AIはカスタマーサポートでも活用できる？
さまざまな分野で活用が進むAIですが、それはカスタマーサポートの領域でも同様です。事実、チャットボットや自動音声応答など、AI技術を搭載したカスタマーサポート向けの商品やサービスは数多く存在します。
カスタマーサポートでは、問い合わせ対応や受付の自動化、音声ガイダンス、顧客分析などでAIの活用が可能です。24時間365日稼働させることができ、膨大な量のデータを効率良く処理するAIの特徴が、カスタマーサポート業務の効率化や生産性向上に寄与します。
一方で、「AIを導入するとサービス品質の低下につながる」と、不安に感じている方も多いのではないでしょうか。AIの能力に限界があるのは事実ですが、特に近年はAI技術が飛躍的に向上し、人に代わって対応できる業務の幅が広がっています。
AIでも対応できる業務を、可能な限りAIに置き換えることで、カスタマーサービスのスタッフは人にしかできない業務に集中できます。その結果、顧客体験や満足度が向上し、最終的には売上の増加にもつながっていくでしょう。
HubSpotのService Hubも、AIアシスタント機能が標準搭載されており、問い合わせへの返信文の提案や、FAQ・ヘルプ記事の生成支援、顧客とのやり取りの内容に応じたタスク提案などを自動化できます。CRM（顧客関係管理）が一体となっており、サポート業務の効率化だけでなく、顧客体験の質向上にも寄与します。
カスタマーサポートでAIを活用するメリット
カスタマーサポートでAIを活用すると、次のようなメリットが生まれます。
- 業務負荷の軽減につながる
- 運営コストを削減できる
- 顧客満足度の向上が見込める
- データを活用する機会が広がる
それぞれのメリットを詳しく解説します。
業務負荷の軽減につながる
カスタマーサポートにAIを活用すると、よくある質問や定型的な問い合わせに自動対応できます。それによってオペレーターの対応が必要な問い合わせ件数が減るため、業務効率が向上します。
よくある質問や定型的な問い合わせに繰り返し対応することは、オペレーターにとって負荷が大きいものです。AIによる自動化で、オペレーターは人にしかできない対応に専念できるようになります。時間的な余裕が生まれることでオペレーターのストレスが軽減され、モチベーションの維持にも寄与します。
運営コストを削減できる
カスタマーサポートの運営では人件費が大きな割合を占めますが、AIを活用することで、人件費の削減が可能です。AIが定型的な業務を担うことで、必要なオペレーターの数を減らすことができるためです。
オペレーターの人数が減ると、サービスの質の低下が懸念されますが、AIとオペレーターで役割を分けることで、サービスの品質を維持しながらのコスト削減も不可能ではありません。
顧客満足度の向上が見込める
AIを導入することで、顧客がいつでも気軽に問い合わせできる環境が整うため、満足度の向上が期待できます。
24時間対応のチャットボットやAI音声応答システムを導入することで、顧客は都合の良いタイミングで迅速に回答を得られます。また、「カスタマーサポートの電話がなかなかつながらない」ということもありません。
顧客満足度が向上した結果、契約の継続率の向上やリピーターの醸成につながります。
データを活用する機会が広がる
部門内に蓄積されたデータを有効活用できるのも、AI導入のメリットです。
カスタマーサポートへの問い合わせ内容には、顧客の潜在的ニーズや不満などが隠れていることが多いものです。こうした意見をどのように活用し、サービスの向上につなげるかは、企業が競争力を維持するうえで重要な課題のひとつです。しかし、大量の問い合わせ内容を人手だけで整理・分析するのは容易ではありません。
カスタマーサポート部門にAIを導入すれば、こうして収集された意見をデータとしてAIで分析し、顧客が抱く疑問や問い合わせの傾向を分析することが可能です。顧客からの意見をAIで分析することで、サービス改善につながる具体的な施策を、より的確に検討できるようになるでしょう。
AIを活用できるカスタマーサポート業務
AIは、問い合わせ対応やFAQ作成、データ分析など、さまざまなカスタマーサポート業務に活用できます。ここでは、AIを活用できるカスタマーサポート業務の種類と、具体的な活用方法を解説します。
問い合わせ対応
AIを活用したカスタマーサポート業務の一例として、問い合わせ対応があります。電話やチャット、メールなど、さまざまな場面での活用が可能です。
問い合わせ対応でAIを活用する際は、音声認識技術や自然言語処理技術を用いるのが一般的です。具体的には、顧客の発話内容をテキストに変換したり、テキストや文脈から内容を読み取ったりして、問い合わせ内容を解析します。そして、事前に用意された回答パターンのなかから最適なものを選び、オペレーターに代わって対応するという流れです。
