AIセルフサービスの力: メリットとベストプラクティス

コンタクトセンターでは対応能力が限界に達していることが多く、担当者は日常的な問い合わせ対応に追われがちです。その結果、より緊急性や複雑性の高い問題を抱えるお客様の待ち時間が長くなります。AIセルフサービスツールは、この課題に対する解決策となり得ます。

AIが通話に応答し、お客様の要件を聞き取り、問題を解決する、または適切な担当者へとつなぐ電話システムを想像してみてください。さらに、自社の製品やサービスについて学習したAIを導入すれば、チャット、電話、SMS、メール、ソーシャルメディア、ウェブサイトのヘルプウィジェットを通じて、お客様とリアルタイムで対応できます。

本記事では、AIセルフサービスツールとは何か、そのメリット、そしてビジネスへの影響をどのように測定するかについて解説します。また、自社のAIセルフサービスソリューションの導入方法や、直面し得る課題とその克服方法についても取り上げます。

AIセルフサービスとは、人工知能（AI）によって支えられ、お客様が人間の担当者と話すことなく、または最小限のやり取りで、企業や組織とやり取りできるツールを指します。代表的なAIツールの種類としては、チャットボット、バーチャルエージェント、音声アシスタント、ボイスボット、インタラクティブなヘルプセンターなどがあります。これらは、簡単な質問への回答から、適切なサービスプランの選択や製品のトラブルシューティングといった、より複雑な対話まで対応できます。

セルフサービス型のAIツールは、ChatGPT、Claude、Meta、DeepSeekなどの大規模言語モデルを基盤として動作します。企業は、製品やサービスに関する説明やマニュアルなどのドキュメントをナレッジベースにアップロードします。その後、よくある質問や問い合わせ内容に基づいてワークフローを設定できます。AIセルフサービスツールがお客様とやり取りする際には、ワークフローおよびナレッジベースの情報に基づいて、その問い合わせに対する適切な回答を提供します。これにより、回答の正確性、コンプライアンス、ブランド一貫性を維持できます。

一部のAI搭載カスタマーサービスツールでは、企業の顧客関係管理（CRM）システムから情報を取得して回答を生成するなど、さらに高度な機能を提供しています。これにより、お客様はログインして注文状況を確認したり、個人情報を更新したり、購入履歴に基づくレコメンデーションを受け取ったり、過去のサポート対応履歴を確認したりといった追加機能を、有人対応に頼ることなく利用できます。

AIセルフサービスツールは、より広範な<トレンドの一部であり、カスタマーサービスの自動化へと向かう流れの中にあります。これは、日常的な業務を処理する際に人を支援するためにテクノロジーを活用することを意味します。

日常的な例としては、ニュースレターに登録した後に送信される確認メールが挙げられます。このメールは人が送信しているのではなく、登録をきっかけに自動化されたワークフローによって送信されます。これは、AIツールがサポート問い合わせに応答する仕組みと同様です。AIセルフサービスはこの原則を会話にも適用したものであり、単なるタスク処理にとどまりません。エージェント型AIの新時代により、人の関与を最小限に抑えながら、より複雑な問い合わせにも対応できるセルフサービスソリューションが可能になっています。

AIは、コールセンターの補助的な機能から不可欠な要素へと進化しています。実際、企業の44.1%がAI戦略に取り組んでおり、前年の33%から増加しています（ZoomがスポンサーのCall Centre Helperのレポートによる）。

AIセルフサービスの主なメリットを9つ見ていきましょう。

24時間365日対応と即時サポート

AIは夜間や週末、祝日を含めて常時稼働します。休息や休暇を必要としないため、お客様は必要なときにいつでも回答を得ることができます。

お客様の待ち時間の短縮

通常、お客様は長い待ち時間を必要とせずにAIセルフサービスボットにアクセスできます。簡単な問い合わせに対応し、必要に応じて優先度の高いサポートとして人間の担当者へ自動的にエスカレーションできます。

エージェントの生産性向上

注文状況の確認、パスワードリセット、よくあるご質問など、ビジネスへの付加価値が低い大量の問い合わせはAIに対応させることができます。これにより、人間のエージェントはより複雑な対応に集中でき、お客様は実際の担当者とのやり取りにより高い価値を感じられるようになります。

