カスタマーサービス向けAIワークフローの構築方法：実践ガイド

正直なところ、カスタマーサポートは時々、負け戦のように感じられることがあります。チケットはひっきりなしに届き、顧客は昨日中に回答を欲しがり、チームは手一杯。これでは燃え尽きてしまいます。良いニュースは、AIが本当にその負担を軽減するのに役立つということです。

しかし、カスタマーサービス向けのAIワークフローを構築するというのは、汎用的なチャットボットを導入して終わり、ということではありません。反復的な作業を処理し、瞬時に答えを見つけ、エージェントが本当に人の手を必要とする問題に取り組めるように解放するための、スマートなシステムを構築することなのです。

では、一体どこから始めればよいのでしょうか？世の中には様々なツールや戦略があり、圧倒されてしまうかもしれません。このガイドは、そうしたノイズを排除するためにあります。基本的な構成要素からチームに適したアプローチの選択まで、すべてを順を追って説明しますので、自信を持って導入できます。目標は、ゼロから始めることを強制するのではなく、既存のセットアップにスムーズに組み込めるシステムを構築することです。

カスタマーサービス向けAIワークフローの基礎

簡単に言えば、AIワークフローとは、人工知能を使って、できるだけ人間の介入を少なくして顧客の質問を管理・解決するシステムのことです。これは、厳格な「もしこうなら、こうする」というルールに従うだけの旧来の自動化から、大きな飛躍を遂げています。現代のAIは大規模言語モデル（LLM）を使い、顧客がたとえ変わった言い回しをしても、その質問内容を実際に理解します。

それを、新しく信じられないほど効率的なチームメイトだと考えてみてください。受信したチケットを読み、顧客が何を望んでいるかを把握し、ナレッジベースから適切な答えを掘り出し、その場で問題を解決するか、的確な要約を添えて適切な担当者に引き継ぐことができます。

典型的なワークフローは次のようになります：

1. メール、チャット、またはZendeskのようなヘルプデスクを通じて顧客からの質問が届きます。

2. AIがそれを読み、トピック、緊急度、顧客の感情を把握します。

3. 次に、接続されているすべての情報、ヘルプ記事、過去のチケット、社内文書を検索し、最適な回答を見つけます。

4. 最後に、直接返信を送信するか、タスク（注文の確認など）を実行するか、あるいは事前に作成された下書きを添えて人間のエージェントにエスカレーションします。

このワークフローは、AIシステムが受信したカスタマーサポートチケットを分析から解決またはエスカレーションまでどのように処理するかを示しています。

重要なのは、あなたの素晴らしいサポートチームを置き換えることではなく、彼らにスーパーパワーを与えることです。これにより、あなたの業務全体がより速く、よりスマートになり、どんな事態にも対応できるようになります。

AIワークフローを構築するための2つの主要なアプローチ

AIワークフローを構築しようと決めたとき、あなたは岐路に立たされるでしょう。すべてを自社で構築するか、オールインワンのプラットフォームを購入するかです。それぞれの道には、重大な長所と短所があります。

DIYルート：自社で構築する

OpenAIのAPIやZapierのようなツールを使って独自のワークフローを構築すると、細部までカスタマイズできます。異なるAIモデルやデータベースを自由に接続して、ニーズに完璧に合ったシステムを作成する完全な自由があります。

しかし、この道は生半可な気持ちでは進めません。次のような困難に直面します：

• 技術的な悪夢です： これを実現するには、本格的なエンジニアリングスキルが必要です。終わりのないプロンプトの調整、APIコールの管理、異なるシステム間の連携など、構築と修正の絶え間ないサイクルが続きます。

• 不安定になる可能性があります： カスタムビルドのソリューションは、一貫性に苦労することがよくあります。正しい答えを得られるのが70～80%の時間だけ、ということに気づくかもしれません。また、会話からより多くのコンテキストを与えようとすると、動作が遅くなったり、コストが高くなったりすることもあります。

• 途方もない時間がかかります： これは週末のプロジェクトではありません。安定して信頼性の高いAIワークフローを構築し、テストし、顧客に提供できる状態にするには、専任の開発者の時間を数ヶ月間費やすことも容易にあり得ます。

オールインワンプラットフォームルート：既製のソリューションを購入する

ZendeskやIntercom、HubSpotのようなプラットフォームは、独自のAIツールを提供しており、通常は簡単に有効にできます。しかし、その裏には彼らの世界にあなたを閉じ込めるという狙いがあります。

