生成AIの基本：サポートチーム向け実践ガイド

正直なところ、生成AIをめぐる誇大広告は…すごいものがあります。まるで毎日のように新しいツール、新しい頭字語、あるいはすべてを永遠に変えるという新しい主張が登場しているかのようです。カスタマーサポートの最前線にいるあなたが、そのノイズをかき分けて実際に何が機能するのかを理解しようとするだけで、一つの仕事になってしまいます。

このテクノロジーは強力ですが、厄介なのはAIが何であるかを理解することではなく、チーム全体を混乱させることなく実際にそれを使用する方法を見つけ出すことです。このガイドは、あなたが本当に知る必要がある生成AIの基本を、無駄を省いて解説するものです。専門用語を避け、これらの概念が日常のサポートワークフローにどのように直接適用されるかを示し、チームのために賢明な決定を下せるよう、注意すべき一般的な落とし穴についても説明します。

生成AIとは？

さて、流行りの言葉を取り除くと、生成AIとは何でしょうか？私が思う最も簡単な考え方は、ちょっとしたたとえ話を使うことです。

2種類の美術専門家がいると想像してみてください。1人目は識別系AIです。この専門家は絵画を見て、それが本物のピカソであるかどうかを驚くほどの正確さで判断できます。すでに存在するものを分類することに長けています。

2人目の専門家は生成AIです。こちらはより芸術家に近いです。何千ものピカソの作品、筆遣い、カラーパレット、主題を研究し、まるでピカソのアトリエから出てきたかのような全く新しい作品を描くことができます。単にパターンを認識するだけでなく、学んだことを使って全く新しいものを創造するのです。

これが核心的な違いです。従来のAIはデータの認識と分類に優れています。生成AIは、新しいオリジナルのコンテンツを作成するために作られています。

この創造的な飛躍を可能にしているエンジンは、いくつかの主要なテクノロジーの組み合わせです：

• 大規模言語モデル（LLM）： これらは運用の「頭脳」です。OpenAIのGPTシリーズのようなLLMは、インターネットから得た膨大な量のテキストとデータでトレーニングされた深層学習モデルです。そのすべての情報を処理することで、人間がどのようにコミュニケーションをとるかのパターン、文脈、文法、そして微妙なニュアンスを学習します。

• トランスフォーマー・アーキテクチャ： これは、現代のLLMができることを真に解き放った技術的なブレークスルーでした。2017年に導入されたトランスフォーマー・アーキテクチャは、これらのモデルが文中の異なる単語の重要性を重み付けすることを可能にし、古い方法よりもはるかに深い文脈の把握を可能にしました。

カスタマーサポートにとって、これは非常に大きな意味を持ちます。目標はもはや、チケットを「請求に関する問題」や「技術的な問題」として分類するだけではありません。顧客の問題を実際に解決する、役立つ人間らしい応答を生成することなのです。

カスタマーサポートの文脈における生成AIの仕組み

さて、理論は興味深いですが、これらすべてがどのように連携して実際に顧客のチケットを解決するのでしょうか？それは実際には、あなたのビジネスから学び、顧客の意図を理解し、そして正しい行動をとるというプロセスです。

あなたのビジネス独自の知識でAIをトレーニングする

AIエージェントは、アクセスできる情報があって初めて賢くなります。既製の汎用モデルが、あなたの会社の返品ポリシーの具体的な詳細や、製品のニッチな機能のトラブルシューティング方法を知っていると期待することはできません。優れたサポートAIの基盤は、統一された包括的なナレッジベースです。

ほとんどのプラットフォームは、一般的なものから始めます：

• Zendesk Guideや[REDACTED]のようなプラットフォームからの公開ヘルプセンター記事

• ConfluenceやNotionのようなwikiからの内部ドキュメント

しかし、ここに落とし穴があります。あなたの会社で最も価値があり実用的な知識は、必ずしもきれいに書かれた記事の中にあるわけではありません。それは、あなたのチームがすでに処理した何千ものサポートの会話の中に埋もれています。ここで、より高度なプラットフォームが真価を発揮します。eesel AIのような最新のツールは、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクからの過去のサポートチケットで安全にトレーニングできます。これにより、AIは初日からあなたの特定のブランドボイスを学び、一般的な問題の現実世界の文脈を理解し、成功した解決策が実際にどのようなものかを見ることができます。

