カスタマーサポートにおける意図と感情の実践ガイド

カスタマーサポートの現場で働いている方なら、この感覚はよくご存じでしょう。チケットのキューは絶え間ない洪水のように押し寄せ、どのメッセージも最優先事項のように感じられます。配送の遅れに激怒している顧客、返品ポリシーについて簡単な質問がある顧客、そしてただお礼を言いに来ただけの顧客。この混乱を手作業で整理しようとすると、時間がかかり、ストレスも溜まり、重要な問題が見過ごされる完璧なシナリオが出来上がってしまいます。

しかし、もし顧客が何を望んでいるのか（インテント）、そしてそれにどう感じているのか（センチメント）を瞬時に知ることができたらどうでしょう？これは未来の空想話ではありません。現代のAIを使えば、今すぐにでも実現できることなのです。これら2つのシグナルを把握することが、よりスマートなワークフロー、より迅速な解決、そして真に満足度の高い顧客体験への鍵となります。

このガイドでは、「インテント」と「センチメント」とは何かを解説し、今日のサポートチームにとってそれらがなぜ非常に重要なのかを説明します。そして、既存の技術スタックをすべて刷新することなく、AIがこの種の分析をいかに実用的なものにするかをご紹介します。

インテントとセンチメントとは？

これらの用語はしばしば同じ意味で使われがちですが、インテント（意図）とセンチメント（感情）はパズルの全く異なるピースです。これらをコインの裏表だと考えてみてください。両方が揃って初めて、顧客からのリクエストの全体像が見えてきます。片方だけでは、物語の半分しかわかりません。

センチメント分析：顧客の感情を読み解く

センチメント分析とは、メッセージの背後にある感情的なトーンを特定することです。顧客がどのように感じているかを把握する方法と言えます。基本的には非常にシンプルで、通常は以下の3つのカテゴリのいずれかに分類されます。

• ポジティブ： 「新しいアップデートが大好きです。完璧に動作します！」

• ネガティブ： 「とてもイライラしています。注文した商品がまだ届きません。」

• ニュートラル： 「営業時間を教えてください。」

センチメントは、会話にどう対応すべきかを知るための最初のヒントになります。エージェントはトーンを調整し、不満を抱えた顧客からのチケットを優先し、ポジティブなフィードバックを関係部署に伝えることができます。しかし、センチメントだけでは、次に何をすべきかはわかりません。顧客が不満に思っていることを知るのは良いスタートですが、その理由や問題を解決するために何が必要なのかはまだ不明です。そこでインテントの出番となります。

インテント検出：要点を掴む

インテント検出は、顧客の実際の目的を特定することに焦点を当てます。これはメッセージの背後にある「何」の部分です。顧客は何をしようとしているのか？どんな情報が必要なのか？

サポートでよく見られるインテントには、以下のようなものがあります。

• 返金を要求する

• 請求に関する質問をする

• バグを報告する

• 製品情報を探している

• アカウント詳細を更新する

インテントは、チケットをクローズするために必要な具体的なアクションをチームに伝えます。これをセンチメントと組み合わせることで、より明確な全体像が見えてきます。「ネガティブなセンチメント」＋「返金インテント」は、「ニュートラルなセンチメント」＋「製品情報インテント」とは全く異なるレベルの緊急性を持ちます。

インテントとセンチメントの分析がチームにもたらす効果

単なるキーワードのマッチングを超え、顧客のインテントとセンチメントを真に理解し始めると、チームの効率とサポートの質の両方を大幅に向上させることができます。AIに最初のトリアージを任せることで、チームは解決策を見つけることに集中できるようになり、より賢く働くことが可能になります。

チケットを正確にルーティングし、優先順位を付ける

想像してみてください。新しいチケットが届きます。AIが即座にそれを分析し、「ネガティブ」なセンチメントと「返金」のインテントを検出します。すると、そのチケットはメインのキューに留まるのではなく、自動的にシニアエージェントや専門の顧客維持チームに送られ、高優先度としてフラグが立てられます。

