新しいチームメンバーが入ったとき、初日からリードを渡すことはしません。まず簡単な仕事を任せて、仕事ぶりを見ながら少しずつ役割を広げていく。
AIとの関係も、基本的には同じだと思っています。
AIとそれを使うメンバーを教育しながら少しずつできることを育てていきます！
Gainsight Japanでは、CSにおけるAI活用を5つの役割レベルで整理しています。
まずはアシスタントから始まり、最終的にはセグメントを任せるマネージャーになっていきます。
「今どこにいるか」を把握することで、次に何をチームに任せられるかが見えてきます👀
① アシスタント——まず「書く仕事」を任せる
最初のステップは、毎日発生するルーティンです。
MTG後のサマリ作成、フォローアップメールの下書き、Slack文章の校正。地味ですが、積み重なると大きな時間になります。ここで「AIが使える」という感覚をチーム全体で共有することが、次のステップへの足がかりになります。
② アナリスト——顧客データを読み解いてもらう
次に任せたいのが、顧客ごとのデータ分析です。ヘルスサマリの生成、QBRの骨子作成、リスクアカウントの状況整理。
Gainsightから定量データ（スコアカード・CTA・Timeline）を、Staircaseから定性シグナル（センチメント・コミュニケーション頻度・ROI発言）を取り、両方を組み合わせて分析する。数字だけでは気づかない顧客の変化が見えてきます。
③ アドバイザー——判断の前提を揃えてもらう
担当顧客が増えると、「どこに時間を使うべきか」の判断自体が重くなります。アドバイザーレベルのAIは、ポートフォリオ全体を横断して優先順位を提示し、プレイブックの整備や利用状況のインサイト抽出を担います。
CSMが判断を下す前に、必要な情報を揃えておいてくれる存在です。
④ ワークフローオペレーター——仕組みを動かしてもらう
テックタッチのメールシーケンス設計、新人CSMのオンボーディングプラン、ネクストベストアクションの提案。個別の顧客対応ではなく、CSという仕組みそのものを動かす部分を担当します。
ここから「AIが業務を補助する」ではなく「AIがチームの一員として動いている」感覚に変わってきます。
⑤ セグメントマネージャー——セグメントを自律管理してもらう
特定セグメントのオンボーディング、更新・拡張、アダプション促進を、自律的にモニタリングして動く役割です。CSMがやることは、Agentの設計とエスカレーション判断になります。
すべての組織がここを目指す必要はありませんが、スケールを担うチームにとっては現実的な選択肢です。
このフレームワークをベースに作ったMCP連携Promptを下にまとめています。GainsightとStaircaseの両方に接続した状態で使うと、より精度の高いアウトプットが得られます。
ぜひAI分科会のページを覗きに来てください！！
大切なのは、いきなり④や⑤から始めないことです。①と②で「このメンバーは使える」という感覚をチームで積み上げてから、少しずつ任せる範囲を広げていく。人を育てるときと、やることは変わりません。
