AIカスタマーサービスエージェント：概要と導入方法

カスタマーサービス担当者の4人に3人以上が、わずか1年前と比べて業務量が増え、複雑化していると答えています。また、78%が回答したように、顧客の期待はかつてないほど高まっています。利便性を重視する経済が基準を塗り替え、顧客は迅速かつ完全な解決を求め、それを提供できないチームを許容しません。

AIカスタマーサービスエージェントは、サポート責任者がより多くの問い合わせをより迅速に処理する手段になります。会話の文脈を踏まえて判断し、連携ツールでアクションを実行し、必要に応じて人間に引き継げます。多くのチームが試しては断念してきたルールベースのチャットボットから大きく進化したものです。

AIエージェントを評価中の場合も、導入準備ができている場合も、この記事ではその概要、仕組み、解決率を向上させる方法を紹介します。

概要

• AIカスタマーサービスエージェントは、顧客との会話を最初から最後まで処理し、問題を解決し、必要に応じてエスカレーションし、完全な文脈とともに人間へ引き継ぎます。
• 主なAIカスタマーサービスエージェントのユースケースには、受信サポート、営業時間外対応、多言語カスタマーサービスがあります。
• ElevenAgentsは、コンプライアンス、インテグレーション、人間への引き継ぎ制御を標準搭載し、音声・チャットエージェントを導入できるエンタープライズ対応プラットフォームです。

AIカスタマーサービスエージェントとは？

AIカスタマーサービスエージェントとは、音声とチャットで顧客とリアルタイムに会話し、問い合わせを解決する自動化システムです。 

固定スクリプトとのパターン照合を行うルールベースのチャットボットとは異なり、AIエージェントは会話全体の文脈を踏まえ、アップロードされたナレッジベースや、CRM・ヘルプデスクなどの連携ツールから得られるライブデータをもとに、動的に応答を生成します。対応範囲外の問い合わせは、会話の文脈をすべて維持したまま人間のエージェントへ引き継ぐこともできます。

従来の自動化との違いは、情報を取得するだけでなく、アクションを実行できる点です。AIカスタマーサービスエージェントは、人の介入なしに次のタスクを処理できます。 

• 予約を取る。
• 返金を処理する。
• アカウントを更新する。
• チケットをエスカレーションする。
• 問題をトラブルシューティングする。

エージェントは既存システムに接続されているため、こうした変更は自動的に同期されます。予約はカレンダーに反映され、処理済みの返金は請求プラットフォームに反映され、新しいチケットはヘルプデスクに表示されます。

AIカスタマーサービスエージェントのユースケース

多くのサポートチームは1つのユースケースから始め、そこから拡大します。以下の3つは、問い合わせ量が最も多く、対応漏れによるコストが大きく、自動化の効果を示しやすい、最もインパクトの大きい出発点です。

受信サポートと問い合わせ解決

注文状況、パスワードリセット、請求に関する質問、ポリシーの確認といった大量かつ反復的な問い合わせが、サポートチームのキャパシティの大半を占め、複雑なケースが後回しになりがちです。

AIエージェントによる支援： エージェントは、ナレッジベースや連携システムから関連情報を取得し、回答を提供してチケットを解決するまで、問い合わせを一貫して処理します。アカウントへのアクセスが必要な問い合わせ（注文状況の確認など）では、顧客を認証し、CRMからライブの顧客データを取得します。

KlarnaはElevenAgentsを導入し、米国の3,500万人の顧客に対する電話サポートの一次窓口として活用しています。エージェントが対応した問い合わせでは、解決までの時間が10倍短縮され、人間のエージェントは複雑なケースに集中できるようになりました。

営業時間外対応

問い合わせ件数は午後5時で止まりませんが、人員配置はそうはいかない場合があります。営業時間外の問い合わせは顧客を不満にさせたまま翌朝まで待たせるか、高額な夜間スタッフを配置する必要があります。

AIエージェントによる支援： エージェントは営業時間外のシフト全体を担い、ピーク時間帯と同水準の品質で問い合わせ対応、予約、リクエスト処理を行います。人間のエージェントは翌朝、会話の完全な文脈がすでに記録された状態でエスカレーションを引き継げます。

Zingageは、400社超の事業者にサービスを提供する在宅ケア運用プラットフォームです。24時間体制で通話を処理できるHIPAA準拠の音声エージェントを必要としていました。ElevenAgents導入後は、90%以上の通話を自律的に解決し、通話量は3倍に拡大。発信者は電話の自動音声メニューをたどったり、保留で待ったりする必要がなくなりました。

