生成AI時代に問われるのは「技術力」ではなく「設計力」【診断ノート】

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生成AIと家電を組み合わせた新しいサービスが広がり始めています。シャープが導入するAI搭載冷蔵庫や、サムスンのレシピ提案機能付き冷蔵庫は、「便利になった」という一言では片づけられない変化を示しています。
これは単なる機能追加ではなく、「困った瞬間に、どう支えるか」という顧客接点そのものの再設計です。

これまで、家電の使い方が分からなければ説明書を探し、見つからなければコールセンターに電話をする――そんな流れが当たり前でした。しかし今は、冷蔵庫に話しかけるだけで答えが返ってくる時代です。
顧客が迷う前提で設計する。この発想こそが、今回のニュースの本質だと感じています。

実はこの構造、家電業界に限った話ではありません。
サービス業でも、BtoBでも、「問い合わせが来てから対応する」スタイルから、「迷わせない設計」へと転換できるかどうかが、これからの競争力を左右します。

生成AIは、そのための“道具”にすぎません。
重要なのは、「どこで顧客が困っているのか」「何を聞きたくなるのか」を先回りして考え、仕組みに落とし込めているかどうか。
今回の家電業界の動きは、あらゆる業種に共通する顧客体験設計のヒントを投げかけているように思います。

今回のニュースが示す本質：AIは“家電の頭脳”ではなく“窓口”になる

今回のニュースで象徴的なのは、シャープとサムスンの取り組みです。
シャープは冷蔵庫購入者向けに、生成AIを活用したサポートサービスを開始します。冷蔵庫の性能や過去の問い合わせデータを学習させたAIが、スマホアプリを通じてユーザーの質問に答える仕組みです。

「キャベツは何日保存できる？」「飲み物が冷えないけど故障？」
こうした日常的な疑問に対して、取扱説明書を開かなくても、コールセンターに電話しなくても、その場で“会話”として解決できるようになります。

一方、サムスンは冷蔵庫内の食材をカメラで認識し、AIがレシピを提案する製品を発表しました。さらに今後、投入する全ての家電にAIを搭載する方針も示しています。
もはやAIは「一部の高機能モデルに載るオプション」ではなく、家電の標準装備になりつつあります。

ここで注目すべきは、機能がすごくなったことそのものではありません。
本質は、「問い合わせ対応のあり方」が根本から変わっている点です。

これまでの家電サポートの構造

これまで家電とユーザーの関係は、次のような流れでした。

• 困ったら説明書を探す
• 分からなければコールセンターに電話
• つながるまで待つ
• 状況を説明する
• 担当者が調べて回答

つまり、「困ってから動く」「人を介して解決する」という構造です。
ユーザー側にも企業側にも、手間と時間がかかる仕組みでした。

生成AIで何が変わるのか

生成AIの登場で、この構造が大きく変わります。

• 困った瞬間に
• その場で
• 会話形式で
• すぐ答えが返ってくる

説明書 → コールセンター → AI対話
という進化が、今まさに起きているのです。

ここで重要なのは、AIが「家電の頭脳」になったというより、
家電の“窓口”になったという点です。

家電そのものが“相談窓口”になる時代

これまでは、

• 商品は店で買う
• 困ったら別の場所（電話・WEB）に問い合わせる

という分断構造でした。

ところが今後は、

冷蔵庫そのものが“相談できる存在”になる

つまり、商品そのものが顧客接点の入口になる時代に入ったと言えます。

企業側のメリット

• 問い合わせ対応コストの削減
• 対応品質の均一化
• 24時間対応
• データ蓄積による改善

ユーザー側のメリット

• 待たされない
• 説明が分かりやすい
• 気軽に聞ける

商品＝体験の入口へ

ここで見えてくるのは、

商品＝機能 ではなく 商品＝体験の入口

という発想への転換です。

• 「どんな性能か」よりも
• 「どう関われるか」
• 「困ったとき、どう助けてくれるか」

こうした“関係性”まで含めて商品価値になってきています。

今回のニュースは、AI搭載家電がすごいという話ではなく、

企業と顧客の接点が根本から作り直されている

というサインだと捉えるべきでしょう。

これは家電業界だけの話ではありません。
次のセクションでは、この変化が他業界にも広がっている構造を見ていきます。

これは家電業界だけの話ではない

今回のAI家電の話は、「家電業界の特殊事例」と捉えられがちですが、実は構造そのものはあらゆる業界で共通しています。

サービス業でも、BtoBでも、日々こんな場面が起きています。

• 同じ質問が何度も来る
• 担当者によって回答が微妙に違う
• 引き継ぎがうまくいかず、顧客が何度も説明させられる
• ベテランに問い合わせが集中する
• 新人が対応できず、結局丸投げになる