質問への回答から行動へ

AIがトレーニングを終えれば、仕事に取り掛かる準備が整います。AIエージェントが顧客のチケットを処理する一般的な流れは次のとおりです：

1. 顧客がメールやチャットメッセージを送ります。例えば、「注文した商品はどこにありますか？」といった簡単なものです。

2. AIはそのメッセージを読み、顧客が何を望んでいるのか、この場合は注文状況の更新を求めていることを理解します。

3. 次に、統一されたナレッジベースを検索して、注文を確認するための正しいプロセスを見つけます。

4. 最後に、人間らしく文脈に沿った応答を生成し、多くの場合、処理を進めるために注文番号などの追加情報を求めます。

しかし、情報を提供するだけでは戦いの半分に過ぎません。基本的なAIツールは、高度な検索可能なFAQのように機能し、答えを提示することしかできません。最も役立つAIエージェントは、実際に行動を起こすことができます。

このタスクを実行する能力こそが、単純なチャットボットと、問題を最初から最後まで解決できる真のAIエージェントを分けるものです。

人間のエージェントがより賢く、より楽に働けるよう支援する

完全な自動化だけが目標ではありません。生成AIは、人間のエージェントにとって非常に強力なアシスタント、つまり「コパイロット」としても機能し、彼らがより速く、より一貫性を持って働けるように支援します。

AIコパイロットは、受信したチケットを見て、あなたのナレッジベース、マクロ、過去のチケット解決策に基づいて、即座に返信の下書きを作成できます。これはいくつかの大きな点で役立ちます：

• 新人エージェントのオンボーディング： AIによるガイダンスがあれば、彼らははるかに速く仕事に慣れることができます。

• 一貫性の向上： チームの全員が、いつでもブランドの声とポリシーに沿った回答を提供します。

• 効率の向上： エージェントは、すべての返信をゼロから書くのではなく、しっかりした下書きを編集することで、キューをより速く処理できます。

ZendeskのCopilotや[REDACTED]のAI機能など、主要なヘルプデスクプラットフォームのほとんどは、現在、独自の組み込みコパイロットツールを提供しています。しかし、単一のエコシステムに縛られたくない場合は、より柔軟なソリューションが適しているかもしれません。例えば、eesel AIのCopilotは、既存のヘルプデスクに直接プラグインできるため、サポートスタック全体を移行することなく、最高レベルのエージェント支援を得ることができます。

生成AIに関する一般的な課題（とそれに備える方法）

その可能性にもかかわらず、多くのサポートリーダーが生成AIへの導入をためらうのは当然のことです。懸念はもっともですが、適切なプラットフォームとアプローチを選択することで、自信を持ってそれらを乗り越えることができます。

「ブラックボックス」問題と制御の欠如

最大の懸念は、AIエージェントが間違った情報を与えたり、デリケートな問題を不適切に扱ったり、あるいは単に顧客を苛立たせたりして「暴走」することです。一部のAIプラットフォームは、厳格で「すべてか無か」のアプローチを自動化に提供しており、これが不安をさらに悪化させています。

解決策は、きめ細かな制御を可能にするプラットフォームを見つけることです。エンゲージメントのルールを設定できる必要があります。最高のツールは選択的オートメーションを可能にし、AIが処理するチケットの種類（簡単な「ハウツー」の質問など）と、すぐに人間のエージェントに送られるチケットを正確に決定するワークフローを構築できます。例えば、eesel AI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ているため、何を自動化し、何をしないかを常にあなたが主導権を握ることができます。

長く、複雑で、コストのかかるセットアップを避ける

長年、AIを始めることは、長いセールスサイクルに登録し、必須のデモに参加し、その後コンサルタントチームと数ヶ月にわたる複雑な実装プロジェクトに費やすことを意味していました。そのモデルは遅く、高価で、多くのチームにとって現実的ではありません。

幸いなことに、新しい波のセルフサービスツールがこれを変えつつあります。製品の仕組みを見るためだけにデモを待つ必要はありません。現代のAIプラットフォームは、完全に自分で始められるように作られています。eesel AIのようなツールを使えば、ヘルプデスクを接続し、ナレッジソースでAIをトレーニングし、数ヶ月ではなく数分でボットを立ち上げることができます。

不正確な回答とハルシネーションのリスク

もしAIが何かをでっち上げたり、間違った答えを出したりしたらどうなるでしょうか？これは多くのチームにとって大きな障壁です。なぜなら、一つの悪い答えが顧客の信頼を著しく損なう可能性があるからです。