コスト削減

AIを活用したセルフサービスソリューションは、追加のスタッフを雇用することなく、数千件の会話に対応できます。

Zoomのカスタマーサービスチームはお客様からの問い合わせの97%を解決しています。これは、AIセルフサービスソリューションであるZoom Virtual Agentによるものです。

顧客満足度の向上

一部のお客様は、人間よりもAIによるステップバイステップの案内を好む場合があります。例えば、会計ソフトで初めて給与処理を設定・実行するユーザーは、自分で操作することで次回以降に自信を持てるようになるため、その方法を選ぶことがあります。

拡張性

AIによるカスタマーセルフサービスボットは、季節的な需要の増加や大規模な製品リリースによって生じる追加の問い合わせにも対応できます。ピーク時には、ソーシャルメディア、メール、チャットアプリやメッセージアプリにまたがって、複数の問い合わせに並行して対応できるよう設定できます。お客様は一貫性があり、信頼できるサポートを高く評価します。

データ収集とインサイト

AIを活用したセルフサービスツールは、顧客体験データを収集・共有できます。インタラクション数、顧客の応答パターン、解決またはエスカレーションされた問題の件数などの主要なメトリクスを抽出できます。これにより、繰り返し寄せられる質問を可視化でき、それらをAIボットのワークフローや有人対応のトレーニングに反映することで、お客様や見込み顧客に対してより価値の高い回答を提供できるようになります。

一貫性と正確性のある情報

AIは、アップロードされた情報のみを基に回答を生成します。最新の製品、ポリシー、価格情報を反映させることで、お客様は正確で一貫性のある回答を得ることができます。

顧客の嗜好に沿った対応

担当者と話すことへの抵抗感は顧客の82%に見られると、Tidioのレポートは指摘しています。さらに、ボットによる対応で良い体験をした人の80%以上が、常に・頻繁に・または時々ボットを利用することを好むと、Zoomが委託したMorning Consultの調査で報告されています。ターゲットユーザーに対して、最も使いやすい形式で情報を提供することが重要です。

AIセルフサービスの価値は、顧客からの問い合わせに回答することにとどまりません。このテクノロジーは次のようなことを可能にします。

• ナレッジベースの強化: AIセルフサービスソリューションを活用して、お客様がどのようなトピックについて話す可能性が高いかを可視化します。そのうえで、現在のナレッジベースを確認し、参照されている情報に不足・古さ・不明瞭さがある場合は、修正または拡張してください。コンテンツの正確性が高まるほど、ソリューションが解決できる問い合わせの数も増加します。
• 自然言語処理（NLP）の活用: AIを使用して、お客様がどのように言語を使っているかを分析し、その結果に基づいてトーン、表現、語彙を調整します。これにより、ライブチャット、SMS、ソーシャルメディアにおける応答が、お客様にとってより親しみやすいものになります。
• バーチャルアシスタントの活用: 基本的な製品に関する質問への回答や注文状況の確認など、日常的な問い合わせ対応をAIに任せます。これにより、コール数を削減し、待ち時間を短縮するとともに、担当者が人による判断が必要な対応に集中できるようになり、チーム全体の負荷を軽減できます。
• パーソナライズされたレコメンデーションの作成: 過去のやり取りや購入履歴、閲覧行動に基づいて最適な製品やサービスを提案するAIセルフサービスエージェントを構築します。これにより、お客様は必要な情報をより簡単に見つけられるようになり、これまで見逃していた優れた製品を発見することもできます。お客様が人と話して購入したい場合でも、AIは会話や履歴を自動的に引き継ぐため、最初からやり直す必要がありません。

トラブルシューティング: お客様がAIツールを通じて問題を報告できるようにします。想定される解決策を案内したり、クレームメールの作成を支援したりすることが可能です。不満を抱えるお客様がAIが真摯に対応していると感じれば、緊張やエスカレーションの可能性を軽減できます。問題がチームメンバーに引き継がれた場合でも、会話の全体像が共有されるため、迅速かつ適切に対応できます。

AIの導入により、エージェントは人による対応が必要な複雑または重要度の高い問題に集中できるようになります。AIがビジネスにもたらす価値を把握するために注視すべき4つの主要指標は次のとおりです。

