コンタクトセンターAI｜活用事例と始め方

1.顧客からの問い合わせを受ける

コンタクトセンターのAIエージェントは、電話、ライブチャット、電子メール、メッセージングアプリなど、複数のチャネルから寄せられる顧客からのリクエストを処理することから始めます。AI音声アシスタントとチャットボットは、自然言語理解（NLU）を使用して顧客の意図を解釈し、緊急性や具体的な要求などの重要な詳細を認識します。

例えば、顧客から『私の注文はどこにあるのか』と尋ねられた場合、AIエージェントはそれを追跡リクエストとして識別し、システムから関連する注文の詳細を取得し、即座に回答を提供する。

2.文脈を理解する

コンタクトセンターのAIは、より正確な回答を提供するためにコンテキストを考慮します。一般的な回答ではなく、パーソナライズされた支援を提供するために、過去のやり取りや購入履歴を分析します。

返金について問い合わせた顧客は、過去の注文に基づいた適切な最新情報を受け取ることができ、不必要なやり取りを防ぐことができる。 

3.情報の取得と処理

意図と文脈が認識されると、AIはCRMやナレッジベースのようなバックエンドシステムと接続し、正確な詳細を見つける。

顧客が注文の変更を要求した場合、AIはアカウントレコードを検索し、適格であればプロセスを開始します。トラブルシューティングの際には、説明された問題に基づいて、関連するガイドを特定したり、適切な次のステップを推奨したりします。 

より複雑なケースでは、AIはエージェントにリクエストをエスカレーションする前に、さらに詳細を収集することができる。

4.応答を生成する

AIは収集したデータに基づいて返答を生成する。返信は確実に

• コンテキストを認識する：AIは、過去のやり取りや特定のリクエストに基づく顧客の履歴を考慮し、対応をパーソナライズする。
• 実用的：注文変更の確認など、顧客の入力が必要なプロセスでは、AIが明確なステップ・バイ・ステップの指示を提供する。
• 適応型：在庫の有無やポリシーの更新など、リアルタイムの状況に応じて、レスポンスが動的に調整されます。

例えば、顧客が注文状況について問い合わせた場合、AIは追跡番号を提供するだけではない。配達予定時間を説明し、再ルーティングや迅速配送などのオプションを提案する。

5.人間のエージェントにエスカレーションする

コンタクトセンター向けのAIが問題を完全に解決できない場合、顧客を従業員に転送する：

• 会話履歴を転送することで、顧客が同じことを繰り返す必要がなくなる。
• 文脈を提供し、意図や試みられた解決策などの重要な詳細を要約する。

専門的な支援が必要な場合、AIは専門知識や緊急性に基づいてリクエストをルーティングする。請求に関する問題は財務の専門家に、技術的な問題はITサポートに、といった具合だ。 

6.パフォーマンスの監視 

インタラクションを処理した後、コンタクトセンターのAIはそのパフォーマンスを分析し、今後の対応を最適化し、効率を高める。

• 封じ込め率を追跡する。
• 顧客感情の分析
• 一般的な痛点を検出する。

7.継続的に学び、改善する

コンタクトセンターのAIは、インタラクションを分析し、実際の使用状況に基づいて調整を行うことで、時間の経過とともにその精度と有効性を高めていく。

• 回答の更新：AIは顧客とのやり取りを基に返答を洗練させ、より正確で適切な返答を行う。
• 知識の拡大：方針の変更や製品の更新など、新しい情報を取り入れ、常に最新の状態を保つ。
• 効率性の向上：AIは、ワークフローを最適化し、不必要なエスカレーションを減らすことで、繰り返し発生する問題に適応する。

効率的なサポートのための高度なコールルーティング

AIはアルゴリズムを使用することで、発信者の詳細やサービスのニーズに基づいて、顧客を適切なエージェントや自動サービスに誘導することができる。基本的なメニュー選択に頼るのではなく、AIは複数の要素を分析し、最善の行動を決定する。

