大輔 / 今井 陸斗 .dtL ,.oC SUKAR © 1
2. はじめに｜自己紹介 自己紹介 大輔 四 四方 楽楽自動応対AI開発課 陸斗 今 今井 楽楽自動応対AI開発課 担当：本セッション前半（開発の出発点〜方針転換） 経歴：（※要確認・プロフィール記入欄） ひとこと：（※要確認） 担当：本セッション後半（AIネイティブ開発プロセ ス） 経歴：（※要確認・プロフィール記入欄） ひとこと：（※要確認） 1人15秒・計30秒で簡潔に。※経歴・顔写真は登壇者情報が未提供のためプレースホルダ（要確認）。顔写真を差し込む場合は左のアイコン枠に配置可。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 2
3. はじめに｜アジェンダ 本日の流れ ── 2部構成のリレーセッション 前半 良かれと思った「自動生成」のつまずき 後半 正解がない中、顧客が本当に求めている機能を見つけ出すAIネイティブ開発 四方 今井 #RAKUSMeetup 目標精度は達成、しかし使われない。原因を探り、顧客起点への方針転換にたどり着くまで。 「超速PoC」で候補機能を載せ切って、顧客に動くものを見せる。 そこから得られる本音を元に、本当に必要な機能とターゲットを絞り込むまで。 © RAKUS Co., Ltd. 3
4. はじめに 『楽楽自動応対』とは メールでの問い合わせ応対業務を支援するクラウドサービス 問い合わせメールをチームで一元管理（対応状 況・担当者の見える化） 過去の応対情報をナレッジ資産として再活用し、 応対を効率化 主な利用者：カスタマーサポートなど、日々多く の問い合わせメールに対応する現場の担当者 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 4
5. 01 出発点 2025年10月、メール作成エージェント機能をリリース 狙いは「メール作成にかかる時間を極小化し、業務を楽にする」 受信メール AI が読み取り 返信文案を自動生成 → → 問い合わせ本文 過去の送信メール（ナレッジ）を参照 ワンクリックで下書き 受信メール本文をAIが読み取り、過去の送信メール（ナレッジ）を参照して返信文案を自動生 成 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 5
6. 02 つまずき 悪くない、でも使われない ── 原因不明の半年 リリース前の精度検証 本番環境での利用率 目標精度は担保できていた 事業部から「“コレじゃない”感」 目標達成 低迷 LLMのトレースの仕組みを用意しておらず、本番でどんな生成が起きているかが見えない ブラックボックス状態 改善の糸口を掴めないまま、半年間が経過 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 6
7. 03 転機 直接ヒアリングで判明した「不都合な真実」 トレースの仕組みはすぐには用意できない。ならば、まずユーザーに直接聞いてみよう “ 開発側が、現場のメール応対業務プロセスを 真に理解できていなかった ” 仕組みの前に、まず現場を知る。顧客の声を直接聞くことが突破口になった。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 7
8. 03 転機 業務フロー解剖 ── 増やしてしまった「確認の手間」 作成 メール確認 → アサイン → AIが自動生成 → レビュー → 送信 自動生成の導入後も、「作成」以外の工程（確認・アサイン・レビュー）は不変 変化点：AIが作った返信文が正しいか確認・修正する手間が増えた 楽にしたつもりが、かえって現場の業務負荷を増大させていた #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 8
9. 04 学びと再出発 ユーザーは「本文の自動生成」を求めていなかった AIへの不信感、回答根拠の不透明さから、いきなりの本文生成は現場に受け入れられない 「ビジネスメール実態調査2026」の傾向とも合致（市場トレンドとの一致） “ 顧客の声を聞かなければ、何も始まらなかった ” 出典：「ビジネスメール実態調査2026」（一般社団法人日本ビジネスメール協会） https://businessmail.or.jp/research/2026-result/ #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 9
