AI顧客努力スコア(CES):手間のかからないCXの完全ガイド

Stevia Putri
執筆者

Stevia Putri

最終更新 August 22, 2025

専門家による検証済み
AI顧客努力スコア(CES):手間のかからないCXの完全ガイド

誰もが経験したことがあるでしょう:カスタマーサポートのループにはまり、同じ問題を3回も説明し、もっと簡単に解決できればいいのにと思うこと。その摩擦、答えを得るために苦労しなければならないという感覚が、カスタマーエフォートと呼ばれるものです。そして正直なところ、それが人々がブランドを諦める大きな要因です。

多くの企業はカスタマーエフォートスコア(CES)調査でこれを追跡しようとしますが、それは過去の問題を振り返るようなものです。問題が発生した後にしかわからず、実際に調査に回答する少数の顧客からのフィードバックしか得られません。

しかし、過去の努力を測定するだけでなく、最初からそれを防ぐことができたらどうでしょうか?AIを使えば、それが今可能です。このガイドでは、AIを活用したカスタマーエフォートスコア戦略がどのようなものか、AIを使って摩擦を見つけて減らす方法、そして人々が戻ってくるような本当にスムーズな顧客体験を構築する方法を紹介します。

AIカスタマーエフォートスコアとは何か(そしてなぜ今まで以上に重要なのか)

カスタマーエフォートスコア(CES)は、顧客が問題を解決するためにどれだけの労力を費やしたかを問うシンプルな質問に集約される指標です。通常、「当社での問題解決はどれくらい簡単でしたか?」といった質問で測定され、「非常に難しい」から「非常に簡単」までのスケールで評価されます。

おそらく、ロイヤルティを測るネットプロモータースコア(NPS)や顧客満足度(CSAT)といった他の指標を聞いたことがあるでしょう。それらも有用ですが、CESは特にプロセスに焦点を当てています。そして、そのプロセスのスムーズさが、顧客が次に何をするかの大きな予測因子であることがわかっています。ガートナーの研究では、高い労力を要する体験をした顧客の96%がより不忠実になることが有名です。

私たちが皆、迅速で簡単な解決策を期待する世界では、物事を楽にすることは単なるボーナスではなく、顧客を幸せにし、忠実に保つ最も直接的な方法の一つです。

AIがAIカスタマーエフォートスコアのゲームを変える方法

CESのためにインタラクション後の調査に頼るということは、常に後手に回ることを意味します。AIは、顧客の摩擦を、調査に回答する少数の会話だけでなく、すべてのサポート会話で今何が起こっているかを分析することで、先取りすることができます。

調査を超えて:AIカスタマーエフォートスコアを尋ねずに予測する

会話が難しかったかどうかを顧客に尋ねる代わりに、AIは会話自体を読み取ることでそれを把握できます。サポートチケット、チャット、メールの100%を分析することで、AIモデルは高い労力のシグナルを拾い上げることができます。例えば:

  • 苛立ちの言葉: 顧客がイライラしたり混乱したりしていることを示すフレーズ。
  • 繰り返しの連絡: 同じ問題について顧客が何度も連絡しなければならない場合。
  • チャネルの切り替え: チャットボットから始めて、ライブエージェントにエスカレートする必要がある顧客。
  • 長い解決時間: 長引くチケット。

これにより、すべてのインタラクションを反映したリアルタイムのAIカスタマーエフォートスコアが得られ、偏った小さなサンプルではなく、全体像を把握できます。

AIカスタマーエフォートスコアでスケールでの摩擦点を特定する

誰もが何千ものチケットを手動で読み通す時間を持っているわけではありません。AIはこれを自動的に行い、会話を整理して人々がどこでつまずいているかを正確に示します。eesel AIのようなAIプラットフォームは、ZendeskFreshdeskのようなヘルプデスクからの過去のサポートチケットを学習し、最も一般的な問題を学びます。そこから、混乱を招くポリシー、製品のバグ、ウェブサイトの問題に関連するチケットを見つけてタグ付けし、基本的に改善のためのやるべきことリストを提供します

