2020年、Eoghan McCabeはCEOを退任しました。

自己免疫疾患により、コンピューター画面を読むことさえ困難な状態に陥っていたからです。12年かけて築いた会社を、他人に託すしかありませんでした。

しかし2022年10月、彼は復帰します。

復帰からわずか1ヶ月後、ChatGPTがローンチ。

McCabeは迷いませんでした。6週間でFin AIのプロトタイプを完成。「様子見の機会はない」と、100億円以上をAIに投入。社内からは「brutal（残酷）」と呼ばれる変革を断行しました。

結果は——成長率10%から25%への回復。Finは週100万件のチケットを自動解決し、人間エージェント6,500人相当の働きをするようになりました。

本記事は、「病から復活した創業者」が「AIファースト企業」へと会社を変貌させた物語です。

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この記事でわかること

1. McCabeの復帰劇: 自己免疫疾患→退任→復帰→6週間でFin AI開発という驚異のストーリー
2. Fin AIの進化: OpenAI GPTからAnthropic Claudeへの移行で解決率51%→66%に向上した技術的背景
3. 「brutal」な変革: 成長率10%→25%を実現した「残酷」と呼ばれる意思決定
4. 価格問題の真実: 月$5,000+に膨れ上がるコスト構造への批判と対応

基本情報

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Eoghan McCabe：ダブリンのコーヒーショップで見つけた「魔法」

12歳の少年が見つけた「モノを作る喜び」

1984年、アイルランド・ダブリン。

Eoghan McCabeがプログラミングに出会ったのは12歳のとき。AOLで初めてウェブサイトを作りました。

「画面に自分が作ったものが表示される。それが世界中の人に見られる。魔法のようだった」

— Eoghan McCabe

16歳で地元向けインターネットポータル事業を開始。大学卒業後は、FoldSpy（ウェブサイト分析）、Exceptional（バグトラッキング・Rackspaceに売却）と、次々にプロダクトを世に送り出しました。

3Fe Coffee Shop——創業の原点

Intercomの原点は、ダブリンの**3Fe（Third Floor Espresso）**というコーヒーショップでした。

店主のColin Harmonは、2008年にコーヒーに人生を捧げることを決意。2009年にはWorld Barista Championshipsで4位に入賞し、2011年にLower Grand Canal Streetに初のスタンドアローン店舗をオープンした人物です。

McCabeは毎日そこで作業していました。ある日、気づいたことがあります。

Colinが「会話ごと、関係性ごとにビジネスを成長させている」。

店主が顧客一人ひとりの好みを覚えている。「いつものですね」と声をかけ、常連には特別なサービスを提供する。顧客は「自分のことを覚えてくれている」という喜びから、その店のファンになる。

「オンラインビジネスでは、顧客とColinのような関係性を築けていなかった」

— Eoghan McCabe

「オンラインのカスタマーサービスの基準は最悪だ。もしコーヒーショップで質問をして『水曜日にお返事します』と言われたら想像できるだろうか。それが今のカスタマーサービスの標準なのだ」

— Eoghan McCabe, CEO

この観察が、Intercomの設計思想になりました。

「すべてのオンラインビジネスに、3Feの店主のような顧客体験を提供する」

17人の投資家からかき集めた$500K

2011年、McCabeはDes Traynor（後のCSO）、Ciaran Lee、David BarrettとともにダブリンでIntercomを創業します。

しかし、資金調達は苦難の連続でした。

目標$1M（約1.5億円）に対し、集まったのは$500K（約7,500万円）。

VCは「既存カテゴリに当てはまらない」と懐疑的でした。彼らは17人の投資家から少しずつ資金をかき集めるしかありませんでした。

初期投資家:

• Biz Stone（Twitter共同創業者）
• David Sacks
• 500 Global（旧500 Startups）
• Andy McLoughlin（Huddle創業者）
• Dan Martell
• Digital Garage

ただし、この時期に作っていた「小さなJavaScriptチャットバブル」が、後のIntercomの原型となります。彼らが開発していたバグトラッキングツールExceptionalの一部として、顧客とのコミュニケーションを円滑にするために構築したものでした。

Des Traynor：UXデザイナーが見た「会話の力」

共同創業者のDes Traynorは、UXデザイナー出身です。

彼がIntercomにもたらしたのは、「チケット」ではなく「会話」という発想でした。

当時のカスタマーサポートは、Zendeskに代表される「チケット管理システム」が主流。問い合わせは「チケット」として処理され、顧客は「番号」で管理されていました。