• すべてを捨てて乗り換える必要があります： これらのプラットフォームは通常、彼らのヘルプデスク、彼らのナレッジベース、彼らのチャットボットを使用することを要求します。もしあなたのチームのナレッジがConfluenceやたくさんのGoogleドキュメントに快適に存在しているなら、大規模で骨の折れる移行プロジェクトに備える必要があります。

• 提供されるものがすべてです： あなたは彼らのAIと彼らのルールに縛られます。AIに特定のことをさせたい場合、例えば自社のデータベースでユーザーのサブスクリプションを調べさせたい場合はどうでしょう？幸運を祈ります。それは通常、高価なアドオンやサービスに料金を支払わない限り、選択肢にはありません。

• あなたのナレッジはサイロ化されたままです： AIは通常、その単一のプラットフォーム内に保存された情報にしかアクセスできず、あなたの会社が他のツールに持っている他のすべての貴重なナレッジを完全に無視します。

第3の方法：インテグレーションファーストのプラットフォーム

複雑なDIYプロジェクトと、制限の多い閉鎖的なプラットフォームのどちらかを選ぶ必要がなかったとしたらどうでしょう？もっと良い方法があります。eesel AIのようなインテグレーションファーストのプラットフォームは、あなたがすでに使用しているツールに接続するスマートなレイヤーとして機能します。ヘルプデスクを移行したり、ヘルプ記事を1つも書き直したりする必要はありません。

このアプローチなら、数分で立ち上げて稼働させることができます。ヘルプデスクとナレッジソースを接続するだけで準備完了です。散在していたすべての情報を即座にまとめ、エンジニアチームを必要とせずに、カスタムビルドのようなコントロールを手に入れることができます。これは、あなたのために実際に機能するAIワークフローを構築するための、最も速く、最も柔軟な方法です。

効果的なAIワークフローの主要コンポーネント

優れたAIワークフローは、3つの主要な要素で構成されています：統合されたナレッジ、スマートな「頭脳」、そしてアクションを実行する能力です。これらそれぞれを完璧にこなすことが、役立つAIとイライラさせるAIの違いを生みます。

コンポーネント1：統合されたナレッジベース

AIの性能は、与えられる情報に左右されます。会社のナレッジがバラバラに散らばっていると、AIは物語の一部しか知ることができず、不完全または全く間違った回答につながります。

ほとんどのオールインワンプラットフォームは、自社のヘルプセンターからしか学習しません。これは大きな問題です。なぜなら、ほとんどの企業にとって、本当の宝は解決済みのチケット、Notionのような社内Wiki、そしてチームのランダムな文書の中に眠っているからです。

本当に役立つAIワークフローは、最初からすべてのナレッジを活用する必要があります。ここでeesel AIのようなツールが大きな違いを生みます。すぐに100以上のソースに接続できます。これには以下が含まれます：

• 過去のチケット： チームが過去に処理した何千もの会話から学習し、ブランドの声や一般的な解決策を習得します。

• 社内Wiki： Confluence、Googleドキュメント、SharePointから直接情報を引き出すことができます。

• チャットツール： SlackやMicrosoft Teamsでチームが行った議論からさえも学習できます。

このインフォグラフィックは、インテグレーションファーストのAIプラットフォームが様々なナレッジソースを接続し、自動化のための統合された基盤を作成する方法を示しています。

これにより、AIは全体像を把握し、優秀なエージェントが使うのと全く同じ情報を使って、質問に正しく答えることができます。

コンポーネント2：「頭脳」（ルールを設定する場所）

ワークフローの「頭脳」とは、AIモデルとそれに与えるロジックのことです。ここでルールを設定し、何について話すことを許可し、実際に何ができるかを決めます。

多くのプラットフォームは、あまり変更できない汎用的なAIを提供します。トーンを簡単に調整したり、特定の問題を人間に引き継ぐように指示したりすることはできません。これが、顧客をイライラさせるロボットのような応答が生まれる原因です。

あなたが主導権を握る必要があります。柔軟な制御が可能なプラットフォームを探しましょう。例えば、eesel AIでは次のことが可能です：

• AIの個性をカスタマイズ： シンプルなプロンプトエディタでAIの口調を定義できます。プロフェッショナルでありながらフレンドリーにしたいですか？それとも、もう少し風変わりな感じに？あなたが決められます。

