AIカスタマーサポートシステムとは？仕組みと導入効果を事例つきで解説

記事概要：AIカスタマーサポートシステムの仕組みを、NLP、LLM、ナレッジ、人への転送設計から解説します。KDDIや東京電力などの事例を通じてAI顧客対応の効果を紹介し、UdeskでAIと有人対応を連携する方法も説明します。

AIカスタマーサポートシステムとは、AIを使って問い合わせ内容を理解し、回答、振り分け、要約、オペレーター支援などを自動化する仕組みです。AI 顧客対応 効果を高めるには、すべてをAIに任せるのではなく、人への引き継ぎまで含めて設計することが重要です。

AIカスタマーサポートシステムとは

従来のチャットボットは、あらかじめ登録された質問やシナリオに沿って回答する方式が中心でした。現在は自然言語処理（NLP）や大規模言語モデル（LLM）を活用し、表現が多少異なっても質問の意図を読み取り、ナレッジを基に自然な文章で回答できる仕組みが広がっています。KDDIも、生成AI型チャットボットではFAQや問い合わせ履歴、業務マニュアルなどのデータ整備が回答精度に重要だと説明しています。

AIが利用されるのはチャットだけではありません。電話の自動応答、問い合わせ分類、回答候補の提示、会話要約、品質管理などにも活用できます。Google CloudのAgent Assistでも、会話内容を基にした回答支援や生成AIによる会話要約が提供されています。

「AIが答えられなかったらどうする？」が重要

AI導入でよくある不安が、「複雑な質問に間違った回答をしたらどうするのか」という点です。

結論からいえば、AIが回答できない問い合わせを無理に完結させる必要はありません。

契約変更、クレーム、例外的な返金、専門的な技術相談など、人の判断が必要な案件はオペレーターへ転送します。その際、顧客名、質問内容、AIとの会話履歴、確認済み事項を引き継げば、顧客が最初から説明し直す必要もありません。

Google CloudのコンタクトセンターAIでも、バーチャルエージェントから人の担当者へ会話を引き継ぐ仕組みが用意されています。

優れたAIカスタマーサポートは「人をなくす設計」ではなく、「AIと人の担当範囲を分ける設計」です。

NLPとLLMは何をしているのか

LLMは自然な文章を生成できますが、企業独自の商品情報や最新ルールを自動的に正しく知っているわけではありません。そのため、実際のサポートでは企業のFAQ、マニュアル、商品情報などのナレッジと接続して利用することが重要です。KDDIも導入手順として、FAQや問い合わせ履歴などのデータ整備を挙げています。

AI 顧客対応 効果を実例から見る

AI カスタマーサポート 事例として分かりやすいのがKDDIです。

KDDIは2024年3月から「auサポート」のチャットボットに生成AIを導入し、顧客の入力内容を要約して再質問する仕組みなどを活用しました。その結果、**チャットボットでの完結率85％**を実現しています。さらに音声認識を活用した応対評価では、顧客満足度が3.6ポイント向上して84％となり、品質管理者の工数を年間約2万4,000時間削減したと公表しています。

電話対応でもAI活用は進んでいます。東京電力エナジーパートナーの事例では、AI電話サービスの導入によって対象となる電力供給サービス受付の75％を無人対応とし、1件当たりの電話応対時間を70％短縮したと紹介されています。

これらの事例から、AIの効果は問い合わせ削減だけでなく、対応時間、自己解決率、品質管理、オペレーター負担の改善まで広がることが分かります。

導入時は「自動化率」だけを追わない

AIを導入する際、最初からすべての問い合わせを自動化するのは適切ではありません。

まず「営業時間」「配送状況」「パスワード再設定」「利用方法」など、回答が明確で件数の多い問い合わせから始めます。その後、AIの回答率、自己解決率、転送率、再問い合わせ率、CSATを確認しながら対象範囲を広げます。

AIが回答できなかった質問は失敗データではありません。ナレッジに不足している情報を発見する材料として蓄積し、FAQやマニュアルを更新することで、回答精度を継続的に改善できます。

UdeskでAIと人のサポートをつなぐ

Udeskは、AIチャットボット、AIエージェント、音声対応、チケット、ナレッジ、オペレーター支援などを一つのカスタマーサービス基盤で提供しています。チャット、音声、メール、ソーシャルなど複数チャネルでAIエージェントを展開できる構成です。

Watsonsの導入事例では、オンラインカスタマーサービスをアプリと統合し、AIチャットボットが一般的な問い合わせの85％を解決。人の担当者がより複雑な問題へ集中できる環境を構築しています。

Udeskを活用すれば、AIによる一次対応から、人への転送、チケット化、ナレッジ参照、対応履歴の保存までを一つの流れとして設計できます。

AIにすべてを任せるのではなく、「AIが得意な問い合わせは自動化し、難しい案件は文脈を保ったまま人へ渡す」ことが、現実的なAIカスタマーサポートの始め方です。

FAQ

Q:AIは間違った回答をすることがありますか？

A:あります。そのため、参照するナレッジを整備し、回答できない場合や重要な案件では人へ転送するルールを設定することが重要です。

Q:AIを導入するとオペレーターは不要になりますか？

A:すべての業務が不要になるわけではありません。定型的な問い合わせはAIが担当し、例外処理、クレーム、専門的な相談などを人が担当する形が現実的です。

Q:AI導入の効果は何で測定しますか？

A:AI完結率、自己解決率、有人転送率、初回解決率、平均対応時間、再問い合わせ率、顧客満足度などを組み合わせて確認します。

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本記事はUdeskのオリジナルであり、転載する際は出典を明記してください：https://www.udesk.jp/blog/news/guide/5431/