カスタマーサービスにおけるAIの究極ガイド（2025年）

AIchatbots

AIチャットボットは、今日カスタマーサービスで使用されているAIの最も一般的な形態である。

チームの既存のツールにプラグインできるため、繰り返しの質問を処理し、キューが山積みにならないようにするのに適している。 

また、ヘルプセンターから回答を引き出したり、注文状況を確認することもできる。 

そして、彼らは眠らないので、顧客は必要なときにいつでも助けを得ることができる。

Generative AI

ジェネレーティブAIは、その名の通り、既存のデータからパターンを学習することで、テキスト、画像、音楽、コードなどの新しいコンテンツを生成する。 

ディープラーニング・モデル（大規模な言語モデルのようなもの）を使って構造やスタイルを理解し、プロンプトに応じてオリジナルのアウトプットを生成する。

ChatGPT、DALL-E、MusicLMのようなツールはよくご存知だろう。 

カスタマーサービスでは、ジェネレーティブAIは主に文章作成に使われる。つまり、チャットボットがより自然な返答をするのを助けたり、長いやりとりを素早く要約したりすることだ。 

よくある質問をヘルプ記事にするために使っているチームもある。

AIエージェント

この1年、ハイテク関連の見出しを読んだ人なら、AIエージェントという言葉を耳にしたことがあるだろう。 

この種のソフトウェアは、単にコンテンツを生成したり、プロンプトに応答したりするだけでなく、特定の目標に向かって目的をもって行動するように設計されている。 

柔軟なAIプラットフォーム上に構築するのであれば、AIエージェントを顧客サービスのワークフローに適用する方法に制限はない。 

インテリジェント・プロセス・オートメーションと AIワークフロー・オートメーションの重要な実現装置であり、ツール間で複数ステップのタスクを処理することができる。

顧客のメッセージを読み、Shopifyで注文状況を確認し、更新情報を送信するAIエージェントを構築することができる。 

あるいは、AIエージェントが顧客に返品ポリシーを説明し、返品ラベルを作成し、Zendeskチケットを更新します。

AIエージェントとなれば、その可能性は無限大だ。AIエージェントの他の例については、こちらをご覧ください。

前後の指示に頼るチャットボットとは異なり、エージェント型AIはその自律性によって定義される。何が必要で、どうすればそれを実現できるかを把握し、結果に基づいて行動を調整することができる。 

音声アシスタント

カスタマーサービスは会話がすべてなので、ほとんどのAI音声アシスタントがサービス・サポートに導入されているのは理にかなっている。 

音声認識を使って相手の言っていることを理解し、テキストを音声合成して返答する。 

チャットは問題なく使えるのに、なぜわざわざ音声なのか？と思うかもしれません。 

銀行やサポートラインに電話するように、顧客がすでに期待している方法だからだ。 

そのような場合、必要なことを入力するよりも、ただ言った方が早いことが多い。また、デジタルのインターフェースに慣れていない人にとっては、音声の方が自然に感じられることもある。

また、90％の人がオンライン検索よりも音声検索の方が簡単だと考えており、音声を使う需要があることは明らかだ。

カスタマーサービスでは、音声アシスタントが日常的な質問に答えたり、パスワードのリセットや口座残高の確認といったセルフサービスのタスクをユーザーに案内したりする。

機械学習

「機械学習 "はよく使われ、ちょっとしたバズワードになっている。しかし、誇大広告の裏には、カスタマー・サポートにおいて機械学習が実際に目に見える形で現れる方法がある。

その核心は、機械学習とはシステムがパターンを発見することに長けていることである。誰かがすべてのルールをプログラムしたからではなく、それを理解するのに十分な例を見てきたからである。 

スパムフィルターが何を捕捉すべきかを知る方法であり、Netflixがあなたが次に何を見るかを推測する方法なのだ。

例えば顧客サービスでは、機械学習モデルは、顧客サービスチームが、どのチケットがエスカレートする可能性が最も高いかを予測したり、顧客からの苦情が大きな問題になる前にそのパターンを特定したりするのに役立つ。