このような技術を活用すると、顧客の待機時間の短縮やストレスの軽減といった効果が期待できます。
FAQやトークスクリプトの作成
FAQやトークスクリプトの作成には、生成AIが便利です。生成AIとは、「プロンプト」と呼ばれるテキスト上の指示を与えることで、AIが独自の文章や画像、音声、動画といったコンテンツを生成する技術です。
従来のAIも、インプットした膨大な量のデータから特徴や法則性を学習し、指示に沿って適切な処理を行う点においては生成AIと同じですが、得意分野が大きく異なります。
従来のAIはデータの収集や整理、関連付けなどの作業が得意なのに対して、生成AIは文章作成や要約、プログラミング、画像制作といったクリエイティブな作業を得意とします。
問い合わせ履歴や業務マニュアル、製品の仕様書などの資料を生成AIに学習させることで、自社のカスタマーサポート業務に合わせたFAQやトークスクリプトを作成できます。
データ分析・予測
カスタマーサポートを通じて収集したデータは、業務の改善や需要予測などにも活用が可能です。
例えば、一次応答時間や解決率、処理時間などのデータをAIに分析させると、それらのデータから改善案を効率良く導き出せます。レポート作成機能があるAIツールなら、ワンクリックで表やグラフの作成も可能です。
データ分析や予測は、オペレーションの効率性を改善するうえで欠かせない施策です。AIを活用することで、データ分析や予測をよりスピーディかつ正確に実施できます。
カスタマーサポートにAIを導入する手順
カスタマーサポートにAIを導入する手順は、次の通りです。
- 目的や活用範囲の明確化
- ツールやシステムの選定
- ガバナンスの確立
- 効果検証
具体的な進め方や手順ごとのポイントを解説します。
1. 目的や活用範囲の明確化
AIを導入する際には、まず自社のビジネスにおける課題や問題点を明確にすることが重要です。
カスタマーサポート部門でよくある課題は、次の通りです。
- 問い合わせ件数が多くオペレーターの負担が大きい
- 顧客の待ち時間が長い
- 対応品質にばらつきがある
- 顧客からの質問に回答するまでに時間がかかっている
課題が明確になったら、「それをAIでどのように解決できるのか」という視点で、導入の目的や活用範囲を決めます。AIの導入にはワークフローの変更が伴うため、特に導入当初は現場に負荷がかかりやすくなります。関係者の理解や協力を得るためにも、目的や活用範囲を明確にしておきましょう。
2. ツールやシステムの選定
AI技術が用いられているツールやシステムは多岐にわたります。そのため、目的や活用範囲に合わせて適切なツールやシステムを選定しましょう。
カスタマーサポートで活用されている主なAIツールやシステムは次の通りです。
- チャットボット：
チャット上で顧客からの質問に回答できるシステム - ボイスボット：
顧客とAIが音声ベースでやり取りできるシステム - 自動音声応答：
電話をかけた際にガイダンスが自動的に流れるシステム - 社内向けFAQ：
従業員の質問に対してAIが情報を検索・整理して回答するシステム - コールセンターシステム：
問い合わせの一元管理や問い合わせ分析などの機能が搭載されたシステム - BI（ビジネスインテリジェント）ツール：
複数のデータソースと連携した分析や分析結果の可視化に対応したツール
一例として、問い合わせ件数が多い場合は、AI搭載のチャットボットを導入する方法があります。顧客の待ち時間が長いことを解決するには、AIによる自動音声応答で一次受付をすることが解決策になるかもしれません。
対応品質のばらつきや、質問への回答に時間がかかるといった課題には、AIツールにマニュアルを学習させた社内向けのFAQツールを導入すると良いでしょう。
CRM（顧客関係管理）ツールやSFA（営業支援システム）のような外部システム連携が可能なツールを選択すると、顧客情報や最新の営業活動の内容をカスタマーサポートに活用できます。
3. ガバナンスの確立
AIの代表的なリスクとして、情報漏えいや不正利用があります。AIを安全に利用するには、ガバナンス体制の確立が不可欠です。
AIを利用するうえでの「ガバナンス」とは、AIを運用する際方針や管理体制、リスクの管理方法などを規定し、AIを安全かつ倫理的に運用できるようにするルールのことです。
セキュリティ対策は、AIを利用する企業の義務といえます。顧客や事業に関する大切な情報を守るために、適切な運用体制を構築しましょう。
4. 導入・効果検証
AIは、学習を繰り返して徐々にアウトプットの精度を高めていくという特性を持っています。そのため、パフォーマンスを定期的に評価し、調整しながら運用することが大切です。
パフォーマンスを適切に評価するために、数値で可視化する体制を構築することも運用時のポイントといえます。
