NexM ポートフォリオ・コンセプトプロダクト
SupportAI
AIを組み込んだ カスタマーサポートワークスペース
チケット対応・AI返信支援・実際に活用されるナレッジベースを一つに統合した、これからのサポートチームの働き方をNexMが形にしました。
役割
プロダクト戦略・UI/UXデザイン・フロントエンド開発
カテゴリ
カスタマーサポートSaaS
ステータス
コンセプトプロジェクト
SupportAIは、NexMが戦略設計からUX、フル機能のインタラクティブなフロントエンドまで一貫して手がけたコンセプトSaaSです。AIは別画面のチャットボットとしてではなく、チケット対応のワークフローに直接組み込まれており、エージェントがより速く、より一貫性を持って、顧客の状況を正確に把握しながら対応できるよう支援します。
課題
サポートチームは常に手一杯で、それは顧客にも伝わっている
多くのサポートチームはメール・チャット・SNSに分散した問い合わせ対応に追われており、本来助けになるはずのツールが逆に負担になっています。
複数チャネルに分散する問い合わせ
メール・チャット・SNSからの連絡がそれぞれ別の場所に届くため、エージェントは返信の前に手作業で状況を整理しなければなりません。
遅い対応時間
緊急度が可視化されていないため、簡単な問い合わせと重大な問い合わせが同じ待ち行列に並び、その遅れは顧客にも伝わります。
エージェント間で異なる回答
同じ質問に対して二人のエージェントが異なる回答をしてしまうことがあり、トーンや正確さを揃えるための共通の拠り所がありません。
活用されていないナレッジベース
ヘルプ記事は存在していても、対応中に検索する時間がないため、同じ回答を毎回一から書き直すことになります。
マネージャーが対応品質を把握できない
対応時間・件数・満足度が可視化されていないため、品質の問題は顧客からのクレームで初めて発覚することが少なくありません。
緊急チケットの見落とし
優先度の高い問題が混雑したキューの中で気づかれないまま放置され、気づいたときにはエスカレーションにつながっています。
定型的な作業がエージェントの時間を奪う
よくある質問への類似した返信作成に時間を取られ、本来人の判断が必要な対応に割ける時間が減ってしまいます。
私たちの解決策
AIが妨げにならず、支えてくれるワークスペース
SupportAIは、既存のヘルプデスクにチャットボットを後付けするのではなく、チケット管理・AI返信支援・ナレッジベース・サポート分析を一つに統合しました。すべての画面は「エージェントが今いる場所に、必要な状況と次に取るべき対応をそのまま届ける」というシンプルな考え方で設計されています。優先度・顧客の対応履歴・返信案は自動的に表示されるため、エージェントは情報を探す時間ではなく、問題解決そのものに時間を使えます。
すべてのチャネルを一つのキューに
メール・チャット・SNSからの問い合わせは、優先順位付けされた一つのキューに集約され、対応漏れを防ぎます。
AIが下書きを作成し、判断はエージェントが行う
チケットとナレッジベースに基づいた返信案が表示され、エージェントは確認・編集・送信するか、自分で書き直すかを選べます。
エージェントが実際に頼るナレッジベース
関連する記事がチケット内に自動的に表示されるため、検索のために対応を中断する必要がありません。
マネージャーが行動につなげられる可視化
対応時間・チケット件数・CSATが一目で把握でき、誰かが手作業で作った表計算に頼る必要はありません。
到着順ではなく緊急度で並ぶ通知
本当に対応が必要な事項が優先的に表示されるため、緊急案件が定型的な通知の後ろで待たされることがありません。
毎回そろう顧客の全体像
契約プラン・過去のチケット・アカウントの健全性がすべての会話に併記され、エージェントはゼロから状況を把握する必要がありません。
プロダクトウォークスルー
プロダクト構成
9つの連携した画面は、それぞれ「このエージェントは今、何を知る必要があるか」という一つの問いを軸に設計されています。
ダッシュボード
対応中のチケット・対応時間・CSAT・今日対応すべきことを、5つの別々のレポートではなく一画面で確認できます。
AIインサイトカードが、緊急チケット・リスクのある顧客・今週AI返信支援によって節約できた時間をハイライトします。
