カスタマーエクスペリエンスのためのAI：2025年の完全ガイド

顧客の期待はこれまで以上に高まっていますが、サポートチームはしばしば手一杯です。人工知能について多くの話を聞いているかもしれませんが、それは単なる流行語ではなく、この問題に対する実際の解決策です。多くの企業が顧客体験のためのAIを検討していますが、どこから始めるべきかを見極めるのは難しいことがあります。複雑なプラットフォームや大きな約束に絡まってしまうのは簡単です。

このガイドは、そのノイズを切り抜けるためのものです。2025年にAIを効果的にワークフローに取り入れるために必要な実際の利点、ツール、指標を案内します。最も良い点は、既存の技術セットアップを全て捨てる必要がないことです。既存のシステムを使用して、実際の違いを生み出すことができます。

顧客体験のためのAIとは正確には何ですか？

簡単に言えば、AI顧客体験とは、人工知能を使用して、チャット、メール、電話での顧客とのやり取りを自動化し、パーソナライズし、改善することです。それは単なるチャットボットのことではなく、舞台裏で働く技術の集合体です。

アセット1: [インフォグラフィック] – AIの異なるタイプを示す3つのセクションを持つインフォグラフィック。最初の「生成AI」は、ロボットが書いているアイコンと「返信や要約のために人間のようなテキストを生成する」というテキストがあります。2番目の「分析AI」は、チャートの上に拡大鏡があるアイコンと「データを分析してトレンドを見つけ、顧客の行動を予測する」というテキストがあります。3番目の「エージェンティックAI」は、タスクをこなすロボットのアイコンと「異なるシステム間で自律的に複数のステップを完了する」というテキストがあります。

代替タイトル: 顧客体験のための3つのAIタイプ。

代替テキスト: 顧客体験のためのAIの3つのコアタイプを説明するインフォグラフィック: 生成、分析、エージェンティックAI。

AIの異なる種類とそれが実際に何をするのかを簡単に説明しましょう。

• 生成AI: これは人間のような会話の背後にある魔法です。現代のチャットボットがスクリプトに従うだけでなく、より多くのことを行うことを可能にします。また、チケットの要約や返信の下書きなど、役立つものを作成することでチームを支援します。

• 分析AI: これはデータ探偵のようなものです。顧客データ、会話、フィードバックを掘り下げて、有用なパターンを引き出します。トレンドを見つけ、不満を持つ可能性のある顧客を予測し、最新のアップデートについて人々が本当にどう思っているかを把握します。

• AIエージェント（またはエージェンティックAI）: これは最も高度で興味深いタイプです。AIエージェントは、複数のステップを自動で処理できます。例えば、注文を調べ、返品を処理し、難しい問題を適切な人にすべてのコンテキストを添えて渡すことができます。

一般的な誤解は、これらの特典を得るために巨大なオールインワンプラットフォームが必要であり、通常は高価で痛みを伴う「リップアンドリプレース」プロジェクトを意味するということです。より賢明なアプローチは、チームがすでに使用しているツールの上にAIをレイヤーすることです。例えば、eesel AIのようなツールは、現在のヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）や知識源に直接接続し、すべてを移動させることなくこれらの高度な機能を提供します。

顧客体験のためにAIを使用することの主な利点

では、あなたにとって何が得られるのでしょうか？AIを使用することで、顧客、エージェント、予算にとって生活を楽にする実際の結果が得られます。

AIを使用してチームの生産性を向上させ、コストを削減する

AIを使用すると、サポートキューを埋め尽くす反復的で単純なタスクをどのように処理するかが最初にわかります。エージェントが同じ質問に答え、チケットにタグを付け、リクエストをルーティングするのに費やす時間を考えてみてください。AIはその作業を自動化し、チームが本当に人間のタッチが必要な難しい問題に集中できるようにします。

結果は非常に印象的です。例えば、フィンテック企業のKlarnaは、AIアシスタントがわずか1か月で700人のフルタイムエージェントに相当する作業量を処理していることを発見しました。しかし、これは単にチケットを回避することだけではありません。eesel AIのAIトリアージのようなスマートツールは、タグ付け、ルーティング、さらにはチケットのクローズを自動的に行い、エージェントが本当に注意を必要とするものだけを見ることができるようにします。

