Gainstars コミュニティ スペース

はじめに本投稿は、AI時代のデジタルCSというテーマで、こんなことを実現することで価値を最大化できるのではということを試してみたレポートです。今回はメール施策に視点を置いて考えてみました。AIと人との役割分担は以下の表のとおりです。 工程 担うのは 理由 ターゲットの選定・原因の解釈 人 顧客との関係性や文脈を踏まえた判断が必要 原因の分類・対象リスト化 AI スコアカードの読み取りとグルーピングは機械的にできる 原因別のメール文面作成 AI 同じ原因なら「原因に触れるトーン」を一度設計すれば使い回せる テンプレート登録・設定 AI（画面操作） 繰り返しの手作業で、変更は元に戻せる 送信するかどうかの最終判断 人 顧客への接点の責任は人が負う 「判断」はAIに任せるのではなく、人が下した判断の「後始末」までを担ってもらいます。全体フロースコアを読んで原因を分類するのはAI、その結果を見て「誰にどう関わるか」を決めるのは人。文面作成と登録をAIが済ませ、最後の送信判断は再び人に戻ります。実装のポイント: データはMCP、画面はClaude in Chromeデータの読み書きはGainsight MCP、画面でしかできない作業はClaude in Chromeと使い分けます。MCPでやること: 対象顧客の取得、スコアカードのメジャー単位の読み取り、コンタクトの取得。結果が構造化されているので、分類や集計に向きます 画面操作でやること: デジタルジャーニーのメールテンプレート作成など、APIやMCPに出てこない設定作業 使い分けの目安: 「データを読む・書く」はMCP、「画面でしか設定できない」ものはChrome。両者を組み合わせると、抽出から登録までが一本の流れになります画面操作では、設定項目（配信種別、オプトアウトのカテゴリなど）をAIが独断で選んでいる点に注意が必要です。作成後に人が確認する前提を置きます。検証で得た学び検証を通して見えたのは、「AIの前にデータとスコア設計を整える」必要性です。分

やりたかったこと会議の文字起こしを起点に、活動の登録と出席者の紐付けまでをAIに任せることです。先方の出席者が既に担当者として登録されていればそのまま使い、初めての人なら担当者を作ってから紐付けます。 分岐するのは「既存の担当者かどうか」の1か所だけで、新規のときだけ画面操作が入ります。MCP一発では届かない壁壁は「担当者（パーソン）の新規作成」です。現状のGainsight MCPは、活動の作成・更新や担当者の参照はできますが、パーソンを新しく作るツールはありません。そこで、画面でしかできない作業だけをClaude in Chrome（ブラウザ操作）に任せました。 作業 使ったもの 理由 リレーションシップの特定 Gainsight MCP 名前からIDを引ける 活動の登録 Gainsight MCP 活動の作成ツールがある 既存担当者かどうかの確認 Gainsight MCP 担当者の参照ツールがある 担当者の新規作成 Claude in Chrome MCPに作成ツールがなく、R360の「パーソンを追加」画面で操作する 活動の外部出席者への追加 Gainsight MCP 活動の更新ツールで出席者を書き換えられる データの読み書きはMCP、画面でしかできない作業はClaude in Chrome、という使い分けです。サンプル：架空の会議の文字起こし説明用に、架空の定例会の文字起こしを用意しました（社名・人名・アドレスはすべて架空です）。ポイントは、先方に初めて参加した人がいることです。会議：サンプル商事様 定例会（利用状況の振り返り）日時：2026/10/01 15:00-15:30[山田（当社CSM）] 15:00:12本日もよろしくお願いします。今日は初めての方もいらっしゃいますね。[佐藤（サンプル商事 営業企画課長）] 15:00:30はい、情報システム部の鈴木が今回から入ります。[鈴木（サンプル商事 情報システム部）] 15:00:41鈴木です。データ連携まわりを担当します。連絡は

Staircaseの活用は、一気に高度化を目指すのではなく、段階的に進めることが成功のポイントです。ここでは、4つのステップで活用の進化プロセスをご紹介します。 Step1：生産性を上げるまずはCSの生産性向上から始めます。① 顧客理解を深める　　・アカウント状況や利用状況の可視化　　・必要な情報へ素早くアクセス② アクションの壁打ち　　・次の一手をデータに基づいて検討　　・判断スピードの向上③ 顧客ベース全体の状態を把握　　・基本インサイトで全体像を把握　　・各種レポートで傾向を可視化👉 このステップのゴールは「まずは使ってみる」ことで、日々の業務を楽にすることです。 Step2：シグナルを捉える①次に、データから意味のあるシグナルを捉えます。① リスク・エクスパンションの活用　　・解約リスクの早期発見　　・アップセル・クロスセル機会の特定② 精度を上げるチューニング（Profile）　　・顧客属性やセグメントの最適化　　・自社に合ったモデルへの調整③ 他ツールとの連携　　・CS関連ツールとの連携　　・MCP連携により活用ハードルを下げる👉 この段階では「使える状態」から「活かせる状態」へ進化させます。 Step3：シグナルを捉える②さらに精度を高め、「正しく捉える」段階へ進みます。① チューニングの高度化　　・インサイトの精査　　・ダッシュボードの最適化② シグナルを正しく受け取る　　・適切な通知設定　　・必要な人に、必要なタイミングでアラートを届ける👉 ここでは“精度”と“再現性”がテーマになります。 Step4：CS活動の改善最終ステップは、データを活用してCS活動そのものを改善することです。① 活動量の最適化　　・SHごとの適切なタッチ頻度設計　　・マルチスレッドの推進② 活動の質を把握　　・実施内容の可視化　　・成果につながる活動パターンの特定③ チームの効率化　　・属人化の排除　　・成功パターンの標準化　　・チーム全体の時間配分最適化👉 Staircaseは、単なる可視化ツールではなく、CSの“行動変革”を支援する基盤へと進化します。 4つを実現するためのオフィスアワーを開催します！！この4つのステップを解説して一緒にチューニングするオフィスアワーを開催します！！ぜひご参加ください！Staircaseオフィスアワー（全４回）　1回目：3月19日