FinTech
Aug 18 ‘26
BILL、DevRevのAIプラットフォームで500万ドルのコスト削減と顧客体験の向上を実現

企業
BILL
従業員数
1,001-5,000
設立
2006
本社所在地
San Jose, CA
業種
FinTech
BILLはDevRevのAIプラットフォームを活用してカスタマーサポートを変革し、70%のAI解決率を達成。デフレクション目標を超過し、高い顧客満足度を維持しながら500万ドル以上を節約しました。
$4.5M
コスト削減
70%
AI解決率
100%
15週間以内に全顧客セグメントへデプロイ
企業概要
BILLは米国を拠点とする金融テクノロジープラットフォームで、50万社の中小企業向けに数百万件の取引を処理しています。支払い、買掛金、売掛金、経費管理にわたる事業を展開し、年間決済額は1兆ドルを超え、年間収益は13億ドル以上を生み出しています。
年間収益16億ドル超のBILLにとって、カスタマーサポートは運用機能から戦略的要件へと進化していました。信頼性、コンプライアンス、顧客体験を損なうことなくスケールする必要がありました。
BILLのリーダーシップチームに、どのようにサポートをAI活用の競争優位性へと転換したのかを伺いました。
課題
BILLは年間約140万件の顧客問い合わせを処理しており、サポートコストはすでに数千万ドルに達していました。コストが人員増加よりも速く上昇し、このモデルは財務的に持続不可能になっていました。リーダーたちは難しいトレードオフに直面しました:チームの拡大を続けるか、信頼性と正確性が譲れないビジネスでより遅い応答時間を受け入れるか。
問題は単なる量ではありませんでした。断片化こそが問題だったのです。
重要なナレッジは分断されたシステムに散在していました:製品ドキュメント、過去のケース、社内ナレッジベース、そして高度にカスタマイズされたSalesforceのワークフロー。エージェントは問題解決に取りかかる前に、この断片化されたランドスケープの中を膨大な時間をかけて探索しなければなりませんでした。
Salesforceは記録システムとして深く組み込まれていました。置き換えは選択肢にありませんでした。いかなるソリューションも、ワークフローを中断したり組織的ナレッジを消去したりすることなく、シームレスに統合する必要がありました。
以前のセルフサービスの取り組みはわずかなコスト削減をもたらしましたが、顧客体験を悪化させることが多くありました。リーダーシップは厳しい制約に直面しました:信頼を損なうことなく実質的にコストを削減すること。
Salesforceネイティブ AI、エンタープライズ検索プラットフォーム、Google の各種サービス、社内開発オプションなど、15を超える選択肢を評価した結果、BILLは以下の3つの重要な能力に基づいてDevRevを選定しました:
- 単にトリアージするのではなく、問題を解決するAI
- Salesforceとの深い統合
- 規制された金融環境に適したエンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス
指令は明確でした:顧客満足度を維持または向上させながら、少なくとも30%のクエリデフレクションを達成し、60%への信頼できる道筋を示すこと。
ソリューション
非常に競争的な評価プロセスを経て、BILLはDevRevをエンタープライズAIエージェントプラットフォームとして選定しました。
リーダーシップはこの取り組みを単なるコスト最適化プロジェクト以上のものと捉えていました。サポート効率が直接的な推進力でしたが、オンボーディング、コレクション、より広範な顧客ワークフローへと将来的に拡張可能なAIネイティブの基盤が必要でした。DevRevは短期的なインパクト閾値と長期的なスケーラビリティの期待の両方を満たす唯一のプラットフォームでした。
実装は2段階で進められました:社内活用に続く顧客向け自動化。
カスタマーサポート解決のためのComputer:高度なAIエージェントによるセルフサービスの推進
Computerのカスタマーエクスペリエンス AIエージェント
BILLは、製品内、Web、モバイル体験全体にデプロイされたAIエージェントを通じて顧客にインテリジェンスレイヤーを拡張しました。
チャネル間の一貫性が重要でした。顧客はBILLの製品やモバイルアプリ内で直接AIエージェントとやり取りでき、どの入口からアクセスしても同じコンテキストを理解した正確な回答を受け取ることができました。
本格展開の前に、BILLは20万件の実際の顧客問い合わせを使用してPoC(概念実証)を実施しました。DevRevのAIエージェントは70%の解決率を達成し、BILLが当初設定した30%の目標を大幅に上回りました。これにより、複雑な金融関連の問い合わせを正確に処理するプラットフォームの能力が実証されました。
