2025年、カスタマーサービスにおける AI の活用方法

企業は顧客サービスにおける AI に大きな期待を寄せています。 AI はサポートの効率化を実現し、 24 時間 365 日対応可能で、サポートコストの最適化を図り、複数のプラットフォームで同時に複数の顧客に対応し、個人に合わせたサポートを提供し、人間の言語や感情を理解し、さらに多くの機能を備えています。

AI の強力な可能性と、顧客サポートツールにおけるその適用範囲の拡大に伴い、適切な AI ツールの選択や、人間オペレーターと AI の連携など、さまざまな課題も生じています。重要なのは、適切なバランスを見つけることです。つまり、適切に訓練された AI モデルが手動作業を処理し、人間オペレーターが個人的な対応を加えるという役割分担を実現することです。

この記事では、顧客サービスに特化して開発された AI とその顧客、エージェント、リーダーにとってのメリットについて解説します。

カスタマーサービスにおける AI とは何か？

AI を活用したカスタマーサービスは、企業がより迅速に対応し、サポートを向上させるのに役立ちます。これには、チャットボット、自動応答、データ分析が含まれ、問題を迅速に解決します。 AI はサポートの効率化を促進し、顧客がいつでも回答を得られるように支援します。
このシステムは、一般的な顧客の質問に対応し、感情を分析し、パーソナライズされた回答を提供し、エージェントの効率性と顧客満足度を向上させます。また、顧客とのやり取りを分析し、傾向を把握し、企業がサポート業務を改善できる領域を特定するのを支援します。

AI をカスタマーサービスに活用するメリット

今日のカスタマーは、迅速な対応を期待しています：チャットでは 6~15 秒、メールは 1 時間以内に返信、そしてその日のうちに解決。これらの期待に応えることは、優れたカスタマーサービスを提供する上で不可欠です。

AI は 24 時間 365 日利用可能であり、 L1 レベルの問い合わせや FAQ を処理することで迅速な解決を可能にし、人間のエージェントの最適なサポート役として機能し、その効率性を向上させます。AI がカスタマーサービスにどのように貢献するか、詳しく見ていきましょう：

1) 24時間365日対応のカスタマーサポート

人間とは異なり、 AI システムは継続的に動作可能です。人間の限界に縛られることなく、 24 時間体制のカスタマーサポートを提供できます。異なるタイムゾーンに住む顧客や、 営業時間外に問い合わせを行う顧客にとって役立ちます。これにより、顧客は必要な時に即時サポートを受けることができます。 AI を活用したサポートは、サービス品質や応答時間を損なうことなく、 顧客の問い合わせの急増に対応し、事業を拡大するのを可能にします。

2) 最適化されたサポートコスト

カスタマーサービス業務に AI を導入することで、大規模なサポートチームを必要とせずに済むようになります。 AI を活用したツールは、複数の問い合わせを同時に処理できるため、例えば以下のようなケースに対応可能です：

• 類似の顧客からの問い合わせやよくある質問への対応
• ウェブサイトやアプリ内を案内する
• 新規および既存のお客様の記録を更新する

これは、高いサービス基準を維持しつつ運営コストを削減するだけでなく、人的ミスを軽減するため、顧客サポートにおけるコスト効果の高いソリューションとなります。

3) エージェントの生産性向上

カスタマーサービス担当者は、毎日多様なトピックにわたる数多くの問い合わせを受けます。そのため、会話の間で混乱したり、対応に追われたりすることがあります。生成 AI を活用したカスタマーサービス向け AI は、担当者がこれらの状況をスムーズに処理できるよう、最適なサポートツールとして機能します。

• 顧客との会話やメールの内容を要約する
• ブランドトーンとボイスに合わせ、エージェントのメッセージを再表現する
• 重複チケットの削除とクラスタリングにより、顧客チケットにおける共通のテーマを特定する
• 次に取るべき最適な対応を提案する

