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Uber の Claude Code 予算は4ヶ月で消えた。原因は技術ではなく課金モデル。人数課金の時代に書いた AI 導入の順序を、トークン課金時代にそのまま持ち込むと導入が成功するほど予算が壊れる。組織構造・評価制度・コスト構造の3変数で運営を診断する枠組みを提示する。

ポイント経済が飽和した今、L.L.Bean・OpenTable・Sephora・Home Depot が積んでいるのは “体験” のもう1段。海外事例4本を横串で読み解いて、業界別の体験ロイヤリティ設計を整理してみました。

AI活用のご相談は「次のモデルへの乗り換え」が中心になりがちです。ただ、モデルを変えても体感の変化は思ったほど大きくない。逆に大きく変わるのは、AIに何を見せているか＝コンテクストを整えたときのほうでした。過去に整理した資料が今の案件に運ばれてくる、というような体感の話です。

マーケや企画など 非エンジニア 業務でAIを使うと、手応えはあるのに本来の質に届かない、、エンジニア型との業務特性の違いから整理し、AIを”答えを待つ装置”ではなく”相談相手”として使う4つの実践原則を紹介します。

2026年3月、Etsyは半年前に始めたOpenAI Instant Checkoutを終了しました。 生成AI 内購買はトラフィック1%未満。でも同じQ1で黒字転換+アクティブバイヤー8四半期ぶり増。生成AI時代のECで何が効き、何が効かないか。Etsyの軌跡から3つの判断軸を抽出します。

Duolingo、JPMorgan、Shopify——北米企業の AI 活用へのスタンスは驚くほどバラバラ。本記事では12社の事例を「成果ベース」「可視化」「評価連動」「前提化」の4つの型に整理し、 組織 のフェーズに応じた4段階の移行モデルを提示します。

このところ、生成AIの話題って「どのモデルが賢いか」に寄りがちですよね。もちろんそこも大事なんですが、リテールの現場で見ていると、もう少し別の問いの方が効く気がしています。

そのAIは、顧客の“迷い”を減らせているか？

Gapの最近の動きは、まさにこの問いに対する実装に見えます。発表を並べると、単なる機能追加ではなく、買い物の流れ全体を地味に作り変えているように感じます。

スウェーデン発のフィンテック企業Klarnaは、AIによるカスタマーサービスの自動化で効率化を図ってきましたが、近年あらためて人間の対応を再導入しています。背景には、AIでは対応しきれない共感や判断のニーズ、いわゆる“AI疲れ”への配慮があります。今回はKlarnaの事例をもとに、顧客体験設計のヒントを探ります。

テクノロジーを使えばCXは変わるのか？その問いに真摯に向き合い、組織そのものを顧客体験中心に作り替えたのがDBS銀行です。部門横断のチーム体制、顧客視点での業務可視化、AIやデータの活用──「顧客を起点にデジタルを活かす」ための組織づくりのヒントが詰まった実践事例をご紹介します。

もし取扱説明書がなくなったらどうなる？IoTやデータ活用で、顧客が必要なタイミングで必要な情報を提供する新たなサポート手法が求められています。複雑な製品に対応するための 顧客体験 を革新する、テクニカルコミュニケーションの未来とは？先日登壇した内容のフォローアップとなります。