カスタマーサポートの担当者なら、毎日毎日同じ質問に答えるループにはまっているような感覚をご存知かもしれません。これはどこのサポートチームにとっても共通の悩みです。そしてプレッシャーは高まるばかりで、最近のSalesforceの調査では、サービス担当者の82%が顧客の要求が以前より増していると回答しています。
AIの利用を考えたことがあるかもしれませんが、過度な期待と失敗への恐れとの間で板挟みになりがちです。私たちは皆、エア・カナダのチャットボットが顧客に誤った情報を与え、航空会社がその間違いを補償せざるを得なくなったような失敗談を見てきました。さらに、新しいツールを試すためだけにヘルプデスク全体を移行するという悪夢もあります。多くのチームが躊躇するのも無理はありません。
このガイドは、そうした混乱を解消するための一助となるものです。現代のカスタマーサポートエージェント向けAIが実際に何ができるのか、適切なツールの選び方、およびよくある落とし穴を避ける方法について、明確かつ分かりやすく解説します。
カスタマーサポートエージェント向けAIとは、具体的にどのようなものか？
まずはっきりさせておきましょう。これは数年前の、あの不器用でイライラさせられるチャットボットの話ではありません。テクノロジーは大きな飛躍を遂げました。私たちは、単にキーワードを照合するだけの単純なボットから、思考し、行動し、学習することができる大規模言語モデル（LLM）上に構築された高度なAIエージェントへと移行しました。
これを可能にする2つの中核的なアイデアがありますが、思ったより単純なものです。
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検索拡張生成（RAG）: これはAIが情報をでっち上げるのを防ぐ秘訣です。推測したり、公共のインターネットを検索したりする代わりに、RAGシステムは社内のプライベートなナレッジ、ヘルプセンター、過去のチケット、内部ドキュメントの中から安全に回答を見つけ出します。これにより、提供される回答が正確で、あなたのビジネスに特化したものになります。
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エージェントAI: ここでAIは、Q&Aマシンから真のヘルパーへと進化します。IBMが説明するように、エージェントAIは目標達成に必要なステップを自ら判断し、タスクを単独で処理できます。サポートチームにとっては、Zendeskのチケットをクローズする、Shopifyで注文を検索する、会話を適切な担当者に転送するといったことが可能になるということです。
これは、ユーザーがうんざりしてRedditなどのフォーラムで「人間を出せ」と連呼していた古いテクノロジーとは全くの別世界です。
適切なカスタマーサポート向けAIツールの選び方
すべてのAIツールが同じように作られているわけではありません。あなたにとって最適なツールは、既存のワークフローに適合するものであり、すべてを壊してやり直させるものではありません。ここでは、注目すべき重要な点をご紹介します。
既存のヘルプデスクと連携できますか？
多くのAIソリューションは、独自の閉じた世界のために作られています。例えば、Zendesk AIなどは素晴らしいですが、それぞれのヘルプデスク内で機能するように設計されています。現在の設定に満足している場合、強制的に切り替えることは大きなハードルになります。
あなたが探すべきは、すでに使用しているツールに直接プラグインできるように作られたプラットフォームです。例えば、eesel AIはZendeskやFreshdeskのような人気のヘルプデスクとのワンクリック連携を提供しています。このようなアプローチにより、数ヶ月にわたる移行の頭痛の種を省き、ほぼすぐにメリットを実感できます。
すべてのナレッジソースから学習できますか？
AIは、与えられた情報と同じくらいしか賢くなりません。公開されているFAQページしか読めないようでは、複雑な質問や顧客固有の質問にはあまり役立ちません。最も基本的なことに答えるので精一杯でしょう。
本当に役立つAIは、プライベートなものや内部的なものを含む、あらゆる種類のソースから学習できるべきです。これにより、詳細で正確な回答を提供できるようになります。例えば、eesel AIは過去のチケット、内部マクロ、プライベートなGoogleドキュメント、Confluenceスペース、さらにはShopifyストアのデータからも学習できます。これにより、その応答は一般的なスクリプトだけでなく、チームの実際の経験や過去の解決策を反映したものになります。
AIの挙動を制御・カスタマイズできますか？