これは、時間がかかり、一貫性がなく、エラーの余地が多い手動での仕分けからの大きな飛躍です。多くのヘルプデスクにはルール機能が組み込まれていますが、扱いにくく、顧客の言葉のニュアンスを見逃すことがあります。eesel AIのようなより柔軟なAIツールは、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するため、特定のインテントとセンチメントの組み合わせに基づいてチケットをどのように処理するかの詳細なルールを設定できます。

AI Triageが検出されたインテントとセンチメントに基づいて顧客のチケットを自動的に分類・ルーティングしている様子。インテントとセンチメント分析の精度を示しています。

エージェントの効率を高め、顧客満足度を維持する

エージェントがチケットを開いた時点で、すでに顧客の気分と目的を把握していれば、すぐに仕事に取り掛かることができます。「確認ですが、返金をご希望ということでよろしいでしょうか？」といった無駄な確認質問を省略し、適切なトーンで問題解決に直行できます。

ここでエージェント支援ツールが真価を発揮します。AIコパイロットは、関連するヘルプ記事を検索する以上のことができます。例えば、eesel AIのCopilotは、チケットのインテントとセンチメントを分析し、パーソナライズされた共感的な返信を下書きできます。過去のチケット、マクロ、そしてナレッジベース全体からコンテキストを抽出し、実際に役立つ回答を作成します。エージェントは問題をより迅速に解決でき、顧客は最初のメッセージから「理解してもらえている」と感じることができます。

顧客との会話に隠された有益なインサイトを発見する

インテントとセンチメントのトレンドを追跡することは、単にキューを管理するためだけではありません。それは実質的に無料の市場調査です。顧客とのすべての会話にはフィードバックが詰まっており、適切な分析を行えば、そうでなければ見逃してしまうようなパターンを発見できます。

例えば、「チェックアウト」に関するインテントでネガティブなセンチメントが急増した場合、それはウェブサイトに深刻なバグがあることの早期警告かもしれません。特定の機能についての質問が増えているなら、ドキュメントが十分に明確でないことを示唆している可能性があります。優れたAIツールは個々のチケットを見るだけでなく、そのレポーティング機能によって、こうした大きなトレンドを特定し、さらにはナレッジベースのギャップを指摘することもできます。これにより、雑多な顧客フィードバックが、改善のための明確なToDoリストに変わるのです。

旧来のインテント・センチメント分析の問題点（と、現代のAIによる解決策）

そのメリットは明らかですが、インテントとセンチメント分析を実際に導入するのは、かつては非常に面倒な作業でした。長い間、利用可能なツールは、役に立たないほど基本的すぎるか、あるいはほとんどの企業が検討することさえできないほど複雑すぎるかのどちらかでした。

旧来の方法：扱いにくい、ルールベースのシステム

センチメント分析の最初の試みは、辞書ベースのシステムと呼ばれるものを使用していました。平たく言えば、これらのツールは「ポジティブ」な単語と「ネガティブ」な単語の辞書に依存していました。メッセージに「大好き」や「素晴らしい」があればポジティブとマークされ、「嫌い」や「壊れた」があればネガティブとマークされました。

ここでの明白な欠点は、コンテキストが完全に欠如していることです。これらのシステムは簡単に騙されてしまいます。皮肉は全く通じません。「素晴らしい、また動かない機能が一つ増えた」という顧客の発言は、「素晴らしい」という単語があるだけで、おそらくポジティブとタグ付けされてしまうでしょう。さらに、新しいスラングや製品名、人々の話し方の変化に対応するため、これらの辞書を手作業で常に更新する必要がありました。

複雑な方法：独自の機械学習モデルを構築する

次のステップは、カスタムの機械学習（ML）モデルを構築することでした。このアプローチははるかに強力で、実際にニュアンスを理解できますが、導入のハードルは信じられないほど高かったです。以下のようなものが必要でした。

• 手作業でラベル付けされた膨大なデータセット： これは、何千、何万もの自社の顧客との会話に、人間が手動でタグ付けをすることを意味します。想像通り、退屈な作業です。

