手動からインテリジェントへ：2025年のコンタクトセンターにおけるAIの台頭

正直に言って、顧客の期待はこれまで以上に高まっています。人々は迅速で正確、かつ個人的な対応を求めています。一方で、多くのコンタクトセンターはその期待に応えるのに苦労しています。長い待ち時間や同じ質問に何度も答える時代は終わりを迎えつつあります。それは顧客サービスにおける大きな変化、つまり人工知能のおかげです。

AIは、サポートチームの作業方法を変えています。彼らを反復的な手作業から解放し、より賢く自動化されたワークフローに移行させることで、より意味のある仕事に集中できるようにしています。

しかし、「AI」と聞くと、チームが知っていて愛用しているツールをすべて捨て去る必要がある大規模で高価なプロジェクトを思い浮かべるかもしれません。良いニュースは？それは古い考え方です。コンタクトセンターにおけるAIの力を、すでに使用しているヘルプデスクやツールに直接統合することで、より賢い方法で導入することができます。

では、コンタクトセンターにおけるAIとは何でしょうか？

コンタクトセンターAI (CCAI)は、単なる一つの技術ではありません。それは、顧客サービスをより迅速で、より良く、そして驚くほど人間的にするために設計されたスマートツールの集合のようなものです。自然言語処理 (NLP) を使用して顧客が実際に何を求めているのかを理解し、過去の会話から学習して賢くなる機械学習や、生成AIを使用して役立つ自然な応答を作成します。

これは、数年前のぎこちないルールベースのボットとは全く異なります。電話メニューで「1を押して請求書…」といったものや、正確なキーワードを使用しないと行き詰まる基本的なチャットボットを思い浮かべるかもしれません。現代のAIは文脈を理解し、顧客が何をしようとしているのかを理解します。簡単な質問と、人と話す必要がある苛立った顧客を区別することができます。

アセット1: [インフォグラフィック] – [古いルールベースのボットと現代の文脈認識AIを比較する2パネルのインフォグラフィック]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおける古いAIと現代のAIの視覚的比較]

代替テキスト: [NLPと機械学習を使用するコンタクトセンターにおける硬直したチャットボットから知的で会話的なAIへの進化を示すインフォグラフィック。]

目標は単にチケットを回避することではありません。人間のエージェントに手を貸し、AIが単純で反復的な作業を処理することで、彼らが複雑な問題に集中できるようにすることです。AIが基本的なことを処理することで、チームは実際の顧客ロイヤルティを築く会話に集中する自由を得ることができます。

現代のコンタクトセンターにおけるAIのコアコンポーネント

コンタクトセンターにおける現代のAIアプローチは、単一の機能に関するものではありません。それは、顧客が連絡を取った瞬間からチケットが閉じられる瞬間まで、顧客の旅全体を通じて一緒に機能するさまざまなツールの組み合わせです。これを3つの主要な領域に分けることができます。

自律的なサポートとインテリジェントなセルフサービスのためのコンタクトセンターにおけるAIの使用

これは、顧客が望むときに即座に答えを提供することに関するものです。これは防御の第一線であり、チームの効率を向上させる素晴らしい方法です。

• AIチャットボット: これらは過去のスクリプト化されたボットから大きく進化しました。現代のAIチャットボットは、ウェブサイトやアプリに配置され、自然で役立つ会話を行うことができます。一般的な質問に答え、トラブルシューティングの手順を案内し、Shopifyのようなeコマースプラットフォームから製品情報を引き出すこともできます。

• AIエージェント: これはセルフサービスの次のステップです。チャットするだけでなく、AIエージェントはヘルプデスク内（ZendeskやIntercomのような）で完全にチケットを解決することができます。リクエストを理解し、正しい答えを見つけ、チケットを閉じることができ、多くの場合、人間のエージェントが関与する必要はありません。