アセット2: [スクリーンショット] – Zendeskのようなヘルプデスクインターフェース内のeesel AIトリアージ機能のスクリーンショット。画像は、AIによって「請求」、「緊急」、「Tier 2」などのラベルが自動的に付けられた新しいサポートチケットを示しています。

代替タイトル: 顧客体験のためのAIのためのeeselのAIトリアージ機能。

代替テキスト: 顧客体験ツールのAIであるeeselが、受信サポートチケットに自動的にタグを付けてルーティングする様子を示すスクリーンショット。

AIを使用して顧客に即座に回答を提供する

今日の顧客は、今すぐ回答を求めています。彼らは休日の午前2時であっても気にしません。AIを搭載したチャットボットや仮想アシスタントは24時間365日のサポートを可能にしますが、会社の知識から引き出された即座の回答を提供します。

しかし、多くのチャットボットが失敗するのはここです：それらは一般的です。リアルタイムのビジネスデータに接続されていないため、顧客が求めるパーソナライズされたコンテキスト内のヘルプを提供できません。彼らは顧客を一般的なFAQページに案内するかもしれませんが、特定の注文のステータスを伝えることはできません。

最高のAIは、どこに保存されていても、すべての会社の知識から学びます。eesel AIのようなプラットフォームは、公開ヘルプセンター、ConfluenceやGoogle Docsの内部メモ、Shopifyの製品データに接続し、常に正確で関連性があり、本当に役立つ回答を提供します。

AIを使用してエージェントの体験を向上させ、オンボーディングを迅速化する

AIはエージェントを置き換えるためにあるのではありません; それは彼らの最高の仕事の仲間になるためにあります。AIが退屈な作業を引き受けると、エージェントは関係を築き、難しい問題を解決することに集中できます。これにより、燃え尽き症候群が軽減され、仕事がより楽しくなります。

• AIをコパイロットとして: 返信を下書きし、長くて混乱したチケットスレッドを要約し、クリック一つで適切なヘルプ記事を見つけるアシスタントを想像してください。それがAIコパイロットです。エージェントにブーストを与え、彼らをより速く、一貫性を持たせ、ストレスを軽減します。

• オンボーディングの迅速化: 新しい採用者は、AIアシスタントがいるときにはるかに速くスピードに乗ることができます。AIは、トップエージェントから学んだリアルタイムのヒントやベストプラクティスを提供し、新しい人々が数週間ではなく数日で専門家になるのを助けます。

eeselのAIコパイロットのようなAIコパイロットは特に便利です。なぜなら、それはチームの実際の過去の会話をトレーニングするからです。それはブランドの特定のトーンを学び、良い解決策がどのように見えるかを理解し、完璧な返信を数秒で下書きします。

アセット3: [スクリーンショット] – ヘルプデスク内のサポートエージェントのビューのスクリーンショット。eesel AIコパイロットがサイドバーに表示され、顧客の質問に対する完全に下書きされたコンテキスト対応の返信を示しています。「提案を使用」と「再生成」のボタンが提案されたテキストの下に明確に表示されています。

代替タイトル: より良い顧客体験のためのAIコパイロットの使用。

代替テキスト: 顧客体験のためのAIの重要な機能である、サポートエージェントに下書きの返信を提案するeesel AIコパイロットを示すスクリーンショット。

顧客体験のためのAIの主要なユースケース

さて、「なぜ」から「何」と「どのように」に移りましょう。ここでは、現在の顧客体験にAIを使用する最も効果的な方法のいくつかを紹介します。

顧客体験のためのAIを使用した自律的なフロントラインサポート

これは、古い技術から新しい技術への最大の飛躍が見られる場所です。これは、「私の注文はどこですか？」や「返金を求めるにはどうすればよいですか？」のような一般的な顧客の質問を最初から最後まで処理することです。