これらはすべて、
「聞かれたら答える」前提の仕組みが生んでいる問題です。

つまり、

問い合わせが来てから
人が考えて
その場で対応する

という“受け身型”の構造です。

このやり方は、会社が小さいうちは何とかなります。
社長や数人のメンバーが「全部分かっている」状態だからです。

しかし、

• 顧客数が増える
• 商品やサービスが増える
• 担当者が増える

こうした成長とともに、一気に破綻します。

結果として起きるのが、

• 問い合わせ対応に追われて本業が進まない
• 電話・メール対応が「見えない残業」になる
• 属人化して誰も全体像を把握できない
• 退職者が出ると知識も消える

つまり、問い合わせ対応コストが静かに膨らみ続けるのです。

しかもこのコストは、PL（損益計算書）にはっきり現れません。

• 売上は増えている
• 利益はそこそこ出ている

にもかかわらず、

• なぜか現場がずっと忙しい
• 余裕がない
• 人を増やしても楽にならない

という状態になります。

これは「頑張りが足りない」のではなく、
構造の問題です。

「聞かれたら答える」から「聞かれる前に用意する」へ

ここで今、大きな転換点が来ています。

「聞かれたら答える」から
「聞かれる前に用意する」へ

という発想の転換です。

家電業界では、

取扱説明書 → コールセンター → AI対話

という形で、
「困る前提」で設計し直すという動きが始まりました。

これと同じことが、

• 飲食店
• 美容
• 住宅
• 士業
• 製造業
• IT
• BtoBサービス

あらゆる業界で起きています。

例えば、

• よくある質問を動画やチャットで先に用意する
• 購入後の流れを自動で案内する
• 問い合わせ内容を分析してサービス改善に使う

つまり、

対応する のではなく 設計する

という考え方です。

顧客対応は「気合」ではなく「設計」

ここで重要なのは、

顧客対応は気合や経験で回すものではなく、設計できるもの

という認識です。

属人対応には必ず限界が来ます。

• その人がいないと止まる
• 忙しいと雑になる
• 伝え方がバラつく
• 品質が安定しない

一方、設計された仕組みは、

• 誰が対応しても一定品質
• 忙しくても崩れにくい
• 改善点が見える
• 教育コストも下がる

という形で、会社の資産になります。

今回のAI家電は、
その象徴的な「見える事例」に過ぎません。

本質は、

企業と顧客の接点は、これから「仕組み」で作られる時代に入った

という点です。

そしてこの流れは、大企業だけの話ではありません。

むしろ、

• 人手が足りない
• 属人化している
• 社長やベテランが疲弊している

中小企業ほど、
この変化の影響を強く受けます。

なぜAIが効くのか？──人がやっていた“翻訳”を代行できるから

生成AIが顧客対応で力を発揮する理由は、
「賢いから」でも「最新技術だから」でもありません。

本質は、これまで人が頭の中でやっていた“翻訳作業”を肩代わりできる点にあります。

顧客の言葉は、そのままでは“使える情報”にならない

例えば、顧客が次のように言ったとします。

• 「なんか使いづらくて…」
• 「前より微妙な気がする」
• 「ちょっと考えます」
• 「今回は見送ります」

これらの言葉の裏には、

• どこが使いづらいのか
• 何と比較しているのか
• 何に不安を感じているのか
• 本当の断り理由は何なのか

といった“情報”が隠れています。

しかし顧客は、それを論理的に整理して話してくれるわけではありません。
むしろ多くの場合、

• 感情
• 直感
• その場の空気
• 言語化しきれていない違和感

こうしたものが混ざった状態で言葉として出てきます。

これまで人が担ってきた“翻訳作業”