Traynorはこれに異議を唱えます。

「顧客は『チケット』じゃない。人間だ。人間同士の会話として、サポートを再設計すべきだ」

— Des Traynor, CSO

この思想が、Intercomの「インアプリチャット」——製品の中で直接顧客と会話する——というコンセプトを生みました。

創業者の哲学は理解できました。しかし、2020年に起きた衝撃的な出来事が、会社の運命を変えます。

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自己免疫疾患、退任、そして復帰

2020年：コンピューター画面が読めなくなった

2020年、McCabeはCEOを退任しました。

理由は自己免疫疾患。コンピューター画面を読むことさえ困難な状態に陥り、会社を率いることが不可能になりました。

Karen Peacockが後任CEOに就任。McCabeは会長職に退き、療養に専念します。

2022年10月：「自分の会社を取り戻す」

2年間の療養を経て、McCabeは健康を取り戻します。

2022年10月6日、CEO復帰を発表。

復帰の理由は明確でした。「自分の会社を取り戻したかった」——それだけです。

しかし、復帰からわずか1ヶ月後、運命的な出来事が起きます。

ChatGPTのローンチ——6週間でFin AIを開発

2022年11月、ChatGPTがローンチされました。

McCabeは即座に動きました。復帰から6週間以内に、Fin AIのプロトタイプを完成させます。

「過去2年間、彼は会社の文化を再構築し、何の謝罪もなくリードし、IntercomをAI駆動のパワーハウスに変貌させた」

— TechCrunch

この速度は偶然ではありません。McCabeは2年間の「療養」期間中も、AIの動向を注視し続けていました。復帰と同時にChatGPTが登場したのは、まさに彼にとっての「運命」でした。

「brutal」な変革——成長率10%から25%へ

McCabeの復帰後の変革は、社内で**「brutal（残酷）」**と呼ばれました。

しかし結果が彼を正当化します。

多くの上場ソフトウェア企業よりも速い成長を実現しました。

「brutal」と呼ばれた変革の中身は何だったのか。それは、AIへの100億円超の投資でした。

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AIへの大胆な賭け：「様子見の機会はない」

100億円超——AIファーストへの完全移行

2023年、ChatGPTの登場がSaaS業界を揺るがしました。

「AIがカスタマーサポートを代替する」——この予測が現実味を帯びてきたのです。

Intercomには2つの選択肢がありました。

1. 様子見: 既存のチャットツールにAI機能を「追加」する
2. 全面移行: AIをプラットフォームの中核に据え、ビジネスモデルを再構築する

McCabeとTraynorは後者を選びました。

$100M以上（約150億円超）のAI投資。 2024年だけで$94M（約141億円）を投入しています。

投資の内訳：

• AIチーム: 10人未満 → 50人以上に拡大
• AIインフラ構築: クラウド基盤とデータパイプライン整備
• AIモデルの研究開発: カスタマーサポート特化モデルの開発

「直感で動く覚悟」——Des Traynorの決断

なぜ「様子見」ではなく「全面移行」を選んだのか。

Des Traynorは、その理由をこう語っています。

"You have to move even when there's uncertainty. AI evolves too fast. There's no opportunity to wait and see. There's no opportunity to run a test. There's no opportunity to move slowly. There's no opportunity to be cautious. You have to be willing to move on instinct."

「不確実性の中で動かなければならない。AIは進化が速すぎる。様子見の機会はない。テストを実行する機会も、ゆっくり進める機会も、慎重になる機会もない。直感で動く覚悟が必要だ」

— Des Traynor, CSO

この言葉には、SaaS業界の危機感が凝縮されています。

「後からAIを追加」する競合に対し、Intercomは「AIを前提に設計し直す」という道を選びました。

この大胆な賭けから生まれたのが、Fin AIです。

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Fin AIエージェント：週100万件を自動解決する頭脳

なぜFinは「ゲームチェンジャー」なのか

従来のチャットボットは「FAQ検索ツール」でした。キーワードに反応し、定型文を返すだけ。複雑な質問には「担当者におつなぎします」としか言えませんでした。

Finは違います。

顧客の意図を理解し、複数のシステムを横断して問題を解決する。注文のキャンセル、返金処理、アカウント設定の変更——人間のサポート担当者がやっていたことを、Finが自律的に実行します。

