Podcast Season 5 Episode #208
今日は：2024年 12月 3日です
葬儀トラブルの多くは、家族間や葬儀社との意思疎通不足、契約内容の不明瞭さに起因します。
飲食などの追加費用と見積もりとの差異が負担を増やす要因です。
対策として、詳細な説明や柔軟な対応、録音での確認、視覚的に分かりやすいマニュアルの活用が重要です。
特に年末年始は対応が制限されるため、あってはならないが、丁寧なサービス提供も制限されることもあります。
十分なコミュニケーションで信頼を築き、安心して故人を見送れる葬儀を目指すべきです。
それなら、AIを使って解決できないか？
この課題は人類が「お葬式」という「儀礼・儀式」を行いはじめてからずっとある問題のはずで、メソポタミア文明で紀元前9000年くらいから存在しているはず。
つまり1万年以上も解決されない課題であろう。
すべて単純なことであり、それがなかなか解決できないのが人間なのだろうか。
それなら、本格的にAIを活用できる時代になったから試してみないか？
今日のお話は： AI活用してコミュニケーションを高める
AIには大きく分けて、教師あり学習、教師なし学習、そして強化学習の3つのタイプがあります。
教師あり学習（Supervised Learning）は、事前にラベル付けされたデータや、入力と正解のペアを用いてモデルを訓練します。
一方、教師なし学習（Unsupervised Learning）はラベルなしデータからデータの構造や隠れたパターンを発見します。
また、強化学習（Reinforcement Learning）は環境との相互作用を通じて、報酬を得ながら学習し、最適な行動を見つける方法です。
これらのAIはさらに、特定のタスクに特化した特化型AI（Narrow AI）と、人間のように幅広いタスクに対応できる汎用型AI（General AI）に分類されます。
しかし、現時点では汎用型AI（AGI）は理論的な概念段階に留まっており、実用化には至っていません。
さて、ここまでAIのお話をいたしました。
次に、お葬式での活用を考えてみたいと思います。
マーケティングというよりも、ビジネスには2通りあります。
一つはB2Cでもう一つはB2Bです。
購買において、個人を対象にした場合と企業を対象した場合に大きな違いがいくつかあります。
マーケティングにおいて一つは、個人の場合は「あったらいいな」というWANTSが先にあります。
企業の場合は「必要だから」というNEEDSがあり、購入を決めます。
互いに類似点はありますが、購買へのプロセスと決定思考が異なります。
カメラのレンズでもアマチュアカメラマンのほうがすごい装備を持っていることが多いです。
それは自己満足を満たすためにあるからです。
しかし、企業の場合は必要以外のものを買うことがないので、必要ならレンタルやリースで処理します。
買うことで固定資産税対象なり、費用対効果を考える必要がありますが、個人にはそういう概念が欠如していても問題はありません。
個人でも企業でも厳しい目線で商品を見ていることも多いです。
だが、企業だと、購入したくても出来ない「理由」が個人よりたくさんあり、大きく影響するのが予算編成だったりします。
しかも、B2Cの場合は推しブランド含めて、機能を万人受けに作ることも大事ですが、B2Bだとピンポイントに当てはまらないと買ってくれないこともあります。
八方美人の万人受けというのはマーケティングの時点で失敗ですが、特定の人たちへ、多数ある機能の一つだけアピールをすればいいのです。
井川意高大王製紙前会長（あのエリエールの会社）がおむつのGoonを出したときの逸話が凄い。
オムツは漏れないのが当たり前。そこをアピールしても意味がないという話をしてました。
Goonのいいところで他のメーカがないものは？
ズバリ、肌さわり。
お母さんが一番心配するのは赤ちゃんの肌のかぶれ。
ここに注目させて、更に値段もアップさせて博打だったが勝負に出たらヒット。
オールマイティーだが、他社より優れているところをアピールする。
これがブランディングを作る手でもありますし、さすが博打にハマった人でもあったなと。
もちろん、B2Bで同じように企業の購買担当にハマったら嬉しいけど、企業はシビアな目で考えねばなりません。
つまり、自分ではなく、組織として購入を考えることが求められているからです。
お葬式は99.9%以上が普通の葬儀（一般葬、家族葬、直葬などを含む）であり、社葬はほとんどありません。
本当にどこかの大きな会社の社長や役員が亡くなって、会社で営むことは滅多にありません。葬儀社のビジネスモデルによりますが、普通なら1000件の葬儀に1件あるかないかの状態です。とくにポストコロナ時代は。