• 会話型IVR: これは古い電話システムのAIを活用したアップデートです。長いオプションリストを聞かせる代わりに、会話型IVRは話し言葉を理解します。顧客は「最後の注文を確認したい」と言うだけで、AIが理解して応答し、よりストレスの少ない電話を実現します。

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内でAIエージェントが自律的にチケットを解決する様子]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIを使用した自律的サポートを示すAIエージェント]

代替テキスト: [AIエージェントがコンタクトセンターにおけるAIを使用して顧客に自動的に返信し、人間の介入なしでサポートチケットを解決する様子を示すスクリーンショット。]

コンタクトセンターにおけるAIを活用したリアルタイムのエージェント支援とコパイロット

優れたセルフサービスがあっても、人間が必要な問題もあります。ここでAIがエージェントの「コパイロット」として機能し、彼らがより迅速に、より一貫して作業できるように支援します。

• AIによる返信の下書き: チーム全員が最も経験豊富なエージェントの知識にアクセスできると想像してみてください。AIコパイロットは、過去のチケットやマクロに基づいて、ブランドに合った完全な返信を即座に作成できます。エージェントは下書きを確認し、必要に応じて編集し、送信するだけです。これにより、応答時間が短縮され、新入社員が自信を持って貢献できるようになります。

• 知識のサーフェシング: 適切なヘルプ記事を見つけるために異なるタブを探し回る必要はありません。会話中に、AIは知識ソースから有用な情報を自動的に引き出すことができます。その情報がConfluence、Google Docs、または他の内部ウィキにあるかどうかに関わらず。

• 自動要約: 長いチャットの後、エージェントが詳細な要約を入力するのは最後にしたいことです。AIがそれを代わりに行うことができます、会話の簡単な要約を生成し、チケットに保存します。これにより時間が節約され、チケットの文書化が一貫性を保ちます。

アセット3: [スクリーンショット] – [ヘルプデスクで人間のエージェントのために返信を下書きし、知識記事をサーフェシングするAIコパイロット]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIを使用したリアルタイムのエージェント支援を示すAIコパイロット]

代替テキスト: [AIコパイロットがコンタクトセンターにおけるAIを使用して、サポートエージェントに返信を提案し、関連する知識ベース記事を表示する様子を示すスクリーンショット。]

コンタクトセンターにおけるAIを使用したインテリジェントな自動化とバックオフィス業務

最も役立つAIツールのいくつかは、舞台裏で機能し、コンタクトセンター全体がよりスムーズに運営されるように支援します。

• インテリジェントなルーティングとトリアージ: 新しいチケットが大きなキューに積み上がるのを防ぐ代わりに、AIは受信リクエストを分析して、そのトピック、緊急性、さらには顧客の感情を理解します。AIトリアージツールは、チケットに自動的にタグを付け、優先順位を設定し、適切な人物または部門に送信することで、最初から正しく処理されるようにします。

• 感情分析と品質保証: AIはすべてのチャネルでの会話を監視し、顧客満足度を把握することができます。顧客が不満を抱いているときにそれを検出し、監督者に介入を通知することができます。また、QAプロセスを支援し、会社のガイドラインに基づいてインタラクションをスコアリングし、優れたサポートの例を強調したり、コーチングの機会となる会話をフラグ付けしたりすることができます。

アセット4: [スクリーンショット] – [ヘルプデスクキューで新しいチケットに自動的にタグを付けて割り当てるAIトリアージツール]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIによるインテリジェントなチケットルーティングのデモ]

代替テキスト: [AIトリアージ機能がコンタクトセンターにおけるAIを使用して、新しいサポートチケットに「緊急」や「請求」といったタグを自動的に適用する様子を示すスクリーンショット。]

大きな課題: なぜコンタクトセンターにおけるAIの導入が失敗することが多いのか

利点は素晴らしいように聞こえますが、実際にAIを稼働させることは難しい場合があります。多くのチームは可能性に興奮しますが、予算を超え、スケジュールが遅れ、期待通りの成果を上げられないプロジェクトに終わってしまいます。ここでは、最も一般的な落とし穴を紹介します。

