以下に、具体的なユースケースをいくつか紹介します。
1. 顧客対応の効率化
- 自動返信文の生成： 一般的な問い合わせに対する返信テンプレートをAIが作成し、人間が確認・編集することで、返信時間を短縮できます。
- FAQ作成の支援： 顧客からよくある質問とその回答をAIが整理し、効果的なFAQページの作成をサポートします。
2. データ分析と洞察
- 顧客フィードバックの分析： 大量の顧客フィードバックをAIが分析し、主要なトレンドや課題を抽出します。
- チャーン予測： 過去のデータ（ミーティングログ、Slack連携データ、Notionへ別途インポートするデータなど）を基に、AIがチャーンリスクの高い顧客を特定し、早期対応を可能にします。
3. ナレッジマネジメント
- ベストプラクティスの抽出： 成功事例からAIがベストプラクティスを抽出し、チーム全体で共有しやすくします（成功事例を読み込ませて、ベスプラの抽出を指示する）。
- 内部ドキュメントの要約： 長文の内部文書をAIが要約し、チームメンバーが素早く情報を把握できるようにします。
4. トレーニングと育成
- カスタマイズされた学習プラン： 各チームメンバーのスキルセットに基づいて、AIが個別の学習プランを提案します（自分のスキルセットを洗い出したテンプレをもとに、オンボーディングページなどを参照させて）。
- シナリオベースのトレーニング： AIが様々な顧客対応シナリオを生成し、チームメンバーのスキル向上をサポートします。
5. プロジェクト管理
- タスク優先順位付け： プロジェクトの目標と期限に基づいて、AIがタスクの優先順位を提案します。
- 進捗レポートの自動生成： プロジェクトデータを基に、AIが定期的な進捗レポートを作成します。