AI対応完了率とエスカレーション品質を測定するための実践的なガイド

カスタマーサポート向けAIの世界に足を踏み入れたことがあるなら、コンテインメントレート（自己解決率）という言葉をきっと耳にしたことがあるでしょう。これはチャットボットの成功を測る究極の指標としてしばしばもてはやされ、コスト削減がどれだけ積み上がっているかを簡単に示してくれると約束されています。理屈は確かです。ボットが単独で処理するチャットが多ければ多いほど、人間のエージェントにかかる費用は少なくなるのですから。

しかし、ここには落とし穴があります。高いコンテインメントレートが、必ずしも顧客満足度やAI戦略の成功を意味するわけではないのです。それは、ユーザーの不満や未解決の問題、そして単にあきらめて静かに別の方法で助けを求めた顧客の存在を容易に隠してしまいます。この一つの数字だけを追いかけると、間違ったことのために最適化してしまい、改善しようとしていた顧客体験そのものを損なうことになりかねません。

このガイドでは、その一つの、しばしば誤解を招く指標の先を見据えることについて解説します。AIのコンテインメントレートとエスカレーションの質を一緒に測定するより良い方法を順を追って説明し、あなたのAIが実際に助けになっているのか、それとも妨げになっているのかを自信を持って判断できるようにします。

AIコンテインメントレートとは？（そして、なぜそれだけでは不十分なのか）

まず、認識を合わせましょう。AIコンテインメントレートとは、人間の介入を必要とせずにAIエージェントによって解決された顧客チャットの割合に過ぎません。

標準的な計算式は、次のようになります。

「コンテインメントレート = (総インタラクション数 - エスカレーションされたインタラクション数) / 総インタラクション数 * 100」

つまり、ボットが1,000件のチャットを処理し、人間のエージェントに渡されたのが200件だけなら、コンテインメントレートは80%です。ダッシュボード上では素晴らしい数字に見えますよね？しかし、そう単純ではありません。

ここでの最大の欠陥は、エスカレーションされなかったチャットはすべて成功だと仮定している点です。これは「悪いコンテインメント」として知られる状況につながります。数字は素晴らしく見えても、顧客にとっての現実はまったく異なるのです。悪いコンテインメントは、次のような場合に発生します。

• 顧客がボットにうんざりして、イライラしながらチャットウィンドウを閉じてしまう。

• AIが間違った、あるいは役に立たない回答をしたが、会話が自然消滅してしまう。

• 顧客がループにはまり、あきらめてすぐにメールを送ったり電話をかけたりする。このチャネルの切り替えはエスカレーションとしてカウントされない。

標準的なコンテインメントレートだけを見ていると、全体像を見逃してしまいます。それは、AIの実際のパフォーマンスを不完全に、そしてしばしば都合よく見せているに過ぎないのです。

高いコンテインメントレートを追い求めることの問題点

コンテインメントレートの数値を引き上げることだけに全力を注ぐと、裏目に出ることがあります。それは隠れた問題を生み出し、時にはエスカレーションが最善の結果であるという事実を完全に無視することになります。

「悪いコンテインメント」の隠れたコスト

チャットボットが役立つガイドというより障害物のように感じられると、ビジネスに実害が及びます。

• 顧客の不満と離反: 不格好で役に立たないボット体験は、顧客を数分間待たせるよりもはるかに大きなダメージを与える可能性があります。信頼を少しずつ損ない、顧客を競合他社に目を向けさせてしまうかもしれません。

• 再問い合わせの増加: 問題が本当に解決されなければ、その顧客は戻ってきます。そして、おそらくあまり良い気分ではないでしょう。これは、チケット量を膨らませ、エージェントの作業負荷を増やすだけであり、自動化に求めていたものとは正反対の結果です。

• 誤解を招くパフォーマンスデータ: チームが80%のコンテインメントレートを達成したと喜んでいても、そのチャットの半分が実際には未解決の問題だったとしたら、ROIの数字は基本的に架空のものです。悪いデータに基づいて大きな決定を下すリスクを冒すことになります。

エスカレーションが良いことである場合

すべてのエスカレーションが失敗であるというのはよくある誤解です。実際には、スマートなエスカレーション戦略は、AIシステムがまさに意図した通りに機能している証拠です。

