大企業がAIを導入するニュースを見るたびに「これって自分の副業に使えないの?」って思う私です。今回、JALカードのコンタクトセンターにAIが導入されるというニュースが流れてきたんだけど、これ実は私たちのAI副業にも通じる話があるんですよ。
大手企業がAIで何をしているのか、そして私たちが学べることは何か。2026年現在のAI活用事例として、ちょっと深掘りしてみました。
JALカードがコンタクトセンターにAIを導入した理由
JALカード、日本航空、そしてソフトバンク傘下のGen-AXが一緒に進めているプロジェクトなんですが、簡単に言うと「顧客からの問い合わせにAIで対応しよう」という取り組みです。
なぜこんなことを始めたのかというと、コンタクトセンターって本当に大変なんですよ。同じような質問が何千件も来て、それを人間が対応していたら時間がいくらあっても足りない。特に定型的な質問(「ポイントの確認方法は?」とか「カードの紛失手続きはどうすればいい?」みたいな)は、AIの方が正確で早いんです。
検証時の正答率が9割超というのは、正直かなり高い数字だと思います。デザイナーの私の視点からいうと「完璧さよりも、使える実用性」が大事なんですけど、9割なら実務レベルでは十分実用的ですよ。残りの1割は人間にエスカレートさせればいいわけだし。
AIの導入で顧客体験がどう変わるのか
ここからが面白い部分なんですけど、このAI導入って単に「対応を効率化する」だけじゃないんです。
まず、待ち時間が減る。これ、利用者側からしたら地味だけど超重要なポイント。今まで「お待たせしています」って音声ガイダンスを聞かされてた時間が短くなるわけです。深夜に急いでいるときに問い合わせしたいってシーン、ありますよね。そういうときにAIが即座に対応してくれるのは本当にありがたい。
次に、24時間対応が現実的になる可能性。人間だけだと深夜シフトのコストが膨大ですけど、AIなら稼働させっぱなしにできます。JALカードを使う人たちにとって、いつでも問い合わせできる体験は価値があると思う。
あとね、これはデザイナー視点なんですけど、人間のオペレーターがストレスで疲弊しないことも大事なんです。定型問い合わせって、回答する側もモチベーション下がりますよね。そこをAIが担当することで、人間のオペレーターは「本当に複雑な相談」や「顧客の感情に寄り添う対応」に集中できる。結果として、顧客体験全体の質が上がるんです。
これはAI副業にも応用できる考え方
正直に言うと、このニュースを見たとき「あ、これ私たちの副業戦略にも使える考え方だ」って思ったんですよ。
FIRE目指してAI副業をやってる身からすると、「AIで何ができるか」じゃなくて「AIで何を効率化して、空いた時間で何をするか」という視点が大事なんです。
JALカードの例に置き換えると:
定型的な作業(定型問い合わせ対応)→AIに任せる
AIでは対応できない部分(複雑な相談や感情的な対応)→人間が対応する
その結果、全体のサービス品質が上がる
これって、私たちがAI副業で稼ぐ際も同じロジックなんですよ。例えば、記事作成の副業をしてるなら、リサーチや初稿はAIに任せて、編集や構成を自分でやるみたいな感じです。AIに全部任せようとするから失敗するんであって、AIと人間の役割を分ける方が圧倒的に成果が出る。
正答率9割という現実的な数字について
ここで重要なのは「完璧さ」じゃなく「実用性」だってことです。
100点満点を目指すと、開発に時間がかかるし、コストも膨大になる。でも9割で十分なら、さっさと実装して運用しながら改善する方が、ビジネス的には正解なんですよ。これ、スタートアップで学んだことです。
AI副業でも同じ。完璧なAIツールを作ろうとするんじゃなくて、まず70点くらいのサービスを世に出して、ユーザーのフィードバックで改善していく。その方が市場で生き残れるんです。
これからのAI活用の流れ
2026年現在、大手企業がAIを導入する動きが加速してます。JALカードはその一つの事例に過ぎません。
こういう流れって、実は私たちAI副業をやってる人間にとっては、むしろチャンスなんですよ。なぜなら、大企業が「AIってこう使えるんだ」って示してくれるから。それを参考にして、個人レベルでも同じロジックを使うことで、差別化できるわけです。
まとめると、AIは「完璧なロボット」じゃなくて「効率化ツール」。人間にしかできない部分を活かしながら、つまらない定型業務はAIに任せる。そういう使い方が、2026年の正解なんだと思います。
あなたが今やってる仕事の中で「これってAIに任せられるな」ってタスク、ありませんか?そこがあなたのAI副業の入口かもしれません。
今日のひとこと
正答率9割って聞くと「あ、まだ不完全なんだ」って思いがちですけど、むしろそれが現実的で実用的だってことなんです。完璧さより、さっさと実装して改善する。これが2026年のAI活用の鉄則ですよ。
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