カスタマーサービス向け AI：メリットと導入事例

組織でカスタマーサービス業務に AI を統合したいとお考えでしょうか。AI 統合は一過性の流行ではなく、すでに必須事項となっています。 AI 駆動の自動化ソリューションは、顧客体験チームが反復的なタスクを自動化し、応答時間を改善して、顧客のニーズに迅速かつ効果的に対応するために欠かせないものとなっているのです。

こういった AI テクノロジーにより、カスタマーサービスにはチャットボットやバーチャルエージェントがすでに提供されています。またその技術の進化も急速です。特に、生成 AI と AI エージェントの登場により、組織が顧客とやり取りを行い、即時かつ個別化されたサポートを提供する形態に変革が起こりました。

AI は、顧客体験の提供における効率性と応答性の意味を書き換えつつ、加速を続けています。最近の調査によると、41% の組織がすでにカスタマーサービス業務に生成 AI を導入しています。その理由は簡単です。自律型のカスタマーサポートは、解決までの時間を約 90% 短縮することが証明されているからです。

この波に乗るのは今がチャンスです。まずは、カスタマーサービス向けの AI の仕組みを詳しく見ていきましょう。この記事では、実証済みの AI アプリケーションと新技術により、カスタマーサービスがどのように変化し、顧客の満足度が向上するかについて取り上げます。また、ワークフローの改善から顧客データの分析に至るまで、機能、メリット、導入事例に関する疑問にもお答えします。

カスタマーサービスにおける AI とは

カスタマーサービスにおける AI とは、顧客とのやり取りやサポートプロセスを個別化、高速化、自動化するために導入される AI 技術を意味します。このような AI 駆動ツールは、決まったパターンの問い合わせへの自動応答から、顧客の行動や好みを基に詳細なインサイトを引き出すことにまで対応します。

カスタマーサービスで最もよく見られる AI 応用例の 1 つは、チャットボットやバーチャルアシスタントを最前線のサポートとして使用して、よくある質問に答え、トラブルシューティングのプロセスを顧客に案内し、取引を円滑にすることです。これらのシステムの重要な基盤として機能するのが自然言語処理（NLP）です。NLP は、顧客のリクエストをリアルタイムで理解し、会話形式で応答することで、人間を相手にしているような直感的なやり取りを実現します。

同様に、感情分析でも AI テクノロジーを使用することで、メールやフィードバックフォーム、やり取りなどから取得した情報を基に顧客の感情や心理状態を測定します。感情分析は、顧客の問題の優先順位を迅速に決定し、応答内容を調整する際に役立ちます。これは自動化されたシステムでも、人間のカスタマーサービスエージェントが対応する場合でも同様です。

エージェント AIのワークフローでは、AI エージェントにより個々の AI アプリケーションを統合し、カスタマーサービスチームを強化するための効率的でシームレスなワークフローを作成しています。生成 AI とインテリジェントオートメーションで大きく強化された AI エージェントは、カスタマーサービスのプロセスを総合的に自動化し、ツールやシステム全体でタスクを実行して、チャットボット、CRM、分析プラットフォームを統合できます。

カスタマーサービスにおける AI のメリット

カスタマーサービスのリーダーにとって、顧客のロイヤリティを獲得しながら、同時に運用コストの増加を抑えることは非常に難しい仕事です。効率を迅速かつ効果的に向上させ、同時に移り変わる顧客の期待にも応えるにはどうすればよいでしょうか。 AI テクノロジーを採用すると、効率の向上やコスト削減から、パーソナライズの強化や精度の向上に至るまで、多面的な目標を実現するための道が開けます。リーダーは、AI 駆動のソリューションの実装により、カスタマーサービスの形態を変革し、大きく改善することを期待できます。

効率化と高速化

AI がカスタマーサービスにもたらす優れたメリットの 1 つは、効率化と高速化の能力です。 AI テクノロジーは、チャットボットやカスタマーサービスチームを支援する AI エージェントなどの形で、顧客の問い合わせに対応する時間を短縮し、平均処理時間（AHT）を大幅に削減できます。 AI を活用したシステムでは、需要に応じてサポート規模を調整できるため、組織は顧客とのやり取りの増加に対応しながら、高品質のサービスレベルを維持することが可能になります。

