Kömpf24、ElevenLabsと共にデジタル従業員「KIM」を導入

エグゼクティブサマリー

Kömpf Onlineshops GmbHは、ガーデン・ホーム・リビング関連商品のドイツ大手オンライン小売業者ですが、月間1万件を超える問い合わせに対し、わずか3名のサービスチームで対応するという大きな課題を抱えていました。その結果、平均待ち時間は1.5分となり、顧客にとって大きなストレスとなっていました。ElevenLabsの会話型AIを戦略的に導入することで、高度なAI搭載の一次対応エージェント「KIM」が誕生しました。その効果は絶大で、平均待ち時間はわずか15秒に短縮され、サービスチーム全体の効率も大幅に向上。さらに、時給わずか5.48ユーロで稼働するデジタル従業員も導入されました。本ケーススタディでは、課題から導入、そして驚くべき成果までの道のりを紹介します。

Kömpfオンラインショップ

クライアントとその課題：スケーラビリティの限界

デジタル時代の伝統企業

Kömpf Onlineshops GmbHは、単なるオンラインストアではありません。1934年創業の伝統ある家族経営企業であり、grills.de、mein-gartenshop24.de、oase-teichbau.deなど有名ブランドを含む20以上の専門ECプラットフォームを展開しています。このマルチショップ戦略により高い専門性を実現していますが、その分、複雑さと顧客からの問い合わせ件数も非常に多くなっています。

カスタマーサービスのボトルネックは明確でした：

• 膨大なコール数： 月間約1万件の電話問い合わせがあり、電話カスタマーサービスが最も利用されていました。
• 限られた人的リソース： わずか3名の専任チームがこの大量の問い合わせ対応を担っていました。
• 重大な結果： 1件あたり平均1.5分（90秒）の待ち時間。

この待ち時間は単なる悪い指標ではなく、実際のビジネスリスクでした。長い待ち行列は顧客の不満や購入放棄につながり、サービスチームにも大きな負担となります。特に注文状況や簡単な商品質問など、繰り返しの初期問い合わせが多くを占めていました。従来の人員増加ではコストがかかり、季節変動にも柔軟に対応できません。

解決策：標準ボットではなく、カスタムAIによる知能化

Kömpfが求めていたのは、単なるスクリプト型チャットボットや固定的なIVR（音声自動応答）メニューを超えるソリューションでした。製品ポートフォリオの複雑さを理解し、既存IT環境にシームレスに統合し、人間らしい自然な対話ができる知的なシステムが必要でした。そこで選ばれたのがElevenLabsの会話型AI.

ただのボットではない：将来性と柔軟性を備えたプラットフォーム

このプラットフォームの決定的な強みについて、Kömpf24のAIオートメーションマネージャーであるChristian Langer氏は次のように語っています：「私たちが[...]気に入ったのは、ElevenLabsの新しい会話型AIです。[...]今ではカスタムLLMの統合や、MCPサーバーの統合ができる点です。それによって全体が非常にパワフルになる."

この発言は、戦略的な意思決定の核心を示しています。Kömpfは汎用的な外部AIモデルを使う必要はありませんでした。ElevenLabsプラットフォームの柔軟性が、重要なメリットをもたらしました：

• データ主権とコントロール： 独自のLLMを接続することで、Kömpfはデータとシステムの「知能」を完全にコントロールできます。
• 最大限の適応性： AIエージェントは自社の最新データで継続的に学習・改善でき、外部ベンダーの開発サイクルを待つ必要がありません。
• 将来性： システムは今後の技術進化にも対応でき、ビジネス要件やプロセス拡張にも柔軟に適応・拡張できます。