「リップ・アンド・リプレース」プラットフォームの罠

多くの大規模なオールインワンソフトウェアスイートは、完璧なAI体験を約束しますが、大きな落とし穴があります。それを使用するためには、コンタクトセンター全体を彼らのプラットフォームに移行する必要があります。この「リップ・アンド・リプレース」戦略は非常にリスクが高いです。大きなコスト、数ヶ月または数年にわたるプロジェクト、そしてすべての顧客履歴を移行するという大きな頭痛の種を抱えることになります。

その上、チームにとって大きな負担です。ZendeskやFreshdeskのようなツールに慣れているエージェントに、全く新しいシステムを一から学ばせることは、生産性と士気の両方に悪影響を与える可能性があります。

アセット5: [インフォグラフィック] – [リスクの高い「リップ・アンド・リプレース」アプローチと柔軟な「レイヤード」アプローチの比較]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIの導入戦略の比較]

代替テキスト: [コンタクトセンターにおけるAIの導入において、高コストと混乱を避けるための「リップ・アンド・リプレース」罠と、より賢いレイヤードアプローチを対比するインフォグラフィック。]

知識とデータのサイロ化

これは大きな、しばしば見過ごされがちな問題です。プラットフォームを切り替える苦労をしても、会社の最も重要な知識、つまりビジネスの本当の「頭脳」は単一のヘルプデスクにだけ存在するわけではありません。それはGoogle Docs、Notionページ、Confluenceスペース、そして無数の非公式なSlackメッセージに分散しています。

ほとんどの組み込みAIツールはこの外部知識にアクセスできません。彼らはプラットフォーム自身の知識ベースにしかアクセスできないため、彼らの答えは不完全で、古く、または単に間違っている可能性があります。AIが本当の真実の源にアクセスできない場合、それは決して本当に役立つものにはなりません。

アセット6: [ワークフロー] – [分断された知識ソースが不完全なAIの回答をもたらす様子を示す図]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIのデータサイロ問題を示すワークフロー]

代替テキスト: [Google Docs、Slack、Confluenceからのサイロ化された知識にアクセスできない場合に、コンタクトセンターにおけるAIが不完全な回答を提供する様子を示すMermaidチャート。]

「ブラックボックス」問題と制御の欠如

もう一つの大きな不満の原因は、多くのAIシステムの「ブラックボックス」感です。データを提供し、答えを得ることはできますが、どのようにその仕事をするかについてはほとんど発言権がありません。トーンを簡単に調整したり、性格を微調整したり、人間に会話を引き継ぐべき時の明確なルールを設定したりすることができません。

これにより、完全な自動化をオンにすることに対してチームが不安を感じるのは当然です。AIが怒った顧客に対してロボットのような役に立たない答えを返したり、深刻な問題をエスカレートし損ねたりすることを心配します。AIの動作を微調整できない場合、それは本当に信頼できるツールではありません。

プロのヒント: AIプラットフォームを選ぶ前に、彼らのAIが外部知識からどのように学習するのか、そしてその動作にどれだけの制御があるのかを正確に尋ねてください。答えは非常に示唆に富んでいます。

コンタクトセンターにおけるAIのより賢い進め方

幸いなことに、これらの一般的な罠を避け、迅速に価値を示すより良いアプローチがあります。現代のAIの導入方法は柔軟で統合されており、あなたが主導権を握ることができます。

移行ではなくレイヤーから始める

現在のシステムを取り除く代わりに、すでに持っているツールの上にインテリジェントなレイヤーとして機能するAIプラットフォームを使用することができます。これはeesel AIのようなツールの背後にある考え方です。それは、Jira Service Management、Gorgias、Frontのような、チームがすでに使用しているヘルプデスクに直接統合されます。これにより、完全なプラットフォーム移行の大きなコスト、リスク、混乱を避けることができます。チームの作業方法を変えることなく、先進的なAIの利点を得ることができます。

