スマートエイト、DLPOに生成AI研修を提供し、Salesforce連携による顧客ヘルススコア判定の内製化を実現

12時間の生成AI研修でClaude Codeの組織活用を実現

12時間の生成AI研修でClaude Codeの組織活用を実現

株式会社スマートエイトは、LPO・CROプラットフォームを提供するDLPO株式会社に、Claude Codeを活用した生成AI研修（全4回・計12時間）を提供しました。この研修の結果、DLPOはSalesforce連携による顧客ヘルススコア判定の内製化を実現しました。

研修前、DLPOではAIの知見が一部の開発エンジニアに集中しており、営業、企画、サポートといった現場での活用は限定的でした。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、修了後にはそれぞれの担当業務に合わせたAI活用システムを自ら構築できるようになりました。

導入の背景

DLPO株式会社は、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企業です。同社はA/Bテスト案の企画やサイト分析などにAIをすでに活用していましたが、社内業務におけるAI活用には以下の課題を抱えていました。

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: 生成AIの利用は進んでいたものの、メール文面や議事録作成、チャット相談といった個人単位の効率化が中心で、外部ツール連携やマルチエージェントの構築は未経験の領域でした。
豊富なデータ資産とAIが接続されていなかった: 商談履歴（Salesforce）、キャンペーン稼働データ、サポート対応履歴、A/Bテスト結果など、複数のツールにデータ資産を保有していましたが、生成AIとの接続がなく、手作業でのデータ連携が発生していました。
職種ごとに時間を要する業務が積み上がっていた: セールスは商談前リサーチと提案資料作成、プランナーはA/Bテスト結果レポート作成、テクニカルサポートは対応履歴検索、カスタマーサクセスは解約リスク可視化にそれぞれ時間を要していました。

研修の全体設計

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

回	テーマ	内容
Day1	基礎とセットアップ	開発環境の構築、CLAUDE.md・Skill・SubAgentの基本操作、AIセキュリティルールの策定
Day2	外部ツール連携（MCP）	Playwright・Google Workspace・Salesforceとの接続、プロンプト設計の5要素
Day3	業務スキルの実装	商談前リサーチ、A/Bテスト分析、PowerPoint自動生成の各スキルを実践
Day4	マルチエージェントと応用	複数AIの役割分担設計、Zendesk API連携、各自の実務スキル構築と全体共有

研修後のDLPOにおける成果

DLPOでは、研修で習得した手法に基づき、SalesforceやZendesk、自社プロダクトなどのデータをClaude Codeと連携させ、実業務で活用できるAIシステムを構築しました。これらの事例はすべて、DLPOが自社の人員で企画・構築したものです。

業務変革テーマ	研修前	研修後	連携した媒体
ヘルススコアの自動判定	手動でデータを出力してAIに投入し、判定結果を手入力	AIからSalesforceへ直接クエリを実行し、判定を自動化	Salesforce
カスタマーサクセス	キャンペーン設定状況からヘルススコアを試験生成。商談データとは未連携	商談・稼働データからヘルススコアと推奨CSアクションを自動生成	Salesforce／自社プロダクト
問い合わせ	記事更新が追いつかず、回答する関連記事の選定が担当者の記憶に依存	API連携で322件の記事を参照し、関連記事を抽出して回答ドラフトを自動生成	Zendesk
LP・競合分析	ブラウザ拡張機能での目視確認	フルページを自動取得し、12種のアドアタックを自動検出	―

各職種：受講者が自身の業務にAIを組み込み

研修で身につけた手法をもとに、受講者はそれぞれ自身の担当業務に合わせた仕組みを構築し、実務で活用しています。アンケートで受講者が「AIで解決したい課題」として挙げた項目は、下記の成果物として実現されています。

職種	自社で作成したもの
プランナー	レポートデータを読み込み、A/Bテストの勝敗を判定するスキル
プランナー	レポート画面のPDF出力をExcelに変換するスキル
テクニカルサポート	問い合わせ受信時にSalesforceの過去履歴から類似事例を抽出するスキル
セールス	受注実績とアクセスログを突き合わせ、優先度付きのアップセル候補を抽出するマルチエージェント
テクニカルサポート	ブラウザ更新時のセグメント設定漏れを検知して通知するボット

エンジニア以外のメンバーが、コード作成の速さに制約されずに自分用のツールを作れるようになった点が、受講者からも変化として挙げられています。テクニカルサポート担当者からは、「アイデアはあったが、コードが素早く書けないと作れないツールが、試行錯誤で楽に作れそうなことがわかり、いろいろ試していきたい」との声が聞かれました。

受講者アンケートの結果と研修を通じた変化

全4回それぞれの終了時に受講者アンケートが実施され、計12件の回答が得られました。満足度は全12件が最高評価の「5」（平均5.00／5）でした。

受講者からは、「業務に利用できるイメージがより明確になってきた」（テクニカルサポート担当者）、「具体的に業務を移していくイメージができました」（セールス担当者）といった声が寄せられています。

研修を通じて、AI活用は「一部のエンジニアの技術」から「全職種が使う道具」へと変化しました。営業は商談準備に、プランナーは分析に、テクニカルサポートは問い合わせ対応に、それぞれAIを組み込む状態へと移行しています。また、「AIに聞く」だけでなく、「AIに役割を与える」マルチエージェントの設計も導入され、アップセル候補の抽出などに適用されています。これにより、AIに直接質問するよりも出力の質が高いという評価を得ています。

スマートエイトの生成AI研修の特長

スマートエイトの生成AI研修には以下の特長があります。

ハンズオン中心の双方向形式: 動画視聴型ではなく、講師と受講者が同じ画面を見ながら実際に手を動かして学習を進めます。
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ます。
修了後に自社で構築できる状態を目指す: 手法の理解に留まらず、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目標としています。

DLPO株式会社代表取締役作左部勇次郎氏

「AIを事業で活用してきましたが、その知見は開発メンバーに集中し、営業や企画、サポートの現場までは広がっていませんでした。研修を終えてまず変わったのは、SalesforceやZendeskといった自社のデータをAIにつなぐという発想を、現場の各メンバーが持てるようになったことです。研修後、カスタマーサクセスのヘルススコアを自動で出す仕組みを社内で構築し、すでに運用を始めています。AIに直接質問するより、役割を分けたエージェントを組んだほうが出力の質が高いという実感も得られました。メンバーの習熟度に差はありますが、全員が自分の業務に活かそうという姿勢になったことが最大の変化だと感じています。」

株式会社スマートエイト CEO 小坂井聖也

「AIとデータをつなぎ、組織利用へ」

企業が既に保有するデータとAIの連携は重要です。DLPOは商談履歴、稼働データ、サポートナレッジを十分に蓄積していましたが、それらとAIは接続できていませんでした。AI研修を終えた後、各データを繋げてCSのヘルススコアを出す仕組みまで組み上げられました。研修はゴールではなく、社内でAIを育成する起点です。今後も研修を通じて、各社が自力でAIを使いこなす状態づくりを支援してまいります。