エージェント向け社内AIコパイロット構築の実践ガイド

AIがカスタマーサポートをどう変えるか、誰もが話題にしていますが、正直なところ、実際に機能するものを作るのは、巨大で複雑なプロジェクトのように感じられることが多いのではないでしょうか。開発者チームと数ヶ月の歳月を費やすか、あるいは結局は仕事をきちんとこなせないツールで我慢するしかない、そんな風に思えてしまいます。

AIアシスタントの素晴らしいアイデアを思いついたのに、実際のビジネスニーズに対応していないノーコードプラットフォームで行き詰まってしまった経験があるなら、あなただけではありません。一方で、大規模なエンタープライズ向けプラットフォームは非常に複雑で、どこから手をつければいいのかを理解すること自体が一つのプロジェクトになってしまうこともあります。これはよくあることで、もっともな不満です。

ここで登場するのが、「エージェント向け社内AIコパイロット」という考え方です。これは、サポートチームを置き換えるのではなく、彼らにスーパーパワーを与える実用的なソリューションです。このガイドでは、その構築における「何を」「なぜ」「どのように」を解説し、正しく設定すべき要素や、よくある頭痛の種を避けつつ成功に導くプラットフォームの選択肢に焦点を当てます。

エージェント向け社内AIコパイロットとは？

まず最初に、私たちが話していることについて明確にしておきましょう。エージェント向け社内AIコパイロットは、To-Doリストを管理するような個人的な生産性向上アプリではありません。これは、チームの拠点であるヘルプデスクなどに直接接続される、共有の中央AIアシスタントです。サポートチーム全体の思考パートナーのようなものだと考えてください。

その主な仕事は、返信の下書きを作成し、散在するあらゆるナレッジソースから情報を掘り起こし、エージェントの時間を奪う反復的なタスクを処理することです。これは、皆さんがこれまで見てきた他のAIツールとは大きく異なります。顧客向けの基本的なFAQに答える一般公開のチャットボットでもなければ、すべてを自律的にこなそうとする「エージェントAI」でもありません。コパイロットは協調的に機能するように作られており、人間のエージェントを支援するために存在します。

目標は非常にシンプルです。エージェントをより速く、より一貫性のある対応ができるようにし、真に人間の介入が必要な難しい問題に対処できる準備を整えさせることです。人間をプロセスから排除しようとすることなく、エージェントと顧客の双方にとってより良い環境を実現します。

エージェント向け社内AIコパイロットを構築するための主要コンポーネント

優れたコパイロットは、単なる高性能なAIモデル以上のものです。それを中心に構築するシステム全体が重要です。正しく機能させるには、適切な情報を接続し、適切なアクションを設定し、チームに導入するための確固たる計画が必要です。

コンポーネント1：ナレッジの一元化

AIコパイロットの賢さは、アクセスできる情報によって決まります。最大のハードルの一つは、企業のナレッジがめったに一箇所にまとまっていないことです。通常、何十ものアプリ、フォルダ、ドキュメントに分散しています。

役立つ存在であるためには、コパイロットがそれらすべてにアクセスできる必要があります。

• ヘルプデスクデータ： これはまさに宝の山です。過去のチケット、マクロ、保存済み返信には、チームの集合知が詰まっています。

• 社内Wiki： Confluence、Notion、SharePointなどにあるハウツーガイドやプロセスマニュアル。

• ドキュメント： Googleドキュメント、PDF、その他の社内ガイドに重要な詳細が埋もれていることがよくあります。

• チャットチャネル： 公開されているSlackやMicrosoft Teamsの会話には、驚くほど有用なコンテキストが漂っています。

多くのAIプラットフォームは、公式のヘルプセンターにしか接続できないため、その有用性はすぐに制限されてしまいます。真価を発揮するのは、これらすべての異なるソースからのナレッジを即座に統合できるツールです。例えば、eesel AIは100以上のソースに接続でき、過去のチケット履歴でトレーニングすることも可能です。これにより、手動で教えることなく、初日からブランドのトーンや一般的な解決策を自動的に学習できます。

esel AIが様々なソースからナレッジを一元化する方法を示すインフォグラフィック。エージェント向け社内AIコパイロットを構築する際の重要な要素。

コンポーネント2：有用なアクションの定義

優れたコパイロットは、答えを見つけるだけでなく、エージェントが作業するその場でアクションを起こせる必要があります。これが、単なる検索バーと真のアシスタントを分ける点です。