コスト削減

AI を活用したシステムは、一般的な顧客の要求に効率的に対応できるため、人間のエージェントがより複雑で注意を要するケースに集中することができます。このような分担制により労働コストが削減され、全体的な生産性が向上し、コスト効率の良いリソース配分を実現できます。

24 時間対応

顧客に最も期待される傾向にあるのが対応能力です。したがって、グローバルな顧客を持たない場合でも、24 時間体制のカスタマーサポートが重要になります。 AI 駆動のバーチャルエージェントは、コンタクトセンターの営業時間外でも顧客への支援を提供できます。また、ローカライズすることで、他の地域やタイムゾーンの顧客をサポートすることもできます。

パーソナライゼーション

AI システムは、過去の行動、好み、購入履歴を分析し、顧客に合わせたおすすめの製品、ターゲットプロモーション、カスタマイズされたサポートソリューションを提供できます。ブランドが顧客を大切にし、顧客を理解していると感じられるため、パーソナライゼーションは顧客エンゲージメントにおいて重要な要素です。

より正確なサービス

インテリジェントオートメーションの採用は、エラー削減のための効果的な戦略です。カスタマーサービスにおけるやり取りでは、応答と処理を自動化することで、顧客とのあらゆる接点におけるメッセージの一貫性と情報の正確性を確保することができます。

カスタマーサービスにおける AI の実用的な応用

現実世界における AI の応用状況を見ると、サービス業務の効率向上や、顧客とのやり取りの質の向上における多用途性を示しています。

マルチチャンネルサポート

AI エージェントは、事前トレーニング済みのモデルを使用して、日常的な問い合わせと、より複雑な問題の両方に対応できます。このような AI システムは、ウェブサイト、メッセージアプリ、カスタマーサービスのメールなどのチャンネルを通じて顧客と対話し、状況に応じてパーソナライズされた応答を提供します。

プロアクティブなエージェント支援

AI エージェントは、人間のエージェントに対し、顧客とのやり取り中にプロアクティブな支援を提供することもできます。こういったエージェントを活用したワークフローでは、専門家によるリアルタイムの提案により、エージェントが問い合わせの文脈に基づいた関連情報やベストプラクティスを提供できるようになるため、エージェントの生産性を向上することができます。このような支援では、顧客とのやり取り中に、専門家によるサポートやガイダンスをすぐに受けることができるため、チームの新規メンバーに対するオンボーディングプロセスを高速化することもできます。

インテリジェントなチケットルーティング

カスタマーサービスにおける AI の重要な導入例として、インテリジェントなチケットルーティングもあります。 AI システムは、問題の種類、複雑さ、緊急性などの要因に基づいて、サポートチケットを適切なエージェントに自動的に割り当てることができます。適切なチームにチケットを振り分けることで、解決までの時間を短縮し、全体的な顧客体験を向上させることができます。

応答のコンパクト化と機能強化

生成 AI のカスタマーサービスにおける応用例として、より効果的で簡潔なやり取りの内容の作成を支援するというものがあります。 AI システムは、過去のやり取りからのインサイトを活用し、よりよい表現の提案、文脈の追加、問い合わせに関連する可能性のある追加情報の提供などを実行できます。

感情分析

AI システムは、顧客とのコミュニケーションにおける言葉遣いやトーンを分析して感情を評価し、顧客が苛立っている場合、不満を感じている場合、感情が高ぶっている場合、満足している場合、納得している場合などを特定できます。ケースの優先順位付けや割り当てを適切に実行するには、顧客の感情を理解することが重要な要素となります。エージェントが気持ちに寄り添いながら対応し、内容に応じてアプローチを調整して、やり取りをより前向きなものにし、顧客満足度を向上させることができるようになります。

セルフサービスの改善

よくある質問やチャットボットに AI を導入すると、人間の介入を必要とせずに、顧客に対し迅速に情報や解決策を提供することができます。顧客が包括的で簡単にアクセスできるリソースを使って迅速に質問への回答を見つけられるようにすることは、効率性だけではなく顧客満足度も向上させることができます。