現場の担当者は、顧客の曖昧な言葉を理解するために、無意識に次のような作業をしてきました。

• 行間を読む
• 表情を見る
• 声のトーンを感じ取る
• 過去の経験と照らす

つまり、

聞いた言葉を頭の中で要約し、整理し、分類し、意図を推測する

という高度な翻訳作業を、人がすべて担ってきたのです。

そしてこの作業は、

• ベテランほど上手い
• 経験がものを言う
• 人によって精度が違う

という、極めて属人的な世界でした。

ここにAIが入ってくる

生成AIは、次のような処理が得意です。

• 文章を要約する
• 共通パターンを抽出する
• 感情の傾向を分析する
• 話題ごとに分類する

つまり、

顧客の“生の言葉”を使える形に整える

という工程を、人の代わりに機械が担えるようになったのです。

AIは「判断」しない──役割は“整えること”

ここで重要なのは、AIが意思決定をするわけではないという点です。

AIが行うのは、

• 整理
• 可視化
• 構造化
• 翻訳

です。

一方で、

• 「この施策でいくか？」
• 「どう改善するか？」
• 「どこに投資するか？」

といった意思決定は、あくまで人が行います。

役割分担としては、

AI → 情報を整える
人 → 判断する

という関係です。

AIが入ることで起きる変化

• 感覚ではなく材料で話せる
• 属人性が減る
• チームで同じ情報を見られる
• 改善の議論が建設的になる

これまで、

• なんとなく
• そんな気がする
• 前もそうだった

といった曖昧な感覚で進めていた部分が、

• こういう声が多い
• この層が不満を持っている
• ここで離脱している

と“見える化”されていきます。

これが「AIが効く」本当の理由

決して、

• AIに任せればうまくいく
• 自動化すれば楽になる

という話ではありません。

人が本来やるべき「考える」「決める」に集中できる状態をつくる
これがAIの役割です。

家電業界の事例も、単に便利機能が増えた話ではありません。

問い合わせ内容を整理し、
適切な答えに変換し、
ユーザーに返す。

この“翻訳プロセス”をAIが担い始めた──
ここが本質です。

現場で起きている変化：CSは「対応力」から「設計力」へ

これまで、カスタマーサポート（CS）で評価されてきたのは、主に「対応力」でした。

• 電話がすぐつながる
• メールの返信が早い
• クレーム対応が丁寧
• 担当者の感じがいい

こうした要素が「良い会社」「親切な会社」の基準でした。

もちろん今でも大切ですが、現場では少しずつ評価軸が変わり始めています。

どれだけ早く対応できるかではなく、そもそも“迷わせない設計”ができているか。

つまり、

• 対応が早い会社＝問い合わせが来てから動く「火消し型」
• 迷わせない会社＝問い合わせが起きにくい「予防型」

この2つは似ているようで、まったく違います。

① Q&Aの質が変わってきている

よくある質問ページを見ると、

• 表面的な質問だけ並んでいる
• 本当の悩みに答えていない
• 読んでも不安が消えない

こうしたケースが少なくありません。

これから求められるのは、

• 顧客が「言いにくいこと」を先回りする
• 本音ベースの質問を想定する
• 迷うポイントを潰す

という設計です。

例えば「返品できますか？」ではなく、

• どんな場合に返品できないのか
• 送料は誰が負担するのか
• 実際に多いトラブルは何か

こうした一歩踏み込んだ情報が求められています。

② 導線設計がCSの一部になっている

問い合わせが多い会社ほど、

• サイトが分かりにくい
• 情報が点在している
• どこを見ればいいか分からない

という構造を持っています。

つまり、

CSの問題に見えて、実は「設計」の問題

というケースが非常に多いのです。

最近は、

• 購入前の不安を潰す導線
• 使い始めで迷わない導線
• トラブル時にすぐ辿り着ける導線

といった部分まで含めて、CSとして設計する会社が増えています。

③「困る前」に支える仕組み

さらに一歩進んだ会社では、

• 利用直後のフォロー
• よくある失敗の事前案内
• タイミングを見たリマインド

など、まだ困っていない段階で声をかける仕組みを作っています。

これによって、

• クレームが減る
• 不満が蓄積しない
• 離脱を防げる

という効果が出ています。

ここで重要なのは、

これらは「気合」や「根性」ではなく、設計で実現している

という点です。

個人の頑張りではなく、

• どこでつまずくか
• 何を不安に思うか
• どんな質問が出るか

をあらかじめ想定して設計する。

これが、
CSが「対応力」から「設計力」へ変わってきている
という意味です。

家電業界のAI活用も、まさにこの流れの延長線上にあります。

• 聞かれてから答える
• 電話が鳴ってから対応する

のではなく、

• すぐ聞ける窓口を用意しておく
• 迷う前に案内できる状態を作る

という発想への転換です。

これからのCSで差がつくポイント

これからのCSは、

• 人数
• スピード
• 根性

では差がつきません。

差がつくのは、どこまで「困る前」を想像して設計できているか。

当事務所の現場実装の場合

ここまで見てきた流れは、
大企業や家電メーカーだけの話ではありません。

私自身も、支援の現場で似た変化を感じています。

といっても、
最先端のシステムを導入しているわけではありません。

やっていることは、とても地味です。

現場の声を「そのまま」にしない

まず大切にしているのは、

• お客様の相談内容
• 購入の決め手
• 断られた理由
• 不満・違和感

といった生の言葉です。

多くの現場では、

• 担当者の頭の中に残る
• なんとなくの感覚で共有される
• 「そんな声があった気がする」で終わる

という形になりがちです。

私はそこを、

一度、全部外に出す

ことをしています。

メモ、議事録、LINEのやりとり、ヒアリング内容などを集めて、

• どんな言葉が多いのか
• どこで迷っているのか
• 何に不安を感じているのか

を構造化していきます。

顧客の「言葉」を整理する

ここで重要なのは、

そのままの言葉では使えないことが多い

という点です。

たとえば、

「ちょっと考えます」

という言葉ひとつでも、

• 価格が高い
• 家族に相談したい
• そもそも必要性が薄い

など、意味はバラバラです。

そこで、

• 表面の言葉
• 裏にある本音
• 行動につながる条件

を分解していきます。

これは、まさに先ほど触れた

人が頭の中でやってきた“翻訳作業”