10. 04 学びと再出発 方向転換 ── 材料を先に見せる『AIメールアシスタント機能』へ BEFORE いきなり本文を自動生成する AFTER：プランモード → 作成に必要な“材料”を先に見せる （要約 / 類似の過去問い合わせ / テンプレート） 狙い：生成前の段階で方針と根拠を提示し、ユーザーの納得感と安心感を担保 直面した壁：必要な機能やUI/UXの「正解」が誰にもわからない ── 議論では決められない → “正解”を見つけるために、再び顧客に訊く。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 10
11. 05 プロセスのAIネイティブ化 正解不明を突破する ── プロセスのAIネイティブ化 BEFORE 仕様書で議論して合意 AFTER → 作ったら「なんか違う」が繰り返される → 動くものを見ながら仕様を決める 今までのやり方を捨てて、開発プロセス自体を作り替えた 環境変化：コーディングの大半をAIに任せられる時代 ── "書くコスト"が激減したから可能に 議論の土台を「ドキュメント」から「動くもの」へ #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 11
12. 05 プロセスのAIネイティブ化 Claude Code × バイブコーディングによる超速PoC構築 STEP 1 仮説立案 仮説が立った瞬間に着手 STEP 2 → Claude Code で爆速実装 → 数時間〜1日でPoC作成 STEP 3 即・実機デモ 顧客に判定してもらう 思いつく機能を全部乗せて顧客に見せる ── 事前に絞らず、選別は顧客に任せる 目的は綺麗に動くことではなく、使える／使えないを議論するための 「たたき台」 を作ること #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 12
13. 05 プロセスのAIネイティブ化 現場に見せて初めて分かる「要・不要」 選別の主体は開発者ではなく顧客。動くものを見せた時だけ、現場は業務に当てて本音を返せる。 × CUT（不要） 要約・回答方針など、AIの主観が入る機能 「AIの判断が正しいか結局確認するので、かえって 邪魔になる」 ◦ KEEP（必須） テンプレート提案機能 文章の添削機能 ── 「極めて便利」 → 候補を全部乗せて見せたからこそ、業務フロー上で本当に必要なコア機能だけを抽出できた。 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 13
14. 05 プロセスのAIネイティブ化 ターゲット解像度の向上 ── 「新人」の1点に収束 BEFORE メール返信業務をする人 全員 曖昧なターゲット像 → AFTER 文章を一から作れない 新人 AIの価値と現場のペインが噛み合う唯一のセグメント ヒアリングで見えたこと：ベテランは既にスラスラ書ける ── AI補助はむしろノイズ 新人は「一から文章を作る」ことに時間と精神的負荷がかかっている エンジニア自らが顧客と対話し、業務フローを把握 ＝ 「顧客志向」の具体的実践 #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 14
15. 06 まとめ プロセス改善で、顧客と向き合う時間を作る プロセスを変えた本当の意味は、開発が速くなったことではない。 実装をAIに任せられるようになった ＝ 顧客に向き合う時間を増やせる 一度きりのヒアリングではなく、毎回顧客に訊きに行ける状態が常態化 エンジニアの重心が「機能を実装する」から「機能を考える」へシフト AI駆動開発で削減した時間を、顧客の業務観察とフィードバック回収に100%投資する 強固な 顧客志向 #RAKUSMeetup × AIネイティブ な挑戦 = 真の 顧客価値最大化 © RAKUS Co., Ltd. 15
16. 06 まとめ 明日から実践するアクションプラン 最速で「使われるAIプロダクト」を創る3ステップ まず顧客の業務フローを聞きに行く 1 仕様書より先に、現場の一次情報を取りに行く 2 AIツールで、1日で動くPoCに仕立てる 綺麗さより判定できることを優先 ── 思いつく機能を全部乗せる 動くものを見せて、顧客に選別してもらう 3 実際に使うのは顧客 ── 使える機能かどうかは顧客が知っている #RAKUSMeetup © RAKUS Co., Ltd. 16
17. ご清聴ありがとうございました 次世代の顧客価値高速提供を、共に進める仲間を募集中です。 採用 QR #RAKUSMeetup ラクス開発本部 採用情報（※URL要確認） © RAKUS Co., Ltd. 17