榊原 隆之
1967年生 愛知県出身
新卒から化粧品メーカーに勤務し百貨店、専門店などの卸営業から、リテール、自社サイト立上げ運営、モール運営を担当してきた。
現場起点でのEC組立てが得意。
自身が立ち上げたWEB CX接客コーディネーター講座も提供中。
AI
Native
CSC
AI Native CSC（カスタマーサポートセンター） 立ち上げパッケージ
AIは入れたのに
現場が楽にならない。
そこから先を共に。
CSC（カスタマーサポートセンター）の成果が出る構造に変える、伴走型の実装パッケージ。
このサービスは、AIを活用したCSP（カスタマーサポートセンター）を「動く状態」まで立ち上げ、組織として回るところまで整える伴走型の実装パッケージです。データ整理からAI-CSの初期立ち上げ、組織設計、教育、マネジメント体制までを一気通貫で提供します。
コールセンターやECの現場は、手順書だけでは救えない瞬間が何度もある。問い合わせの温度感、ブランドの言葉遣い、炎上の予兆、例外処理のさじ加減。「経験者しかわからない部分」を、AIが読める設計図に落とし込みます。
実務責任者として営業・EC構築・CSまでを幅広く担ってきた榊原隆之氏が、現場のリアルを前提に設計へ入ります。また、XAのEC・AIコンサルタントも伴走することで、技術と経験両輪で駆動していきます。机上ではなく運用目線での判断と実装が早いのがこのパッケージの強みです。
Experience Alliance（XA）は、事業当事者としての経験と、AIとブランドを同じ目的で働かせる組織モデルづくりを武器に、導入で終わらない「自走」まで支援します。
コールセンターやECの現場は、手順書だけでは救えない瞬間が何度もある。問い合わせの温度感、ブランドの言葉遣い、炎上の予兆、例外処理のさじ加減。「経験者しかわからない部分」を、AIが読める設計図に落とし込みます。
実務責任者として営業・EC構築・CSまでを幅広く担ってきた榊原隆之氏が、現場のリアルを前提に設計へ入ります。また、XAのEC・AIコンサルタントも伴走することで、技術と経験両輪で駆動していきます。机上ではなく運用目線での判断と実装が早いのがこのパッケージの強みです。
Experience Alliance（XA）は、事業当事者としての経験と、AIとブランドを同じ目的で働かせる組織モデルづくりを武器に、導入で終わらない「自走」まで支援します。
WHAT WE DELIVER
提供範囲
こちらが担うこと、現場に残す成果
DATA
データ整理
問い合わせログ、FAQ、商品情報、規約、応対ルールを棚卸しし、AIが参照できる形に整流
迷子にならないナレッジ基盤、更新ルール
LAUNCH
AI-CS 初期立ち上げ
まずは業務1本を本番導線に載せる。例外処理とエスカレーションまで設計
「AIがどこまでやり、人がどこで受けるか」が明文化
ORGANIZATION
組織設計
AI運用の責任範囲、承認フロー、品質管理の役割分担を定義
属人化しない運用体制、意思決定の型
TRAINING
教育
オペレーター、SV、EC担当の使い方トレーニング。判断軸の共有
AIが現場で嫌われない使い方、応対品質の揺れを減らす型
MANAGEMENT
マネジメント体制
KPI設計、週次の改善会、リスク登録、ログの見方を整備
回し続ける改善サイクル、運用の定着
COMPARISON
よくある選択肢との違い
AIツール導入だけ
起きがちなこと
立ち上げ担当が燃え尽きる。データが散っているまま、KPIが取れないままになりやすい
本サービスが埋める穴
データ整流、KPI、責任範囲、教育を最初からセット
BPO丸投げ
起きがちなこと
目先は回るが、ブランドの言葉が薄くなる。改善が遅くなる
本サービスが埋める穴
ブランドの判断軸を残し、内製でも回る運用へ寄せる
コンサルだけ
起きがちなこと
立派な資料は残る。現場の画面は変わらない
本サービスが埋める穴
本番導線まで実装し、ログで改善の手触りを残す
USE CASES
具体例
Case 1
大手ECの繁忙期、同じ問い合わせに疲弊するチーム
セール初日の夕方、配送遅延と決済エラーが重なって、チャットとメールが一気に膨らむ。オペレーターは答えを知っているのに、探す時間もない。
ここでAIがやるべきは、気の利いた文章生成より「一次切り分け」と「根拠付きの回答候補」を出すこと。人が最後に承認する。例外はすぐSVへ上がる。これが回り始めることで「人間」に余裕ができ、結果的にサービスレベル全体が改善されていき明日。
このサービスでは、その状態を作るために「参照すべき情報の棚」「答えていい範囲」「エスカレーション条件」を最初に決めます。PoCで止まりがちな落とし穴（データ散在、運用不在、責任曖昧）を先回りして潰し、実際の稼働まで最短距離で牽引していきます。
ここでAIがやるべきは、気の利いた文章生成より「一次切り分け」と「根拠付きの回答候補」を出すこと。人が最後に承認する。例外はすぐSVへ上がる。これが回り始めることで「人間」に余裕ができ、結果的にサービスレベル全体が改善されていき明日。
このサービスでは、その状態を作るために「参照すべき情報の棚」「答えていい範囲」「エスカレーション条件」を最初に決めます。PoCで止まりがちな落とし穴（データ散在、運用不在、責任曖昧）を先回りして潰し、実際の稼働まで最短距離で牽引していきます。
Case 2
大手コールセンター、応対品質が拠点ごとに揺れる
拠点Aは強い、拠点Bは弱い。新人が入るたびに品質が揺れる。属人化が抜けない。
ここで効くのは「AIに答えさせる」より、「判断軸を共通化する」ことです。応対ルール、ブランドトーン、NGワード、例外時の言い回しを、AIと人が同じ辞書で共有する。XAが掲げるAIと人の協奏の発想そのものです。
ここで効くのは「AIに答えさせる」より、「判断軸を共通化する」ことです。応対ルール、ブランドトーン、NGワード、例外時の言い回しを、AIと人が同じ辞書で共有する。XAが掲げるAIと人の協奏の発想そのものです。
ACTION PLAN
すぐに動ける次のステップ
1
現状の問い合わせ導線を一緒になぞる（90分）
チャネル別に、入口からクローズまで一本なぞります。まずは現場の全体像を把握します。
2
ログとナレッジの棚卸し対象を決める
全部はやらない。効く場所から始めます。最小限の労力で最大の効果が出るポイントを特定します。
3
2ヶ月で業務1本の本番稼働を目指す
60日で教育と改善会が自走する形へ持っていきます。XAの実装パッケージと整合した型で進めます。
4
対象業務を横展開
拠点やブランドが増えても崩れないように、役割と更新ルールを残します。
まずはご相談ください
「AIで返信文を作る」ではなく、「CSPの成果が出る構造に変える」。
そのためのサービスです。
