2025年にカスタマーサポートのユースケースに最適なLLMはどれか？

誰もがカスタマーサポートにおける大規模言語モデル（LLM）の活用について話していますが、それも当然です。24時間365日、即時のヘルプを提供するというアイデアは、非常に魅力的です。しかし、私たちは皆、エア・カナダのチャットボットが顧客に自信満々で嘘をつき、航空会社が作り話の払い戻しに応じざるを得なくなったような、恐ろしい話も目にしています。

この一件は、多くのサポートリーダーが見落としている点を指摘しています。AIを正しく導入する鍵は、GPT-4かClaude 3かといった生のモデルを選ぶことではありません。重要なのは、モデルを巧みに操り、企業のナレッジを供給し、そして対応のルールを設定できるプラットフォームなのです。

このガイドでは、そうした雑音を排除します。私が主要な選択肢を調査し、どのLLMプラットフォームがカスタマーサポートのユースケースに最適かを見極める手助けをします。これにより、混乱ではなく、自信を持って自動化を進めることができるようになります。

カスタマーサポートAIスタックを理解する

人々が「カスタマーサポート向けLLM」と言うとき、それは単一のAIモデルだけを指しているのではありません。実際には、顧客に良い回答を提供するために連携して動作する、テクノロジーの完全なスタックを意味します。

各構成要素を簡単に考えると、次のようになります：

• 基盤（LLM）： これはエンジンであり、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeなどが該当します。質問を理解し、人間のように文章を書くための基本的な能力を持っています。

• 頭脳（あなたのナレッジ）： 生のLLMは世の中のことは知っていますが、あなたのビジネスについては何も知りません。役立つものにするには、Retrieval-Augmented Generation（RAG）と呼ばれるプロセスを使用して、会社の情報に接続する必要があります。これにより、AIはヘルプセンターや過去のチケット、社内ドキュメントから直接回答を引き出すことができ、単に作り話をすることを防ぎます。

• 制御（アプリケーションプラットフォーム）： これが、実際のビジネスにとって最も重要な部分です。プラットフォームはあなたのダッシュボードです。ここでナレッジソースを接続し、AIが介入すべきタイミングのルールを設定し、口調を調整し、実際に何ができるか（チケットのタグ付けや担当者への引き継ぎなど）を決定します。

最高のプラットフォームは、これら3つの層をスムーズに融合させ、スマートでありながら安全に運用できるツールを提供します。

最高のLLMプラットフォームの評価方法

トップ候補を見つけるために、AIツールがチームの中核となるか、それとも絶え間ない頭痛の種となるかを決定づける実践的な要素に注目しました。

• 導入の容易さ： 開発チームなしで、実際にどれくらい速くこれを稼働させることができますか？ 現在のヘルプデスクに接続できますか、それともゼロから始める必要がありますか？

• ナレッジ管理： すべての情報からどれだけうまく学習しますか？ 公開されているヘルプドキュメントをざっと見るだけですか、それとも過去のチケットや社内のGoogleドキュメント、Confluenceページに埋もれた詳細まで掘り下げることができますか？

• カスタマイズと制御： どのチケットを処理し、どれを人間のエージェントに残すかを正確に指示できますか？ その性格を変更したり、注文状況の確認などのタスクを与えたりすることはできますか？

• テストと安全性： 実際に顧客と話す前に、過去のチケットでAIを試運転する方法はありますか？

• 料金モデル： 料金は分かりやすいですか？ それとも、忙しくなるたびに請求額が増える、解決ごとの課金モデルにサインアップすることになりますか？

カスタマーサポート向けLLMプラットフォーム トップ5：比較

2025年、カスタマーサポートに最適なLLMプラットフォーム5選

選ばれたプラットフォームを詳しく見ていきましょう。

1. eesel AI

eesel AIの基本的な考え方は、既存のツールを捨て去る必要はないということです。Zendesk、Freshdesk、Gorgiasなどのヘルプデスクに直接接続し、散在するすべてのナレッジから学習します。

• リストに選ばれた理由： eesel AIは、サポートマネージャーが抱える最大の懸念、つまり制御を失うことやAIが暴走することに対処します。最も印象的な機能は、過去の何千ものチケットでセットアップをテストできるシミュレーションモードです。AIがどのように返信したかを正確に確認し、自動化率の現実的な予測を得て、ナレッジベースのギャップを発見することができます。これらすべてを、AIが顧客と一度もやり取りする前に行えます。

eesel AIのシミュレーションモードのスクリーンショット。過去のチケットでテストすることで、カスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを判断するのに役立ちます。