企業担当者に社葬を売る気持ちにさせることが出来たら一般葬を売ることも容易になるはずです。
そこで、大切なことがコミュニケーション能力です。
なぜ面倒臭さ以外に、遺族は直葬にしてはならないかの説明が大切です。
本来なら普通の葬儀を営んでもらうほうがいいことは全員頭のどこかで理解しています。その普通に葬儀を営む理由をあえて説明していないことが多いのです。
遺族からしたら、葬儀屋さんからぼったくられるとかいうマイナスのイメージが多いのもありますが、本当はきちんと葬儀をしたいという気持ちは心の隅にあるはずです。
多くの葬儀屋さんがそれを頭の中では理解しているが、言語化できていない可能性があります。
文字に書き起こしてください。
多くの葬儀屋さんは企業研修などはしていません。
もちろん大手や上場企業の場合、きちんとした身だしなみや接客を教える余裕がある会社は新しく入って来た社員に行うことはあっても、小さな葬儀屋さんにはその余裕があまりありません。つまりOJTがほとんどです。
ここで、AIを使ったコミュニケーション能力向上のプランを考えてみました。
担当者として一番大事なのは「聞く耳を持つ能力」と読解力です。
LLM（この際はChatGPTとでもいいましょうか）を活用し、
1. プレゼンテーション能力の向上
シミュレーションの訓練
ChatGPTを利用して模擬会話を行い、顧客との会話シナリオを作り出し、訓練します。
例として：
「喪主にどのようにプランを提案すれば良いか」という想定で練習します。
営業トークのテンプレートを作成してもらったり、フィードバックを受けたりすることも可能です。
2. 難しい用語の簡易化
葬儀業界にはたくさんの専門用語があります。
普通に葬儀屋さんは使っていますが、はたしてそれが顧客に伝わっているでしょうか？
シミュレーションで確認してみてください。もし通じてなければそれをわかりやすいような言葉に置き換えてください。
3. エモーショナルな会話の練習
葬儀業界では、お客様は非日常を体験しており非常に不安定な状況を考慮せねばなりません。
その感情的な状況に対応するスキルが求められます。
ChatGPTに「悲しみを抱える遺族にどのように寄り添うべきか？」などの具体的なシナリオを入力すると、感情に配慮した会話例が得られますのでぜひお試しください。
AIは毎回同じ回答が返ってくることはありません。
そして忘れてはならないのは、ChatGPTに「あなたは葬儀社の教育担当で、葬儀社に務めることになった若い新入社員の教育担当です。」とペルソナを与えることです。
4. フィードバックと改善
ChatGPTに「自分の説明のどこを改善すべきか？」と聞いて下さい。
自己改善の材料を得ることが出来ます。
これにより自分の話し方や表現力を客観的に見直すことが可能です。
ChatGPTには音声入力モードもありますので活用してみてください。
5. 質問力のトレーニング
ChatGPTに「顧客が求めている葬儀のニーズを掘り下げて、リストアップしてほしい」と依頼してください。
今、人々が感じている「ニーズ」を掘り起こすことが可能です。
そこには自分の住んでいる地域をお伝えください。
なぜなら場所によってニーズが変わりますので。
マーケティングで大切なことは「誰に」が最初であることを忘れてはなりません。
最後に、ChatGPTなどのLLMを過信しないでください。
AIはあくまでも補助で自分のトレーニングであると認識してください。
そしてAIが提示した回答に自分なりの回答もつけてオリジナリティを編み出してみるのもいいことです。
AIが知らない地元のことなどを入れ込むことでより良いシミュレーションと回答を作れるかとも思います。
AIアシスタントに、ChatGPT以外にClaude.AI、DeepL Writeなどを使うのもいいでしょう。
Perplexity.ai や Genspark.aiは検索エンジンであり、アイデア出しは出来ませんが一つひとつの項目について一次情報か、または情報洪水による汚染情報かは調べることができます。
お葬式の話に戻ります。
普通、葬儀屋さんの多くが現場で先輩の受注のやり方を見ながら学ぶOJT型が多いかと思います。
葬儀屋さんに限らず、営業職についてはどこの企業も同様かと思います。
教わることは最低限のマナーだけが大半です。
技は見て盗めという職人気質だとレベルアップしません。
それができるのは最初から素質がある人だけです。
やはり「育てる」という意味ではきちんとした教育が必要です。
AIを使うことで、プラスアルファのシミュレーションが行えます。
ぜひご活用ください。
以上です
今日のお話はここまでです
ご清聴ありがとうございました。
また来週
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