カスタマーサービスにおけるAI活用の実践ガイド

現在、カスタマーサービスはかつてないほど困難な状況にあります。顧客の期待は非常に高く、サポートチームは溺れないように必死で、常に余力がまったくない状態です。まるで一握りのコルクで洪水を止めようとしているような感覚かもしれません。

そこで誰もが話題にしている解決策が、カスタマーサービスにおけるAI (AI in customer service)です。これは、サポート業務の拡張、退屈な作業の自動化、そしてチームが本来楽しむべき仕事に集中できる環境づくりを約束してくれます。しかし、そこには落とし穴があります。成功事例の裏には、導入が複雑で高額になり、結果としてチームを以前よりも不満にさせてしまった失敗談も少なくありません。

では、どうすればトラブルを避け、確実に成果を得ることができるのでしょうか？

このガイドでは、成功のために実際に何が必要かを現実的な視点で解説します。真のメリット、多くのプロジェクトを失敗させる隠れたハードル、そしてより安全に導入を始める方法について説明していきます。

カスタマーサービスにおけるAIとは？

詳細に入る前に、専門用語を抜きにして、これが何を意味するのかを整理しましょう。本質的に、カスタマーサービスにおけるAIとは、単に「顧客との会話を自動化したり補助したりすることで、迅速かつ一貫性のある対応を実現するテクノロジー」のことです。

これはロボットが世界を支配するという話ではありません。人々が何を求めているのかを理解し、その答えを得るのを助けるスマートなツールのことです。通常、これは以下のいくつかの主要な技術によって支えられています。

• 自然言語処理 (NLP: Natural Language Processing): ソフトウェアが人間の言語を読み取り、理解するための技術です。顧客がスラングを使ったり、タイプミスをしたりしても、入力された言葉の背後にある意味を汲み取ります。

• 機械学習 (ML: Machine Learning): ツールが時間の経過とともに賢くなる仕組みです。過去のチャット、チケットデータ、フィードバックから学習し、回答の精度を向上させます。

• 生成AI (Generative AI): 人間のような新しい文章をシステムが作成できるようにする技術です。これにより、ツールが返信の下書きを作成したり、長いチャットの内容を要約したりできるようになり、ロボット的ではなく自然な対応が可能になります。

実際の現場では、これらの技術はチャットボット、バーチャルアシスタント、あるいは人間のエージェントに「スーパーパワー」を与える補助ツールとして活用されます。これには、ITサポートAIエージェント、生成AIサービスデスク、ServiceNow GPTボットのような特化型ソリューションが含まれます。

カスタマーサービスにおけるAIの期待と現実

ベンダーはこの技術がすべてを変えると大々的に宣伝しますが、実際の道のりは障害物だらけであることが多いものです。どれほど準備の整ったチームでも、導入時に共通のハードルにつまずくことがあります。

カスタマーサービスにおけるAIのメリット

非常に多くの企業が導入を検討しているのは、その見返りが非常に大きいためです。すべてがうまくいくと、以下のような効果が期待できます。

• 24時間365日の稼働: テクノロジーは眠りません。よくある質問に対していつでも即座に回答できるため、異なるタイムゾーンにいる顧客にとって非常に有益です。

• 対応時間の短縮: 待たされるのが好きな人はいません。システムは膨大な量の質問を一度に処理できるため、顧客を待たせることなくサポートを提供できます。

• コストを抑えたスケーリング: 繰り返しのタスクを自動化することで、雇用を増やすのと同じペースでコストをかけることなく、サポートキャパシティを拡大できます。これにより予算をコントロールできます。

• すべての人にパーソナライズされた体験を: AIが顧客データを参照してカスタマイズされたアドバイスを提供することで、顧客一人ひとりが「自分のことを理解してくれている」と感じられるようになります。

