【開催報告】Gainsightコミュニティ CS×AI 分科会 #8

こんにちは、ROBOT PAYMENTの滝口です。

8月27日に開催をした、AI分科会の第8回目の開催報告です！

オンサイト限定開催にもかかわらず多くの方にご参加いただき、会場には開始前から期待感が漂っていました。

前半：Gainsightの最新AIアップデート紹介

MCPライブラリ、Copilot、Admin CLI、Agent Studiiの構想など、自然言語で業務を進める世界観が共有されました。

後半：OpenAI 淺野氏による講演

AI活用の進化：「質問」から「タスクの委任」へ

AI活用は「チャットで質問し回答を得る」段階から、「ツールを渡し、仕事そのものを任せる」エージェントの段階へ移行中とのこと。OpenAI Codexでは30分以上、長いものでは8時間以上自律的に動く例もあるそうです。

その変化を支えるのがMemoryとComputer History。会話の履歴やユーザーの操作を学習し、AIが「その人の仕事の進め方」を少しずつ理解していく仕組みです。

また、個人利用だけでなく組織活用の鍵は「スキルの共有・再利用」。OpenAI社内でも各チームのノウハウを検索・再利用できる仕組みがあるとのことで、CS領域にも大きなヒントになりそうです。

社内事例

• Slackでの質問にAIが社内ナレッジで回答

• バグ/要望を関連チームへ引き継ぎ

• ミーティングログから重要フィードバックを検知し通知

• ヘルプチャットや電話でもAIが一次対応

注目を集めたデモ：Gainsight MCP × ChatGPT

特に注目を集めたのは、Gainsight MCP × ChatGPTのデモでした。

• 実演内容：音声で「担当CTA一覧を出して」と依頼すると、AIがMCP経由でデータ取得 → Gainsight画面を確認 → 手順をスクショしてPowerPoint化。

• 自動実行：毎朝9時に担当CTAを確認し、優先度の高いものから資料準備を進めておくスケジュール実行も可能。

Q&Aと印象的なマインドセット

Q&Aでは判断コンテキストの蓄積方法やビルド/バイの判断基準など、実装に近い質問が多数上がりました。

特に印象的だったのは、「自分でやった方が早くても、あえてAIに任せて育てる」という考え方。短期的な非効率を受け入れてでも指示を改善し、スキル化していくことが、将来の大きな効率化につながるという視点でした。

おわりに

AIに何を任せ、人はどこに集中するか。個人の工夫を組織のナレッジへどう変えるか。エージェント時代の働き方を強く実感する、刺激的な時間となりました。

■ AI分科会 幹事

• アセンド / hiroki

• ROBOT PAYMENT / @takiguchi.masashi

• HENNGE / MasatO

Gainsight社員サポーター： Hideta Mitsuhashi