あなたがコントロールできなければなりません。優れたAIツールは、何をするか、どの質問に答えるか、どのように振る舞うかをきめ細かく制御できます。ルールを設定し、他のビジネスツールに接続する能力が、単純な自動化と真に役立つものを分けるのです。
特定の「アクション」を設定できる機能を探しましょう。例えば、eesel AIのZendesk連携では、「zendesk_tag_ticket」のようなアクションを使って問題を分類したり、「zendesk_assign_ticket」でチケットを適切なチームにルーティングしたりするようにAIに指示できます。これらすべてを人が指一本動かすことなく行えます。
本番稼働前に安全にテストできますか？
新しいAIを適切なテストなしに顧客対応に使うのは大きなリスクです。実際に準備ができているかどうかを確認するために、自社のデータでパフォーマンスをチェックする方法が必要です。
シミュレーションはこれに最適です。eesel AIのようなプラットフォームの重要な機能の一つは、過去のチケットでシミュレーションを実行するオプションです。これにより、AIが過去の会話をどのように処理したかが正確にわかり、実際の顧客と話す前にその精度や投資対効果（ROI）を明確に把握できます。セーフティネットだと考えてください。
一般的なユースケース
今日のAIは、「営業時間は何時ですか？」といった質問をかわす以上のことができます。ここでは、チームが現在どのようにAIを活用しているかをご紹介します。
最前線での自律型サポート
AIエージェントは、よくある複数ステップの問題について、最初から最後まで会話全体を処理できるようになりました。例えば、顧客が「注文はどこにありますか？」と尋ねると、AIはShopifyで注文状況を調べ、追跡リンクを提供し、荷物がすでに配達済みであれば返品手続きを開始することさえ提案できます。Forethoughtのようなプラットフォームが複数のエージェントを持つ複雑なシステムを使ってこれを行うのに対し、eesel AIのような他のツールは、シンプルでカスタマイズ可能なアクションを使って、既存のヘルプデスク内でこれらのワークフローを実現することに重点を置いています。
人間エージェントのためのAIコパイロット
AIはエージェントに取って代わるのではなく、強力な相棒として機能します。AIコパイロットは、受信したチケットを見て、過去の類似の問題に基づいて即座に返信の下書きを作成できます。これにより、すべての返信の一貫性を保ち、ブランドの声に沿ったものにすることができます。また、新人エージェントを迅速に育成するのにも最適で、数週間ではなく数日で自信を持って対応できるようになります。
CartonCloudのサービスデスクリードであるEddie Stephens氏が述べたように、これにより「一貫性のある、『ブランドに合った』トーンで、よく練られた返信が可能になり、それでいて私たち自身のスタイルと人間味を保つことができます。」eesel AI Agent Assistはまさにこのために作られており、エージェントが個人的なタッチを失うことなく、より迅速かつ正確に対応できるよう支援します。
自動化されたチケットのトリアージと管理
エージェントの一日の大部分は、チケットのタグ付け、ルーティング、クローズといった手作業の「バックオフィス」業務に費やされます。AIはこれらすべてを自動化できます。例えば、AIは新しいチケットを読んでスパムを検出し、顧客の気分や問題の緊急性を判断し、適切なタグを追加し、チケットを正しいチームに送り、簡単な「ありがとう」メッセージを自動的にクローズすることができます。これによりキューが整理され、人間のエージェントは最も得意なこと、つまり顧客の問題解決に集中できます。eesel AIのTriage製品は、ZendeskやFreshdesk、その他のヘルプデスク内でこれを自動的に処理するように設計されています。
| 機能 | 基本的なチャットボット | 最新のAIエージェント | | :--- | :--- | :--- | | **主な機能** | 事前定義された単純なFAQに回答 | 複雑で複数ステップにわたる問題を解決 | | **ナレッジソース** | 公開ナレッジベースのみ | すべてのソース（チケット、ドキュメント、API） | | **主なユースケース** | 問い合わせの削減（ディフレクション） | 自律的な問題解決とトリアージ | | **人間との対話**| 行き詰まるとエスカレーション | エージェントと協働（Copilot） | | **例** | 「営業時間を教えてください」 | 「荷物が破損していました。交換できますか？」 | ## カスタマーサポートでAIを使用するリスク（とその回避方法） 正直に言って、AIの使用にはリスクが伴います。それらに対処する最善の方法は、正面から向き合うことです。