エージェントもマネージャーも、まず何を見るべきかを把握した状態で一日を始められます。
チケット
各チャネルからのすべての問い合わせを、ステータスと優先度が一目でわかる検索・絞り込み可能な一覧で確認できます。
チケットの内容から優先度が自動的に提案されるため、手作業での振り分けなしに緊急案件が浮かび上がります。
混雑したキューの中でも、対応が後回しになる案件がなくなります。
チケット詳細
会話全体・内部メモ・顧客情報が一つの画面に集約されています。
会話とナレッジベースをもとに返信案が生成され、そのまま送信・編集・再生成ができます。
正確さやトーンを保ったまま、エージェントはより速く返信できます。
AIアシスタント
チケットについて質問したり、返信を作成したり、チーム全体の傾向を要約したりできる専用スペースです。
回答は生成テキストの羅列ではなく、要約・推奨対応・注意点・参照元という構造化された形式で提示されます。
単なるチャットボットではなく、調査を手伝ってくれるもう一人のメンバーのように機能します。
ナレッジベース
所要読了時間・閲覧数・役立ち度評価つきの検索可能なヘルプ記事を、エージェントと顧客の双方に向けて提供します。
記事の詳細画面から、その記事についてそのままAIアシスタントに質問できます。
回答が毎回書き直されるのではなく、資産として再利用されます。
分析
チケット件数・対応時間・CSATの推移・チャネル別内訳を、週次レビューにそのまま使える形で可視化します。
傾向は優先度とチャネル別に分解されるため、マネージャーは対応時間がどこで悪化しているかを正確に把握できます。
コーチングの会話は、印象ではなくデータから始まります。
通知
到着順ではなく緊急度で並んだ、エージェントが本当に対応すべき事項だけをまとめた一つのフィードです。
通知は緊急度とビジネスへの影響度でランク付けされ、単なる時系列順ではありません。
緊急チケットやリスクのある顧客といった重要なシグナルが、定型的な通知に埋もれません。
設定
プロフィール・チーム・通知・連携機能・請求情報など、サポートチームが日常的に触れる管理項目をまとめています。
情報システム部門を待たずに、チーム自身でワークスペースを設定できます。
連携機能
サポートチームが既に使っているツールと接続し、各連携は同期する範囲を明確に限定できます。
既存のツールスタックを置き換えることなく、SupportAIをそのまま組み込めます。
ワークフロー全体に息づくAI
AIを、サポート業務の流れの中へ。
SupportAIは、AIを別画面のチャットとして追加するのではなく、エージェントが実際に作業するチケット対応の流れに自然に組み込んだコンセプトプロダクトです。返信案の作成、要約、ナレッジ参照を一つのワークスペース内で行えるように設計しました。
AI返信案の提案
- 課題
- 過去に対応した内容と似た質問に対しても、エージェントは返信作成に相応の時間をかけています。
- 解決策
- チケットとナレッジベースをもとに返信案が生成され、そのまま送信・編集・再生成ができます。
- ビジネスへの効果
- 定型文のようにならず、初回対応のスピードが上がります。
AIチケット要約
- 課題
- 長い会話履歴は、対応を始める前に読むだけで時間がかかります。
- 解決策
- 会話の要点とこれまで試した対応が、チケットの冒頭に簡潔にまとめられます。
- ビジネスへの効果
- エージェントは数分ではなく数秒で状況を把握できます。
AI優先度判定
- 課題
- 到着順だけで並んだキューの中で、緊急の問題が気づかれないまま埋もれてしまいます。
- 解決策
- チケットの内容を分析し、優先度を自動的に提案します。
- ビジネスへの効果
- 重大な問い合わせが、エスカレーションになる前に見つかります。
AI感情分析
- 課題
- シンプルなチケット一覧では、苛立った顧客も通常の質問も見た目には区別がつきません。
- 解決策
- 各チケットのトーンや感情があわせて表示され、エージェントは対応前に状況を把握できます。
- ビジネスへの効果
- 最初の返信から、適切なトーンで対応できます。
AIナレッジベース提案
- 課題
- 関連するヘルプ記事は存在していても、対応中に検索する余裕がないことがほとんどです。
- 解決策
- チケットの内容に基づいて、関連する記事が自動的に提案されます。
- ビジネスへの効果
