スマートエイト、12時間の生成AI研修でClaude Codeの組織活用を実現

スマートエイトは16日、LPO・CROプラットフォームを提供するDLPOに、Claude Codeを用いた生成AI研修（全4回・計12時間）を提供し、研修後、同社における顧客ヘルススコア判定の内製化を実現したと発表した。

研修前、同社ではAIを扱えるのが一部の開発エンジニアに限られ、営業・企画・サポートの現場へは広がっていなかった。本研修にはセールス・プランナー・テクニカルサポートの各職種が参加し、修了後はそれぞれが自身の担当業務に合わせた仕組みを自ら作れるようになっているという。

DLPOは、A/Bテスト・多変量テスト・パーソナライズによってWebサイトのコンバージョン率を改善するLPO・CROプラットフォーム「DLPO」を提供し、900社以上の導入実績を持つSaaS企業。

同社はAIを事業活動にすでに取り入れており、A/Bテスト案の企画やサイト分析などに活用してきた。一方で、社内業務のAI活用には以下の課題が生じていた。

課題①：AIの知見が開発エンジニアに集中し、他職種へ広がっていなかった
AIを扱えるのは一部の開発エンジニアに限られ、企画職・営業・カスタマーサクセスのメンバーへは展開できていなかった。生成AIの利用そのものは進んでいたものの、その中身はメール文面や議事録の作成、簡単なチャット相談といった個人単位の効率化が中心。外部ツールとの連携や、複数のAIが役割分担して動くマルチエージェントの構築は、受講者全員が未経験の領域だった。

課題②：豊富なデータ資産とAIが接続されていなかった
同社は商談履歴（Salesforce）、キャンペーンの稼働データ、サポート対応の履歴、A/Bテストの結果など、豊富なデータ資産を複数のツールに保有している。しかし生成AIとこれらのデータは接続されておらず、担当者が手作業でデータを取り出してAIに投入し、分析結果を再び手入力でSalesforceに戻す運用が発生していた。データはあるがAIが読める状態になっていない、という状況。

課題③：職種ごとに、時間を要する業務が積み上がっていた
セールスは商談前のリサーチと提案資料の作成に、プランナーはA/Bテストの結果レポート作成に、テクニカルサポートは分散した対応履歴の検索に、カスタマーサクセスは解約リスクの可視化に、それぞれ時間を要していた。

本研修は、スマートエイトの生成AI研修「Claude Code実践コース」を、全4回・計12時間のオンライン形式で実施した。各回は座学と動画視聴ではなく、ハンズオンと演習を中心とした双方向形式で進行。

DLPOでは、研修で習得した手法をもとに、SalesforceやZendesk、自社プロダクトなどのデータをClaude Codeとつなぎ、実際の業務で活用できるAIの仕組みを構築した。以下の事例はいずれも、DLPOが自社の人員で企画・構築し、実現したもの。

研修前、AIを業務で扱えるのは開発エンジニアに限られていた。研修後は、営業が商談準備に、プランナーが分析に、テクニカルサポートが問い合わせ対応に、それぞれAIを組み込む状態へと変化している。習熟度には個人差が残るものの、参加者全員が業務活用に前向きであることが研修後のフォローアップで確認されている。

スマートエイトの生成AI研修の特長
• ハンズオン中心の双方向形式：動画視聴型ではなく、全回で講師と受講者が同じ画面を見ながら手を動かして進める
• 外部ツール連携（MCP）を標準カリキュラムに搭載：Salesforce・Google Workspace・Zendesk等との接続手法を扱い、演習で受講者が自社の環境へ接続できる
• 修了後に自社で作れる状態を目指す：手法の理解に留めず、受講者が自身の業務に合った仕組みを自力で組み立てられることをゴールに置いている

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