• 顧客満足度スコア（CSAT）：CSATは、お客様が製品やサービスにどの程度満足しているかを示す指標です。各チャットの終了時にCSAT評価を依頼するようAIボットを設定してください。スコアが低い場合は、その通話や会話を振り返り、同様の状況においてより適切に対応できるようエージェントを指導します。
• セルフサービス解決率: 人の介入なしにAIが問題を解決できた割合を示します。導入初期は低い数値になることが想定されますが、ボットのトレーニング方法を学び、ナレッジベースのコンテンツを追加していくことで改善していきます。どの問い合わせがエスカレーションされやすいかを特定し、適切な回答情報を用意するとともに、お客様にとって理解しやすい表現になるよう回答内容を見直してください。
• 平均応答時間: 顧客からの問い合わせに対する応答までの時間を示します。AIを活用することで、メールやWebフォームでは数分から場合によっては数日かかるところを、数秒で対応できます。この指標を他のメトリクスとあわせて活用することで、追加の人員を増やすことなくセルフサービスが機能しており、コンタクトセンターの応答性が向上していることを示せます。
• セルフサービス完結率: AIが日常的な問い合わせを、有人対応に引き継ぐことなくどの程度処理しているかを示します。完結率が高いほど、お客様が求める結果を得られていることを意味し、チームはより複雑な問題に対応するための時間を確保できます。

AIセルフサービスツールの性能を測定するための追加の方法には、次のようなものがあります。

• A/Bテスト: AIセルフサービスツールで異なるオープニングプロンプトを試し、どれがより良い成果につながるかを確認します。最もパフォーマンスの高いプロンプトを選択することで、問い合わせ完結率を向上させることができます。
• データセグメンテーション: どのプロンプトが有効かが分かったら、さらに分析を深めます。顧客がAIセルフサービスツールにログインした際には、購入履歴、意図、問い合わせの種類ごとにグループ化します。その情報を活用して各グループに合わせたカスタム応答を提供します。このパーソナライズにより、解決率の向上やアップセル・クロスセルの機会創出につながります。

CRM連携: 顧客がログインした際には、CRMに会話内容を保存するようにします。エージェントは顧客がこれまでに何を問い合わせたかを把握でき、AIはその意図をより広い視点で理解して次に必要となるものを予測できます。これにより、人によるサポートとAIの対応がより一体化され、顧客中心の体験を実現できます。

AIセルフサービスは、大きなビジネス上の成果をもたらす可能性があります。しかし、新しいテクノロジーには常にそうであるように、企業がまず解決すべき実務的な課題もいくつか存在します。ここでは、コンタクトセンターのリーダーが直面する代表的な4つの課題とその対処方法を紹介します。

人間らしさの維持

前述のとおり、AIのトーンや語彙を調整して人間らしくすることは可能です。ただし、AIには感情知能や文脈理解が欠けているため、必ずしも説得力のある対応になるとは限りません。

そのため、問題が発生した場合には課題となる可能性があります。セルフサービスボットはAIですが、お客様はそうではありません。お客様は依然として理解と共感を求めています。

お客様がAIの対応を機械的またはそっけないと感じた場合、状況が悪化し、ブランドへの信頼を損なう可能性があります。

変化する顧客ニーズへの対応

AIセルフサービスボットの品質は、与えられる情報の質に左右されます。情報を一度アップロードすれば終わりというものではありません。取り扱いが終了した製品を案内したり、返品ポリシーが更新されているのに反映されていなかったりすると、誤った回答を生成してしまいます。

また、サポートチームがお客様からの問い合わせに対してチャットボットとは異なる回答をした場合、お客様の信頼を損なう可能性があります。

新しいテクノロジーの導入

新しいシステムやテクノロジーの導入は、企業にとって課題となる場合があります。これは特にAIに当てはまり、エージェントは自身の仕事に不安を感じる可能性があり、経営層は投資対効果を懸念することがあります。

エージェントや利害関係者に対してAIのメリットを明確に示し、社内の合意形成と導入促進を図ることが重要です。

セキュリティおよびプライバシーに関する懸念への対応

お客様は、自身のデータが安全に保護されていることを求めています。特に、チャットボットにログインして注文履歴や財務情報にアクセスできる場合はなおさらです。

機密データを保護するために講じている対策や、セルフサービスAIツールがデータ保護およびプライバシー規制に準拠していることを明確に説明してください。

AIはコスト削減の手段であるだけでなく、お客様に高品質なサービスを提供する機会でもあります。AIを成功させるための3つの方法は次のとおりです。

戦略の策定

まず、自社のAIツールがどの目的のために存在するのかを明確にします。営業やサポートの需要が最も高い顧客ジャーニー上のポイントを特定することから始めます。

お客様がどのような質問をしているかを確認します。

• プリセールス、チャット、メール、コールログ全体を通じてお客様の質問を把握し、それらに対応するようAIボットを設定してリードを創出します
• ポストセールス、お客様が製品やサービスの利用中にどこでつまずきやすいかを特定します