ここでの自信は、単なる約束ではなく、データから来るべきです。AIに顧客と対話させる前に、それがどのように機能するかを正確に知る必要があります。ここで、強力なシミュレーションモードが必須となります。ただ立ち上げて最善を願うのではなく、安全な環境でAIをテストできます。例えば、eesel AIでは、リスクのないサンドボックスで、何千もの過去のチケットに対してAIエージェントを実行できます。これにより、解決率の正確な予測が得られ、実際に稼働させる前にナレッジベースのギャップを自動的に特定できます。

あなたの生成AIプラットフォームを選ぶ

生成AIをサポートワークフローに導入する場合、一般的に2つの道があります。AIがバンドル機能として提供されるオールインワンプラットフォームを選ぶか、すでに持っているツールと連携する柔軟なインテグレーターを選ぶかです。

• Zendesk AI： Zendeskエコシステムの統合された一部として、チームがすでにZendesk AIを日常的に使用している場合には堅実な選択です。AIによるナレッジマネジメント、インテリジェントなトリアージ、エージェント支援のためのネイティブ機能を提供します。ただし、これらの機能はより広範なSuiteプランにバンドルされており、エージェント1人あたり月額55ドルからとなっており、チームが成長するにつれて高価になる可能性があります。

• [REDACTED]（[REDACTED] AI Agent）： [REDACTED]（[REDACTED] AI Agent）は$1[REDACTED]$2いう非常に有能なAIエージェントを備えた会話ファーストのプラットフォームです。プロアクティブなチャットベースのサポート向けに設計されており、ヘルプコンテンツに基づいて質問に答えるのが得意です。ZendeskやConfluenceのような外部ナレッジベースと同期できますが、[REDACTED]は最良の結果を得るためにネイティブの記事を使用することを推奨しています。なぜなら、外部コンテンツは週に一度しか更新されないためです。これは、その機能を最大限に活用するためには、コンテンツを彼らのシステムに移行する必要があるかもしれないことを意味します。価格はカスタマイズされるため、通常は見積もりを得るためにセールスチームと話す必要があります。

しかし、ヘルプデスクを切り替えたり、一社のエコシステムに縛られたりすることなく、クラス最高のAIを導入したい場合はどうでしょうか？そこでeesel AIのようなインテグレーターが登場します。これらはあなたがすでに使用しているツールにプラグインするように設計されており、より多くの柔軟性と制御を備えた強力なAI機能を提供します。

簡単な比較表です：

機能	Zendesk AI	[REDACTED] ([REDACTED])	eesel AI
セットアップモデル	Zendesk Suite内に統合	[REDACTED]内に統合	既存のヘルプデスクにプラグイン
セルフサービスセットアップ	大規模プラットフォーム内での設定が必要	多くの場合、デモ/セールスコールが必要	徹底したセルフサービス、数分で稼働開始
主な強み	Zendeskチケッティングとの深い統合	強力な会話型AIとプロアクティブなチャット	柔軟性、制御、および強力なシミュレーション
ナレッジソース	Zendesk Guide、Federated Search経由の外部コンテンツ	ネイティブ記事を推奨、他とも同期	すべてのソース（チケット、ドキュメントなど）を即座に統合
価格モデル	Suiteプランにバンドル（エージェントごと）	カスタムプラン、多くは使用量ベース	透明性の高いプラン、解決ごとの料金なし

生成AIの基本から始め、自信を持って構築する

生成AIを始めることは、巨大で威圧的なプロジェクトである必要はありません。基本、それが何であるか、どのようにトレーニングされるか、そしてどこでつまずく可能性があるかを理解することが、正しい第一歩です。そこから、真の価値は、あなたに制御権を与え、安全にテストし、独自のルールを定義し、チームがすでに知っていて使用しているワークフローと統合できるツールを選択することから生まれます。

生成AIはあなたのチームを置き換えるためにあるのではありません。彼らに力を与えるためのツールです。適切なセットアップは、反復的で時間のかかるタスクを自動化し、エージェントが人間の専門知識が最も必要とされる、価値の高い複雑な会話に集中できるようにします。

生成AIがあなたの実際のサポートデータで何ができるか見てみませんか？あなたのヘルプデスクをeesel AIに接続し、過去のチケットで無料のノーリスクシミュレーションを実行してください。わずか数分で、自動化の可能性に関する即時レポートを入手できます。