AIプロジェクトを停滞させる隠れた課題

さて、現実を見てみましょう。これらは営業デモでは無視されがちですが、準備ができていないとプロジェクトを台無しにしかねない問題です。

AIそのものが問題なのではありません。使い方が悪いことが問題なのです。AIも他のものと同じ単なるツールです。もし、自社のソフトウェアを知らないボットに電話を回すだけで、ケース解決率を上司に自慢しようとしているなら、それはやり方を間違っています。

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• 設定の悪夢: 多くの「ソリューション」は、実際には使いやすくありません。エンジニアが複雑なAPIを操作する必要があり、本格的な稼働までに数週間の技術作業を要することがあります。これは共通の課題であり、価値を実感するまでに大きな遅れを生じさせます。

• 「スイッチを入れて祈る」だけの導入: 実績のないシステムに、生の顧客対応をいきなり任せるのは大きなリスクです。たった一つの間違った回答やブランドイメージに合わない返信が、それまで築き上げてきた信頼を損なう可能性があります。多くのプラットフォームには慎重に導入を進める安全な方法がなく、いきなり本番公開を強いられます。

• 機械的でどこかズレた回答: インターネット上の一般的なデータで学習したシステムは、自社の特定の返品ポリシーや、チームが大切にしている親しみやすいトーンを知りません。その結果、役に立たない回答が生成され、顧客を苛立たせ、結局は人間のエージェントが後始末をする羽目になります。

• ブラックボックス問題: システムが間違いを犯したとき、どうすればいいでしょうか？旧来のシステムの多くは、修正が非常に困難です。システム全体を再学習させたり、膨大なデータセットをアップロードし直したりする必要があり、時間がかかりフラストレーションが溜まります。

カスタマーサービスにおけるAIの主要な活用事例

これらのハードルを乗り越えれば、具体的にどのような活用ができるのでしょうか？正しく導入されれば、AIはサポート運営を格段にスムーズにするいくつかの役割を担うことができます。

AIエージェントによるフロントライン・サポートの自動化

これは最も一般的なユースケースです。完全に自律的なエージェント (autonomous agent)が、頻度の高い質問を最初から最後まで処理します。「注文はどこですか？」といった問い合わせや、簡単な返品処理、ヘルプ記事への誘導などがその例です。

これはチームに取って代わるものではなく、チームに「余裕」を与えるものです。簡単な案件をAIエージェントに任せることで、人間のエージェントは、本当に人手が必要な、複雑でデリケートな、あるいは価値の高い会話に集中できるようになります。

AIコパイロットによる人間エージェントの強化

AIはエージェントのアシスタントとしても機能します。この設定では、エージェントがチケットを開くと同時に、ツールが返信の下書きを提案します。エージェントはその下書きを確認し、必要に応じて数文字修正して送信ボタンを押すだけです。

eeselのAIコパイロットなどに搭載されているこのアプローチは、スピードと一貫性を劇的に向上させます。すべての返信が正確でブランドイメージに合っていることを保証しながら、応答時間を短縮できます。また、初日からエキスパートレベルの下書きを見ることができるため、新人のトレーニングとしても非常に有効です。

AIトリアージによるキューの整理

エージェントの時間の多くは、デジタル上の「整理整頓」に費やされています。この定型業務を自動化することで、チケットのキュー（待ち行列）を効率的に管理できます。Forethoughtやeesel AIなどのプラットフォームはこのために設計されています。

一般的なタスクには以下が含まれます：

• トピック（「請求に関する問題」や「機能リクエスト」など）に基づいたチケットの自動タグ付け。

• 適切な担当者やチームへの即時の振り分け。

• スパムや単純な「ありがとう」メッセージのクローズ処理。これにより、チームは無駄な作業から解放されます。

AIセルフサービスによるチケット削減（デフレクション）

最高のサポートチケットとは、「書かれる必要がなかったチケット」です。インテリジェントなセルフサービスツールを使用して、顧客が自分で答えを見つけられるようにサポートできます。