• 複雑またはデリケートな問題: 人間の対応が必要な問題もあります。共感、創造的な問題解決、ニュアンスといったものは、まだAIの得意分野ではありません。これらの問題に対して迅速かつスムーズな引き継ぎを行うことは、失敗ではなく、顧客にとっての勝利です。

• 高価値の顧客または販売機会: AIは、重要度の高い会話を見抜く賢さを持つべきです。解約寸前の重要顧客であれ、見込みのある販売リードであれ、すぐに適切な担当者につなぐことは大きなアドバンテージになります。

• 関係構築: 熟練したエージェントとの素晴らしいやり取りは、不満を抱えた顧客を生涯のファンに変えることができます。助けられないボットと格闘させることは、まったく逆効果です。

ほとんどの分析ツールが教えてくれないこと

多くのAI分析ダッシュボードの最大の問題は、何が起こったかは教えてくれても、なぜそうなったのかはまったくわからない点です。20%のエスカレーションレートは表示されても、顧客がどう感じていたか、不満の兆候（質問を5回も言い換えるなど）を示していたか、なぜチャットを放棄したのかについては何もわかりません。多くのプラットフォームは、深く掘り下げるためのツールを提供しておらず、結局、その品質については推測するしかありません。

AIコンテインメントレートとエスカレーション品質を測定するより良い方法

AIのパフォーマンスを正しく把握するには、一つの数字だけを見るのではなく、もっと多くの指標に目を向ける必要があります。単純なコンテインメント指標から、真の解決とすべての引き継ぎの質を測定するフレームワークに移行する時です。

「真の解決」のための主要指標

新しい概念について話しましょう：真の解決率（True Resolution Rate）。この指標は、「チャットがエスカレーションボタンを押されずに終了したか？」ではなく、本当に重要な問い、すなわち「顧客の問題は実際に解決されたか？」に答えようとするものです。

全体像を把握するためには、いくつかの項目を一緒に追跡する必要があります。

指標	測定内容	なぜ重要か
真の解決率	AIによって完全に解決された問題の割合。これは、チャット後のアンケートや、同じ顧客が再度連絡してくるかどうかで確認できることが多い。	これにより、実際の成功と、不満の残る行き詰まりとを区別できる。AIの有効性を測る真の指標である。
AIインタラクションに対するCSAT/NPS	AIのみで対応されたチャットに特化した顧客満足度スコア。	コンテインメントレートが高くてもCSATスコアが低い場合は、非常に危険な兆候である。ボットが人々を苛立たせていることを意味する。
初回コンタクト解決率 (FCR)	AIであれ人間のエージェントであれ、顧客の問題が1回のやり取りで解決されたかどうか。	AIは、顧客にとって複雑で複数ステップのサポート体験を生み出すのではなく、全体的なFCRの向上に貢献すべきである。
再問い合わせ率	顧客が短期間（例：48時間）以内に同じ問題について再度連絡してくる頻度。	AIチャット後の再問い合わせの急増は、最初の「解決」が定着しなかった明確なサインである。

エスカレーション品質の測定方法

エスカレーションの数を無理に減らそうとするのではなく、実際に発生するエスカレーションを改善することに焦点を切り替えましょう。優れたエスカレーションは、顧客とエージェントの両方にとってスムーズでポジティブな体験であるべきです。

エスカレーションの品質を追跡するための主要な項目は次のとおりです。

• コンテキストの引き継ぎ: 人間のエージェントは、完全なチャット履歴と顧客情報を受け取っているか？顧客に同じ話を繰り返させることほど、腹立たしいことはありません。

• エスカレーション後のエージェント処理時間: AIが事前に情報を収集する良い仕事をしていれば、そのチケットに対するエージェントの処理時間は通常よりも短くなるはずです。

• エスカレーションされたインタラクションに対するCSAT: ここでの高いCSATスコアは素晴らしい兆候です。引き継ぎがシームレスで、エージェントが問題を迅速に解決するために必要な情報をすべて持っていたことを意味します。

• エージェントの再エスカレーション率: エスカレーションを受けた最初のエージェントが、他の誰かにそれを引き継がなければならない頻度はどのくらいか？この率が高い場合、AIが問題を正しくトリアージしていない可能性があります。

コンテインメントとエスカレーションの両方を改善する方法

真の解決と質の高いエスカレーションの両方を提供するシステムを構築するには、基本的なチャットボット以上のものが必要です。統一されたナレッジ基盤上に構築され、テストのための堅牢なツールと柔軟な制御機能を備えたプラットフォームが必要です。