そのものです。

なぜAIで“壁打ち”するのか

この整理した情報をもとに、私はAIを使って

「このお客さんならどう思うか？」

という壁打ちをしています。

たとえば、

• この説明で不安は消えるか
• どこで離脱しそうか
• 何を足せば決断できそうか

を、一人で考えるのではなく、
客観視するための道具としてAIを使っています。

ここで大事なのは、

正解を出してもらうためではない

ということです。

あくまで、

• 思い込みを外す
• 見落としに気づく
• 視点を増やす

ための補助輪として使っています。

目的は「ツール導入」ではない

私がやりたいのは、

• AIを入れました
• 仕組みを作りました

という話ではありません。

目的は一貫して、
お客様を迷わせない設計を作ること

です。

• どこでつまずくか
• 何が不安になるか
• どの順番で説明すればいいか

これを事前に考えておく。

結果として、

• 問い合わせが減る
• 商談がスムーズになる
• 誤解が減る

という状態を作る。

やっていることの方向性は、

• MUFGの生成AI活用
• 家電メーカーのAI窓口化

と、実はとても近いと感じています。

規模も予算も違いますが、

「顧客の言葉を整理し、迷わせない仕組みを作る」
という思想は同じです。

AIは主役ではなく、設計を助ける道具

これからのCSや営業は、

• 頑張り
• 根性
• 属人対応

ではなく、

どこまで事前に設計できているか

で差がつく時代に入っていると感じています。

だからこそ、

• 派手な導入よりも、
• 現場の声を拾う
• 言葉を整理する
• 迷いポイントを潰す

この地味な積み重ねが、一番の近道だと考えています。

中小企業が今すぐ考えるべき3つの問い

生成AIや最新システムの話になると、

• 「うちには関係ない」
• 「そこまで投資できない」

と感じる経営者の方も多いと思います。

ですが、本当に考えるべきポイントは技術そのものではありません。

むしろ、
今すぐ誰でも考えられる問いがあります。

① 顧客は「どこで迷っているか？」

まず最初の問いはこれです。

お客様は、どの瞬間で迷っているのか？

• 価格を見たとき
• 他社と比較したとき
• 契約直前
• 導入後の不安

実は、多くの現場で

「なんとなくここかな…」

という感覚止まりになっています。

ですが、

• よく聞かれる質問
• 同じ説明を何度もする場面
• 断られるときの決まり文句

これらを丁寧に拾っていくと、
迷いポイントは必ず見えてきます。

迷いを特定できていない状態でツールを入れても、
的外れになりがちです。

② その答えは「今どこに散らばっているか？」

次の問いです。

その答えは、いま社内のどこにあるのか？

多くの場合、

• ベテラン社員の頭の中
• 営業個人の経験
• メモ帳
• LINE
• 日報
• クレーム履歴

など、バラバラに散らばっています。

つまり、

「答えはあるのに、取り出せない状態」

になっていることがほとんどです。

これは、

• 共有されていない
• 記録されていない
• 整理されていない

だけの話で、ゼロから作る必要はありません。

まずは、

すでに持っている情報をどれだけ拾えているか

を見直すだけでも大きく変わります。

③ それを「仕組み」にできているか？

最後の問いです。

それは、人に依存せず回る仕組みになっているか？

• Aさんがいないと回らない
• 経験者しか説明できない
• 毎回ゼロから考える