最初から大規模な計画で始める必要はありません。まずは4つまたは5つのユースケースに絞って導入し、初期テストの成功と失敗の両方から学びながら、段階的にAIツールの適用範囲を拡大してください。

AIの継続的なトレーニング

先に述べたように、AIのコンテンツやナレッジベースを最新の状態に保つことの重要性について説明しました。また、より正確で信頼性の高い回答ができるよう、AIを定期的に更新・学習させる必要があります。

多くのAIセルフサービスツールでは、検索拡張生成（RAG）と呼ばれる技術が使用されています。これは、AIが質問に回答する際に参照する、独立しつつも連携したデータベースです。専門的に聞こえるかもしれませんが、デスクトップやクラウドプラットフォーム上の共有フォルダを管理するのと同程度の難易度です。

RAGを活用するメリットは、AIが参照する情報の品質を向上させるとともに、その応答方法を調整できる点にあります。そのため、チャットログを確認して質の低い回答に気づいた場合、その回答の生成に使用されたデータを特定し、より適切な内容に差し替えることができます。

ボットは何もないところから回答を生成するわけではなく、必要な情報を参照して回答します。重要なのは、最適なコンテンツをRAGライブラリに配置し、お客様がサポートを求めた際に適切な回答を取得できているかを検証することです。

Zoomのカスタマーサービスチームが、Zoom Virtual AgentでRAGをどのように活用し、セルフサービス解決率97%を達成しているかをご覧ください。ブログを読む。

シームレスなエスカレーションの実現

どれだけAIをトレーニングしても、対応できないケースや状況は必ず存在します。重要なのは、人への引き継ぎをどれだけ迅速かつスムーズに行えるかです。

お客様が複雑または緊急の問題を抱えている場合や、発言から感情的であると判断される場合には、有人対応へ簡単に接続できるようにすることが重要です。

同じ質問の繰り返し、感情的な言葉やトーン、一定回数の応答後もAIが解決できない問題などのシグナルに基づいて、エスカレーションルールを設定します。これらのシグナルに対応できるようボットを構築し、有人サポートに切り替わることをお客様に通知するように設定します。

セルフサービスソリューションから実用的なデータを取得

AIセルフサービスツールは、顧客体験を向上させるとともに、ビジネスの他の領域にも影響を与える有益なデータを提供します。AIセルフサービスツールとのやり取りを分析することで、各部門における意思決定の精度を高めるためのインサイトを得ることができます。

例えば、カスタマーサポートチームはAIとのやり取りを監視することで、共通の問題や追加のサポートが必要な領域を特定できます。こうしたデータは、トレーニングの改善、サービス提供の向上、回答品質の強化に役立ちます。

カスタマーサポートの枠を超えて、プロダクトチームはAIから得られるインサイトを活用し、機能の不足や繰り返し発生する要望を特定して、今後の製品開発に反映することができます。これらの実用的なインサイトをチーム全体で活用することで、企業は実際のお客様のニーズに基づいた、より顧客中心のアプローチへとストラテジーを整合させることができます。

CricutがZoom Virtual Agentのインサイトを活用してサービスを高度化し、製品改善にもつなげている方法をご覧ください。

最近のMorning Consultの調査レポート（Zoomの委託による）によると、AIチャットボットやボイスボットの利用で成功体験を持つ人の80%以上が、常に・頻繁に・または時々、人を介さないサポートを好むと回答しています。適切なデータでボットをトレーニングし、適切なエスカレーション経路を設計することで、AIセルフサービスツールをビジネスにとって不可欠な戦略チャネルへと進化させることができます。

Zoom Virtual Agentは、Zoom CXソリューションの一部として、CXを次のレベルへと引き上げます。自律的かつプロアクティブにお客様と対話し、エンドツーエンドの問題解決を推進するエージェント型AIの中核となる存在です。

自社のバーチャルコールセンターソリューションにAIセルフサービスをどのように組み込めるかをご確認ください。詳細を確認のうえ、パーソナライズされたデモをリクエストし、実際の動作をご覧ください。