• 自動化する内容を選択： AIがどのチケットを処理するかを正確に制御するための特定のルールを作成できます。「注文状況」に関する質問のみに回答させ、それ以外はすべてエスカレーションさせることから始めることもできます。

• ナレッジを制御： 特定の質問に対してどのドキュメントを使用するかをAIに簡単に指示でき、知らないことについて答えようとすることがないようにします。

AIプラットフォームの設定画面。ユーザーがカスタマーサービスAIのカスタムルールやガードレールを定義できることを示しています。

コンポーネント3：アクションとインテグレーション

質問に答えることは素晴らしいですが、一流のAIワークフローは何かを実行できるべきです。これは、チケットにタグを付けたり、顧客のプロフィールを更新したり、別のシステムからリアルタイムの情報を取得したりすることなど、何でもあり得ます。

DIYのセットアップではこれを実現できますが、それはアクションごとにカスタムコードを書くことを意味します。オールインワンプラットフォームは通常、はるかに制限されており、AIが外部システムと対話することをめったに許可しません。

あなたのワークフローは、どのツールでもタスクをトリガーできるべきです。深く、設定が簡単なインテグレーションを持つプラットフォームが必要です。eesel AIを使えば、AIアクションを設定して次のことができます：

• チケットを自動でトリアージ：誰も指一本動かすことなく、ヘルプデスクでチケットにタグを付け、割り当て、またはクローズできます。

• 他のアプリと対話： Shopifyからライブの注文詳細を検索したり、自社のバックエンドからユーザーのサブスクリプション状況を確認したりできます。

• スマートにエスカレーション：人間の介入が必要な場合、AIは重要なコンテキストをすべて添付して、適切なチームにチケットを送信できます。

AIワークフローの展開

AIワークフローの導入に関して人々が抱く最大の心配事の1つは、それが暴走するのではないかという恐怖です。もし顧客に間違った答えを出し始めたらどうなるか？これはまったく正当な懸念であり、特にセーフティネットのないカスタムビルドのツールではなおさらです。スイッチを一つ押して、うまくいくことを願うだけではいけません。

秘訣は、顧客が一人も目にすることのないうちに徹底的にテストすることです。そのための最善の方法は、自社の過去のデータでシミュレーションを実行することです。

ほとんどのプラットフォームではこれができません。簡単なデモを見せてくれるかもしれませんが、彼らのAIがあなたのユニークな顧客の質問を実際にどのように処理するかは示せません。現実の世界でどれくらいうまく機能するかは、推測するしかありません。

これが、強力なシミュレーションモードが必須である理由です。例えば、eesel AIには、次のようなことができるシミュレーションエンジンがあります：

• 何千もの過去のチケットでテスト： 安全なサンドボックス環境で、チームの過去の会話に対してAIを実行し、それがどのように返信したかを正確に確認できます。

• 明確なパフォーマンスプレビューを取得： シミュレーションは、解決できたチケットの数、節約できた時間、そしてどのトピックが得意であるかについての詳細なレポートを提供します。

• ナレッジベースのギャップを発見： レポートはAIが答えられなかった質問も指摘し、どのヘルプ記事を書くか、または更新する必要があるかを正確に示します。

- eesel AIのシミュレーションダッシュボード。本番稼働前に予測される自動化率とナレッジギャップを示しています。

シミュレーション結果に満足したら、ゆっくりと展開します。一度にすべての顧客に解放してはいけません。まず、1種類の質問や特定の受信箱でのみAIを有効にすることから始めます。明確で読みやすいレポートでそのパフォーマンスを監視し、慣れてきたら徐々に処理させる範囲を広げていきます。このリスクのないアプローチは、スムーズな導入を可能にし、顧客とチームの両方を満足させます。

カスタマーサービス向けAIワークフローを構築し、数分で稼働させる方法

カスタマーサービス向けのAIワークフローを構築することは、何か月もかかる巨大な事業である必要はありません。既存のツールと連携するプラットフォームを選ぶことで、すでに持っているナレッジを活用して、よりスマートで迅速なサポートを提供できます。

カスタム開発の迷宮にはまり込んだり、硬直したプラットフォームに縛られたりする代わりに、eesel AIのようなツールを使えば、数クリックでヘルプデスクとナレッジソースを接続できます。リスクゼロでテストし、ニーズに合わせて調整し、数か月ではなく数分で本番稼働できます。

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