AIカスタマーエフォートスコアに影響を与える知識のギャップを明らかにする

高いカスタマーエフォートの最大の理由の一つは、チーム(またはAI)が適切な情報を持っていないときです。顧客が質問をし、エージェントが答えを見つけるために5分間も古い文書を探さなければならない場合、顧客はその遅延を感じます。最新のAIツールは、答えられない質問を特定し、知識ベースの最大のギャップを強調します。

例えば、eesel AIは、どの情報が欠けているかを正確に示すレポートを提供します。最も解決されたチケットからの解決策に基づいて、新しい正確なヘルプセンター記事を自動的に作成することで、そのギャップを埋めるのを助けることもできます。

AIを活用したAIカスタマーエフォートスコアを改善する5つの戦略

AIカスタマーエフォートスコアを改善することは、単に測定することだけではなく、その洞察を活用して顧客にとってより簡単にすることです。ここでは、AIを活用してそれを実現するための5つの実用的な方法を紹介します。

1. AIエージェントで即時の24/7回答を提供する

待ち行列で待つことは普遍的なフラストレーションです。高い労力は、顧客が人が利用可能になるのを待たなければならない瞬間から始まることがよくあります。自律的なAIエージェントは、一般的で繰り返しの質問をいつでも即座に解決できます。eesel AIのエージェントのように優れたものは、ヘルプデスクに直接接続し、過去のチケットや内部文書から学び、迅速で正確でブランドに合った回答を提供します。

2. AIコパイロットで人間のエージェントを支援する

人間の手が必要な難しい問題に対して、エージェントの仕事を楽にすることが最善です。エージェントが必要なツールを持っていると、問題をより迅速に解決し、顧客の労力を直接的に下げます。AIコパイロットは、ヘルプデスクでエージェントと一緒に働き、数秒で高品質な返信を作成します。これにより、応答時間が短縮されるだけでなく、回答の一貫性が保たれ、新しいエージェントがより迅速に習得できるようになります。

3. よりスマートなチャットボットでセルフサービスを簡素化する

正直に言うと、多くのセルフサービスチャットボットはあまり役に立ちません。なぜなら、会社の実際の知識から切り離されているからです。本当に役立つAIチャットボットは、情報が保存されているすべての場所から回答を引き出すことができるべきです。eesel AIのチャットボットは、ヘルプセンター、ConfluenceGoogle Docs、さらにはShopifyのようなeコマースプラットフォームに接続して、製品に特化した質問に答え、実際に機能するセルフサービス体験を作り出します。

4. チケットのトリアージとルーティングを自動化する

顧客が最もフラストレーションを感じるのは、部門から部門へと渡され、そのたびに問題を繰り返さなければならないときです。AIはこの頭痛を取り除くことができます。AIは、受信したチケットを自動的に分析し、適切なカテゴリ(「請求」や「技術的な問題」など)でタグ付けし、最初から適切なエージェントに送信します。eesel AIのトリアージのようなツールは、チケットが最初の試みで解決するのに最適な人に届くようにします。

5. 内部チームのための単一の情報源を作成する

サポートエージェントが同僚に答えを求めるために顧客を保留にする必要があるとき、顧客の労力は大幅に増加します。内部の知識が散在していると、エージェントは苦労し、顧客はそれを感じます。AI内部チャットツールは、SlackMicrosoft Teams用のeesel AIのように、すべての会社の知識から即座に回答を得るための一つの場所をチームに提供し、より迅速で自信を持たせます。

AIカスタマーエフォートスコア戦略に適したAIプラットフォームを選ぶ方法

顧客の労力を下げるためのAI戦略を展開することは、それ自体が高い労力のプロジェクトであるべきではありません。適切なプラットフォームは、生活をより簡単にするべきであり、より複雑にするべきではありません。ここで探すべきポイントを紹介します。

