ウェルネス事業者のための対話型AIエージェント
顧客エンゲージメントを強化する
パーソナライズAI戦略
相談、提案、フォローをつなぎ、LTV向上まで回すAI運用基盤
収益 40%増
パーソナライズ企業は平均より収益が高い
継続 56%増
リピート購入を後押しする設計
期待値 71%
顧客がパーソナライズを期待
Challenge
よくある「詰まり」を、運用の問題として解き直す
現場で起きがちな詰まりを、仕組みで解消します。
顧客の状態が取れず、「誰に何を」が決まらない
状態把握ができず、施策が勘頼みになる。
解約率が高止まりし、LTVが伸びない
購入後フォローが弱く、継続理由を作れない。
問い合わせ対応に追われ、施策に手が回らない
一次対応に追われ、改善施策が止まる。
配信をしても刺さらず、反応率が低迷している
一律配信で、反応率が上がらない。
相談データが散在し、改善に活かせていない
相談の声が次の打ち手につながらない。
運用が属人化して、PDCAが継続しない
担当者依存で、再現性がない。
How It Works
ゼロパーティデータ起点で
「個別フォロー運用」を回す
取得、理解、提案、改善までを一気通貫で設計します。
入口
セルフチェック / 相談
自主入力・同意ベース
解釈
状態・悩みの整理
要約 / 分類
出力
最適な情報提供
AI相談 / 自動フォロー
学習
反応データで改善
配信 / FAQ / 導線
最適化
個別対応の精度を改善
精度を継続改善
※ 診断は行わず、健康情報提供と行動提案の範囲で設計します。
Foundation
日本人の体質を熟知する
漢方特化のAI基盤
漢方の知見を、運用できるAI基盤に変換しています。
継続的な情報提供
24時間365日、体質に寄り添って対応。
経験知と科学知の融合
経験知をデータで整理し、提案品質をそろえます。
「証」の体系をデータで扱う
体質チェックと診療データを、提案に使える形で扱います。
Kampo LLM beta
漢方特化のAI基盤を、対話運用へ接続
漢方LLMを土台に、相談と継続フォローへ展開します。
Value
ZENKAI Agentができること
対応工数を減らしながら、提案精度を上げます。
一次対応の高速化
初動対応を自動化。
パーソナライズ提案
状態に応じた提案で行動を促進。
担当者支援
要約と次アクション提示で支援。
データ集積・改善
反応データで配信と導線を改善。
LTV Levers
LTVを上げるのは「接点 × 自分ごと化 × 信頼」の設計
3つのレバーを同時に回してLTVを伸ばします。
LEVER A
新規接点を広げ、タッチポイントを拡張
相談・購入につながる入口を増やす。
- セルフチェック導線の多面展開
- QR / LINE / LPからの相談導線設置
- 店頭 / 同梱物 / SNSからの流入獲得
健康食品: 新規流入数・相談開始率 / 製薬企業: 患者接点数・エントリー率
LEVER B
関連度を自分ごと化へ
必要な情報だけを返す。
- セルフチェック起点の個別提案
- 「あなた向け」のレコメンド
- AI相談で症状・状態を深掘り
健康食品: 継続購入・解約抑止・CVR向上 / 製薬企業: 患者サポートの行動支援
LEVER C
信頼度で継続対話を最大化
継続対話で信頼を積み上げる。
- 相談履歴の成長ログ可視化
- パーソナル養生プランの更新
- 再購入・再接触を促すフォロー
健康食品: ロイヤルティ向上 / 製薬企業: アドヒアランス支援
新規接点 × 自分ごと化 × 信頼 = LTV向上
Differentiation
漢方医学 × AI × 医療品質で
他社にない提案力
医療品質を保ちながら、個別提案まで設計できます。
医療施設200件以上の信頼
エビデンスを伴うパーソナライズAI
知見をルールとナレッジへ落とし込みます。
医療品質
研究知見を実装可能な形に標準化。
慶應義塾大学病院 漢方医学センター 東海大学医学部 専門診療学系漢方医学 福島県立医科大学 会津医療センター