• 長所：

  • わずか数分で自分で設定できます。

  • 過去のチケット、ドキュメント、ヘルプセンターからナレッジを収集します。

  • 特定の種類のチケットを自動化し、その他をエスカレーションするためのきめ細かい制御が可能です。

  • 料金は定額制サブスクリプションで、解決ごとのサプライズ料金はありません。

• 短所： より特化したプラットフォームであるため、ZendeskやFreshworksのようなオールインワンスイートを目指しておらず、AI以外の機能は見つかりません。

• 料金： eesel AIの料金は、月額固定料金に基づいています。

  • Team: 月額299ドルで最大1,000回のAIインタラクション。

  • Business: 月額799ドルで最大3,000回のAIインタラクションに加え、過去のチケットでのトレーニングやAIアクションの利用が可能。

  • Custom: 無制限のインタラクションと高度な機能のためのカスタム価格。

  • 年間プランでは20%の割引が適用されます。隠れた料金はありません。

eesel AIの料金ページのスクリーンショット。定額制モデルを示しており、これはカスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを決定する上で重要な要素です。

2. Zendesk AI

Zendesk AIは、同社独自のAI機能セットで、Zendeskプラットフォームに直接組み込まれています。スマートなチケットルーティング、マクロの提案、顧客向けのチャットボットなどを提供します。

• リストに選ばれた理由： チームがZendeskを徹底的に活用している場合、そのネイティブAIは最も簡単な道筋です。統合は完全にシームレスで、チケットからヘルプセンターの記事まで、Zendeskアカウントに既にあるすべてのデータを使用します。

• 長所：

  • Zendeskユーザーであれば、完璧な統合が可能です。

  • 複雑な設定なしで既存のデータを使用できます。

  • エージェントのためにすべてを一つの場所にまとめておけます。

• 短所：

  • ほぼZendeskに縛られます。ヘルプデスクを切り替えたい場合は役に立ちません。

  • 専用プラットフォームと比較して、自動化の方法に対する直接的な制御が少なく、「ブラックボックス」になりがちです。

  • Zendesk外にあるナレッジソースからの学習が困難です。

• 料金： ZendeskのAI料金は少し複雑です。大規模なプランにバンドルされているか、アドオンとして販売されています。

  • Suite Team: エージェント1人あたり月額55ドル（年間契約）。これには、基本機能を備えた「Essential」AIエージェントが含まれます。

  • Suite Professional: エージェント1人あたり月額115ドル（年間契約）。

  • アドオン： より強力なAI機能は別売りで、総コストが上がります。また、"自動解決"ごとに追加料金（1解決あたり2ドル）を支払うか、バンドルで購入する必要があります。

3. Intercom (Fin)

FinはIntercomの主要なAIチャットボットです。スムーズで会話的な回答を提供するために作られており、優れたユーザーインターフェースとプロアクティブなサポートで知られています。

• リストに選ばれた理由： Intercomは常に洗練されたメッセンジャーベースの体験を創造するリーダーであり、Finも例外ではありません。Intercomの記事から質問に答えるのが得意で、自然な会話を維持できます。

Intercom AIチャットボットインターフェースのスクリーンショット。カスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを比較する上で参考になります。

• 長所：

  • 市場で最高の会話型ユーザーエクスペリエンスの1つです。

  • プロアクティブなサポートや、サイト上での顧客とのエンゲージメントに優れています。

  • 既にIntercomを使用している場合は、簡単に始められます。

• 短所：

  • 自動化ルールやペルソナに対する制御はあまりありません。

  • 主にIntercomのナレッジベースから学習するため、他のソースを取り込むのは困難です。

  • 料金体系が複雑で、解決した問題の数に連動することがあります。

• 料金： Intercomの料金モデルは、シートごとのサブスクリプションと解決ごとの手数料の組み合わせであり、コストが予測不能になる可能性があります。

  • 基本プラン（年間契約）： Essential（29ドル/シート/月）、Advanced（85ドル/シート/月）、Expert（132ドル/シート/月）から選択します。最低1シートが必要です。

  • Fin AIエージェント手数料： それに加えて、AIが解決した会話ごとに0.99ドルを支払います。そのため、忙しさに応じて請求額が大きく変動する可能性があります。