カスタマーサービスにおける AI インテリジェントオートメーション

インテリジェントオートメーションでは、AI の力と自動化作業の信頼性を組み合わせて、複雑なプロセスを高速化します。インテリジェントオートメーションの重要な点は、カスタマーサービス環境に AI のメリットを取り入れる方法を提供することです。

AI の活用を考えている組織は、インテリジェントオートメーションが提供するフレームワークを使用して AI を導入し、カスタマーサービスの応答性と効率性を向上させ、タスクを支援することができます。

カスタマーサービスにおけるインテリジェントオートメーションの中核となる技術

AI と RPA の統合：インテリジェントオートメーションは、AI の認識能力と RPA の反復作業処理能力を統合します。この統合により、組織は単純なルールベースのタスクだけではなく、意思決定や学習が必要な、より複雑なプロセスも自動化できるようになります。

エージェントワークフロー：エージェントワークフローはエージェントプロセスとも呼ばれますが、複雑なプロセスの自動化の度合いを高めるために AI エージェントを活用します。 AI エージェントは、大規模言語モデル（LLM）、機械学習、自然言語処理を組み合わせて、文脈の把握、情報の解釈、他のシステムやユーザーとの対話を実行します。

自然言語処理（NLP）： NLP により、AI システムが人間の言語を理解および解釈することができるようになり、顧客とのより自然なやり取りが実現します。これは顧客の問い合わせの理解と適切な応答に役立つため、チャットボットやバーチャルアシスタントに欠かせない機能です。

機械学習（ML）：機械学習のアルゴリズムを利用することで、AI システムは過去のやり取りから学習し、時間とともに内容を改善することができます。このようなシステムでは、顧客データとフィードバックを分析して応答の機能を強化し、顧客のニーズに対処する能力を向上できます。

カスタマーサービスにおけるメリット

インテリジェントオートメーションを通じて AI を導入することで、ワークフローが合理化され、エラーが減少し、迅速な意思決定が可能になります。カスタマーサービスにおいては、平均処理時間などの主要な KPI を含む業務全体でインテリジェントオートメーションのメリットを享受できます。

平均処理時間（AHT）の削減

システム、人員、プロセスを接続し、通話中に AI を活用したコンテキスト内支援を人間のエージェントに提供することで、応答時間を劇的に短縮できます。

効率化されたワークフローとコストの削減

繰り返しのタスクを自動化し、AI を統合して既存のプロセスを効率化することで、カスタマーサービスやサポート業務の管理に要する時間とリソースを削減します。

精度の向上

AI 自動化ワークフローはエラーを削減し、顧客とのやり取り全体におけるメッセージの一貫性を促進します。

パーソナライズされた顧客体験

自動化で生成 AI を活用すると、カスタマイズされた体験を顧客のチャンネル全体に提供できます。また、型通りのタスクを自動化すると、エージェントが顧客満足度の向上に注力できるようになります。

コンプライアンスの強化

インテリジェントオートメーションは、コンプライアンスのサポートにおいて 2 つの役割を果たします。 AI 自動化ワークフローは、要件への遵守を向上させ、業務がコンプライアンスに準拠して実行されるようにします。また、AI により基準を守る能力が確立されるため、AI を導入すると、組織はコンプライアンス、プライバシー、セキュリティの要求事項を遵守できるようになります。

Bancolombia の成功事例

12 か国で 1,700 万人の顧客にサービスを提供しているBancolombia 社では、インテリジェントオートメーションを導入した支店において、カスタマーサービスの効率が 50% 向上しました。フロントオフィス業務に AI 駆動の自動化を統合することで、顧客満足度が向上し、合計 700 万ドルの収益の流れが新たに生まれました。この成功は、AI による自動化の価値と、カスタマーサービスの変革をもたらす能力を示しています。