サポートのリーダーにとって、最も大きな2つの懸念は、ほぼ常にブランドへのダメージとデータのセキュリティです。 ### ハルシネーション（幻覚）とブランドへのダメージ AIが暴走して間違った情報や奇妙な情報を提供するという恐怖は、特に[エア・カナダのチャットボット訴訟](https://www.theguardian.com/world/2024/feb/16/air-canada-chatbot-lawsuit)のような出来事の後では当然のものです。これは「ハルシネーション」と呼ばれ、通常、AIが信頼できるデータに基づいておらず、単に情報をでっち上げ始めるときに起こります。 **回避方法：** 秘訣は、厳密に自社の情報に限定されたAIを使用することです。適切に構築されたシステムは、答えを求めてオープンなインターネットを検索しません。RAGを使用して、ヘルプセンターや過去のチケットなど、あなたが提供したソースから直接情報を引き出します。下の図に示すように、このシンプルだが重要な制限により、ハルシネーションのリスクが劇的に低下し、AIはブランドに沿った、スクリプト通りの応答を維持します。  ### データセキュリティとプライバシー AIをヘルプデスクに接続すると、機密性の高い顧客情報へのアクセスを許可することになります。そのデータがどのように保存、使用、保護されているかを知ることは非常に重要です。 **安全を確保する方法：** セキュリティ対策について透明性の高いベンダーを選びましょう。確認すべきいくつかの点を以下に示します。 * **SOC 2 Type II コンプライアンス:** これはデータセキュリティに関する標準的な業界認証です。例えば、eesel AIのサブプロセッサーである[OpenAIとPineconeはSOC 2 Type IIの認証を受けています](https://docs.eesel.ai/pricing-admin-and-more/security-and-privacy#storing-and-processing-data)。 * **データの分離:** あなたのデータは常に分離され、他社のモデルをトレーニングするために使用されることはありません。 * **EUデータレジデンシー:** ヨーロッパに顧客がいる場合、GDPRコンプライアンスは必須です。[eesel AIのようなプラットフォームは、リクエストに応じてEUデータレジデンシーを提供しており](https://docs.eesel.ai/pricing-admin-and-more/security-and-privacy#eu-data-residency)、顧客データはEU内のサーバーのみでホストされ、それらの厳格な規則を満たします。 ## 一般的な料金モデルの考察 [AIの料金体系は分かりにくいことがあり](https://www.eesel.ai/ja/blog/best-ai-agent-for-customer-support)、コストを把握し、費用対効果があるかどうかを判断するのが難しくなっています。ほとんどのモデルは3つのカテゴリーのいずれかに分類され、それぞれに特徴があります。 * **エージェント/シートごとの料金:** これはAI機能をバンドルしているヘルプデスクで非常によく見られるモデルです。AIを多用するかどうかにかかわらず、チームのサポートエージェントごとに月額料金を支払います。例えば、[ZendeskのSuite Teamプランはエージェント1人あたり月額55ドルから](https://www.zendesk.com/pricing/)といったように、シートごとに料金が発生し、さらにAI利用料が別途かかる場合があります。このモデルはチームが大きくなるにつれて急速に高額になる可能性があります。 * **解決ごと/会話ごとの料金:** このモデルでは、AIが問題を解決したり、会話全体を処理したりするたびに料金を支払います。解決1件あたりに一定の料金を請求するモデルや、[Adaのような企業も同様の会話ごとのモデル](https://www.ada.cx/blog/unpacking-ai-agent-pricing-resolution-based-vs-conversation-based-models/)を使用しています。注意点は、予測が難しく、「解決」の定義が曖昧な場合があることです。Ada自身のブログでも言及されているように、このモデルは自動化が向上するほどコストが増加する可能性があり、本末転倒に感じられます。 * **不透明な「営業担当者へのお問い合わせ」モデル:** [Forethought](https://forethought.ai/platform)や[Decagon](https://decagon.ai/get-a-demo)のような多くのエンタープライズレベルのツールは、価格をオンラインで公開していません。