コパイロットが処理できるべきアクションの例をいくつか挙げます。

• 返信の下書き作成： エージェントが素早く確認、編集、送信できる、文脈を理解したスマートな返信を作成する。

• トリアージの自動化： チケットの内容に基づいて、自動的にタグ付け、ルーティング、またはステータス変更を行う。

• ライブデータの検索： エージェントがタブを切り替える必要がないように、Shopifyで注文状況を確認したり、CRMから顧客詳細を取得したりする。

• 問題のエスカレーション： 複雑な問題を検知した場合、インテリジェントに適切なチームや上級エージェントに会話を引き継ぐ。

この点で、多くのローコードビルダーは力不足になりがちです。このようなカスタムで動的なアクションを作成するのに苦労します。eesel AIのようなこの目的のために作られた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します。AIのペルソナ、声のトーン、実行可能なアクションを、過度に複雑な設定なしで定義できます。

eesel AIのカスタマイズおよびアクションワークフロー画面のスクリーンショット。エージェント向け社内AIコパイロットの構築に役立ちます。

コンポーネント3：問題なく展開する

新しいAIツールをチーム（そして顧客）の前に導入するのは、少し緊張するものです。セキュリティ、コンプライアンス、そして単にAIが間違った、あるいはブランドイメージにそぐわない回答をするのではないかという現実的な懸念があります。ただスイッチを入れて祈るわけにはいきません。

段階的な展開と徹底的なテストが不可欠です。残念ながら、多くのプラットフォームには優れたテスト環境がなく、実際の顧客でテストせざるを得ません。ここで専門ツールの真価が発揮されます。例えば、eesel AIにはシミュレーションモードがあり、過去の何千もの自社チケットでコパイロットをテストできます。それがどのように機能したかを正確に確認し、解決可能な問題数を正確に予測し、顧客の目に触れる前に奇妙な点を修正できます。これは、自信を持ってスムーズに物事を進めるためのリスクフリーな方法です。

eesel AIのシミュレーションモードは、エージェント向け社内AIコパイロットを構築する際にリスクのないテストを可能にします。

プラットフォームの比較

実際の構築に関しては、一般的に3つの選択肢があります。それぞれに長所と短所があり、自分に合ったものを選ぶことが非常に重要です。

エンタープライズ向けローコードプラットフォームのアプローチ（例：Microsoft Copilot Studio）

これらは、Microsoft 365のような特定のエコシステムに深く統合するように設計された、大規模で強力なプラットフォームです。

• 長所： 非常に柔軟です。時間と労力をかければ、想像できることはほとんど何でも構築できるでしょう。多くのコネクタやテンプレートが付属しています。

• 短所と制限： その強力さには代償が伴います。セットアップは本格的なITプロジェクトになることが多く、多くの計画と技術的スキルが必要です。「ローコード」と呼ばれてはいますが、学習曲線は急であり、ドキュメントだけでは難しい部分を乗り越えられないこともあります。これらのプラットフォームは自社エコシステムを好むため、ZendeskやIntercomのような外部のヘルプデスクへの接続はぎこちなく感じられることがあります。また、チケットシミュレーションや過去の会話からの自動学習など、サポートチーム向けに設計された主要な機能も欠けています。

汎用ノーコード/DIYアプローチ

これは「ガムテープと紐」のような方法で、ZapierやMakeのような汎用自動化ツールと基本的なAIフレームワークを使ってソリューションを組み立てます。

• 長所： 安価に始められ、柔軟性が高いため、手軽な実験には魅力的です。

• 短所と制限： このような構成は、本番環境に対応できることはほとんどありません。多くの人が経験するように、適切なセキュリティ、ロギング、請求サポートなどが欠けているため、「実際のビジネスにとっては行き止まり」になることが多いです。わずかな変更で壊れてしまう脆さがあり、ヘルプデスクの仕組みやカスタマーサポートの機微を全く理解していません。