• 高価なデータサイエンス人材： これらのモデルを構築し、維持することは、専門家チームのフルタイムの仕事です。

• 数ヶ月の開発期間： これは既製品として購入できるものではなく、大規模な社内プロジェクトでした。

ほとんどのサポートチームにとって、これは現実的ではありませんでした。コスト、時間、専門知識の面で、導入は不可能だったのです。

スマートな方法：すでに持っている知識から学習するAI

ここ数年での大きなブレークスルーは、データサイエンス部門を丸ごと必要とせずに、企業自身のデータでトレーニングできるAIの開発です。この新世代のAIプラットフォームは、あなたの知識がすでに保存されている場所に直接接続します。

これはまさにeesel AIの仕組みです。既存のナレッジソースに直接プラグインします。Zendeskのようなヘルプデスクの過去のチケット、ConfluenceやGoogle Docsの社内ドキュメント、そして公開されているヘルプセンターから学習します。

これらの情報をすべて総合的に見ることで、AIはあなたのビジネス特有の専門用語、ブランドのトーン、そして過去に実際に機能した解決策を習得できます。「プロジェクト・タイタン」が何であるか、なぜ「ティア3エスカレーション」が重要なのかを理解できるのは、実際の会話から学習しているからです。このアプローチは、厳格なキーワードシステムと、汎用的で画一的なモデルの両方の落とし穴を回避します。

インテントとセンチメント分析を始める方法

その価値はご理解いただけたでしょう。では、次は何をすべきでしょうか？この機能をチームに導入するには、基本的に2つの主要な選択肢があります。ヘルプデスクに組み込まれた機能を使用するか、より強力で専門的なAIプラットフォームを導入するかです。

選択肢1：ヘルプデスクの組み込みツールに頼る

大手ヘルプデスクプラットフォームの多くは、現在、独自の「インテリジェントトリアージ」やAI機能を提供しています。これらは便利に見えるかもしれませんが、これらの組み込みソリューションにはしばしば深刻な欠点があります。

• 高価なアドオンである可能性がある。 これらの機能は、最も高価なプランに限定されていたり、わかりにくい価格設定の別売りの高価な追加機能として販売されたりすることがよくあります。

• 閉鎖的な環境で動作する。 それらはその一つのヘルプデスク内のデータからしか学習できません。これは、Notionの社内WikiやSlackでのエンジニアリングチームからの更新情報など、他のツールにある貴重な知識を完全に無視してしまいます。

• 制御やテストの能力がほとんどない。 多くの場合、その振る舞いをカスタマイズする選択肢がほとんどない「ブラックボックス」システムが提供されます。さらに重要なことに、ほとんどのツールには、顧客と対話させる前に実際のデータでAIのパフォーマンスを安全にテストする方法がありません。

選択肢2：専用のAIプラットフォームを統合する

より良く、より柔軟なアプローチは、技術スタック全体で機能し、特定のベンダーに縛られない専用のAIプラットフォームを使用することです。これがeesel AIの根底にある考え方です。面倒な移行プロセスを経る代わりに、すでに使用しているツールに接続するだけで、数ヶ月ではなく数分で稼働させることができます。

重要なことに、eesel AIは、制御と信頼性を求めるチームのために設計されています。強力なシミュレーションモードを備えており、何千もの過去の自社チケットでAIセットアップ全体をテストできます。AIがどのように返信したか、解決率を予測し、安全なサンドボックス環境でその振る舞いを微調整することができます。これにより、顧客向けの応答を一つでも自動化する前に、そのパフォーマンスに完全に納得することができます。これは、ほとんどの組み込みツールや競合他社が提供していない機能です。

今日からインテントとセンチメントで顧客理解を始めよう

顧客が何を望んでいるのか（インテント）と、どのように感じているのか（センチメント）を知ることは、現代的でスケーラブルなカスタマーサポートの基盤です。かつては複雑で高価なプロジェクトでしたが、この新しいAIツールの波のおかげで、今ではあらゆる規模のチームが手の届く範囲にあります。重要なのは、既存のセットアップと連携し、自社独自の知識から学び、自信を持って自動化するために必要な制御を提供してくれるプラットフォームを選ぶことです。

顧客が何を言おうとしているのかを推測するのはやめましょう。eesel AIを使えば、インテントとセンチメントを真に理解するAIエージェントをわずか数分でセットアップできます。自社のデータでそのパフォーマンスをシミュレーションし、その可能性をご自身で確認することもできます。今すぐ無料トライアルを開始しましょう。