古い方法は、いくつかのキーワードを認識し、その後に人間にエスカレートする単純でしばしばイライラするチャットボットを使用することでした。新しい方法は、顧客が何を望んでいるかを実際に理解し、他のシステムからリアルタイムデータを取得し（Shopifyからの注文ステータスなど）、アクションを実行し（返金を開始するなど）、必要な場合にのみ人間を呼び込み、会話を完全な要約とともに引き継ぐAIエージェントを使用します。

顧客体験のためのAIを使用したプロアクティブな顧客エンゲージメントとパーソナライズ

AIは問題に反応するだけではありません。顧客が尋ねる前にリスクのある顧客を見つけたり、有用な製品を推奨したりするために使用できます。閲覧行動、購入履歴、過去のサポートチャットを見て、AIはパーソナライズされたオファーや役立つアウトリーチをトリガーできます。例えば、ある機能のヘルプページを何度も見ている顧客がいる場合、AIはチュートリアルビデオへのリンクをポップアップ表示することができます。

多くの企業は、このようなパーソナライズにはSalesforceのような大規模で高価なプラットフォームが必要だと考えています。しかし、巨大なシステムに縛られることなく、これをうまく行うことができます。eesel AIのAIアクションは、既存のツールやデータベースに接続し、顧客固有のデータを引き出して、サポートチャット内でパーソナライズされた体験を作成することができます。

アセット4: [スクリーンショット] – eesel AIアクションの設定画面のスクリーンショット。ワークフローが構築されている様子を示しています：「顧客が「返金」を言及し、注文額が50ドル未満の場合、Shopify APIを介して自動的に返金を処理し、確認メールを送信する。」

代替タイトル: 顧客体験のためのAIを強化するためのeeselのAIアクションの設定。

代替テキスト: 顧客体験のためのAIを使用した自動化ワークフローの設定を示すスクリーンショットで、返金を自動的に処理する方法を示しています。

顧客体験のためのAIを使用したよりスマートな内部知識管理

優れた顧客体験は、優れた従業員体験から始まります。自分のチームが必要な回答を見つけられない場合、どうやって顧客を助けることができるでしょうか？問題は、会社の知識が通常、Slack、Google Docs、さまざまな内部ウィキに分散しているため、何かを見つけるのが面倒であることです。

内部アシスタントであるeesel AIの内部チャットは、そのすべての知識を一か所に集めます。従業員は、SlackやMS Teams内で自然言語で質問をし、すべての接続された会社のドキュメントから引き出された即座で正確な回答を得ることができます。これにより、肩を叩くことや繰り返しの質問、情報を探すのに無駄な時間を削減できます。

アセット5: [スクリーンショット] – Slackの会話のスクリーンショット。ユーザーがeesel AIボットに「@eesel プロティア顧客向けの国際配送ポリシーは何ですか？」と尋ねます。ボットは即座に具体的な回答と会社のConfluenceウィキのソースドキュメントへのリンクを返します。

代替タイトル: 顧客体験のためのAIの従業員側を改善する内部チャットボット。

代替テキスト: 顧客体験のためのAIを搭載した内部チャットボットが、Slack内で従業員の質問に直接回答する様子を示すスクリーンショット。

顧客体験のためのAIを成功裏に実装し、測定する方法

AIの導入は大規模で威圧的なプロジェクトである必要はありません。正しく行うためのシンプルなフレームワークを紹介します。

既存のデータとツールを使用して顧客体験のためのAIの旅を始める

「完璧な」データと新しいプラットフォームが必要だという神話があります。実際には、最高のAIは、すでに持っているデータ過去のサポートチケット、ヘルプ記事、内部ドキュメントでトレーニングされます。これらのソースに簡単に接続するツールを選ぶことが重要であり、すべてをそのシステムに移動させるものではありません。

この「レイヤード」アプローチは、完全な「リップアンドリプレース」プロジェクトよりも速く、安価で、はるかに混乱が少ないです。

機能	リップアンドリプレースアプローチ（例：Salesforce、Zendesk）	レイヤードアプローチ（例：eesel AI）
設定時間	移行と設定に数か月	数時間から数日; 既存のツールに接続
エージェントの混乱	高い; 新しいヘルプデスクの学習が必要	低い; エージェントがすでに使用しているツール内で動作
データソース	プラットフォームのエコシステムに限定されることが多い	100以上のソースに接続（ヘルプデスク、ウィキなど）
柔軟性	低い; 1つのベンダーのロードマップに縛られる	高い; AIを失うことなく基盤となるツールを交換可能