そして、さらに！

4) サポートスタッフの燃え尽き症候群の軽減

AI が反復的で単調なタスクを引き受けることで、カスタマーサービスチームの業務負荷を軽減し、ストレスを最小限に抑え、燃え尽き症候群を防止します。これにより、より意欲的で満足度の高いサポートチームが形成され、より良いカスタマーサービスを提供できる体制が整います。

5) 情報に基づいた意思決定を可能にする

AI ツールは、顧客の行動やサポートのパフォーマンスに関する分析結果を正確かつ詳細に報告し、インサイトを提供します。これらの正確な分析データにより、企業は適切な意思決定を行い、トレンドを把握し、顧客サービス戦略を継続的に改善することが可能になります。

6) プロアクティブな顧客サービス

AI を活用したカスタマーサービスは、単なる問い合わせ対応を超える役割を果たします。顧客の履歴や好みを分析し、積極的に製品やサービスをおすすめすることが可能です。過去のやり取りや履歴、顧客の行動を分析することで、 AI 技術はパーソナライズされたおすすめを提供し、顧客体験の向上と売上増加を同時に実現します。

プロアクティブなサポートを提供する一環として、予測的なサポートも重要です。予測的なサポートとは、問題が発生する前に潜在的な課題を検知することです。つまり、顧客が問題や問い合わせを連絡してくるのを待つのではなく、予測的なサポートモデルを導入することで、データ分析、AI、そして堅牢なナレッジグラフを活用し、顧客の行動を予測するのです。

AI を活用したカスタマーサービスの事例

1) チャットボット

チャットボットは、カスタマーサービスにおいて最も効果的な AI ツールの一つであり、デジタルのカスタマーサービス担当者のような役割を果たします。シームレスでパーソナライズされた体験を提供することで、顧客関係を一層強化することができます。具体的には、以下のことができます：

• よくある質問に回答する
• 顧客から情報と詳細を収集し、パーソナライズされたサービス体験を提供します。
• 顧客を適切なサポート担当者に案内する
• L1/L2 の問い合わせを回避するため、パスワードのリセットや紛失したデータの復元など、一般的な問題に対するトラブルシューティングの手順を提供することで、解決時間を大幅に短縮します。

2) バーチャルアシスタント

バーチャルアシスタントは、タスクの効率化やより複雑な顧客対応を支援する高度な AI ツールです。自然言語処理（NLP）を活用することで、これらのツールはユーザー入力内容を人間のような自然な形で理解し、応答します。また、質問への回答、問題の解決、推奨事項の提供など、顧客サポートにも活用可能です。さらに、バーチャルアシスタントはバックエンドシステムと統合可能であり、関連情報の迅速なアクセスを可能にし、人間オペレーターが顧客サービスの問題に対応する時間を確保します。

3) 生成 AI と自然言語処理（NLP）

企業は、自然言語処理（NLP）などの高度なAIアルゴリズムを活用し、人間の言語を理解し、適切に応答しています。この技術は、顧客が何を尋ねているか、そしてその感情を判断するのに役立ちます。生成 AI と組み合わせることで、関連性があり、魅力的で、共感的な返信を提供することが可能です。このアプローチは、顧客とのより強い絆を築き、彼らの体験を向上させます。

4) 機械学習

機械学習は、明示的にプログラムされなくてもコンピュータが学習できる AI の一種です。その機能はカスタマーサービスにおいて、顧客データのパターンを識別するために活用されます。例えば、顧客の共通する問題や顧客の解約を特定することが可能です。その後、このデータを活用して、よりターゲットを絞ったサポートを提供し、顧客の離反を防止することで、カスタマーサービスを改善することができます。

5) インテリジェントなワークフロー

従来のワークフローでは、顧客はエージェントと話すために長い列に並ばなければならず、問題解決のためには複数の部署に転送される必要があります。これにより、顧客はストレスを感じる経験となる可能性があります。

ここが、 AI を活用したインテリジェントなワークフローを導入し、問題を解消し、顧客を適切なタイミングで適切な場所に誘導する必要があるポイントです。 AI は、顧客データ（問題の種類、顧客の言語、顧客の感情など）を分析することで、この実現が可能です。このデータを活用し、顧客を問題解決に適切な専門知識とスキルを持つエージェントとマッチングさせることで、迅速かつ効率的に問題を解決できます。