本番環境では、Computerのカスタマーエクスペリエンス AIエージェントが80万件の顧客問い合わせの最前線となりました。一般的な問題について、顧客は初日から数秒で正確なアンサーを受け取り、応答速度は向上し続けています。複雑なケースでは、エージェントがインテリジェントにリクエストをトリアージし、適切な場合は自動化ワークフローを実行するか、完全なコンテキストを保持したまま人間のエージェントにエスカレーションしました。これはSalesforceとの深い統合により可能になり、人間のエージェントはDevRevのAIエージェントを搭載したSalesforceのネイティブチャットインターフェースを使用できました。
AIエージェントは単にチケットをルーティングするだけではありませんでした。ユーザーの認証、Salesforceケースの作成と更新、エージェント間ワークフローのオーケストレーションを手動介入なしに実行できました。単なるデフレクションツールではなく、真のオペレーションレイヤーとして機能しました。
エンタープライズ検索とアンサーのためのComputer
並行して、エンタープライズ検索とアンサー向けComputerだけで年間60万件以上の検索クエリを処理し、カンバセーションインターフェースを超えて顧客とチームが信頼できる情報を取得できるようにしています。
Computerの集中型メモリが製品ドキュメント、過去のサポートデータ、Salesforceのコンテキストを単一の検索可能なインテリジェンスレイヤーに統合し、情報がどこに保存されているかを知らなくても、即座に正確なアンサーを得ることを可能にしました。
成果
DevRevのComputerはBILLのセルフサービス率の目標達成を支援し、対応サポート量とコストの対応する削減をもたらしました。予測されるコスト回避額は450万ドルに達し、当初の目標を上回るマイルストーンとなりました。
顧客満足度が向上し、自動化が信頼を損なうことなく効率を高めたことが実証されました。AIで解決されたクエリは通常数秒でアンサーが提供され、従来のワークフローでの数分から数時間と比較されます。あるリーダーは次のように述べました:
「デフレクションは問題を正しく解決してこそ意味があります。DevRevのエージェントは実際の金融に関する質問を正確に処理しました。だからこそ、顧客満足度は低下するどころか向上したのです。」
サポートは継続的に学習するシステムへと進化しました。人間のエージェントは反復的なチケットから、判断力とドメイン専門知識を必要とする複雑な金融シナリオに焦点を移しました。2025年8月の初期エンゲージメントから2025年9月の本番展開まで、DevRevはNetwork、SMB、Middle Marketセグメント全体への完全デプロイを達成しました。このデプロイは50万の顧客にわたる約800万のメンバー/ユーザーをサポートし、わずか15週間で完了しました。導入速度は技術的成功だけでなく顧客の選好を確認し、測定可能なインパクトはDevRevチームのサポートとともに成長し続けています。
主要機能
- 製品、モバイル、Web全体のAIファーストエージェントアーキテクチャ
- Salesforceを記録システムとして維持するSalesforceとの深い統合
- DevRevのAIエージェントを活用した、Salesforceネイティブ環境でのライブチャット
- 顧客データへの制御されたアクセスによるAIエージェント間オーケストレーション
- 検索と一貫した応答を支える集中型メモリ
- シームレスなAIから人間への引き継ぎによるマルチチャネルワークフロー
- 組み込みガードレール付きのインテリジェントルーティングと確率的ワークフロー
- カスタム開発なしの設定可能な自動化のためのComputer Agent Studio
- リアルタイム監視と信頼性コントロール
- トークンベース検証、SOC 2 Type IIコンプライアンス、PCI-DSSアライメントを含むエンタープライズグレードセキュリティ
メリット
- 450万ドルのコスト削減目標を期待を大幅に上回って達成
- PoCで検証された70%のAI解決率
- Salesforceワークフローへのゼロ中断
- 数秒でのAI応答
- 顧客満足度の維持または向上
- 15週間以内の全顧客セグメントへの100%デプロイ
今後の展望
BILLはデフレクションのスケールを継続しながら、AIをプロアクティブサポートへ拡張しています。DevRevは既存のサポートポータルを置き換え、顧客および開発者サポート体験を強化し、AI駆動のインテリジェンスをSalesforceダッシュボード内に直接表示する予定です。
AIモデルが金融ワークフローから継続的に学習することで、その専門性は深まり続けます。すべてのインタラクションを通じて、正確性、規制遵守、ドメイン関連性が強化されていきます。
サポートコスト削減の取り組みとして始まったものは、営業、オンボーディング、コレクション、アカウント管理全体にわたる全社的AI導入の基盤へと進化し、業界の同業者が研究し始めるモデルを確立しました。
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