顧客体験のためのAIをライブ顧客ではなくサンドボックスでテストする

サポートリーダーにとって最大の恐怖は、誤った回答を出してブランドを傷つける暴走AIを解放することです。だからこそ、人間がループにいることが非常に重要です。ライブにする前に、安全な環境でAIのパフォーマンスをテストする方法が必要です。

ここでeesel AIのようなツールが本当に役立ちます。そのシミュレーションモードは、過去のチケットでAIエージェントを実行し、どのように回答したか、どれだけの時間とお金を節約したか、知識ベースにどのようなギャップがあるかを正確に示します。パフォーマンスをレビューし、顧客が話す前に簡単なプロンプトで動作を調整できます。これにより、AIが準備が整っていることを知って自信を持って展開できます。

アセット6: [スクリーンショット] – eesel AIシミュレーションモードダッシュボード。過去のチケットのリスト、AIのシミュレーションされた回答の列、「正しい/間違っている」フラグが表示されています。上部には、「85%の解決精度」、「4,200件のチケットがシミュレーションされた」、「推定12,000ドルの節約」などの要約メトリックがあります。

代替タイトル: 顧客体験のためのAIを展開する前にシミュレーションモードでパフォーマンスをテストする。

代替テキスト: 過去のチケットでのパフォーマンスを示す顧客体験のためのAIツールのシミュレーションモードダッシュボード。

顧客体験のためのAI戦略において重要なことを測定する

高いチケット回避率を追い求めるだけではありません。優れた顧客体験のためのAIプログラムは、全体的に改善をもたらします。さまざまなメトリックを追跡して、実際の影響を確認してください：

• 顧客満足度（CSAT）: AIから得た回答に顧客は満足していますか？

• 初回接触解決（FCR）: AIは最初の試みで問題を解決していますか、それとも人々は再度尋ねる必要がありますか？

• エージェントの生産性: 人間のエージェントはより複雑なチケットを1時間あたりに処理していますか？彼らの仕事満足度（eNPS）は上がっていますか？

• 解決あたりのコスト: 問題を解決するための総コスト（AIと人間の時間を含む）は下がっていますか？

• 解決時間: 顧客は以前よりも速く正しい回答と解決策を得ていますか？

アセット7: [インフォグラフィック] – 「AI成功のための重要なメトリック」というタイトルのインフォグラフィック。5つのアイコンが一列に並んでいます："CSAT"のための笑顔、"初回接触解決"のためのスピーチバブル内のチェックマーク、"エージェントの生産性"のための"早送り"シンボルを持つエージェント、"解決あたりのコスト"のための下向き矢印付きのドル記号、"解決時間"のための下向き矢印付きの時計。

代替タイトル: 顧客体験のためのAI戦略の成功を測定するための重要なメトリック。

代替テキスト: 顧客体験のためのAIプログラムのために追跡する重要なメトリックを示すインフォグラフィック、CSAT、FCR、エージェントの生産性を含む。

顧客体験のためのAIにおける実践的な次のステップ

2025年に顧客体験のためのAIを運用に取り入れることは、SFの夢を追い求めることではありません。それは、チームの効率、顧客の満足度、エージェントの日常業務に実際の、測定可能な改善をもたらすことです。

最も賢い方法は、レイヤード戦略で始めることです。すべてをゼロから再構築する必要はありません。すでに持っている知識とツールで始め、安全なスペースでAIをテストして改善し、時間とともにシステムを賢くする専門家として人間のエージェントをコントロールに保ち続けることができます。

大規模なプラットフォーム変更のコスト、複雑さ、リスクを回避できます。代わりに、スマートで統合を優先するプラットフォームが、数か月ではなく数日で顧客体験を向上させる方法を確認してください。無料トライアルを開始するか、デモを予約して、eesel AIが既存のツールとどのように連携するかを確認してください。