• 顧客の履歴と意図：AIが過去のやりとりをレビューし、顧客が未解決のサポートチケットや進行中の問題を抱えているかどうかを判断し、サービスの継続性を確保します。
• 問題の種類と複雑さ：パスワードのリセットや注文の追跡など、単純なリクエストは自動化されたシステムで処理できますが、より複雑な問い合わせは専門のエージェントにルーティングされます。
• 緊急性とセンチメント分析：AIが顧客の声やメッセージから不満や緊急性を検出し、早急な対応が必要なケースに優先順位をつけます。

双方向音声応答（IVR）AI

AI IVRシステムは、自然言語処理（NLP）を使用して話し言葉による要求を解釈し応答することで、従来の電話対応を改善する。 

AI IVRは、顧客に硬直したボタンベースのメニューをナビゲートさせる代わりに、顧客が自然に話すことを可能にし、効率性とユーザーエクスペリエンスの両方を向上させる。

企業はIVRシステムを導入することで、電話発信者が音声またはキーパッド入力で情報を要求できるようになります。従来、このようなシステムはDTMF（Dual-Tone Multi-Frequency）信号に依存し、あらかじめ録音されたメッセージや音声合成による応答をトリガーしていました。AIとNLPにより、IVRはより自然なインタラクションをサポートするように進化しました。

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顧客エンゲージメントのためのチャットボット

コールセンターの負担軽減は、日常的な顧客からの問い合わせを効率的に処理するAIコンタクトセンターのチャットボットから始まります。これらのバーチャル・エージェントは、顧客が保留で待つことなく、一般的な質問に対する迅速な回答を得ることを可能にします。

バックエンドシステムと統合することで、コンタクトセンター向けのAIチャットボットは、注文に関するリアルタイムの最新情報を提供し、アカウント管理を支援することもできる。 

顧客への積極的な働きかけ

AIシステムは、今後の予約や支払い期限を顧客に通知する。また、AIを利用して、顧客の好みに基づいてパーソナライズされたプロモーションを送信することで、エンゲージメントを向上させ、機会損失を減らすこともできる。

顧客センチメント分析

顧客のセンチメントを理解するために、AIツールはインタラクションをその都度分析する。 

フラストレーションが検出された場合、システムはエスカレーションの優先順位を決定します。また、企業はセンチメントの傾向を利用して、エージェントのトレーニングを改善し、カスタマーサービス戦略を改善することができます。 

複数のチャネルにまたがるフィードバックを継続的に監視することで、AIは顧客満足度に影響を与える前に、繰り返し発生する問題を特定するのに役立つ。

リアルタイム・エージェント・アシスト

コンタクトセンターのAIは、ライブで顧客とのやり取りを聞き、必要に応じてナレッジベースや過去のやり取りから関連情報を引き出します。これにより、エージェントの効率が向上します：

• お客様の問題に基づいて、FAQやトラブルシューティングガイドなどの役立つリソースを検索します。
• 過去のやりとりを認識し、顧客の履歴に沿ったソリューションを提案する。
• エージェントが重要な会話を優先できるように、フラストレーションや緊急性を特定。
• 通話の書き起こしや要約を自動化し、手作業によるメモ書きの必要性を削減。

多言語サポート

AI翻訳ツールは言語の障壁を取り除き、企業が多言語で顧客をサポートできるようにします。チャットであれ音声であれ、AIは大規模な多言語サポートチームを必要とすることなく、円滑なコミュニケーションを保証します。

不正検知とセキュリティ・スクリーニング

AIが音声パターンと認証試行を分析し、不審な行動を特定する。何か異常があると思われる場合、システムは追加の検証を要求したり、セキュリティの専門家にケースをエスカレーションすることができる。

