正直なところ、今日のカスタマーサポートは大変な仕事です。チケットのキューは溢れかえり、顧客は即座の回答を期待し、旧来のルールベースの自動化ツールではもはや通用しません。顧客が少し違う言い回しで質問しただけで機能しなくなるほど融通が利かない、あのツールです。結局、誰もが不満を抱き、なぜかチームの仕事はさらに増えてしまうのです。
これからの進むべき道は、最新のAIカスタマーサービスワークフローです。いいえ、ただのチャットボットの話ではありません。これは、顧客の問題が受信トレイに届いた瞬間から解決に至るまでを処理できる、インテリジェントなシステムを構築するということです。
それでは、本物のAIカスタマーサービスワークフローがどのようなものか、その仕組み、そして誰もが頭を悩ませるような6ヶ月がかりのITプロジェクトに巻き込まれることなく、実際に導入する方法について見ていきましょう。
AIカスタマーサービスワークフローとは？
AIカスタマーサービスワークフローとは、人工知能を用いてサポートプロセスを賢く管理・自動化するものです。「もしこうなったら、こうする」という厳格なスクリプトにただ従う従来の自動化とは異なり、AIを搭載したワークフローは文脈を理解し、判断を下し、時間とともにより賢くなります。
それは、単純なキーボードマクロと、あなたのニーズを先読みしてくれる優秀なアシスタントとの違いのようなものだと考えてください。
-
従来のワークフローは脆弱です。決められた道筋に固執し、顧客の質問が少し型破りだったり、スクリプトから外れたりした途端に破綻します。
-
AIワークフローは柔軟です。自然言語処理（NLP）を用いて、顧客が入力した特定の単語だけでなく、顧客が本当に意味していることを理解します。あらゆる場所から情報を引き出して最適な答えを見つけ、注文状況の確認や適切な担当者へのチケットの転送といったタスクを自律的に処理することさえできます。
その目的は、問題をより迅速に整理し、人間のエージェントを解放して本当に厄介な問題に対応できるようにし、顧客に一貫して素晴らしい体験を提供できるシステムを構築することにあります。
最新のAIカスタマーサービスワークフローの中核をなす要素
堅牢なAIカスタマーサービスワークフローは、単一のソフトウェアではなく、いくつかの主要なコンポーネントが連携して機能するものです。実際に成果を出すために必要な要素は以下の通りです。
トリアージとルーティング
これは、あなたのサポートシステムの玄関口です。顧客からのメールやチャットメッセージが届くと、AIはそれを瞬時に読み取り、3つのことを理解します。
-
意図： この人は何をしようとしているのか？（例：返金を求める、パスワードをリセットする、機能について尋ねる）
-
感情： その人の気分はどうか？（例：怒っている、混乱している、喜んでいる）
-
緊急度： どれくらい迅速な対応が必要か？
その情報をもとに、AIはチケットにタグを付け、適切な優先度を設定し、自動的に正しいチームやエージェントに送信することができます。多くのツールでは、このために複雑な手動ルールを構築する必要がありますが、eesel AIのような新しいソリューションは、過去のチケットから直接学習するAIトリアージを使用するため、ほぼ初日からこれを稼働させることができます。
ナレッジソースの連携
AIは、アクセスできる情報の質によってその性能が決まります。古いAIツールの最大の問題の一つは、公式のヘルプセンターしか読み取ることができず、サイロ化されていることです。しかし、すべての答えがそこにあるわけではないことは誰もが知っています。会社のナレッジは通常、あちこちに散在しています。
-
ConfluenceやNotionにある社内wiki
-
Google Docsに置かれている最新の製品仕様書
-
Slackに埋もれている役立つトラブルシューティングのスレッド
-
チームが過去に解決した何千ものサポートチケット
真のAIカスタマーサービスワークフローは、これらすべての異なるソースを、すべてを一つの巨大で乱雑なフォルダに移動させることなく接続できます。これは、100以上のワンクリック連携機能を持つeesel AIのようなツールの大きな利点です。数分ですべてのナレッジを接続し、AIが使用するための信頼できる唯一の情報源を作成できます。
最新のAIカスタマーサービスワークフローが、散在するナレッジソースをどのように連携させるかを示すインフォグラフィック。AIにアクションを実行させる