この透明性の欠如は、高額な設定費用や長期契約を隠している可能性があり、営業担当者と話さない限り選択肢を比較することが不可能です。 ### 代替案：透明性の高い、使用量ベースの料金設定 より予測可能でスケーラブルな方法は、シートごとや解決ごとのサプライズ料金なしで、十分な数のAIインタラクションを含む定額の月額料金です。このアプローチは、AIの請求額が制御不能になる心配なく、サポート量とチームを成長させることができることを意味します。 [eesel AIの料金体系](https://docs.eesel.ai/pricing-admin-and-more/pricing)は、分かりやすく予測可能になるように設計されています。 | プラン | 月額料金 | 主な機能 | 月間インタラクション数 | | :--- | :--- | :--- |:--- | | **Team** | $299 / 月 | AIコパイロット、Slack/ウェブサイトボット、ドキュメントからの学習 | 1,000 | | **Business** | $799 / 月 | ヘルプデスク向けAIエージェント、AIトリアージ、APIアクション | 3,000 | | **Custom** | 営業にお問い合わせ | 無制限のインタラクション、高度なセキュリティ、カスタム連携 | 無制限 | *すべてのプランには[年間契約で20%割引](https://docs.eesel.ai/pricing-admin-and-more/pricing#discounts)が適用され、エージェントごとの料金はかかりません。*わずか12分で驚くほど優秀なAIサポートエージェントを作ってみた…理論から実践へ
現代のカスタマーサポートエージェント向けAIは、反復作業を削減し、チームが重要なことに集中できるようにする、真に有用なツールです。しかし、ただ導入するだけでは成功は保証されません。すべては、安全で、制御可能で、既存のツールと連携しやすく、そして理にかなった料金モデルを持つソリューションを選ぶことにかかっています。
目標は単にチケットを削減することではありません。真の顧客ロイヤルティを築く価値の高い会話のために人間のエージェントを解放しつつ、問題を正確かつ効率的に解決することです。適切なAIは、チームの代わりにではなく、チームと共に働き、全員の仕事を少し楽にします。
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よくある質問
現代のカスタマーサポートエージェント向けAIは、大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、エージェントAIを活用しています。これにより、プライベートなナレッジ内から安全に回答を見つけ、学習し、タスクを実行することさえ可能になり、単純なキーワードマッチングを超えた機能を提供します。
必ずしもそうではありません。最高のAIツールは、ZendeskやFreshdeskのような既存のヘルプデスクとシームレスに連携するように設計されています。大規模な移行の手間を避けるために、ワンクリックで連携できるソリューションを探しましょう。
現代のAIの目標は、人間のエージェントを置き換えることではなく、彼らを補強することです。AIはコパイロットとして機能し、反復的なタスクを処理し、返信の下書きを作成し、トリアージを自動化することで、人間のエージェントが顧客ロイヤルティを築くための複雑で価値の高い会話に集中できるようにします。
ハルシネーションを避けるためには、検索拡張生成（RAG）を使用する AIシステムを選びましょう。これにより、AIはオープンなインターネットを検索したり情報をでっち上げたりするのではなく、厳密に自社の内部ナレッジソースから情報を引き出すことが保証されます。
SOC 2 Type IIコンプライアンス、堅牢なデータ分離プラクティス、そしてGDPR準拠を確保するためのEUデータレジデンシーのオプションを持つベンダーを優先しましょう。あなたのデータは常に分離され、他社のモデルをトレーニングするために使用されるべきではありません。
はい、信頼できるAIプラットフォームはシミュレーションを提供しています。過去のチケットでこれらのシミュレーションを実行することで、AIがどのように機能したかを正確に確認でき、本番稼働前にその精度と潜在的なROIを評価することができます。
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Article by
Stevia Putri
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.