1.範囲を決める

コンタクトセンターのAIエージェントを作成する最初のステップは簡単です。エージェントの目的を明確にすることから始めましょう。

に焦点を当てるかどうかを決める：

• お客様からのお問い合わせ
• 代理店支援
• コールルーティング
• プロアクティブ・エンゲージメント
• これらのサービスのミックス

範囲を明確に定義することで、AIエージェントが特定のビジネスニーズを満たし、顧客サポート全体を向上させるように設計される。

2.プラットフォームを選ぶ

リアルタイムのデータ検索と統合を保証しながら、NLPと自動化をサポートするAIプラットフォームを選択する。

AIエージェントのプラットフォームは枚挙に暇がありません。もしインスピレーションをお探しなら、トップAIプラットフォームのキュレーションリストをご覧ください。

コンタクトセンターAIのプラットフォームを評価する際には、以下のような要素を考慮する：

• CRMおよび発券システムとの互換性
• テキストと音声による対話の両方をサポート
• ビジネス・ニーズに合わせたカスタマイズ・オプション
• 拡大する顧客需要に対応する拡張性

コンタクトセンターのAIについては、Botpress ようなプラットフォームは、LLM エージェントが構造化されたワークフローに従うか、または動的に応答を生成するタイミングを決定することを可能にする自律ノードなどの高度なツールを提供しています。開発者は、平易な言語プロンプトを使用してAIを誘導することができ、リアルタイムで顧客とのやりとりを処理する適応的でコンテキストを認識したバーチャルエージェントを簡単に作成できる。

3.ツールと知識ベースの統合

プラットフォームを選択したら、次の大きなステップは、AIのワークフローに関連するツール、プラットフォーム、システムを統合することだ。

ローコードプラットフォームは、事前に構築された統合機能を提供します。柔軟性の高いチャットボットプラットフォームは、カスタム統合を提供します。開発者は、チャットボットに連携させたい社内システムやプラットフォームを統合することができます。

また、チャットボットが利用するナレッジベース（公式ポリシーや手順、最新のキャンセル待ちリスト、法的要件などの情報源）を作成することもできます。

4.テストと改良

コンタクトセンターのAIエージェントを導入した後も、常に改良の機会があります。実際の応対から、応対の正確さから複雑な顧客問題への効果的な対応まで、AIがどのように改善できるかが明らかになります。

あなたのプランに、AIエージェントを再度利用する機能が組み込まれていることを確認してください - これは、ROIを最大化する最も良い方法です。

5.デプロイ 

コンタクトセンターのAIエージェントの準備が整ったら、それを導入し、カスタマーサービス業務に統合しましょう。AIにアクセスできるようにするには、複数の方法があります：

• IVRシステムに導入して、インバウンドコールを支援しましょう。
• あなたのウェブサイトにライブチャットウィジェットとして配置します。
• Zendesk Salesforceのようなカスタマーサービス・プラットフォームと統合する。
• 以下のようなメッセージング・チャンネルに接続できる。 WhatsAppやFacebookMessenger、Slack メッセージングチャネルに接続し、シームレスな顧客対応を実現しましょう。

最大限の効果を確実にするために、顧客とサポート・チームにその可用性を伝える。適切なオンボーディングと認識により、ユーザーはAIエージェントに効果的に関与し、コンタクトセンター業務の合理化においてAIエージェントの価値を最大化することができる。

6.モニター

質の高いAIエージェント・プラットフォームは、パフォーマンスを追跡し、改善のための領域を特定するための継続的な分析を提供します。主要な指標をモニタリングすることで、AIが新たな非効率を生み出すのではなく、カスタマーサポートを強化し続けることを保証します。

• リアルタイム・アナリティクスは、対応の正確さと封じ込め率を測定するのに役立つ。コンタクトセンターのAIエージェントが、本来対応すべきケースを頻繁にエスカレーションするようであれば、対応を改善するための調整を行うことができる。
• 会話ログは、繰り返し発生する問題についての洞察を提供し、企業がワークフローを改善し、顧客との対話を強化することを可能にします。特定のトピックがフラストレーションにつながる場合は、トレーニングデータを更新したり、自動化を改良することで解決できます。

チャットボット分析が利用できれば、企業はエンゲージメントのパターンを追跡し、AIがさらなる最適化を必要とする領域を特定することができる。