バージョン履歴：1年で「使えない」から「なくてはならない」へ

Fin 2の転換点：なぜOpenAIからAnthropicに切り替えたのか

2024年10月、IntercomはFin 2をリリースしました。最大の変更点は、AIモデルの切り替えです。

OpenAI GPTからAnthropic Claudeへ。

この決断の背景には、カスタマーサポート特有の要件がありました。

「サポートAIに求められるのは、正確さと安全性。創造的な回答より、間違えないことが重要だ」

— Des Traynor, CSO

Anthropic Claudeは「Constitutional AI」と呼ばれる安全性重視の設計で知られています。Intercomはこの特性がサポートAIに適していると判断しました。

Fin 2の実績：

• 解決率: 平均66%（トップ顧客では更に高い）
• 精度: 99.9%
• 週間解決数: 100万件以上
• 多言語対応: 45言語

Fin 3：「自然言語でワークフローを定義する」

2025年10月の「Pioneer 2025」で発表されたFin 3は、さらに一歩進みました。

従来のカスタマーサポートAIには限界がありました。「返金してほしい」という依頼に対し、「返金ポリシーはこちらです」としか答えられなかったのです。

Fin 3の「Procedures」機能は、この限界を突破します。

Proceduresの仕組み:

管理者が自然言語でルールを定義します。「購入から30日以内の返金依頼は自動承認。30日超は上長確認」——このような指示をFinが理解し、実行します。

マルチモーダル対応（2025年3月）：テキストを超えて

2025年3月、Intercomはマルチモーダル（複数の入力形式に対応する機能） を発表しました。

• Fin Voice: リアルタイム音声会話対応、多言語、割り込み処理
• Fin Vision: 画像認識による問題診断

例えば、顧客が「この画面でエラーが出ます」とスクリーンショットを送信。Fin Visionがエラーメッセージを読み取り、解決策を提示します。

技術は申し分ない。では、実際にどのような成果が出ているのでしょうか？

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導入事例：「課題」から「解決」への道筋

Atlassian——20万人の顧客を3分以内に対応

課題:

Atlassianは、Jira、Confluence、Opsgenie等のプロダクトで20万以上の顧客を抱えています。問い合わせの増加に、サポートチームが追いつかなくなっていました。

解決:

IntercomとFin AIを導入。結果は以下の通りです。

• CSAT（顧客満足度スコア）: 95%
• 初回応答時間: 3分以内

CSAT とは、顧客満足度を測る指標です。通常、アンケートで「満足した」と回答した顧客の割合で算出します。95%は業界トップクラスの数値です。

Lightspeed——AI解決率65%、エージェント生産性31%向上

背景:

POSシステム・eコマースプラットフォームを提供するLightspeedは、グローバルに展開するサポート体制の効率化を求めていました。

成果:

• AI解決率: 最大65%
• Copilot効果: サポートエージェントが1日あたり31%多くの会話をクローズ

Lightspeedは、Intercomの主張する「平均60%解決率」を上回る成果を達成しています。

Databox——解決率30%→55%、CSAT 30%→71%

背景:

データ分析・ダッシュボードツールを提供するDataboxは、Fin導入前の解決率がわずか30%でした。

成果:

5ヶ月で解決率が約2倍に向上。 チーム生産性は50%向上し、追加収益として40%の成長を実現しました。

tado°——Zendeskからの移行で応答時間92%短縮

背景:

スマートサーモスタットメーカーのtado°は、Zendeskを使っていました。しかし、「チケット管理」の仕組みが顧客体験を損なっていると感じていました。

課題:

• 初回応答に時間がかかりすぎる
• SLA（サービス品質保証）の達成率が低い

解決:

Intercomに切り替え、Fin AIを導入。

• 初回応答時間: 92%短縮
• SLA達成率: 19%改善

SLA（サービス品質保証） とは、サービス提供者が顧客に約束する品質基準です。「24時間以内に対応」などが該当します。

導入事例から見える「Finの使い方」

成功事例に共通するパターンがあります。

1. 簡単な問い合わせはFinに任せる: FAQ、ステータス確認、基本的な設定変更
2. 複雑な案件は人間が対応: 感情的なクレーム、技術的な深い問題、例外処理
3. Finが人間をサポートする: 過去の対応履歴の要約、関連情報の提示