多言語サポート

複数の言語で顧客をサポートするには、通常、言語ごとに別のチームやワークフローを構築する必要があります。これはコストが高く、拡張も困難です。

AIエージェントによる支援： AIエージェントは、顧客の最初のメッセージまたは発話から言語を自動検出し、同じ言語で応答します。1つのエージェント設定で数十の言語を同時にサポートでき、必要に応じて会話の途中で切り替えられます。ElevenAgentsは、自動検出とリアルタイム切り替えを標準搭載し、70以上の言語をサポートします。

RevolutはElevenAgentsを導入し、英国と欧州全域で31以上の言語の顧客に対応しています。解決までの時間は8分の1に短縮され、通話成功率は99.7%に達しました。同様に、eDreams ODIGEOは拡大し、単一言語でのテストから、ElevenAgentsを活用した5言語での本番運用へと移行しました。解決速度と転送率の両方で2桁の改善を達成しています。

AIカスタマーサービスエージェントのメリット

AIカスタマーサービスエージェントの導入メリットは、顧客体験の向上とサポートチームの効率化という2つに分けられます。

• 24時間365日の対応： AIエージェントは、人員配置を調整せずに、いつでもどの日でも問い合わせに対応します。サポートチームにとって、営業時間外の対応漏れを完全になくせます。顧客が午前2時に問い合わせても、翌朝の折り返しではなく数秒以内に回答を得られます。
• 解決までの時間を短縮： 顧客の72%が期待する即時対応に応えられなければ、待ち時間が顧客離れの原因になります。エージェントはナレッジベースから回答を取得し、連携システムでリアルタイムにアクションを実行して、顧客の問い合わせを数秒で解決します。 
• すべてのチャネルで一貫したブランドらしい応答： 人間のエージェントには調子の出ない日もあり、ポリシーの解釈や表現がブランドガイドラインからずれることがあります。AIエージェントは、すべての問い合わせに同じトーン、用語、プロセスを適用します。表現のまずさによるコンプライアンス上の漏れ、地域間でのブランドの不統一、規模拡大時のQA上の想定外を防げます。
• 70以上の言語による多言語サポート： 複数の市場の顧客に対応するには、通常、言語ごとに別のチームやワークフローを構築する必要があり、コストが高く拡張も困難です。AIエージェントは顧客の言語を自動検出し、必要に応じて会話途中で切り替えられます。
• すべての会話から得られるデータとインサイト： すべてのやり取りが記録・検索可能になるため、サポート責任者は顧客が問い合わせる理由の傾向を把握し、ナレッジの不足を特定して、会話データを活用し、エージェントのパフォーマンスと業務プロセスを改善できます。
• 必要に応じた人間のエージェントへのシームレスな引き継ぎ： 会話がエージェントの対応範囲を超えた場合、会話履歴、意図、アカウントデータを含む完全な文脈とともに、人間のエージェントへ通話を引き継げます。人間のエージェントはゼロから対応を始める必要がなく、顧客満足度の向上につながります。

こうした効果は、実運用ではすぐに積み重なります。mdhubは、行動医療プラットフォームとして、クリニックの受付と患者サポートのワークフロー全体にElevenAgentsを導入しました。現在、AIエージェントは受信通話の90%を最初から最後まで処理し、患者属性の取得、保険確認、予約を行っています。その結果、mdhubでは初回問い合わせから予約までの期間が数週間から数日に短縮され、予約数は30%増加しました。

AIカスタマーサービスエージェントの仕組みは？

ElevenAgentsは、音声とテキストの両方の入力をリアルタイムパイプラインで処理します。仕組みは以下のとおりです。

1. 顧客が話す、または入力します。 音声の場合、ElevenLabsのスピーチtoテキストモデルであるScribeが、顧客の音声をリアルタイムでテキストに文字起こしします。顧客が話し終わる前に処理を開始できるほど高速です。テキスト入力の場合、メッセージは直接パイプラインに送られます。
2. LLMが会話の完全な文脈を組み立てます。 これには、すでに交わされた内容、ナレッジベース内の関連情報、連携ツールからのライブデータ、エージェントの振る舞いを定義するシステムプロンプトが含まれます。これらすべてを踏まえて判断してから応答を生成します。
3. 応答はリアルタイムで提供されます。 音声の場合、LLMの応答はテキスト読み上げシステムによって再び音声に変換され、顧客に届けられます。

これはパイプラインを簡略化して示したものです。内部では、会話を自然に保つために複数の技術が連携しています。

• ターンテイキングモデル： ユーザーが話し終えたタイミングを検出し、エージェントがいつ応答すべきかを判断します。自然な会話のやり取りを実現します。
• VAD（Voice Activity Detection）： 主話者の音声とバックグラウンドノイズを分離し、文字起こしの精度を高め、会話に含まれない音を除外します。
• 留守番電話検出： 通話が生身の相手ではなく留守番電話につながったことを識別し、エージェントが適切に応答できるようにします。
• ガードレール： 会話がどのような方向に進んでも、エージェントがスクリプトに沿い、コンプライアンスを守り、設定した範囲内で対応できるようにします。