4. Freshworks (Freddy AI)

Freddy AIは、Freshworksの世界全体にわたるAIレイヤーであり、サポート用のFreshdeskから営業・マーケティングツールまでをカバーしています。その目標は、顧客と対話するすべての方法で単一のAI体験を提供することです。

• リストに選ばれた理由： 会社がFreshworksスイートを全面的に採用している場合、Freddy AIは自然な選択肢です。営業チャットからサポートチケットへコンテキストを引き継ぐことができ、顧客の履歴をより良く把握できます。

Freddy AIエージェントを構築するためのAI Agent Studio。カスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを決定する際に検討すべきプラットフォームです。

• 長所：

  • ビジネスの複数の部分で機能する単一のAIです。

  • 既存のFreshworksユーザーにとって、すぐに使える堅実な選択肢です。

  • さまざまなチャネルにわたるサポートを処理するための強力な機能を備えています。

• 短所：

  • サポート専用に作られたツールと比較すると、AIが少し汎用的に感じられることがあります。

  • Freshworksスイート全体を使用している場合にのみ、真のメリットを享受できます。

• 料金： FreshworksのFreddy AI料金は、Freshdeskプラン全体で分割されており、本当に役立つAI機能を利用するには上位のプランに支払う必要があります。

  • Free: AI機能は非常に限定的です。

  • Growth: エージェント1人あたり月額29ドル（年間契約）。基本的なFreddy AI機能が含まれます。

  • Pro: エージェント1人あたり月額59ドル（年間契約）。より高度なAIが利用可能になります。

  • Enterprise: エージェント1人あたり月額99ドル（年間契約）。Freddy AIツールのフルセットが付属します。

5. Gorgias Automate

Gorgiasは、Eコマース専用に構築されたヘルプデスクであり、そのAutomate機能はその焦点を明確に示しています。Eコマースブランドが一日中受け取るような、反復的な質問の処理に非常に優れています。

• リストに選ばれた理由： オンラインストア、特にShopifyで運営されているストアにとって、Gorgias Automateは非常に強力です。ストアに直接接続し、「注文はどこにありますか？」や「返品するにはどうすればよいですか？」といった質問に、ライブデータを引き出して答えます。

Gorgias内のShopifyとの深い統合のスクリーンショット。Eコマース企業がカスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを決定する際の重要な機能です。

• 長所：

  • Shopify、BigCommerce、Magentoとの非常に深い統合。

  • 最も一般的なEコマースの質問を簡単に処理します。

  • サポートチャットを売上に変えるのに役立つように設計されています。

• 短所：

  • 非常に特化しているため、SaaSやフィンテックなど、Eコマース以外のビジネスにはあまり適していません。

  • 料金はチケット量とAIの使用量に基づいているため、成長中のストアにとっては高価で予測不能になる可能性があります。

• 料金： Gorgiasの料金は少し複雑です。月間のチケット数と、AIによる解決に対する別途手数料に基づいています。

  • 基本プラン: 50チケットで月額10ドルから始まり、5,000チケットで月額750ドルまで上がります。上限を超えると超過料金が発生します。

  • AIエージェント手数料: チケット費用に加えて、AIが処理した解決ごとに0.90ドルから1.00ドルの追加料金を支払います。この二重課金は、すぐに積み重なる可能性があります。

LLMプラットフォームを選ぶためのプロのヒント

どのプラットフォームに傾いているかに関わらず、次の点を心に留めておいてください：

返信を下書きするeesel AI Copilot。カスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを評価するのに役立つエージェントアシスト機能を示しています。

eesel AIのシミュレーションからの分析ビュー。カスタマーサポートのユースケースに最適なLLMを決定する際のROIを示しています。

最終的な考察：重要なのはモデルではなく、プラットフォーム

カスタマーサポートのユースケースにどのLLMが最適かという議論全体は、少し的外れです。世界で最も優れたAIモデルも、それを制御し、あなたのビジネスを教え、安全に展開できなければ役に立ちません。

最高のプラットフォームとは、既存のワークフローに適合し、自動化を完全に制御でき、自信を持ってすべてをテストするために必要なツールを提供するものです。ほとんどのチームにとって、長期的には、柔軟でセルフサービス型の、主導権を握れるプラットフォームが最も賢明な選択です。

次のステップへ進む準備はできましたか？

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