「売れた後」の顧客接点を、収益の構造に変える。
製品単体での差別化が難しくなるなか、家電・消費財メーカーの競争軸は、販売後のサービス体験とつながり続ける顧客関係へと移っています。しかし、販売店網・サービス網・コネクテッド家電のデータは分断されたまま——この構造を変えない限り、アフターサービスはコストセンターであり続けます。Cubastionは、自動車業界の販売・サービス網のデジタル化で実証してきた実装力を、消費財・家電業界に適用します。
「製品で勝つ」だけでは、勝ちきれない時代
日本の家電・消費財メーカーは、品質と「ものづくり」の力で世界市場を切り拓いてきました。しかし今日、製品性能の差は縮まり、価格競争は激化し、競争の主戦場は「販売した後」に移っています。設置・修理・保証対応・部品供給——全国に広がる販売店網とサービス網こそが、顧客が「おもてなし」を実感する接点であり、ブランドへの信頼を左右する場です。にもかかわらず、その現場を支えるシステムの多くは、販売・サービス・部品・保証がそれぞれ別の仕組みで動いており、顧客の全体像を誰も持っていないのが実情です。
さらに、コネクテッド家電の普及により、製品の稼働データという新しい資産が生まれています。野村総合研究所の調査によれば、日本企業の生成AI導入率は57.7%に達した一方、活用上の課題として70.3%の企業が「リテラシーやスキル不足」を挙げています（NRI「IT活用実態調査」2025年）。データはある——しかし、それがサービス現場や顧客接点の変革につながっていない。この「導入」と「成果」の断絶が、業界共通の課題となっています。
消費財・家電メーカーが抱える、3つの構造的課題
アフターサービス網の構造的負荷
全国のサービス拠点・委託先・部品物流を支えるシステムが老朽化・分断し、受付から修理完了までの工程が見えにくくなっています。加えて、ベテラン技術者の経験知がマニュアルPDFや個人の頭の中に閉じ込められたまま、世代交代が進んでいます（IPA DX白書2024によれば、企業の62.1%がDX・AI人材の「大幅な不足」を回答）。
コネクテッド家電のデータが活きない
IoT対応製品から稼働データは集まり始めているものの、それが顧客管理やサービス業務のシステムと切り離されているため、故障予兆に基づく先回りの提案や、利用状況に応じたサービス設計につながっていません。データ収集への投資が、顧客体験の差別化に転換できていない状態です。
販売チャネルの先にいる顧客が見えない
量販店・販売店経由の販売が中心であるため、メーカーは「最終顧客が誰か」を直接把握しにくい構造にあります。製品登録、修理履歴、会員アプリ——接点ごとにデータが分断され、顧客生涯価値（LTV）を軸にした事業設計や、買い替え・追加購入の適切な提案が困難になっています。
Cubastionのアプローチ——自動車業界で実証した実装力の応用
販売店網、アフターサービス、部品供給、保証・クレーム対応、コネクテッドデバイス——消費財・家電業界が直面するこれらの課題は、構造的には自動車業界が一足先に取り組んできた課題と同型です。Cubastionは、自動車・製造業のディーラー網とサービス業務のデジタル化を19年にわたり支えてきました。その実証済みの手法と基盤を、消費財・家電業界に適用します。
販売店・サービス網のデジタル化
自動車業界のディーラーマネジメントとサービス業務のデジタル化で培った手法を、家電・消費財の販売店網とサービス拠点網に適用します。受付から訪問・修理・部品手配・完了報告までの一連の業務を一気通貫でつなぎ、現場の負担を減らしながら、本部からの可視性を高めます。
- 販売店・サービス拠点の業務プロセスの一気通貫化
- 部品在庫・保証・クレーム対応の業務システム統合
- 現場が使い続けられるUI設計と段階的展開
顧客・製品データの統合基盤
分断された顧客接点データを統合し、「どの顧客が、どの製品を、どう使っているか」を一元的に把握できる基盤を構築します。Cubastionは自動車業界において、6つのプラットフォームに分散した8,500万件の顧客データを100%一元化し、データ量を47%削減、精度を80%向上させた実績があります（Hyundai Motor India／統合顧客データベース構築）。この大規模データ統合の実装力を、製品登録・修理履歴・コネクテッドデータの統合に応用します。
- 製品登録・修理履歴・IoTデータを横断する顧客像の構築
- SalesforceやOracleなどエンタープライズ基盤との連携
- LTVを軸にした提案・サービス設計のためのデータ基盤
サービス現場のナレッジをAIで活かす
ベテラン技術者のノウハウや膨大な技術資料を、現場が即座に引き出せるAIアシスタントとして実装します。自動車業界では、整備現場向けのAI技術サポートアシスタントを構築し、回答時間を99%短縮、問い合わせの再発率を75%削減、運用コストを30%削減した実績があります（三菱ふそうトラック・バス株式会社）。修理・設置・コールセンターの現場が同じ構造の課題を抱える家電・消費財業界において、この手法は直接的に応用可能です。
- 技術資料・マニュアルを横断検索できるAIアシスタント
- コールセンター・サービス現場の一次回答の自動化
- 多言語対応・24時間365日稼働の運用実績
小さく始めて、確実に納める
大規模な一括刷新ではなく、効果が見えやすい領域から段階的に導入し、確実に稼働させながら範囲を広げるアプローチをとります。横浜オフィスの日本語対応チームとインド拠点500名以上のスペシャリストによるハイブリッド体制により、国内外の大手ベンダーと比較して30〜40%のコスト削減を実現。2006年の創業以来、400件以上のプロジェクトをすべて納期内に完遂してきました。
- 優先領域からの段階的導入と早期の効果検証
- 横浜の日本語対応チーム＋インド開発拠点のハイブリッド体制
- 国内外ベンダー比30〜40%のコスト優位性
実績と、業界を越えて移転できる実装力
Cubastionは、インド・米国・日本のグローバル3拠点を通じて、空調・冷熱機器・家電を手がけるVoltasをはじめ、消費財・家電（Home Appliances）をグローバルポートフォリオの対象業界として支援してきました。そして、この業界の中核課題である販売網・サービス網・顧客データの統合については、自動車業界における具体的な数字が実装力を証明しています——8,500万件の顧客データの100%一元化（Hyundai Motor India）、AI技術サポートによる回答時間99%短縮と問い合わせ再発率75%削減（三菱ふそうトラック・バス株式会社）。ディーラー網とサービス現場という、消費財・家電と構造を同じくする領域での成果です。2006年の創業以来400件以上のプロジェクトをすべて納期内に完遂してきた「品質に裏打ちされた確実な納品」を、この業界でも約束します。
消費財・家電業界に関連するソリューション
販売店網とサービス拠点の業務を一気通貫でつなぎ、現場の生産性と本部の可視性を高めます。
見積・受注プロセスを標準化・自動化し、販売チャネルの対応スピードを高めます。
技術資料やマニュアルを学習したAIが、サービス現場とコールセンターの問い合わせ対応を支援します。