この状態だと、

• 担当者が疲弊する
• 引き継げない
• 品質がブレる

という問題が必ず起きます。

大切なのは、

• Q&Aに落とす
• マニュアル化する
• フローに組み込む

といった形で、

再現できる状態にしていくこと

です。

高額システムでなくていい

ここで誤解しないでほしいのは、

高額なAIやシステム導入が必要という話ではない

ということです。

• Excel
• スプレッドシート
• Notion
• 社内チャット

どれでも十分です。

大事なのは、

• 何を整理するか
• どう使うか

という設計です。

思考設計の方が先

まとめると、ツール導入より前に必要なのは、

• どこで迷うのか
• その答えはどこにあるのか
• 仕組みにできているか

という思考設計です。

これができていない状態でAIを入れても、

• 何に使うか分からない
• 使われなくなる
• 形だけになる

という結果になりがちです。

逆に言えば、

思考設計さえできていればツールは後からでいい

とも言えます。

中小企業の差別化ポイントは「地味な作業」

生成AI時代だからこそ、

• 整理
• 設計
• 仕組み化

この地味な作業こそが、中小企業にとって一番の差別化ポイントになります。

まずは、

自社のお客様はどこで迷っているか？

ここから考えてみてください。

まとめ｜生成AI時代に問われるのは「技術力」ではなく「設計力」

生成AIという言葉が広がるにつれ、
「最新技術を入れないと取り残されるのでは」
と不安に感じる経営者の方も増えています。

ですが、今回の家電業界の動きを見ても分かる通り、
AIは魔法の道具ではありません。

導入した瞬間に

• 売上が伸びる
• 問い合わせが消える
• 人手不足が解消する

――そんなことは起きません。

成果が出るかどうかは、AIそのものではなく「使い方の設計」で決まります。

活かせる会社／活かせない会社の差

同じ技術を使っていても、

• うまく活かせる会社
• 形だけで終わる会社

に分かれます。

その違いは、技術力の差ではありません。

決定的に違うのは、

• 顧客理解の深さ
• 情報を整理する意識
• 仕組み化への姿勢

です。

違いを生む2つの視点

① 顧客理解の深さ

• 何に困っているのか
• どこで迷うのか
• なぜ離脱するのか

ここを
「なんとなく」ではなく言語化できているか。

これが浅いままでは、どんなAIも活きません。

② 仕組み化の意識

• 個人任せになっていないか
• 再現できる形になっているか
• 誰が見ても分かる状態か

この設計ができていないと、

「結局あの人頼み」
になってしまいます。

家電業界の動きが示すヒント

今回のニュースは、
「家電×AI」という派手な話に見えますが、
本質はそこではありません。

• 説明書を読まなくてもいい
• 問い合わせしなくていい
• 迷う前に答えが出る

つまり、

“迷わせない設計”
を作りに行っている、という点が重要です。

これは、

• 小売
• サービス業
• BtoB
• 専門職

すべての業種に共通します。

最後に

生成AI時代に問われているのは、

どんな技術を入れたか ではなく
どう設計したか

です。

• 顧客の迷いをどう拾うか
• 答えをどう整理するか
• どう仕組みに落とすか

ここを考え抜いた会社だけが、
AIを「武器」にできます。

技術に振り回されるのではなく、
設計する側に回れるか。

それが、
これからの中小企業に本当に求められている力だと思います。