単一の信頼できる情報源から始める

AIは、アクセスできる情報の質に左右されます。会社のナレッジが至る所に散在していると、ボットは部分的な回答しかできず、本来なら避けられたはずの多くのエスカレーションにつながります。

ほとんどのAIツールでは、コンテンツをゼロから作成するか、単一のヘルプセンターからしか情報を取得できません。eesel AIのようなツールを使えば、過去のチケットやConfluenceページからGoogle DocsやNotionまで、すべてのナレッジソースを即座に接続できます。私たちのAIは、チームの成功した解決策から直接学習するため、その回答は常に正確で、あなたらしい口調になります。さらに、顧客が実際に尋ねていることに基づいて新しい記事を提案することで、ナレッジのギャップを見つけて修正するのにも役立ちます。

Eesel AIが様々なナレッジソースを接続して単一の信頼できる情報源を作成する方法を示すインフォグラフィック。これはAIコンテインメントレートとエスカレーション品質を正確に測定するために不可欠です。

本番稼働前にテストとシミュレーションを行う

新しいAIツールが実際にどのように機能するかを知らずに導入するのは、大きな賭けです。多くのプラットフォームでは、データを収集し始めるために本番稼働させることがほぼ必須となっており、それは顧客がモルモットになることを意味します。

新しいウェブサイトをテストせずに公開することはありませんよね？AIも同じです。eesel AIのシミュレーションモードでは、安全な環境で何千もの過去のチケットに対してセットアップをテストできます。解決率の確かな予測を得て、AIの応答を顧客が一人も話しかける前に調整することができます。これにより、プロセス全体のリスクを取り除き、信頼できる結果でローンチするのに役立ちます。

eesel AIのシミュレーション機能。チームはローンチ前にパフォーマンスをテストでき、これはAIコンテインメントレートとエスカレーション品質を効果的に測定するための重要なステップです。

コントロールしながら展開する

厳格で、オールオアナッシングの自動化は、今日のサポートチームには機能しません。何を自動化し、エスカレーションをどう処理するかを選択する自由が必要です。

一つのやり方に縛られるプラットフォームとは異なり、eesel AIはあなたに主導権を与えます。

• 選択的自動化: ワークフローエンジンを使用して、AIがどの種類のチケットを処理するかを正確に決定します。単純で反復的な質問から小さく始めて、それ以外のすべてを自動的にエスカレーションさせることができます。

• カスタムアクション: 単に質問に答えるだけではありません。Shopifyから注文情報を検索したり、Zendeskでチケットフィールドを更新したり、顧客が書いた内容に基づいて問題をトリアージしたりするようにAIを設定できます。これこそが、「真の解決率」を真に向上させ、エスカレーションが必要な場合に、すべての適切な情報を持って適切なチームに渡されることを保証する方法です。

eesel AIワークフロービルダーの画面。ユーザーはカスタムアクションとルールを設定して選択的な自動化を行い、AIコンテインメントレートとエスカレーション品質の測定方法を改善できます。

AIコンテインメントレートとエスカレーション品質の測定が、成果への集中を意味する理由

AIコンテインメントレートとエスカレーション品質を一緒に測定することは、自動化戦略の真のインパクトを理解する唯一の方法です。顧客が不満を抱えて去り、エージェントが後始末に追われるようでは、高いコンテインメントレートは何の意味もありません。

優れたAIは、単にチャットを閉じるだけではありません。問題を効果的に解決し、顧客の生活を楽にし、定型的な業務を処理することで人間のエージェントを力づけます。これにより、エージェントは必要なすべてのコンテキストを武器に、複雑な問題に専門知識を活かすための時間が解放されます。目標は人間の接触をなくすことではなく、ボットであれ人間であれ、すべてのインタラクションを可能な限り有益で効率的なものにすることです。

本当に重要なことを測定する準備はできていますか？

適切な分析と制御機能がなければ、AIでサポートを改善しようとする試みは、目隠しで飛んでいるようなものです。eesel AIは、自信を持ってサポートを自動化し、解決率とエスカレーション品質の両方を向上させるために必要なシミュレーションツール、詳細な制御機能、そして統一されたナレッジベースを提供します。

仕組みを見るか、デモを予約して、私たちのシミュレーションモードが実際にどのように機能するかをご覧ください。