AI を活用したワークフローは、企業に以下のメリットを提供できます：

• 顧客の待ち時間の短縮
• 顧客満足度の向上
• エージェントの効率向上
• コスト削減

このアプローチにより、より迅速かつ効率的なサポートが実現され、顧客の不要な待ち時間を削減します。

6) AI を活用した分析

AI 技術は、膨大な顧客データを分析し、実践的な洞察を導き出す点で優れています。顧客の行動、好み、課題を理解することで、企業はプロセスを最適化するための適切な意思決定を行い、顧客サービスを持続的に改善することができます。

7) 多言語対応の AI サポート

多言語対応の会話型 AI を活用して、コミュニケーションをスムーズにします。この技術は顧客の言語を認識し、会話を即時翻訳するため、サポートがより便利になります。

会話のパーソナライズ化を強化するには、カスタマーサービスソリューションに多言語対応の自動化ソフトウェアを組み込むことが有効です。 AI は、顧客の所在地、使用デバイス、購入傾向、会話履歴など、貴重な顧客情報にアクセスできるようになります。この包括的な理解により、 AI はカスタマイズされたサポートを提供し、よりパーソナライズされた効果的なインタラクションを実現します。

例えば、ボットが顧客の言語を、位置情報やチャットウィンドウのテキストなどの要因から自動的に検出する状況を考えましょう。この高度な技術により、スムーズで応答性の高い多言語サポート体験が実現されます。

AI はどのようにカスタマーサービス向上に役立つでしょうか？

AI を活用したカスタマーサービスとは、高度な技術を活用して迅速で効率的かつパーソナライズされたサポート体験を提供することを指します。これには、以下の要素が含まれます：- インタラクションの自動化、ワークフローの効率化、サポート担当者の支援、時間の節約、コストの削減。

AI は、応答の自動化、顧客の感情分析、パーソナライズされた支援の提供を通じて、顧客サービスに大幅な改善をもたらすことができます。これにより、待ち時間を短縮し、エージェントの効率を向上させ、顧客とのやり取りの傾向を分析してサポート業務を最適化することで、顧客満足度とロイヤルティの向上につながります。

企業が顧客サービス向上とグローバル展開を推進するための方法：

1. AI 搭載のチャットボットとナレッジベースの記事を組み合わせることで、セルフサービス機能を強化

企業は AI を活用して、通常の営業時間外でも顧客からの日常的な問い合わせに対応し、情報を提供し、基本的な問題解決を自動化することができます。これにより、顧客体験の向上だけでなく、日常的な業務の自動化によりコスト削減も実現できます。

例えば、DevRev の AI エージェントは、お客様の問い合わせを次のように回避できます。

• お客様と会話を交わす
• 関連する回答を提供します
• お客様を適切な記事に誘導し、詳細な情報を提供します。

その検索拡張生成（RAG）パイプラインは、ナレッジベースの記事、過去の会話履歴、サポートチケットなど、複数のソースから情報を取得し、最も正確な回答を提供します。これにより、複雑な複数パートの問い合わせを容易に処理できます。

DevRev のチャットボットプラットフォームの最大の特徴は、数分で展開可能であり、チャットボットビルダーや決定木による制限を受けない点です。これは、従来のボット構築方法から離れ、よりダイナミックで自己学習型、真のAI環境へと移行するものです。

以下は、MadRewards 社が AI ネイティブのサポートプラットフォームを導入した後に得られた結果です。

• サポート業務の最適化
• サポートチームの規模縮小
• Maintain the same level of customer satisfaction

2. AI エージェントアシストでサポートチームの生産性を向上

AI を使うことで、企業は最初の質問への回答や基本的な情報の提供など、単純な作業を省略することができます。つまり、サポートチームは人間の介入が必要な複雑な問題に多くの時間を割くことができるようになります。