カスタマーサービスにおける AI 導入の課題と考慮事項

潜在的な利益を最大限に活用するために、組織は運用における AI 実装に伴い、どのような課題が発生する可能性があるのかを理解する必要があります。

予算とリソース： 一見明白に思えるかもしれませんが、AI 導入を急ぐ組織において、AI を活用したソリューションの実現に向けて、実際に必要となるリソースや関連コストの計画を立てるという手順が見落とされがちです。予算の配分は、初期導入にとどまらず、長期的な視点で行うべきです。計画では、継続的なメンテナンス、更新、サポートに加えて、ソフトウェアライセンス、ハードウェアとクラウドのインフラストラクチャ、AI システムを管理および最適化するための自動化エキスパートの採用とトレーニングなどの人材に関するニーズを考慮する必要があります。

良いニュースは、コストと期待される投資収益率とのバランスを取ることは十分に可能であるということです。Bancolombia 社は、初年度に 1,300% の ROI を達成しました。

既存システムとの統合： 組織では通常、顧客関係管理（CRM）、チケット管理、コミュニケーション用に複数のシステムを利用しています。 AI ソリューションを実装する前に、社内の技術環境を明確にし、新しい AI ツールが既存のシステムと効果的にやり取りを実行できることを確認しましょう。既存のアプリケーションへの AI ソリューションの統合は複雑な作業となる可能性があります。サービスの中断を避けるため、シームレスな接続と設定を可能にするソリューションが必要です。

データプライバシーとセキュリティ： データプライバシーとセキュリティの確保は、カスタマーサービスの運営において常に重要な部分となります。組織は、顧客データの収集、保管、使用の方法に対する GDPR や CCPA のような規制に準拠してコンプライアンスに対応する必要があります。 AI を導入すると、新たなプライバシーとセキュリティを考慮する必要が生じます。この考慮事項には、責任を持って顧客情報を取り扱うための、AI システムによるデータへのアクセス方法とデータの使用方法に関する厳格なガバナンスポリシーなどが含まれます。

継続的な学習と適応： AI モデルは、効果を維持するために継続的な学習と適応を必要とします。顧客の行動や嗜好が進化する中で、組織は新しい情報やインサイトにより、AI システムを確実に更新しなければなりません。この継続的なプロセスには、新しいデータによるモデルの定期的な再トレーニングや、精度を向上させるためのアルゴリズムの調整などが含まれます。予算の観点に戻ると、組織は AI の関連度と効果を維持するため、この継続的な学習サイクルを促進するリソースとプロセスに投資する必要があります。

トレーニングデータに表れないエッジケースの処理： AI システムは、エッジケース（トレーニングデータで十分にカバーされない可能性のある一般的ではない特別なケース）に上手く対応できない可能性があります。このようなシナリオに直面した場合、AI システムは不正確な回答を提供するか、顧客のニーズに効果的に対応できないことがあります。こういった状況は、顧客体験の悪化につながります。この制限を認識することで、複雑な問い合わせは人間のエージェントに担当させるなどのフォールバックメカニズムを実装し、顧客が適切なサポートを受けられるようにすることができます。

複雑な問い合わせに対する理解の限界： 類似した課題として、AI は単純なタスクは処理できても、人間の共感や文脈理解を必要とする、微妙なニュアンスを含んだ曖昧で複雑な要求への対応が苦手であるというものがあります。カスタマーサービスの文脈においては、感情に対する知性と理解を必要とする状況が珍しくないため、この限界があることは現実的な懸念事項となります。このような理由で、AI 駆動のプロセスを人間のエージェントへのエスカレーション経路と共に設計することが不可欠となるのです。

Automation Anywhere でカスタマーサービスに AI を活用

AI の導入においては、課題と独自の考慮事項が伴います。その変革の可能性を安全かつ効果的に実現するためには、インテリジェントオートメーションが役立ちます。 Automation Anywhere の先進的なプラットフォームを利用すると、包括的なエージェントプロセスオートメーションシステムの一環としてAI と自動化技術を効果的に活用する AI エージェントを作成および導入できるようになります。事前構築されたカスタマーサービス向けソリューションにより、カスタマーサービスのワークフローを迅速に最適化し、顧客とのやり取りを改善して、サポート指標を容易に向上させることができます。

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