01課題
- 講座内容が専門的で、価値が伝わる前に資料請求前の離脱が多かった。
- 担当者が不在の時間帯に質問が止まり、検討タイミングを逃していた。
- どの論点でつまずくかが可視化できず、LP改善の優先順位がつけにくかった。
講座内容の説明を自動化し、資料請求から相談予約までを24時間でつなぐ
講座の価値が伝わる前に離脱していた。UniAgentが内容・料金・対象者の質問に即応し、相談予約まで導線をつないだ。
02実装すること
- カリキュラム・料金・対象者FAQを学習し、LP上で24時間の一次説明を設置。
- 目的・課題・予算感を対話で整理し、資料請求・相談予約へ誘導。
- 頻出の疑問を会話ログから抽出し、コンテンツ改善に活用。
03改善モデル
- 改善モデルでは、離脱前に疑問が解消され、資料請求率の向上が見込める。
- 一次説明をAIが担い、担当の説明工数を削減しやすくなる。
- つまずく論点が見え、講座訴求の改善精度が上がった。
「“この講座、うちに合う？”にその場で答えられ、相談までの距離が短くなりました。」
— 教育・研修事業者で想定される担当者の声（事業開発責任者）※掲載内容は実在企業の成果事例ではなく、業種別の活用シナリオです。数値は改善モデルであり、効果を保証するものではありません。
御社のサービスでも、AIが説明できるか。まず実機で確かめてください。
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