ここからが本当に面白くなるところです。最高のAIワークフローは、答えを見つけるだけでなく、行動を起こします。これは、AIがチームのために自律的なエージェントのように振る舞うことから、「エージェントAI」と呼ばれることもあります。これらのアクションには、次のようなものがあります。
-
Shopifyからリアルタイムの注文情報を確認する
-
難しいチケットを上級チームメンバーにエスカレーションする
-
問題が解決したらチケットをクローズする
eesel AIのようなプラットフォームは、完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジンを提供するため、ボットに許可するAIアクションを正確に決定できます。これにより、完全な制御を維持し、真のエンドツーエンドの自動化が可能になります。
チケット作成から自動解決まで、エンドツーエンドのAIカスタマーサービスワークフローを示す図。一般的なAIカスタマーサービスワークフローのユースケース（と、そこに潜む課題）
AIワークフローはいくつかの異なる方法で使用できますが、よくある落とし穴と、新しいツールがそれをどのように回避するかを知っておくとよいでしょう。
最前線サポートの完全自動化
最も明白なユースケースは、反復的な一次対応チケットをすべて最初から最後まで処理するAIエージェントです。延々と続く「注文はどこですか？」や「返品はどうすればいいですか？」といった質問のことです。
-
従来の課題： 多くのAIベンダーは、業務全体を自社のヘルプデスクに移行させようとします。これは、チームがすでに毎日使用しているツールを痛みを伴う「リプレース（総入れ替え）」することを意味します。また、彼らの自動化はブラックボックスのように感じられ、顧客に何を伝えているのか不安にさせられることもあります。
-
最新の解決策： eesel AIのようなプラットフォームは、ZendeskやFreshdeskなど、すでに使用しているヘルプデスクに直接プラグインし、数分で設定できます。何を自動化するかはあなたが選べます。まずは1つか2つの単純なチケットタイプだけをAIに処理させ、残りはすべてチームに回すことから始めることができます。これにより、自信をつけ、準備ができたときにスケールアップできます。
ヒューマンエージェントの能力を強化する
この設定では、AI Copilotがエージェントのすぐそばで、超強力なアシスタントのように機能します。長く複雑なチケットのスレッドを要約し、数秒で正確な返信を下書きし、誰もが検索することなく適切なヘルプ記事を見つけることができます。
-
従来の課題： AIが公式のナレッジベースだけでトレーニングされている場合、その返信は硬く、ロボットのように聞こえることがあります。チームが実際に行ってきた何千もの会話から得られるニュアンスや親切なトーンがすべて欠落してしまいます。
-
最新の解決策： eesel AIのAI Copilotのような最高のCopilotは、過去のチケットでトレーニングされます。これにより、AIはチーム特有の言葉遣いやトーン、一般的な回避策を学習し、提案する返信が、まるで最も経験豊富なエージェントから直接来たかのように聞こえます。
ヘルプデスク内で返信を下書きするeesel AI Copilot。AIカスタマーサービスワークフローがヒューマンエージェントをどのように支援できるかを示しています。| 機能 | 従来のAIプラットフォーム | eesel AI |
|---|---|---|
| 導入時間 | 数週間から数ヶ月、デモとIT部門の協力が必要 | 数分、完全セルフサービス |
| ヘルプデスク連携 | 多くの場合、移行（「リプレース」）が必要 | 既存ツールとワンクリックで連携 |
| ナレッジソース | ヘルプセンターとドキュメントに限定 | 100以上のアプリ（Docs、Confluence、Slack、チケット）にわたり統合 |
| 自動化の制御 | 厳格な「全か無か」のルール | きめ細やかな制御、選択的な自動化 |
| リリース前のテスト | 限定的なデモまたは「ぶっつけ本番」 | 過去のチケットに対する強力なシミュレーション |
AIカスタマーサービスワークフローを導入する方法（低リスクな方法）
AIカスタマーサービスワークフローの導入は、6ヶ月がかりの巨大プロジェクトである必要はありません。適切なセルフサービスプラットフォームを使えば、午後一つで完了させることも可能です。
ステップ1：ツールを数ヶ月ではなく数分で連携する