「AIが人間を置き換える」のではなく、「AIと人間が協働する」——これがIntercomの提案する未来です。

華々しい成功事例が並びます。しかし、すべてがうまくいっているわけではありません。

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課題と批判：価格問題とサポートへの不満

予測不可能なコスト構造——月$5,000+に膨れ上がる現実

Intercomの最大の弱点は、価格の予測不可能性です。

表面的な料金:

• $29-39/席

隠れたコスト:

• AI解決費: $0.99/解決
• SMS費用
• GDPR対応費用

高トラフィック企業では、これらが積み上がり**月$5,000+**に達することもあります。

「料金構造が分かりにくい」「コストがどこで発生するか予測できない」

— Capterra レビュー

具体的な問題点:

1. AI解決費用の積み上がり: $0.99/解決 × 月1,000件以上 = 約$1,000/月の追加費用
2. 月ごとの変動: 問い合わせ量に応じて請求額が大きく変動
3. 価格の連続的な上昇: 既存顧客の料金が7-8倍に上昇したという報告も

「コストが高く、継続的に上昇している。小規模ビジネスがこのコストを正当化するのは難しい」

— Capterra レビュー

皮肉な状況——カスタマーサービス企業のサポート品質

カスタマーサービスプラットフォームを提供するIntercom自身のサポートに対する批判も存在します。

主な苦情:

• 48時間以上返信がないケース
• 週末はスケルトンチームのみで対応
• 「シンプルな質問に答えるのに2日かかった」

「ライブチャット企業なのに、サポートへの連絡が極端に遅い」

— Trustpilot レビュー

成果ベース料金モデルによる対応

Intercomは批判に対し、成果ベース料金モデルを導入しました。

• $0.99/解決: 顧客がAIの回答で問題が解決したと確認した場合のみ課金
• 解決しなければ課金されない

この料金モデルが、ユーザーの信頼構築に貢献しています。「効果がないかもしれないものに支払う」リスクを軽減しているからです。

しかし、高トラフィック企業にとっては依然として高額であり、予算編成が困難という課題は残っています。

課題を理解した上で、競合との違いを見てみましょう。

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競合との差別化：なぜ「会話ファースト」なのか

ポジショニングマップ

ネイティブ（AI統合の文脈） とは、製品設計時からAIを中核に据えた構造を指します。後からAI機能を追加した「後付け」とは異なり、より深い統合が可能です。

Zendeskの反論

Zendeskは公式比較ページで、以下の主張を展開しています。

「AI built for resolutions: Why Zendesk outperforms Intercom」

Zendeskの主張:

• 99.9%稼働率、SOC 2・ISO 27001認証
• 180億+のインタラクションで訓練されたAI（80+言語対応）
• IntercomからZendeskに移行した企業は応答時間を61%短縮