このようにKömpfは、目先の課題解決だけでなく、将来の顧客コミュニケーションに向けた持続可能でスケーラブルなプラットフォームを構築しました。

導入プロセス：デジタル従業員「KIM」誕生まで

「KIM」の成功導入は、深い知識コアと完璧な技術統合という2つの柱に支えられています。「KIM」は真のプロセスマネージャーとして機能します。

柱1：知識コア ― 28,879ワードのプロンプト

「KIM」の成功は、コードではなく知識から始まりました。約29,000ワードにも及ぶ非常に詳細なプロンプトが作成されました。このプロンプトはKömpfのカスタマーサービス知識のデジタルDNAであり、以下の内容が含まれています：

• 詳細な商品情報、仕様、互換性。
• よくある質問（FAQ）への数百もの回答。
• 返品・配送状況確認・クレーム対応などの手順をステップごとに解説。
• Kömpf傘下各ブランドごとのトーンやコミュニケーションスタイルのガイドライン。

柱2：技術ワークフロー ― 「KIM」は知的プロセスマネージャー

顧客にとってシームレスなコール体験を実現しつつ、裏側では複雑なプロセスを管理しています：

（1）コール＆ルーティング： 顧客が電話をかけると、Twilio.

経由でAIにルーティングされます。 「KIM」が会話を開始し、顧客の要望をリアルタイムで分析します。

（3）高度なプロセス統合と分類： ここで「KIM」の真価が発揮されます。単なるキーワード認識ではなく、AIが文脈を理解し、具体的なアクションを実行します。顧客の要望に応じて、以下のように正確に分類します：

• 相談： 一般的な質問はAIで対応し、複雑な商品相談は人間の担当者へ転送するかを判断します。
• 配送日： 配送状況を自動で追跡したり、特定の問い合わせを物流部門へ直接転送します。
• クレーム： 新規クレームの場合はチケットを作成し、既存クレームの場合はステータスを確認し、正しいチケットに紐付けます。
• 仕入先からの問い合わせ： 運送業者からの電話を認識し、倉庫の適切な担当者へルーティングします。

1. 自動バックエンド処理： 分類に基づき、「KIM」が自律的に対応します：

(4) 自動バックエンド処理：分類に基づき、「KIM」が自律的に対応します：

• Zendeskでのチケット作成： 新規かつ正しく分類されたチケットを自動で作成します。
• データ検証： 注文番号をバックエンドとリアルタイムで照合します。
• インテリジェントなエスカレーション： 専門知識が必要な案件のみ、人間の担当者に必要な情報とともに引き継ぎます。

成果：数値で見る変革

導入の成果はすぐに現れ、期待を上回るものでした。

ElevenLabsエージェント導入の成果

指標1：顧客待ち時間を83％大幅短縮

• 導入前（2025年3月）： 1.5分（90秒）
• 導入後（2025年6月・AI導入3ホットライン）： 約0.25分（15秒）

指標2：AI従業員の圧倒的なコストパフォーマンス このソリューションの経済性も非常に優れています。AIエージェント「KIM」の運用コストは時給約5.48ユーロで、1日12時間・年365日稼働を前提としています。

指標3：人間のサービスチームの活躍促進 人間のサービス担当者の負担軽減も大きな成果でした。繰り返しの初期問い合わせから解放され、専門知識を活かして複雑で付加価値の高い顧客対応に集中できるようになりました。

結論：Eコマース顧客対応の未来モデル

Kömpf OnlineshopsとElevenLabsの協業は、単なる技術的成功にとどまりません。これは、Eコマースにおけるカスタマーサービスの未来像を示す戦略的なマイルストーンです。柔軟で適応性の高いAIプラットフォーム、企業独自の深い知識コア、そして業務プロセスへのシームレスな統合により、Kömpfは3つの重要な目標を同時に達成しました：

1. 顧客体験の最大化： 長い待ち時間によるフラストレーションをほぼ解消しました。
2. 業務効率の向上： 人間のチームは専門家として最適に活用されています。
3. 持続可能なコスト最適化： 会社の成長に合わせて拡張できる、スケーラブルかつ非常にコスト効率の高いサービスチャネルを確立しました。