Retail × Human Copy AI

世界一ユニークなプロセスで
「売れる接客」をAIで再現

三井物産の社内起業制度から生まれたエクオルは、
特定の人にしかできない「売れる接客」をAIで再現していきます

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Retail
Pain

明日いなくなるかもしれない
エース販売員

マニュアル化できない「売れる理由」はエース販売員の退職と共に消える。

エクオルは、属人化した接客ノウハウを組織の資産に変えることで、「もしあの人が辞めたら」という恐怖から小売事業者を解放し、事業の継続性に貢献します。

Consumer
Insight

何を買えば良いかが明確な場合、消費者にとってECは最適なツールとなる。一方で、何を買えば良いかを言語化できていない場合、消費者は接客を必要とする。

「売れる接客」はこうした消費者を認知し、理解しようとすることから始まる。

エクオルは、「とりあえず店舗に行って店員と話しながら検討してみよう」という顧客体験を、オンラインで再現性ある形で実現します。

消費者が求める
認知と理解

Knowledge
Flywheel

「売れる接客」の資産化サイクル

他社が「チャットボットを進化」させる発想で最初からAI開発するのに対し、当社は独自に開発した「オンライン接客ツール」を通じて、まず「人」で心を動かす接客を提供し、接客ログを蓄積しながら段階的に接客エージェントを開発します。

使えば使うほど、その企業独自の「接客エージェント」が進化し、競争優位を築き続けます。効率化やコスト削減を主目的としない、売上をあげる為のAIです。

STEP1|Digital
指名型の
オンライン接客
当社が開発したオンライン接客ツールを提供。消費者は希望する接客員を選ぶ形式。
STEP2|Data
非公開接客
ログの蓄積
日々の接客の副産物として得られる独自データを蓄積・体系化
STEP3|AI
接客AI
エージェント
「売れる接客」をAIで再現
売れる接客を
更新し続ける
独自データが競争優位に
∞ FLYWHEEL
→ 蓄積
学習 →
← 量産
Hybrid
Model

人かAIではなく、ハイブリッド型

人とAIの比率は時間と共に変化。使えば使うほど独自学習データが蓄積される。
人が介在することで、「売れる接客AI」を更新し続ける。

導入企業の「売る力」 時間軸 AI HUMAN
AI 1%
人 99%
現在地 人が主体で運用
AI 80%
人 20%
目指すところ AIが主体、人が磨く
Proven
in toC

toC領域で実証済みの
「属人性×相性」の接客モデル

万人受けするトップセールスはいません。「誰が、誰に、どう語るか」というマッチングも重要です。エクオルは、感情労働や非定型業務など属人性の高い仕事をオンラインで受発注できるオンライン接客ツールの提供を通じ「最適なマッチング」と「心を動かす接客」の両輪をtoC領域で実証してきました。

「人の相性」と「属人的なスキル」を資産化するこの成功モデルを、これから小売領域へ横展開します。

+47%
移住意向率
15
平均対話時間
4.8
顧客満足度
移住検討→相談転換率
相談→現地訪問率
→ 属人性が生んだ成果
「あの担当者に聞きたい」という指名接客が継続的に発生。担当者の知識・人柄が指名率・転換率を大幅に引き上げた。このデータが接客AIエージェントのトレーニング素材になる。
01
Migration Consultation

移住チャット
「地域担当者」のオンライン接客

AIには語れないローカルな情報、移住後の生活不安、子育て環境の実態——地域を熟知した担当者だけが持つ「暗黙知」を、オンライン接客でリアルタイムに届ける。「検討中」を「決断」へ動かす。

3x
エンゲージメント
98%
リピート率
4.9
顧客満足度
自動採点vs人採点 / 満足度比較
指名採点員へのリピート率
→ 属人性が生んだ成果
「あの審査員にまた採点してほしい」という指名が多発。採点員のコメントスタイル・リアクションパターンが顧客の熱狂を生む。この採点ログが「感情を動かすAI」のトレーニングデータになる。
02
Entertainment / Scoring

XING(カラオケ採点)
「人による採点」が生む熱狂

従来は自動化されていたカラオケ採点を、遠隔の「人」による採点に置き換えた。機械の点数より、人のリアクションと共感コメントが、圧倒的なエンゲージメントとリピートを生み出すことが証明された。

