Numa

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ツール紹介:

自動車ディーラー向けAI。RO管理の自動化、整備予約確定、電話応対、リアルタイム更新とDMS連携で顧客体験を強化。
登録日:

2025-11-09
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ツール情報

Numa AIとは？

Numa AIは、自動車ディーラーの業務効率と顧客体験を高めるために設計されたAIプラットフォームです。生成AIを用いて、RO（Repair Orders／修理注文）の作成・更新を自律的に管理し、整備・点検のスケジューリングを最適化、リアルタイムのサービス進捗を通知します。AIエージェントが電話に応答し、来店・入庫予約を確定、必要に応じてDMS連携で顧客・車両データを反映します。自動ステータス更新やリマインド配信により、問い合わせ過多や取りこぼしを抑制し、サービスアドバイザーの負荷を軽減。営業時間外でも一貫した応対を提供し、既存のワークフローに自然に統合できることが特長です。さらに、音声・SMS・チャットといった複数チャネルでのコミュニケーションを一元化し、顧客の待ち時間を短縮。予約枠や工数の制約に沿って空き時間を自動提案することで稼働率の向上とキャンセル抑制に寄与し、運用ポリシーに合わせた応答スクリプトや承認フローの調整で、導入後も継続的な最適化が可能です。

Numa AIの主な機能

AIエージェントによる電話応対：入電の一次対応、要件の把握、担当部門への振り分けを自動化。
サービス予約の自動化：整備・点検のスケジューリング、空き枠提案、ダブルブッキング防止に配慮。
RO管理の自動処理：修理注文（RO）の作成・更新を支援し、承認プロセスやメモを一元化。
リアルタイム進捗通知：SMSやメッセージで入庫・作業中・完了などのステータスを自動配信。
DMS連携：顧客・車両・履歴データを同期し、予約・RO情報に反映。
営業時間外対応：閉店時も予約受付やメッセージ取得、折り返しの自動手配に対応。
チャネル統合：音声・SMS・チャットでのやり取りを一元管理し、応答の抜け漏れを抑制。
ワークフロー適合：応答スクリプト、承認・エスカレーション条件を運用ルールに合わせて調整可能。

Numa AIの対象ユーザー

主な対象は、自動車ディーラーのアフターセールス部門、サービスアドバイザー、受付・コールセンター、複数店舗を運営するサービスマネージャーです。繁忙期の入電集中時や営業時間外の問い合わせ対応、リコール・キャンペーンで予約が急増する場面、代車やピット稼働を考慮した入庫調整、修理進捗の自動通知による問い合わせ削減などに適しています。顧客の待ち時間を減らして予約転換率を高めたい店舗、ROの事務処理を効率化したい現場、CSを維持しながら人手不足を補いたい組織に向いています。

Numa AIの使い方

アカウントを開設し、店舗情報・営業時間・サービスメニューを登録します。
DMSとの連携を設定し、顧客・車両・履歴データの同期とアクセス権限を構成します。
カレンダーの予約枠、工数・ベイ容量、代車有無などのスケジューリング条件を定義します。
電話番号の転送設定やチャット/SMSチャネルを接続し、受付フローとIVRを設計します。
通知テンプレート（入庫案内・進捗・完了連絡・リマインド）や承認フローを調整します。
テスト運用で応答スクリプトとエスカレーション条件を検証し、品質をチューニングします。
本番運用を開始し、ダッシュボードで予約率・応答率・問い合わせ削減効果をモニタリングします。

Numa AIの業界での活用事例

ディーラーでは、入庫ピーク時にAIエージェントが一次対応して要件を整理し、整備予約まで自動で確定。RO情報がDMSに反映されるため、カウンターでの聞き直しや入力工数が減ります。進捗の自動通知により、修理状況の問い合わせコールが大幅に減少し、サービスアドバイザーは見積調整や顧客提案に時間を割けます。リコール対応では、大量の予約リクエストを短期間で捌き、空き枠の自動提案で入庫を平準化。夜間・休業日の受付でも取りこぼしを抑え、来店前リマインドで無断キャンセルを低減するなど、顧客体験の向上と現場の生産性向上の両立に活用されています。

Numa AIの料金プラン

料金やプラン構成、DMS連携の範囲、サポート条件は導入規模や利用チャネルによって異なる場合があります。最新の提供条件や、トライアル・評価版の有無については、提供元の公式情報を参照し、見積もりで確認することを推奨します。

Numa AIのメリットとデメリット

メリット：

24時間対応で営業時間外の機会損失を抑制。
サービス予約とRO管理の自動化により、受付業務の負荷を軽減。
リアルタイム通知で問い合わせコールを削減し、顧客の安心感を向上。
DMS連携によるデータ一貫性の確保と二重入力の回避。
スクリプトやフローを店舗ルールに合わせて調整でき、運用に馴染みやすい。
チャネル統合でコミュニケーションの抜け漏れを防止。

デメリット：

DMSや既存システムとの連携設計に初期コストと時間がかかる。
現場の実運用に合わせたスクリプト調整・チューニングが必要。
AI応答の誤解・聞き違いリスクがあり、明確なエスカレーション設計が不可欠。
通信障害やチャネル依存時の影響を受けるため、冗長化・代替手段の用意が望ましい。
顧客データの取り扱いにおいて、同意管理やアクセス制御などのガバナンス整備が必要。

Numa AIに関するよくある質問

質問：どのDMSと連携できますか？

対応範囲は提供元のサポート内容に依存します。導入前に利用中のDMSとの互換性や連携方式（API/ファイル連携など）を確認してください。
質問：営業時間外はどのような応対が可能ですか？

予約受付、メッセージの取得、折り返しの自動手配、進捗・リマインドの自動通知などに対応します。緊急性の高い案件は人へのエスカレーション条件を設定できます。
質問：既存の電話番号をそのまま使えますか？

一般的には転送設定や番号移設（ポーティング）で対応する方法があります。詳細は回線事業者と提供元のガイドラインに沿って設計してください。
質問：導入までの期間はどのくらいですか？

チャネル数やDMS連携の範囲、ワークフローの複雑さにより異なります。要件整理とテストを含め、短期の試行から段階的な本番移行まで柔軟に計画するのが有効です。
質問：セキュリティやプライバシー対策はどうなっていますか？

顧客データの取り扱いポリシー、アクセス権限、ログ管理、データ保持期間の設計が重要です。店舗のコンプライアンス要件に合わせ、提供元のセキュリティ文書を確認してください。
質問：人による対応とAIの切り替えはできますか？

応答の信頼度や要件の複雑さに応じて、手動・自動のエスカレーション条件を設定できます。見積調整や例外処理などは人が担当する運用が一般的です。