これは競合のマーケティングメッセージであり、中立的な評価ではありません。しかし、Intercomが「無敵」ではないことを示しています。

4つの差別化ポイント

1. 会話ファースト

Zendeskは「チケット」を中心に設計されています。Intercomは「会話」を中心に設計されています。

顧客から見ると、「チケット番号」で呼ばれるより、「〇〇さん、前回の続きですね」と声をかけられる方が心地よい。これがIntercomの設計思想です。

2. プロアクティブサポート（先回り型サポート）

問題が発生してから対応するのではなく、問題が発生する前に顧客に働きかける。

例: 「この機能、まだ使っていませんね。こちらのガイドが参考になります」

3. インアプリ体験（アプリ内体験）

サポートサイトに移動させるのではなく、製品の中で直接サポートを提供する。

4. AIネイティブ

Fin AIがプラットフォームの中核。後からAIを「追加」した競合とは、統合の深さが違います。

「会話ファースト」vs「チケットファースト」

Des Traynorは、この違いをこう説明しています。

「AIは収束力だ。すべてを類似させる力がある。すべての製品に大きく異なるUIが必要だという考えは、時が経つにつれて真実ではなくなっている」

— Des Traynor, CSO

AIの時代には、「どのツールを使うか」より「どのような体験を提供するか」が重要になる。Intercomはその体験を「会話」に賭けました。

では、この賭けは財務的にどのような成果を上げているのでしょうか？

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成長軌跡：低迷からAI回復へ

収益成長

ARR（年間経常収益） とは、サブスクリプションビジネスにおける1年間の予測収益を指します。

2023年、成長率は10%に低迷していました。SaaS業界全体の逆風に加え、「チャットツール」というポジションの成熟が原因でした。

しかし2024年、Fin AIの本格稼働とMcCabeの「brutal」な変革により、成長率は25%に回復。AIへの賭けが報われ始めました。

Fin AIの実績

• 週間解決数: 100万件以上
• 人間エージェント換算: 6,500人相当
• ARR貢献: 発売1年以内に数千万ドルARRに到達

資金調達の歴史

総調達額：$242M（約363億円） 評価額：$1.28B（約1,920億円、2018年3月〜）

※日本円換算は1ドル=150円で計算

注目すべきは、2018年以降、追加の資金調達をしていない点です。これは、事業が自立して成長していることを示しています。

また、初期の$500Kを17人の投資家からかき集めたという苦労話は、今や$1.28Bの評価額を持つ企業の原点として語り継がれています。

ここまでの情報を踏まえて、Intercomの「AIへの賭け」は正しかったのでしょうか？

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まとめ：「コーヒーショップの魔法」をAIで実現する

冒頭の問いに戻りましょう。

自己免疫疾患から復帰したMcCabeは、6週間でFin AIを開発し、「brutal」な変革を断行しました。この決断は正しかったのでしょうか？

答えは、「まだ途上だが、方向性は正しい」 です。

正しかった点

AIファーストへの早期移行は報われつつあります。

• Fin AIは週100万件のチケットを自動解決
• 成長率は10%から25%に回復
• 顧客企業のサポートコストを大幅に削減
• Lightspeedで65%、Databoxで55%の解決率を達成

ZendeskやFreshdeskが「後付けAI」で苦戦する中、Intercomは「AIネイティブ」というポジションを確立しました。

これからの課題

しかし、解決すべき課題もあります。

• 価格の予測不可能性: 月$5,000+に膨れ上がるコスト構造への不満
• 自社サポートへの批判: 「カスタマーサービス企業のサポートが遅い」という皮肉
• 競争の激化: Sierra、Adaなど、AI特化のスタートアップが台頭
• Zendeskの反撃: 「IntercomからZendeskへの移行で応答時間61%短縮」という対抗メッセージ

Intercomの本質

Intercomの強みは、技術だけではありません。

「3Feの店主のような顧客体験」 という、創業以来一貫した哲学があります。

AIは、その哲学を実現するための手段です。

「Finは世界最高のカスタマーサービスエージェントになるだけではない。世界最高のカスタマーエージェントになり、顧客体験全体を扱えるようになる」

— Eoghan McCabe, CEO

12年前、ダブリンの3Feで見た「魔法」。コンピューター画面を読むこともできなかった2年間。そして6週間でのFin AI開発。

McCabeの物語は、まだ終わっていません。

主要ポイント

次のステップ

1. カスタマーサポート責任者: Intercom公式サイトでFin AIのデモを依頼、価格シミュレーションを必ず実施（隠れたコストに注意）
2. SaaS企業のCTO: 「会話ファースト」vs「チケットファースト」の設計思想を比較、自社プロダクトに適した選択を検討
3. AI導入を検討する経営者: McCabeの「6週間でプロトタイプ」というスピード感を参考に、自社のAI戦略を再考

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関連記事

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参考リソース

Intercom公式

• Intercom公式サイト
• Fin AIエージェント
• Intercom Blog

創業者インタビュー

• Eoghan McCabe - LinkedIn
• Des Traynor - LinkedIn
• Lenny's Newsletter - How Intercom rose from the ashes

創業ストーリー

• 3Fe Coffee - Our Story
• Irish Times - Four Irishmen billion-dollar mission
• Contrary Research - Intercom breakdown

McCabe復帰

• TechCrunch - Eoghan McCabe comeback
• The Currency - Restarting the startup

価格・競合分析

• Qualimero - Intercom pricing 2025 true cost
• Zendesk - Why Zendesk outperforms Intercom
• Qualimero - Intercom vs Zendesk vs Freshdesk 2026

テックメディア報道

• TechCrunch - Intercom
• Forbes - Intercom

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本記事はネクサフローのAI企業研究シリーズの一部です。