義務的なデモや長い営業電話のことは忘れてください。最初のステップは、ボタンをクリックしてヘルプデスクや他のツールを接続するのと同じくらいシンプルであるべきです。eesel AIのような真のセルフサービスプラットフォームでは、開発者を必要とせず、すぐにサインアップしてすべてを接続できます。
ステップ2：シミュレーションで試す
AIに対する最大の恐怖は、「もし失敗したらどうしよう？」ということです。実際の顧客でテストする代わりに、まずは安全な環境ですべてを試せるべきです。eesel AIには、新しいAIエージェントを過去何千ものチケットに対して実行するシミュレーションモードがあります。これにより、自動化率がどうなるかを正確に示し、AIが送信したであろうすべての応答を確認できます。実際に顧客と対話する前に、その挙動を微調整することが可能です。
eesel AIシミュレーションモードのスクリーンショット。低リスクなAIカスタマーサービスワークフロー導入の重要な部分です。ステップ3：ゆっくりと展開し、様子を見る
初日からスイッチ一つで全てを自動化しようとしないでください。小さく始めましょう。例えば、次のようにできます。
-
最も頻繁な上位3つの質問についてのみ、返信を自動化する。
-
まずはメールなど、一つのチャネルだけでAIをオンにする。
-
新入社員が早く慣れるのを助けるために、まずは彼らにAI Copilotを使わせる。
慣れてきたら、AIが処理する範囲を広げていくことができます。見せかけの指標だけでなく、実用的な洞察を示してくれる分析ダッシュボードがあることを確認してください。AIが苦手とするトピックが分かれば、それはナレッジベースに埋めるべきギャップがあることを示唆しています。
あなたのAIカスタマーサービスワークフローは、アップグレードの時です
優れたAIカスタマーサービスワークフローを構築することは、かつてのようなハイリスクな賭けではなくなりました。高価なコンサルタント、数ヶ月にわたるセットアップ、そして現在のツールを捨てさせるような古いやり方は、幸いにも終わりつつあります。
今日のプラットフォームは、迅速で、制御可能で、信頼できるように作られています。あなたがすでに使用しているものにプラグインし、チーム独自のナレッジから学び、稼働前にリスクなしですべてをテストさせてくれます。このアプローチを取ることで、顧客が求めている迅速で、賢く、信頼性の高いサポートを提供し、同時にチームの仕事をずっと楽にすることができます。
最新のAIカスタマーサービスワークフローがあなたのために何ができるか見てみませんか？無料でeesel AIを試して、数分で始めましょう。
よくある質問
既存のヘルプデスクやナレッジツールをセルフサービスのAIプラットフォームに接続することから始められます。最も頻繁な質問への返信を自動化するなど、小規模で具体的なタスクから着手し、自信がつけば徐々にその能力を拡大していきましょう。
従来のチャットボットは厳格なルールベースのスクリプトに従うため、質問の言い回しが異なると機能しないことがよくあります。真のAIカスタマーサービスワークフローは自然言語処理（NLP）を使用して文脈、意図、感情を理解し、時間とともに適応し学習することができます。
AIカスタマーサービスワークフローは、反復的なタスクを自動化することで顧客の問題をより迅速に解決し、人間のエージェントが複雑な問題に集中できるようにします。これにより、チケットキューの削減、エージェントの効率向上、そして一貫してより良い顧客体験が実現します。
最新のAIソリューションは、社内wiki、Google Docs、Slack、過去のサポートチケットなど、100以上の異なるアプリケーションと連携します。これにより、信頼できる唯一の情報源が構築され、AIは散在する会社のナレッジすべてにアクセスし、活用することができます。
カスタマイズ可能なワークフローエンジンとシミュレーションモードを提供するプラットフォームを探してください。AIに許可するアクションを正確に定義し、実際の顧客と対話する前に、過去のチケットでその応答を徹底的にテストすることができます。
もはやそうではありません。多くの最新セルフサービス型AIプラットフォームでは、広範なITサポートや長い販売サイクルを必要とせず、数分から数時間でツールを接続し、初期のAIカスタマーサービスワークフローをセットアップできます。
いいえ、最新のAIカスタマーサービスワークフローは、人間のエージェントを置き換えるのではなく、補完し、その能力を強化するために設計されています。定型的なタスクを処理し、情報を要約し、返信を下書きすることで、エージェントはより複雑で、共感を必要とする、あるいは戦略的な顧客との対話に集中できるようになります。