Botpress ような多くのプラットフォームは、あなたのチームの過去のサポートデータを使ってカスタマイズできるプラグアンドプレイのツールを提供している。

AIチャットボットによる複雑なサポートの自動化

住宅ローンや退職金プランで顧客をサポートするのは簡単なことではありません。どちらも規制が厳しく、歴史的に手作業が多いプロセスです。VR Bankにとって、これはリソースとチームの帯域幅を食いつぶしていました。

VR Bankは、これらのタスクを処理するAIチャットボットを構築しました。自然言語理解とチャットボットデザインを組み合わせることで、繊細な財務上の意思決定を通じてユーザーをガイドし、CRMに直接データをフィードするチャットボットを作成しました。

このチャットボット1つだけで、VR Bankは年間53万ユーロ以上を節約している。 

AIエージェントによるサポートの拡大

何十万人ものユーザーをサポートしていると、小さな質問でもすぐに溜まってしまいます。 

サポートチームを疲弊させることなく、またレスポンスタイムを犠牲にすることなく、増大する需要にいかに対応し続けるか。

そこで私たちは、バーチャルなサポート担当者のように機能するAIエージェントの構築を支援しました。ユーザーが何を求めているかを理解し、チケットの作成や問題のエスカレーションといったアクションを自ら起こすこともできます。 

エージェントはCRMと社内ツールに接続されており、過去の会話から学習することでより賢くなり続ける。 

こうしてチームを倍増させることなく、40万人のユーザーをサポートできるようになったのだ。

年中無休のサービス

休日の午前3時であろうと、ショッピングシーズンのピークであろうと、AIは顧客の質問に即座に対応することができる。 

このような常時接続のサポートは、企業がグローバルなオーディエンスにサービスを提供し、24時間体制で顧客を満足させるのに役立つ。また、従業員のプレッシャーも軽減され、すべてのタイムゾーンをカバーするために背伸びをする必要もなくなる。

顧客満足度の向上

ガートナーは、カスタマーサービス・チームの80％が、顧客体験を向上させるためにジェネレーティブAIを使用すると予測している。 

なぜなら、顧客は保留で待たされたり、何度も繰り返されたりすることなく、より迅速で正確なサポートを受けることができるからだ。

従業員の生産性向上

AIは、繰り返しの多い時間のかかる作業を代行することで、効率を高めます。レポートの作成、メッセージのスケジューリング、ワークフローの管理、フォローアップのトリガーなど、すべて手作業なしで行うことができます。 

その結果、チームは業務の管理から戦略の推進に重点を移すことができる。AIを活用している企業の63％が、業務全体の効率化を報告しているのは驚くことではない。

コスト効率

AIを使用している企業では、人件費が52％削減されたと報告されている。 

AIはデータ入力や顧客からの一般的な要望への対応など、時間のかかる作業を自動化するからだ。このような作業を管理する人員を増やす代わりに、チームはAIに頼ることで、24時間休みなく即座に作業を行うことができる。

超パーソナライズされた顧客体験

顧客の履歴、嗜好、行動にアクセスすることで、AIはインタラクションをリアルタイムで調整することができる。 

このようなパーソナライズされたサポートは信頼を築き、それが現代のサポートチームにとって大きな差別化要因になりつつある理由です。

1.エンドツーエンドのカスタマーサポートの自動化

私の率直な意見では、AIがカスタマーサービスを向上させる最も費用対効果の高い方法は、一般的なリクエストを最初から最後まで処理するチャットボットである。

HostifAIは、ホテル向けのバーチャルバトラーやスタッフアシスタントを構築するBotpress パートナーであり、これを完璧にこなしている。 

宿泊客は、WhatsApp、Messenger、Telegram 多くのホテルにメッセージを送ることができ、多言語で24時間365日対応するアシスタントと即座につながり、チェックイン、夕食の予約、現地ツアーの予約など、すべてをチャットボット内で行うことができる。アシスタントは各ステップでゲストを案内し、予約を確認し、社内システムを更新する。