AI はさらに一歩進んで、人間のエージェントと手を取り合って、彼らの仕事をより生産的で効率的なものにすることもできます。例えば、生成的 AI を搭載した DevRev の AI エージェントが、人間のオペレーターの生活をどのように楽にしているかを紹介します：

• 会話の要約： サポート担当者は、「/summarize 」コマンドを使用するだけで、細かい文脈を失うことなく会話の要点を把握することができます。これにより、迅速に問題解決に取り掛かることができ、顧客の待ち時間や待ち行列の時間を大幅に短縮することができます。
• 回答を言い換える： 人間の担当者も、 AI エージェントの助けを借りて、ボタンをクリックするだけで、「言い直し」や「口調の変更」ができます。これにより、顧客はできるだけ早く、明確でまとまりのある回答を得ることが可能になります。
• ナレッジベースの作成： 人間の担当者が顧客の問い合わせを解決している間、 AI エージェントはバックグラウンドで作業し、顧客との会話を分析し、包括的なナレッジベース記事を作成します。記事が作成されると、承認と公開のためにチームと共有される。このプロセスにより、 AI は継続的に自己学習し、将来発生する同様の質問に対応できるようになり、偏向率をさらに高めることができる： 人間の担当者も、AI エージェントの助けを借りて、ボタンをクリックするだけで、「言い換え」や「トーンの変更」ができます。これにより、お客様は問い合わせに対し、明確でまとまりのある回答をできるだけ早く得ることができます。

3. AI を活用した分析で、より迅速な意思決定のための深いインサイトを得る

AI を活用した分析は、顧客の行動、サポートの傾向、サービスのパフォーマンスに関する包括的なインサイトを提供します。膨大な量のデータを迅速かつ正確に把握し、パターンを特定して将来のニーズを予測します。これらの洞察を活用して、情報に基づいた意思決定、プロセスの最適化、顧客体験の向上を図ることができます。

例えば、 DevRev の強力な RAG 分析を使用すると、次のことが可能になります：

• 問い合わせ、回答率、生成された Q&A を追跡する
• ユーザーに最も利用されているコンテンツを検出する
• 回答済みの質問と未回答の質問の日次内訳を分析する
• 対話式の回答率折れ線グラフでエージェントの効果を測定する
• チャネル別のパフォーマンスを分析し、未回答の質問をナレッジベースに反映させることで、実用的なインサイトを得る

そして、さらに！

DevRev はまた、 PLuG ユーザー・オブザーバビリティを提供し、顧客が問題として提起する前に潜在的な問題を特定することができます。これにより、カスタマー・エクスペリエンスに支障をきたす前に積極的に修正することができます。

カスタマーサービスにおける AI の課題とは？

顧客サービスにおける AI で多くの企業が直面する最も困難な課題は、自社のニーズに合った技術パートナーを見つけることです。そこには妨害がつきまといます：

• 高い初期費用と複雑な統合
• データのプライバシーとセキュリティの確保が極めて重要
• 人間に共感できるよく訓練された AI モデル
• 正確性と妥当性を維持するため、必要に応じて AI モデルを継続的に監視し、更新

単にその製品に必要なものを追加するのではなく、AI を組み込んでいるベンダーを選ぶことが重要であると言えます。

カスタマーサービスにおける AI で、企業の将来に備えましょう

AI はコスト削減だけでなく、カスタマーサービスも向上させます。カスタマーサービスだけでなく、企業全体のグローバルな成長を支援します。デジタルの未来に備え、カスタマーサービスに AI を活用することで永続的な競争優位性を確保しましょう。

DevRev のようなサポート・プラットフォームは、その基盤に AI を組み込んでおり、生成型 AI を搭載しているため、サポート・プロセス全体で AI を活用することができます：

• セルフサービスの強化
• ディフェクション率の向上
• 強力な AI をエージェントに搭載
• 迅速な意思決定のための正確な数値

そして最終的には顧客体験を向上させる。DevRevを使えば、そのすべてを一度に実現できます。

今すぐ始めましょう。