特に導入初期は、期待したような成果が得られない場合もあります。計画段階で設定した目標に対して、実際に得られたデータを迅速にフィードバックし、改善することで成果を徐々に高めていきましょう。
AIを活用したカスタマーサポートの事例
カスタマーサポートにおけるAIの活用方法をより具体的にイメージするには、他社の事例を参考にすると良いでしょう。ここでは、AIを活用したカスタマーサポートの事例を2つ紹介します。
株式会社リクルート
株式会社リクルートは、就職支援サービスの「リクナビ」を運営している企業です。
同社は、リクナビ向けのサポートセンターを運営していますが、就職活動が活発な時期は問い合わせ窓口が混み合い、電話がつながりにくくなるという課題を抱えていました。そこで、チャットボットを導入し、電話やメールによる問い合わせの一部をAIが対応することで課題を解決しています。
結果的に、サポートセンターに寄せられる問い合わせの75％をチャットボットで対応することに成功しました。
また、単なる問い合わせ対応だけでなく、エントリー先の提案や面接対策のアドバイスなど、チャットボットをコンシェルジュとして活用している点も参考になります。
参考：株式会社リクルート-導入事例｜チャットプラス _ ChatPlus
トランスコスモス株式会社
トランスコスモス株式会社は、コールセンターの運営やカスタマーサポート領域の業務の受託を展開している企業です。
コールセンターは、同社の事業の中核を担う要素といえます。そのため、複雑な問い合わせにいかに正確かつ迅速に回答できるか、誤った案内を防げるかといった対応品質の向上が重要な鍵となります。
このような課題に対応するため、同社はAIを使った音声認識サービスを導入し、音声の自動テキスト化や資料の自動ポップアップ表示、チャットボットの構築といった施策を実施しました。その結果、電話による問い合わせの保留時間を12％削減できたといいます。
さらに、オペレーターによる対応の発生件数を95％削減する業務効率化にも成功しました。
参考：transpeech（トランスピーチ）-担当者の声｜トランスコスモス
カスタマーサポートでAIを活用する際のポイント
カスタマーサポートでAIを活用する際は、次のようなポイントを意識することが重要です。
- 目的を明確にする
- オペレーターとの連携を視野に入れる
- 堅牢なセキュリティ体制を構築する
それぞれのポイントについて詳しく解説します。
目的を明確にする
ツールやシステムを選定する際は、まず導入の目的を明確にすることが重要です。解決すべき課題によって、適したシステムの種類や優先すべき機能が異なるためです。
AIを活用して業務効率化を目指す場合は、チャットボットやFAQシステムを導入し、初期対応の自動化を図ると良いでしょう。顧客満足度の向上を目的とする場合は、CRMツールとの連携が可能なシステムがおすすめです。CRMに蓄積された顧客情報をもとに、それぞれのニーズに合った対応が可能になります。
機能性や価格の安さ、知名度の高さなどの理由だけでシステムを選んでしまうと、導入後に十分な効果を得られない可能性があります。導入目的を明確にしたうえで適切なシステムを選びましょう。
オペレーターとの連携を視野に入れる
AIは簡易的な問い合わせ対応や問い合わせ履歴の分析などの作業は得意ですが、複雑な相談や感情的なクレームへの対応は不得意です。そのため、AIでは対応が難しい場合に、オペレーターへスムーズに引き継ぐ仕組みや連携体制を整えましょう。
また、AIが収集した問い合わせ内容や対応履歴をオペレーターが活用できるようにすることで、より質の高いサポートを提供できます。AIと人間が、それぞれの強みを活かすことが重要です。
堅牢なセキュリティ体制を構築する
カスタマーサポートにおいて、個人情報の漏えいは絶対に避けなければならない重大な過失です。そのため、AI関連のツールやサービスを導入する際は、セキュリティ対策も重要なポイントになります。
次のような機能があるかどうかは、必ずチェックしておきましょう。
- データの暗号化
- アクセス制御
- 認証機能
- 定期的なセキュリティ監査
ツールやサービスを選定する段階で、ベンダーの安全対策やセキュリティポリシー、実績などを確認すると良いでしょう。
AIを活用してカスタマーサポートの効率性や質を高めよう
AIをカスタマーサポートの領域で活用することで、オペレーションの効率化やサービスの品質向上といったメリットが期待できます。
AIが搭載されたカスタマーサポート向けのツールやシステムには、チャットボットやボイスボット、自動音声応答などの種類があります。それぞれ役割が異なるため、目的や活用範囲を明確にしたうえで選択することが重要です。
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