強みは既に日々のデータの中にある。ウーマが提案する、AI活用の仕組み

ウーマは、東京・渋谷のデザイン会社です。自社でネイルサロンを1店舗経営し、代表自身がオーナー兼アートディレクターとしてマーケティングまで手がけています。この記事では、その中で作り上げたAI活用の仕組みを紹介します。

先日、noteにこちらの記事を書きました。

このブログでは、その内容を、初めてウーマを知る方にもわかる形で整理してお伝えします。

日々の会話のやり取りが人の輪郭を形づくる抽象イメージ — 日々の会話が、会社の輪郭をつくる。LINEのやり取りは流れて消えるデータではなく、その会社にしか無い資産になる。

ウーマは、ネイルサロンを経営しています

株式会社ウーマは、東京・渋谷のデザイン会社です。2000年創業、26年間ロゴやブランドの世界観を作ってきました。

そのウーマが、新宿でネイルサロンを1店舗経営しています。デザインに特化したサロンです。オーナーは代表の藤井華丸で、アートディレクターもマーケティングも、すべて自分たちの手で行っています。デザイン会社が自分たちの手でお店を持ち、自分たちの手で集客する。この構造自体が、クライアントに提案する内容の実験場になっています。

自動投稿では、問い合わせは増えない

AIで記事を書いてSNSに自動投稿する仕組みは、いまや珍しくありません。ツールも増え、導入している会社もどんどん増えています。

でも、多くの会社がそこで止まっています。自動化はした。投稿数は増えた。それでも、問い合わせはゼロのまま、というケースが少なくありません。

理由は単純です。AIが一般論から作った記事は、その会社にしか書けない中身を持っていません。読む人にも、検索エンジンにも、それは伝わります。

LINEグループに、Botを忍ばせる

ウーマが作った仕組みは、ここから先が違います。

新宿のネイルサロンでは、ネイリストが日々お客様に接客しています。どんな属性の方が来店し、どんなデザインを選び、価格はいくらで、その方がリピーターになったかどうか。この情報は、毎日自然に発生しています。

もう一つの現場、鈴木建築（町の大工さん）では、職人さんが現場の図面や写真、スケジュールをLINEでやり取りしています。誰が担当し、どれくらいの時間がかかり、実際のコストはいくらだったか。これも、LINEの中に日々蓄積されています。

私たちがやったのは、このLINEグループにBotを一つ入れることでした。新しい画面は作っていません。ネイリストも職人さんも、いつも通りLINEを使うだけです。その裏で、Botがやり取りを拾い、データとして蓄積していきます。

RAGで、記事の中身にする

ここでいうRAG（検索拡張生成）とは、AIが文章を作るときに、AI自身が学習した一般知識だけでなく、外部に蓄積した実際のデータを検索して参照しながら生成する仕組みのことです。

蓄積された接客ログや現場のやり取りは、そのままではただのデータです。これをRAGの参照元にすることで、AIが記事や投稿文を作るとき、一般論ではなく「実際にその店で、その現場で起きたこと」を元に文章が生成されます。だから、同じ自動生成でも、出てくる記事の中身が違います。誰にでも書けそうな記事ではなく、その会社にしか書けない記事になります。

記事は、燃料になる

こうしてできた記事は、SNSやサイトに投稿されます。その反応は、Googleサーチコンソールで分析します。

見えてくるのは、検索ワードです。どんな言葉で人がサイトにたどり着いているか。これが、お客様が本当に求めている課題解決、つまりお客様の痛みそのものです。同時に、LINEや接客のやり取りに残っているのは、現場で働く人たちの痛みでもあります。普段は言語化されないまま消えていくものが、データとして残ることで初めて見えるようになります。