パーソナライズ
顧客状態に沿った情報提供を実現。
AIオーソリティ
専門知見を背景に技術実装を推進。
Scope
コミュニケーション活動と
マーケティング活動も
一括運用
相談を核に、周辺業務まで一括で運用できます。
AI従業員として、止まらず動く
- 24時間 / 365日稼働
- 継続学習で改善し続ける
- ハラスメントリスクを持ち込まない運用
コミュニケーション活動
相談・問合せ パーソナライズ レコメンド リサーチ 購入 フォロー ファン化マーケティング活動
PR / SNS配信 ブロードリスニング 薬事チェック 戦略策定 レポート作成 インサイト分析 データ集積VARYTEX独自領域
VARYTEX
研究知見と事業実装を両立する体制
研究知見と事業実装の両方を持つ体制です。
会社概要
- 会社名
- VARYTEX株式会社
- 所在地
- 東京都港区六本木3-4-24
- 設立
- 2021年3月31日
- 資本金
- 54,984,800円
- Lead Investor
- PKSHA アルゴリズム2号ファンド
沿革
2021設立 / KAMPO MANIA TOKYO 開業
2022日本東洋医学会ソフトウェア共同開発協定締結
2023日本医療研究開発機構（AMED）事業採択
2024KAMPO 365 works 発売 / 東京都「医療機器等事業化支援助成金」採択
2025ZENKAI Agent 発売
Safety
プライバシーと薬事配慮を前提に設計
安全性を担保しながらPoCを進めます。
プライバシー&セキュリティ
- 匿名化（氏名・生年月日等をマスキング）
- 利用目的の明記・目的外利用なし
- 段階同意: PoC → 疑似ID → 必要に応じ統合
- 削除・停止フロー整備済み
表現・薬事の配慮
- 医療行為にあたる表現は不使用
- 断定を避け「健康情報提供」の範囲で設計
- 「診断」ではなくセルフチェック・状態把握の補助
運用統制
- 危険兆候時のエスカレーション対応を明確化
- 継続的な効果確認から本格導入へ移行
- 過去相談との連続性ある応答設計で一貫性を担保
PoC Plan
まずは最小PoCで「勝ち筋」を特定
2〜4週間で勝ち筋を見極めます。
- Week 0
設計
導線・表現・計測を整理。
- Week 1-2
実装
チェック、相談、配信の最小構成を実装。
- Week 3-4
検証 / 改善
KPIで改善点を特定し、本格導入へ接続。
PoC Flow
最小実装で回して、定量的に判断
導線を絞る
LP / LINE / チェックの最短導線で開始
- 訴求1テーマ
- 導線1〜2本
対話を動かす
セルフチェック、相談、フォローを接続
- AI一次対応
- 継続フォロー
KPIで判定
反応を見て勝ち筋だけを残す
- 相談開始率
- 継続率 / CVR
Input 流入数
Action 相談開始率
Output CVR / 継続率
Decision 本導入 or 改善
FAQ
導入前によくある質問
既存のECサイトやCRMと連携できますか？
PoCでは最小導線から始め、必要に応じてEC・CRM・配信基盤へ接続する構成を取れます。
健康情報提供の範囲はどう制御しますか？
表現ルール、NG表現、エスカレーション条件を明示し、診断に踏み込まない回答設計を行います。
社内に専任の運用担当がいなくても始められますか？
PoCでは運用最小セットで開始できるため、専任体制がなくても検証可能です。改善ポイントも整理して返します。
業務負荷が増えることはありませんか？
AIが自動配信や一次対応を担うため、手作業を減らしながら運用できます。
個人情報の取り扱いは大丈夫ですか？
自主入力・同意ベースを前提にし、匿名化処理を含めた運用設計で進めます。
AI導入で信頼が落ちることはありませんか？
過去相談との連続性を保った応答設計により、一貫性のあるコミュニケーションを維持します。