Nobuhiko Suda

北海道札幌市｜1977 年岩見沢生まれ・苫小牧育ちの起業家／北海道札幌市｜㈱ファンヴォイス代表 須田（経営16年目）。コールセンター×AI電話を自社開発＆提供中。AI開発における失敗・改善過程も赤裸々に公開。AIソロプレナーとしてスキルシート等の商品化も実験中。自分のように地方で挑戦している起業家支援活動もしています。

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はじめまして！札幌拠点の起業家、ファンヴォイス代表 須田のぶひこです。

💡 AI × ビジネスで北海道から新しい挑戦を発信中。
15年以上の経営経験を活かし、起業・独立・AI活用のリアルな情報をお届けします。
#自己紹介 #起業 #AI #北海道

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@kerorin_ai 問い合わせ対応のように、毎回同じ手順の仕事から渡していく整理は分かりやすいですね。電話まわりも、まず記録とリマインドを型にすると、人の確認が残っても回しやすいなと感じています。

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@UesugiFreelance 一次対応と後処理を分ける考え方は、かなり重要だと感じます。受電そのものより記録や折り返しが残りやすいので、分業の切れ目を先に決まっているとなおよしという感じですね！

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@narisr トークより先に、見る順番と判断の流れを残すという整理は現場でも大事だと感じます。誰がどこまで確認して人へ渡すかが決まっていると、引き継ぎも安定しやすいですね。

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AI電話の話は受電の自動化に寄りがちですが、、、
実際の現場では、「誰に回すか？」、「いつ折り返すか？」、「応対履歴をどう残すか？が大事だっだりします。ここが明確になっていないと、せっかくAIが受けてくれた電話なのに、人に莫大な作業負荷をもたらしてしまいます。

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AI電話の進化で面白いのは、声が自然になること以上に「どこで人へ戻すか」が重要になる点。正直受付の電話は例外だらけ。無人化より、AIと人の境界設計が上手い会社ほど使いやすくなります。

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「起業したい。でも自分にはまだ早い」
そう悩む気持ち、とてもよく分かります。
でも、最初から大きな事業を目指す必要はありません。

地方の固定費×AIで、小さく試してみる。
著書『地方×AI×小さな起業』では、今の場所から無理なく仕事を育てる実践法をまとめました。

詳細はコメント欄にて。

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完全自動化は目指していますが、正直まだ全部をAIに任せてはいません。
投稿も仕事も、最後の確認や細かな調整は人の手を残しています。
自動化率100％より、事故なく続けられること！
実際に会社で使うほど、その方がずっと大事だと日々実感しています。

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@blogger__117 まさに同じ感覚です。完全自動化を目指していても、最後の確認まで外すと少し怖いんですよね。

現時点では「全部任せる」より、人が見るポイントを残した方が安定&安心できると感じています。

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@otaka631988 これ、かなり実務的ですね。
特に「やらない」を明示するのが大事だと感じます。
AIや自動化も候補を増やすほど全部やりたくなるので、効果と手間で一度並べるだけでも判断しやすくなりますよね。

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@rxrebuild これはかなり同感です。
AIを使えること自体より、実際にどの業務をどう変えたかの方が伝わりますよね。
僕も「AIを使った」ではなく、「何が楽になったか」まで残す方が大事だと感じています。

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音声AIを電話業務で試して気づいたのは、「どっちが賢いか」では選べないこと。

実務で本当に見たいのは知能の高さより「1件の仕事をいくらで事故なく終えられるか」でした。比較時に見ている6つの基準をnoteにまとめてみました。

note記事リンクはコメント欄にて。

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AIを使うたび長いプロンプトを書くのが、正直面倒な時がめっちゃあります。
毎回ゼロから考えるより、よく使う前提を「型」として固定し、必要な部分だけ差し替える。
AIに作ってもらい、やや妥協をして、最後だけ整える。
このくらいの方が、ストレスも時間も掛けずにプロンプトを作りやすいです。

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@mt_pb_ai 新しいモデルや機能を見るたびに試したくなりますが、現場ではモデルの性能以上に「どの業務に組み込むか」の設計のほうが結果を左右すると感じています。

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@ai_somu_papa 「AIを使わない人が悪い」という空気感ではなく、日々の仕事の流れの中に自然なAIの入口があるかどうかは大きな分かれ道ですよね。
わざわざ新しいツールを開かなくても、日々の業務の中で負担が軽くなるところから整えていくのが大切だと感じています。

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@rasuku_net_com AI電話を現場で試していても、画面上の設計だけでは見えない「ここで人がつまずく」というポイントがどうしても出てきますよね。
AIありきではなく、まず現場を見て時間が消えている場所を探すことの大切さを、改めて実感させられます。

[Nobuhiko Suda @nobu_suda]

中小企業のAI利用は約6割ですが、その8割以上がチャット止まりというデータがあります。推進者が十分に足りている会社はわずか1割ほど。
導入されたのは便利な道具でも、実際の業務がそこで止まってしまう。電話対応や受付の現場ほど、こうした壁でつまずきやすいのかもしれません。

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@info_mur_AI 資料より先に動いている画面を見せる、というのは地方の導入でも同じ印象です。うちも最初は精度の話をしていたのですが、例外処理で止まった瞬間を一度見せた方が、その後の話が早かったです。信用は説明より「百聞は一見に如かず」が大切な気がします。

[Nobuhiko Suda @nobu_suda]

@fukutaro1968 ほんとそうですよね。音声AIを現場に出して一番つまるところだと思います。会話自体は作れるのですが、「察する」をルールに落とす段階で、結局人が判断基準を言語化しないと止まってしまいました。うちも今は、察するより先に「人へ渡す条件」を短く書く方に寄せています。