- 回答が一から書き直されるのではなく、資産として再利用されます。
AI対応品質サポート
- 課題
- 特に経験の浅いエージェントの間で、返信のトーンや正確さにばらつきが出やすくなります。
- 解決策
- 返信案はナレッジベースに基づいて生成されるため、チーム全体でトーンと内容の一貫性が保たれます。
- ビジネスへの効果
- 誰が対応しても、顧客は一貫した体験を得られます。
AIエスカレーション検知
- 課題
- マネージャーの対応が必要なチケットは、顧客から要求されて初めて気づくことが少なくありません。
- 解決策
- 繰り返しの連絡やネガティブな感情といったシグナルから、エスカレーションのリスクをフラグ付けします。
- ビジネスへの効果
- まだ挽回できる段階でマネージャーが介入できます。
AIサポート分析インサイト
- 課題
- 対応時間やチケット件数の傾向を把握するには、通常は手作業で表計算を組む必要があります。
- 解決策
- 件数・対応時間・満足度の傾向を、手作業のレポート作成なしにダッシュボードで可視化します。
- ビジネスへの効果
- マネージャーは勘ではなく、傾向データに基づいてコーチングできます。
エンタープライズ・SaaS機能
デモだけでなく、実際のサポートチームのために設計
サポート部門のリーダーは、個別の機能より先にロール管理・連携機能・可視性について確認します。SupportAIは、その前提を踏まえて設計されています。
チーム管理
エージェント・ロール・稼働状況を一箇所で管理し、チーム全体の活動を可視化します。
ロール・権限管理
エージェント・チームリード・管理者それぞれに必要な範囲だけを表示するロールベースのアクセス制御です。
連携機能
サポートチームが既に使っているツールと接続し、同期範囲を連携ごとに限定できます。
通知
到着順ではなく、対応の必要性で優先順位付けされた通知システムです。
ナレッジベース
作成者・更新状況・役立ち度を管理できる、カテゴリ分けされた検索可能なヘルプ記事ライブラリです。
分析
チケット件数・対応時間・CSAT・チャネル別内訳を、週次のチームレビューにそのまま活用できます。
設定・請求管理
実際のチームが自分たちで設定したいと考えるプロフィール・ワークスペース・請求管理項目です。
多言語対応
ラベルの翻訳にとどまらない、英語・日本語それぞれで完結した体験を提供します。
これらは実際のサポートチームのワークフローをフロントエンドで再現したデモンストレーションであり、実際のバックエンドシステムとは接続されていません。
技術的なハイライト
NexMが構築したもの
SupportAIはモックアップではなく、実際のプロダクトチームと同じ工程で構築されたフロントエンドです。
技術スタック
モダンでプロダクション品質のスタック
実際のプロダクトチームが選ぶのと同じ技術構成です。
Next.js
ワークスペース全体のルーティング・レンダリング・アプリの土台を担います。
React
チケット・ダッシュボード・設定画面まで、すべての画面を支えるコンポーネント指向のUI。
TypeScript
モックデータ層から各コンポーネントまで一貫した型安全性。
Tailwind CSS
高速で一貫性のあるスタイリングを実現するユーティリティファーストのデザインシステム。
Framer Motion
カードやパネル、画面遷移にわたる控えめで意図的なモーション。
Local Mock Data
すべてのデモフローを支える、ロケールに対応したリアルなチケット・顧客データ。
Component Architecture
機能単位で整理された、共有・再利用可能なコンポーネントライブラリ。
Localization (i18n)
英語・日本語をカバーする構造化された翻訳システム。
コンセプトプロダクトを、本物のプロダクトと同じ水準でつくる
コンセプトプロジェクト
コンセプトプロダクトを、本物のプロダクトと同じ水準でつくる
本プロジェクトは、NexMのUI/UX設計、フロントエンド開発、SaaSプロダクト構築力を示すために制作したコンセプトプロジェクトです。実在するクライアント案件ではありません。実際のバックエンドや本番データベース、実在する顧客は存在しませんが、すべてのチケット対応・AI返信支援・ワークフローは、実際のサポートプロダクトチームと同じ工程で設計・構築されています。