そしてここからがキッカーだ。これらの会話の75％は、人間のエージェントを必要としない。

それが優れたカスタマーサービス・チャットボットがすべきことだ。

2.パーソナライズされた製品の推奨

私がNetflixを頻繁に利用してしまう理由のひとつは、Netflixが私の見たいものをすでに知っているように感じるからだ。

これはAIで、私が実際に "再生 "ボタンを押したくなるようなものに辿り着けるよう、私が以前にやったことから学習しているのだ。

これと同じアプローチがカスタマーサービスにも当てはまる。AIは、会話におけるユーザーの行動や嗜好から学習することで、適切な製品やサービスを案内することができる。 

AIは、無限の選択肢のカタログをスクロールさせる代わりに、いくつかの的を絞った質問をし、プランを推奨することで、より親切なガイドのように機能する。

3.顧客センチメント分析

顧客がブランドに対してどのように感じているかを理解することは、売上を向上させ、ロイヤリティを築く鍵となる。 

そして朗報だ！顧客レビューやソーシャルメディアへの投稿を分析し、その感情を判断するAIツールがたくさんあるのだ。

自然言語処理ツールは、この種の作業のために構築されている。顧客レビュー、チャット記録、ソーシャルメディアへの投稿のような構造化されていないテキストをふるいにかけ、洞察を引き出します。センチメント、繰り返される苦情、製品フィードバックなどを考えてみよう。 

(現実を見よう、従業員は誰もそんなものに何時間も費やしたくはないのだから）。

私がよく使うツールには、Instagram、WhatsApp、Facebookなどのチャンネルから会話を1つの場所に集めるQualtrics Social Connectなどがある。 

さらに深く掘り下げるなら、NLPで構築されたAIエージェントは、リアルタイムのサポート会話を自動的に処理し、実用的な洞察に変えることができる。

4.予測分析 

ユーザーが更新を忘れる直前に、更新を促すサービスを見たことがあるだろうか？あるいは、誰かが問題を報告する前に、プラットフォームが異常なアクティビティにフラグを立てるのを見たことがあるだろうか？それが予測分析です。

利用パターンや一般的な次のステップなど、過去の行動を分析することで、AIはユーザーが何を必要としているかを予測し、ユーザーが尋ねる前に行動することができます。サポート・フローを起動させたり、問題がエスカレートする前にプロアクティブに解決することもできる。

物理的な製品を扱う企業にとって、予測AIは需要を予測し、恐ろしい「在庫切れ」の瞬間を減らすのに役立つ。 

チームは、過去の売上、季節的傾向、その他の外部変数を考慮することで、よりスマートな計画を立てることができる。

5.通話の書き起こしおよび分析

音声AIは、会話をチームが実際に利用できるデータに変えることで、電話ベースのサポートを再構築している。 

例えば、ある顧客が最近購入した商品を確認するために電話をかけてきたとする。 

AIを搭載したエージェントが応答し、身元を確認し、出荷の詳細を共有し、さらにサポートが必要な問題であれば、すでに議論された内容を簡単に説明した上で、電話をライブ・エージェントに転送する。

6.大量に発生する社内サポート業務の自動化

何百万人ものユーザーをサポートするという課題に直面したRuby Labsは、社内のカスタマーサービスのワークフローを自動化するためにAIエージェントを構築した。 

これらのエージェントは自律的にサブスクリプションのキャンセルを管理し、払い戻しを処理し、技術的な問題をトラブルシューティングし、さらには詐欺の可能性を指摘するために支払い履歴を評価する。 

Stripe ような外部ツールと統合し、ユーザーの行動に基づいてパーソナライズされたフローを提供することで、エージェントはインテリジェントなデジタル従業員として機能する。