現実の知識でAIを訓練する

AIが本当に役立つためには、ビジネスの専門家である必要があります。それは、単一のヘルプセンターにあるものだけでなく、すべての知識から学ぶ必要があることを意味します。eesel AIのようなレイヤードツールは、100以上のソースに接続します。それは、ヘルプデスクの記事、過去のチケット履歴、マクロから学びますが、Confluence、Notion、Google Driveのような外部知識にも接続します。

それは、Shopifyの製品カタログのような特定のソースからも学ぶことができ、顧客の質問に正確に答えるための完全なコンテキストを持つことを保証します。あなたのAIが最も経験豊富なエージェントと同じ情報にアクセスできるとき、それはチームの強力な一部となります。

アセット7: [スクリーンショット] – [複数の接続された知識ソースを示すeesel AIダッシュボード]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIを改善するためにすべての知識ソースを接続する]

代替テキスト: [Confluence、Google Drive、Shopifyのようなソースを接続して、コンタクトセンターにおける効果的なAIを実現する方法を示すeeselダッシュボードのスクリーンショット。]

より良い制御のために人間をループに入れる

「ブラックボックス」問題を解決するには、透明性と制御が必要です。AIがライブ顧客と話す前に、eesel AIは過去のチケットでシミュレーションを実行することができます。これにより、その回避率の可能性を示し、知識ベースのギャップを特定し、正確であることに自信を持つことができます。

ライブに移行する準備が整ったら、単にスイッチを入れて最善を期待するだけではありません。AIの正確な動作を定義するために、シンプルで自然な言語の「プロンプト」を使用できます。使用するトーンを指定し、人間にエスカレートする必要がある特定のルールを設定し、チケットにタグを付けたり、注文情報を調べたりするように設定することもできます。これにより、責任を持って自動化するために必要な制御が得られます。

アセット8: [スクリーンショット] – [潜在的な解決率と正確性を示すeesel AIシミュレーションレポート]

代替タイトル: [コンタクトセンターにおけるAIのための制御と自信を提供するシミュレーションレポート]

代替テキスト: [ライブに移行する前に、潜在的な解決率や正確性などの指標を示すコンタクトセンターにおけるAIのシミュレーションレポートのスクリーンショット。]

eesel AI製品スイートの概要

ここでは、eeselの製品がどのように現代のAIを活用したコンタクトセンターのさまざまな部分に適合し、完全で統合されたソリューションを提供するかを示します。

eesel AI製品	コア機能	解決する問題
AIエージェント	自律的サポート	ヘルプデスク内で24/7チケットを解決します。
AIコパイロット	エージェント支援	チームのために返信を下書きし、知識をサーフェシングします。
AIトリアージ	インテリジェントなオペレーション	チケットのルーティング、タグ付け、クローズを自動化します。
AIチャットボット	セルフサービス	ウェブサイトやアプリ内で質問に答えます。
AI内部チャット	内部知識	SlackやMS Teamsで従業員のQ&Aをサポートします。

コンタクトセンターにおけるAIの未来は柔軟で統合されています

AIをコンタクトセンターに導入する最良の方法は、大規模で混乱を招くプロジェクトを通じてではありません。それは賢く、柔軟で、戦略的であることです。サポートの未来は、すでに持っているツールを改善し、ビジネスのすべての知識に接続し、自信を持って自動化するための制御を提供するレイヤードソリューションにあります。

AIを技術の代替としてではなく、チームの強力なパートナーとして考えてください。それはサポートを拡大し、効率を向上させ、顧客を満足させ続ける体験を提供する実用的な方法です。

移行の頭痛なしにコンタクトセンターを変革するレイヤードAIアプローチを試してみませんか？eesel AIは、既存のヘルプデスクや知識ソースに直接接続し、数ヶ月ではなく数日で結果を確認できます。

デモを予約するか、無料トライアルを開始して、過去のチケットでシミュレーションを実行し、潜在的なROIを確認してください。