  • 移行よりも統合: AIツールは、既存のヘルプデスクや知識源に接続し、新しいシステムに切り替えることを強制せずに動作するべきです。既存のツールと連携するワンクリック統合を探してください。
  • 簡単なセットアップ: 物事を動かすためにエンジニアのチームを必要とするべきではありません。良いセルフサーブプラットフォームは、ソースを接続し、AIの動作を調整し、数分でライブにすることができます。
  • 実際の知識でのトレーニング: 最良のAIは、過去のサポート会話や内部文書のような実際のビジネスコンテンツから学びます。手動で複雑なトレーニングファイルを作成してアップロードすることを要求するプラットフォームは避けてください。
  • 安全でスケーラブルな展開: AIが顧客と話す前にテストできる機能を探してください。例えば、eesel AIのシミュレーション機能は、過去のチケットでAIを実行し、安全な環境でその精度と潜在的な節約を確認できます。
機能従来のAIプラットフォームの方法eesel AIの方法
セットアップ長い営業電話、カスタム実装プロジェクト。セルフサーブサインアップ、ワンクリック統合、数分でライブ。
統合制限されており、エンジニアリング作業や新しいヘルプデスクが必要なことが多い。既存のヘルプデスクと100以上のツールの上で動作。
トレーニング手動のデータフォーマットとアップロードが必要。過去のチケット、文書、ウェブサイトと自動的に同期。
展開高リスクの「ビッグバン」ローンチ。サンドボックスシミュレーションでライブ前にテストと検証。
カスタマイズ複雑なダッシュボードと開発者向けのコントロール。トーンとルールを定義するためのシンプルな自然言語プロンプト。

AIカスタマーエフォートスコアの力

AIカスタマーエフォートスコアに焦点を当てることは、単に別の指標を追い求めることではなく、戦略の根本的なシフトです。今日の市場では、ビジネスがしやすい企業が勝ちます。AIを使って摩擦を見つけて取り除くことで、スムーズで労力の少ない体験を構築し、実際の持続的な顧客ロイヤルティを生み出すことができます。

AIカスタマーエフォートスコアを改善する準備はできましたか?

顧客を苛立たせる原因を推測するのはやめましょう。AIを使って労力の少ない体験を今日から構築しましょう。

eesel AIの無料トライアルを開始するか、デモを予約することで、サポートを自動化し、数分でCESを改善する方法を確認できます。

よくある質問

従来のCESは、事後に調査に回答する顧客の小さなサンプルに依存しています。AIによるスコアは、顧客との会話の100%をリアルタイムで分析し、努力の兆候を特定することで、調査を必要とせずに摩擦の全体像を即座に把握できます。

大きなプロジェクトである必要はありません。現代のAIプラットフォームは簡単にセットアップできるように設計されており、既存のヘルプデスクやナレッジベースに数クリックで直接統合できることが多く、数ヶ月ではなく数分でインサイトを得ることができます。

全くそんなことはありません。それらは補完的な指標として見るのがベストです。CESはプロセスの容易さに焦点を当て、CSATは全体的な満足度を測定し、NPSは忠誠心を測定します。これらを組み合わせることで、顧客体験の全体像を把握することができます。

会話自体からの直接的な証拠に基づいているため、信頼できます。AIは、繰り返しの連絡、不満のある言葉遣い、長い待ち時間、チャネルの切り替えなどの客観的なシグナルを分析し、高い努力を要する体験の強力で偏りのない指標を提供します。

最初の素晴らしいステップは、AIを使用して最も一般的な摩擦点を特定することです。例えば、混乱を招くポリシーや繰り返し発生する製品のバグなどです。顧客に最も努力を強いる1つか2つの問題を解決することが、即座に大きな影響を与えます。

それは彼らを大いに助けるように設計されています。知識のギャップを特定し、反復的なタスクを自動化することで、努力を測定するために使用される同じAIツールがエージェントを支援します。これにより、問題をより迅速かつ自信を持って解決できるようになり、顧客とエージェントの両方の努力を軽減します。

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Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.

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