最終的に、Ruby Labsは毎月400万以上のサポートセッションを自動化し、98％の解決率を達成している。 

1.明確な目標の設定

テクノロジーを選ぶ前に、何を解決しようとしているのかを明確にしましょう。質問してください：

• チームの時間を奪っている仕事は何か？
• 改善すべき成果は何か？ 
• 現在のプロセスのどこに摩擦があるのか？

思い込みを飛ばす。サポートチーム、オペレーションリード、アナリストに話を聞く。チャットログ、チケットタグ、ユーザーからのフィードバックを調べ、本当のペインポイントを突き止めましょう。

そこから、問題を適切なAIソリューションにマッチさせる。

明確な目的がなければ、何も解決しない高価なツールを作る危険性がある。ペインポイントから始め、それをAIの実装の指針にしよう。

2.プラットフォームを選ぶ

目標が定まったら、それをサポートするツールを探す。 

すでに使っているものから始めよう。多くのCRM、ヘルプデスク、サポート・プラットフォームには、自動タグ付け、チケット・ルーティング、センチメント分析などのAI機能がすでに搭載されている。 

これらのツールでカバーできない場合は、専用のAIツールを検討するが、チームがすでに使用しているものと簡単に統合できることを確認すること。

適切なプラットフォームは、新たなワークフローを作るのではなく、ワークフローにプラグインするものであるべきだ。 

メンテナンスが簡単で、ユーザーが実際に行う会話の種類を処理できるように構築されたツールを優先しましょう。

最高のAIプラットフォームとは、今あるシステムと連動し、成長に合わせて拡張できるものだ。

3.データを準備する

AIは、あなたが与えてくれるデータと同じくらい賢い。

その前に、チャットのトランスクリプト、チケットログ、ナレッジベースのコンテンツ、CRMの記録など、今あるものを把握しましょう。 

重複を一掃し、矛盾を修正し、AIが理解できる方法ですべてにラベルが貼られていることを確認する。

これは、あなたのAIが実際に学習し、時間の経過とともに改善されるようにするものだ。

4.ソリューションを構築する

目標を定め、データを準備したら、次のステップは実行だ。 

ほとんどの場合、企業はa)ベンダーと提携するか、b)社内の開発者と協力するか、c)ローコード・プラットフォームを利用して、開発者の手を煩わせることなくAIを導入する。 

AIチャットボット、AIエージェント、予測モデルのいずれを立ち上げるにせよ、セットアップにはユースケースの複雑さとチームの技術的な快適さを反映させる必要がある。

チャットボットやバーチャルエージェントの場合、この段階には以下が含まれる：

• ウェルカムフローとキーインテント（注文状況、返品、キャンセル、FAQ）の定義
• エージェントをサポートするハンドオフ・ルールの設定
• エッジケースに対するリトライとフォールバックの処理
• ライブデータのためのAPIへの接続（出荷の更新、CRMの検索、カレンダーの空き状況など）
• 注文番号、好み、会話履歴などのコンテキストの保存

そして、統合も忘れてはならない。 

カスタマーサービスにおけるAIは、御社の他のstack連携することで効果を発揮します：サポートはZendesk 、支払いはStripe 、注文はShopify、またはカスタムAPIを介して社内システムなどです。

私の優秀な同僚が、Zendeskチャットボットを接続する方法について無料のチュートリアルを作ってくれました：

5.テストと繰り返し

本番稼動前に、AIを管理されたテストにかける。 

実際のシナリオを使用したシミュレーションを実行し、エッジケースをテストして、そのパフォーマンスを確認する。 

誤解された意図や行き止まりのフローなど、摩擦ポイントを探す。ローンチ前に調整を行う。 

このフェーズでは、迅速なフィードバックを収集し、ロジックを改良する。テスト環境で一貫したパフォーマンスが得られて初めて、本格的なデプロイメントに移るべきである。

6. 展開と監視

ソリューションが稼動すれば、何がうまくいき、何がそうでないかをすぐに知ることができる。 

使用データは、最も貴重なフィードバック・ループである。システムが現実世界の変化にどのように対応し、どこで成功し、どこで微調整が必要なのかが見えてきます。

発売後にモニターすべき指標には、以下のようなものがある：

• 最もトリガーされたアクションまたはインテント
• 失敗ポイント（フォールバック・ロジック、確信度の低い予測など）
• 解決またはタスク完了までの時間
• 精度対人間のベンチマーク
• エスカレーションまたはハンドオフ率

