AIネイティブ運用代行 — MIWS

作ったAIは、回すのが本番。
運用は、任せてください。

PoCで作ったAI、脱SaaSで内製したAIスタック。「動く」までは来た。でも本番で回し続けるのは別の難しさです。私たちはCS窓口から入って、AIの運用ごと巻き取る運用代行サービスです。

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よくある詰まり

「作れた」のに、運用で止まる。

誤動作・幻覚：AIが間違った回答を返す。気づくのはユーザーの炎上から。

運用に人を張れない：監視・チューニング・例外対応に専任を置けない。

窓口がない：リリースしたが問い合わせの受け口・一次対応が回らない。

多言語・24h：グローバル対応・即時対応を人手で揃えると高コスト。

解き方

CS窓口で入り、運用を巻き取る。

問い合わせの一次対応（CS）を入口に、AIの品質を一番見ている立場から運用へ広げます。中核は「AIが書く・人が出す」。

問い合わせ集約→AI下書き（接地）→真正性ゲート→人間承認→運用メトリクス→改善

広がり（同じ伴走で深くなる）

窓口から、AIスタックの運用まで。

運用窓口（CS）　問い合わせの一次対応を代行。真正性ゲート＋承認で安全に。

入口・低リスク

LiveOps（開発連携）　不満・不具合・要望を集約→クラスタ化→開発に連携・改善起票。

拡張フェーズ

AIスタック運用　監視・インシデント・モデル更新・コスト最適まで運用代行。

本格運用

他と何が違うか

ツールでも、外注でも、内製でもない。

比較対象	あちら	私たち（AI運用代行）
SaaSツール (HubSpot/Zendesk等)	道具を渡す＝自分で設定・運用する	運用そのものを代行。ツールの上にも乗る
CS外注 (人手BPO)	件数・席数で課金＝増えるほど高い・品質ばらつき	構造で安く・速く・嘘を防ぐ。量が増えるほど単価↓
内製 (自前構築)	作れるが回し続けるのが重い（監視/更新/幻覚対策）	実証済みの運用基盤に任せられる・本業に集中

信頼の作り方

誤回答も炎上も、構造で防ぐ。

🛡 真正性ゲート

ナレッジに接地できたことだけ下書き。嘘・幻覚を構造で出さない（接地不可は人間へ）。

🔥 感情エスカレーション

怒り・クレームは自動返信せず人間へ。熱量の高いコミュニティでも炎上を避ける。

学習に使わない商用API（ZDR可）・顧客ごとにデータ分離。多言語（日/英/中ほか）は言語判定→同言語返信で自動対応。

料金の考え方

スモールに始めて、運用ごと。

固定（非属人の運用レイヤー）＋ LLM実費（従量・パススルー）

人手BPOのような件数比例ではなく、軽い固定＋実費の構造。問い合わせが増えても単価は上がりません（量が増えるほど1件あたりは下がる）。まずは低リスクのPoCからスモールに。深い運用（開発連携・AIスタック運用）はバリュー階段で。

→ 御社のCS体制・問い合わせ量で具体額を試算します。まずはご相談ください。

まずは

御社のケースで、30分のデモを。

既存の体制を残したまま、並走で小さく試せます（リスクは当社持ち）。新規リリース・グローバル展開ほど効きます。まずはメールでお気軽に。

メールで相談する → 動くデモを見る

メール: nariken@gmail.com ／ X: @nariken

作ったAIは、回すのが本番。運用は、任せてください。