顧客の「悩み」を理解できるAIが優位性を生む
2つのデモを受け、「顧客の状況に最も適した提案をするための情報を、いかにAIに渡すか。その仕組みこそが、エンドユーザーから選ばれる競争優位性の源泉になります」と大畑氏は説明する。さらに、AIで使われているコア技術を活用した対面営業の支援ツールにも言及した。グーグルとの実証実験の段階だが、営業部員へのアドバイスをリアルタイムで画面に表示するほか、顧客との会話をサーバーに送らずに端末上で処理・要約し、個人情報や機微情報を除外してデータ登録ができると言う。
大畑氏は、金融機関がより顧客に選ばれるようになるには「提案成約率と単価の飛躍的向上」「顧客生涯価値の最大化と流出防止」「店舗・コールセンターの応対コスト削減」の3点を軸にCX（顧客体験）を向上させることが必要だと強調した（図表3）。
図表3 コンテクストを活用し、顧客本位の体験を目指す
もちろん、そうした取り組みの前提として「顧客コンテクストの抽出」をクリアする必要がある。その解決に大きく寄与するのが、プレイドが開発した顧客コンテクスト変換基盤「Context Lake」だ。データウェアハウスに蓄積されたデータと、AIエージェントやアプリで収集される顧客データをつなぎ、AIが参照・活用しやすい形で顧客コンテクストデータを構造化する仕組みだ。大畑氏は「ユーザーの属性情報などの構造化データに加え、メールやチャットなどの非構造化データ、さらに音声や画像といったマルチモーダルデータを掛け合わせることで、より深みのある顧客コンテクストを解釈・生成できます」と語る。
そして、その顧客データを分析し、顧客への行動につなげる役割を担うのが、プレイドのCXプラットフォーム「KARTE」だ。同社では、KARTEとシームレスに連携するContext Lakeに加え、こうしたテクノロジーを活用した戦略設計からその実装・運用までを一気通貫で伴走支援するプロフェッショナルサービス「PLAID ALPHA」を提供しており（図表4）、大畑氏は「すでにメガバンクや証券会社、生命保険会社の皆さんとも、一緒に課題解決に取り組んでいるところです」と語る。
図表4 プレイドが提供するサービス
講演のまとめとして、「自社独自のコンテクストデータをAIに学習させることが重要であり、顧客の悩みや置かれた状況を理解できるAIが競争優位性を生むのです」と大畑氏。「アプリや店舗、営業、コールセンターなどを横断し、一気通貫で顧客コンテクストを業務に落とし込んでいくことが重要です」と締めくくった。