チャットボットを使っているなら、チャットボットのアナリティクスを調べる価値があります。何がうまくいっているのか、どこで軌道から外れているのか、多くのことを教えてくれるでしょう。

プロのヒントAI Improvement Log（AI改善ログ）を作成し、AIシステムに関する問題点や学習点を記録する。定期的に（2週間ごとを推奨）見直し、変化を追跡し、新しいパターンを記録する。 

そして最後に、AIによるCXの向上、あるいはAIチケット発券のような社内業務の自動化に重点を置くにせよ、ビジネスへの影響を追跡することが重要だ。 

ROIの計算から始めましょう。カスタマーサービスチャットボットのROIを測定する方法をご紹介します。

ここでの目標は、プロアクティブであり続けることだ：AIは絶え間ないフィードバックなしには進歩しない。

AIカスタマーサービス・ソリューションの導入には、開始から終了まで通常どれくらいの時間がかかるのでしょうか？

AIカスタマーサービス・ソリューションの導入には、その複雑さにもよるが、数週間から数ヶ月かかる。基本的なFAQチャットボットであれば1日で本番稼動できますが、完全に統合されたAIエージェントであれば2～3ヶ月かかります。カスタムシステムやコンプライアンス要件がある大規模な企業では、導入に6ヶ月かかることもあります。

AIカスタマーサービス・ツールは、異なる言語や文化圏でも同じように機能するのだろうか？

LLMs 英語のような言語でより広範囲に訓練されるため、訓練データが少ない言語では精度が低くなる。文化的なニュアンスやスラングも誤解の原因となるため、多様な市場をサポートする企業は通常、品質を確保するために多言語トレーニングや各言語地域でのテストに投資する必要がある。

AIは非常に感情的で繊細な顧客とのやり取りを効果的に処理できるか？

AIは、苦痛や否定的な感情を検出するのに役立つセンチメント分析のおかげで、多くの感情的または繊細なやりとりを処理することができます。エスカレーション・ロジックがプロフェッショナルな対応を維持するため、サービス障害などの問題には一般的に効果的だ。しかし、AIには真の共感性が欠けているため、激しい感情を伴う個人的な会話にはまだ苦戦している。このようなケースでは、人間のエージェントが不可欠であることに変わりはない。

顧客との会話にブランド特有の声や口調を反映させるには、どのようにAIを訓練すればよいのだろうか。

AIをブランドの声やトーンに合わせるには、ブランド固有のデータでAIを訓練する必要がある。AIがブランドのスタイルでコミュニケーションする方法を学習できるように、企業は多くの場合、スタイルガイドや既存の会話記録を提供する。多くのAIプラットフォームは、AIがどのように応答するかを調整するために、設定可能なトーン設定をサポートしています。また、実際のやり取りを継続的にレビューすることで、システムを洗練させ、長期にわたってブランドの個性と一貫した状態を保つことができる。

AI接客システムの立ち上げ後、どのようなメンテナンスが必要なのか？

AIカスタマーサービスシステムは、立ち上げ後も継続的なメンテナンスが必要です。新しい製品やポリシーを反映させるためにトレーニングデータを更新したり、会話ログにエラーやギャップがないか監視したり、精度が低下した場合はモデルを再トレーニングしたりします。企業はまた、解決率や顧客満足度などのパフォーマンス指標を追跡し、変化する顧客の期待に適応するために会話フローを継続的に改善する必要がある。