• ウェブサイト・チャットボット: サイト上のAIチャットボットは、単なるサポートへの回答以上のことができます。ECサイトでは、商品カタログと連携して購入前の質問に答え、訪問者を購入者に変える手助けをします。

• 社内ナレッジボット: サポートは自社のチームにとっても必要です。社内チャット用AIをSlackやTeamsに導入することで、従業員はITや人事ポリシーについて即座に回答を得られ、社内向けのチケット作成を減らすことができます。

より良いアプローチ：AIを「チームメイト」として扱う

ありがちな罠を避けるためには、視点を変える必要があります。AIを複雑なソフトウェアと考えるのではなく、採用したばかりの「新人」として、教育しトレーニングするものだと考えてみてください。

これがeesel AIの根底にある哲学です。単なるボットではなく、「AIチームメイト」なのです。このアプローチにより、プロジェクトを失敗させる最大の原因が解消されます。

• 簡単なオンボーディング: 導入に何ヶ月もかける必要はありません。eeselをヘルプデスクに招待するだけです。ZendeskやFreshdeskなどのツールに接続し、過去のチケットやドキュメントから学習を開始します。数分で準備が整います。

• 監視下でのロールアウト: eeselはまずAIコパイロットとしてスタートします。チームが確認するための返信下書きを作成するだけです。承認なしに顧客に送信されることはないため、おかしなことを言うリスクはありません。

• 段階的な昇進: 下書きの精度が高いことを確認できたら、「昇進」させます。特定のトピックや時間帯において、AIエージェントとして自律的に働かせることができます。常にコントロールするのはあなたです。

• 継続的な学習: 人間を教えるのと同じようにeeselを教育できます。もし間違えた場合は、メモや短いメッセージで修正してください。時間のかかる再学習プロセスなしに、即座に学習します。

また、eeselにはシミュレーション機能があり、過去の数千件のチケットでテストすることができます。実際の顧客と対話させる前に、どのように回答したはずかを正確に確認できます。

カスタマーサービスAIの料金モデルを理解する

料金体系は少し複雑な場合があるため、事前に把握しておくことが重要です。一般的な課金方法は以下の2つです。

• エージェント（ユーザー）単位: ツールを使用する人間のエージェントごとに月額料金を支払います。チームが成長するにつれて高額になります。

• 解決件数単位: ZendeskのAIエージェントなどが採用しているこのモデルは、一見良さそうに見えます。しかし「解決」の定義が曖昧なことがあり、予想以上に高額な請求が来るケースもあります。

eeselでは、予測可能性を重視しています。私たちは、インタラクション（対話）単位の料金モデルを採用しています。下書き作成や返信の送信など、テクノロジーが実際に役立つ作業を行った場合にのみお支払いいただきます。

すべてのプランに、実際の環境でテストできる7日間の無料トライアルが付属しています。

他社がどのようにこの技術を活用しているか詳しく知りたい方は、IBMによるこの動画をご覧ください。AIがさまざまな業界のカスタマーエクスペリエンスやサポートにどのような影響を与えているか、素晴らしい概要を紹介しています。

このIBMのビデオは、AIがさまざまな業界の顧客体験とサポートにどのように影響を与えているかについての優れた概要を提供します。

正しい方法でカスタマーサービスのAI活用を始める

カスタマーサービスでのAI活用は素晴らしい選択になりますが、成功するかどうかは「どのように行うか」にかかっています。長期間を要しリスクを伴う従来の設定方法は、より協調的で人間中心のモデルに取って代わられつつあります。

まずは「監視下でのチームメイト」から始めるのが、ストレスなく結果を出すための最短ルートです。信頼を築きながら、チームのペースに合わせてスケールさせていくことができます。

最初のAIチームメイトを「採用」する準備はできましたか？eeselをヘルプデスクに招待して、数分で実際のチケットに対して返信の下書きが作成される様子を体験してください。