特化型AI統合プラットフォームのアプローチ（eesel AI）

このアプローチは、既存のサポートツールやワークフローに接続するためにゼロから構築されたプラットフォームを使用します。

• 長所と利点： これはまさに両方の長所を兼ね備えています。eesel AIのようなプラットフォームは真のセルフサービスで、ワンクリックでヘルプデスクを接続し、数ヶ月ではなく数分で機能するコパイロットを稼働させることができます。必須の営業電話や開発者の時間は必要ありません。既存のツールと連携するため、すべてを捨てて一からやり直す必要はありません。カスタムアクションとワークフローのパワーと、シミュレーションモードの安全性を両立しており、リスクなしで完全なコントロールが可能です。そして、サポートチーム向けに設計されているため、過去のチケットでのトレーニングやナレッジベースのギャップの自動検出といったユニークな機能により、カスタマーサービスを深く理解しています。

eesel AIコパイロットがメールクライアント内で返信を作成している様子。エージェント向け社内AIコパイロットを構築する際の主要機能です。

価格に関する考慮事項

お金の話をしましょう。AIの価格設定は複雑で予測不可能であり、予算を立てるのがほとんど不可能です。どのように請求されるかを理解することは、機能と同じくらい重要です。

従量課金モデル（Microsoft Copilot Studio）

Microsoftを含む多くのエンタープライズプラットフォームは、従量課金モデルを採用しています。都度払いか、「メッセージ」のパック（例：25,000件で200ドル）を購入する形式です。

• 問題点： これは予算の悪夢になり得ます。「メッセージ」や「クレジット」とは何を指すのでしょうか？定義はしばしば曖昧で、忙しくなるとコストが予期せず急増する可能性があります。このモデルは、基本的に成功すればするほど不利になります。チームがツールを使えば使うほど、そしてより多くの顧客を助ければ助けるほど、請求額は高くなります。これにより、費用の予測が非常に困難になります。

透明性の高い、機能ベースモデル（eesel AI）

代替案は、ビジネスにとって理にかなった、明確で予測可能な価格モデルです。

• 利点： eesel AIの価格設定のような明確なモデルでは、解決ごとに支払うことはありません。プランは予測可能な月間AIインタラクション数に基づいており、インタラクションとは単に返信やアクションのことです。素晴らしい成果を上げたことで請求額が増えるというペナルティは決してありません。Copilot、AI Agent、Triageといったすべての主要製品が含まれているため、本当に必要な機能に対する隠れた料金はありません。さらに、いつでもキャンセル可能な柔軟な月払いプランを提供しており、これは開始するためだけに1年契約を強いることが多い競合他社に比べて大きな利点です。

eesel AIの公開価格ページ。エージェント向け社内AIコパイロットを構築するための透明性の高い価格設定の例。

プラン	月額（月払い）	実質月額（年払い）	AIインタラクション/月	主な機能
チーム	$299	$239	最大1,000件	ドキュメントでのトレーニング、Slack連携、レポート機能
ビジネス	$799	$639	最大3,000件	チームプランの全機能 + 過去チケットでのトレーニング、MS Teams、AIアクション、一括シミュレーション
カスタム	営業担当者にお問い合わせください	カスタム	無制限	高度なアクション、マルチエージェントオーケストレーション、カスタム連携

エージェント向け社内AIコパイロットを構築するための、より賢いアプローチ

エージェントのために役立つ社内AIコパイロットを構築することは、時間と予算を消耗する巨大で複雑なプロジェクトである必要はありません。秘訣は、既存のツールと連携するように設計され、その動作を完全に制御でき、自信を持って展開できるプラットフォームを選ぶことです。

適切なツールを使えば、複雑なセットアップに悩むのをやめ、本当に重要なこと、つまり顧客により良く、より速く、より一貫性のあるサポートを提供することに集中できます。

複雑なプロジェクトに行き詰まったり、汎用ビルダーの限界にぶつかったりする代わりに、強力で安全、かつ完全に統合されたAIコパイロットを数分で稼働させることができます。eesel AIを使えば、ヘルプデスクを接続し、ナレッジを統合し、シミュレーションツールで安全に自動化を開始できます。今すぐ無料トライアルを開始して、ご自身で体験してみてください。