Market

500兆円の巨大市場
「エージェンティックコマース」の到来

ユーザーの購買起点は「検索する」から「AIエージェントに聞く」へ激変、巨大プラットフォームが消費者の意思決定を支配し始めています。

¥500兆
エージェンティックコマース
市場規模
3〜5x
トップ販売員と平均の
売上格差
※ 業界ヒアリングに基づく

プラットフォーマーに意思決定の主導権を握られることを忌避し、独自の顧客体験を維持・向上し続けたい小売事業者をエクオルは支援していきます。

Team

チーム

三井物産株式会社の社内起業制度から生まれたスタートアップ。属人性と向き合い続けてきた現場知見が、唯一無二の競争優位を生む。

星野 尚広
代表取締役
星野 尚広

東京下町出身。自由を求め中学卒業後単身米国の高校に留学。これをきっかけに20代の大半を海外で過ごす。地元での体験や途上国駐在経験から、あらゆる人が同じ土俵で働ける環境を作れたらと考えるようになり、三井物産の社内起業制度を活用して起業・現職。2023年7月から長野県に移住。

加藤 舜介
取締役
加藤 舜介

Moon Creative Lab COO。三井物産で、主にICT分野を軸にアジア太平洋地域や消費者分野の新規事業開発に関わる。ニューヨークで幼少期を過ごし、SF、ロック ミュージック、ガジェット、阪神タイガースが大好きで、若い頃は哲学者になることを夢見ていた。

小柳 良二
取締役
小柳 良二

福岡県北九州市出身。ドイツが第二の故郷。猫が好き。モットーは「やらない理由がみあたらない」。人的特徴としてspeak fast, slow to eat。三井物産次世代モビリティ事業開発室長。移動革命に取り組む中、仲間と共にエクオルの初期構想を起草。起業はDon't leave me alone精神に共感。

CEO
Message

属人性を、企業の力に

—マッチングからAIエージェント開発へ、ピボットの真意—

01
Origin Story

起業の原体験:スタートラインを平等にする

私のビジネスの原点は、東京の下町で個人事業主の両親のもとに育った経験にあります。生まれながらにして恵まれた環境にいる人と、そうでない人では「スタート地点」にずいぶん差があると感じていました。「早く走れる靴」を作るのではなく、誰もが公平に戦える「Level Playing Field」を作りたい、その第一歩として、三井物産の社内起業制度Moonを活用しデジタルワークに特化したマッチングプラットフォーム「メタジョブ」を2018年に立ち上げました。

02
Field Insight

現場の課題:白か黒かではなくグラデーション

ローンチ後、マッチング数を増加させるためデジタルワーク(仕事の場)をつくることに注力。従来は機械が担っていた領域をあえて「人」に置き換えることを試みました。例えば、自動化されていたカラオケ採点や、チャットボットによる商品説明を、遠隔の「人」による接客に変えてみたのです。その結果「その顧客に最適な『人』を、オンデマンドかつリアルタイムに呼び出せるか」が、唯一無二の顧客体験を作る鍵だと分かってきました。100%自動化か人力かという二元論ではなく、顧客課題に沿ってAIと人が得意分野を柔軟に担うべきだと考えました。

03
Strategic Pivot

戦略の転換:AIを「再現性」のための手段に

当初「心を動かす接客は、人にしかできない」と考えていました。しかし、日進月歩で進むAIエージェント開発競争を横目で見ながら、接客ツールを提供している当社だからこそ、属人的でブラックボックス化している「接客のコツ」を元にAIエージェントを開発すれば、企業の強力な武器になると確信しました。

04
Future Vision

今後の展望:他産業への横展開

「属人性をテクノロジーで資産に変える」プロセスは、接客領域に留まりません。将来的には、ドローンやロボットの遠隔操作など、熟練の経験則が必要なあらゆる産業に応用していきます。手間はかかりますが、この泥臭いプロセスこそが、競合が真似できない独自性を生みます。私たちは、個人に依存していた知恵を構造化し、企業の新たな成長サイクルを支援します。

エース販売員の「売れる力」が、
小売の競争優位を変える。

500兆円のエージェンティックコマース市場で、属人性を武器に。
エクオルは、人とAIのあいだにある最大の資産を解放します。

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