これらのコンポーネントが連携することで、エージェントが実際の会話を大規模にどれだけ信頼性高く処理できるかが決まります。

AIカスタマーサービスエージェント導入のベストプラクティス

解決率を高めるAIエージェントと、顧客を不満にさせるAIエージェントの違いは、通常、次の5つに集約されます。

強力なナレッジベースでエージェントを支える

AIエージェントの回答の質は、取得できる情報の質に左右されます。ほかのシステム設定がどれほど優れていても、弱い、あるいは整理されていないナレッジベースは、曖昧、不正確、役に立たない応答を生みます。

まず、エージェントが最も多く参照するコンテンツを集めましょう。

• 標準業務手順書（SOP）。
• FAQと一般的な問い合わせへの回答。
• プロダクトドキュメント。
• ポリシー文書。
• 人間のエージェントが日常的に参照するその他のコンテンツ。

用語を統一し、トピック別に整理して、常に最新の状態に保ちましょう。古いコンテンツは古い回答を生み、顧客体験を損ないます。

ElevenAgentsでナレッジベースを追加するのは簡単です。エージェントを開き、「Agent」タブをクリックし、「knowledge base」セクションを探してから「Add document」をクリックします。新しいドキュメントの作成、ファイルのアップロード、既存ドキュメントからの選択ができます。 

より大規模なナレッジベース向けに、ElevenAgentsは検索拡張生成（RAG）にも対応しています。これは、すべての情報を一度にモデルへ渡すのではなく、各応答に必要な最も関連性の高いコンテンツだけをナレッジベースから取得する手法です。応答の正確性と焦点を保ち、無関係な情報でエージェントが圧倒されるのを防ぎます。

効果的なシステムプロンプトを書く

システムプロンプトは、エージェントの職務記述書です。エージェントが誰で、何をし、どのように話し、何をしないかを定義します。曖昧なプロンプトからは、曖昧なエージェントが生まれます。

モデルが指示の優先順位を正しく判断できるよう、明確なMarkdownセクションでプロンプトを構成しましょう。含めるべき主要セクションは次のとおりです。

• パーソナリティ： エージェントが誰で、どのようにコミュニケーションするか。
• 目標： 達成すべき内容を、順序立てたステップで示します。
• ツール： 使用できるツール、使用するタイミング、エラーへの対処方法。
• ガードレール： 決してしてはいけないこと。

指示はすべて短く、アクションベースに保ちましょう。冗長な指示は誤解を招きます。エンタープライズ導入では、各エージェントを専門化することも重要です。何でもこなそうとする1つのプロンプトよりも、エージェントごとに焦点を絞った1つの対応範囲の方が、信頼性高く機能します。

適切に構成されたプロンプトの簡略例を示します。

# Personality:
You are a billing specialist. You are empathetic, efficient, and solution-oriented.
# Goal:
1. Verify customer identity. This step is important.
2. Look up account and billing history.
3. Process refunds under $500 or escalate to a supervisor.
# Tools:
## processRefund
Use this tool only after verifying customer identity and confirming the refund 
is under $500. If the tool fails, apologize and escalate to a supervisor.
# Guardrails:
Never access account information without identity verification.
Never process refunds over $500 without supervisor approval.

本番環境のエージェント向けプロンプトエンジニアリングについて詳しくは、ElevenLabsのプロンプト完全ガイドをご覧ください。

本番稼働前に明確なエスカレーションルールを定義する

明確なエスカレーション基準がなければ、エージェントは対応すべきでないことまで処理してリスクを生むか、すべてをエスカレーションして目的を損なうかのどちらかになります。どちらの結果もシステムへの信頼を損ねます。

リリース前に、次の項目それぞれについてエスカレーション条件を定義しましょう。

• 不満を抱えている、または暴言を吐く顧客。
• 特定のキーワードやセンシティブなトピックの種類。
• 認証の失敗。
• 人間の承認が必要な高リスクのアクション。

ElevenAgentsでは、決定論的ワークフローにより、高リスクのアクションをステップベースの承認プロセスの後にのみ実行するよう設定でき、承認済みの経路なしに取り消し不可能な処理が行われることを防げます。ビジュアルワークフロービルダーでは、意思決定ポイントをマッピングし、エスカレーションのトリガー条件を定義し、会話を専門サブエージェントまたは人間のオペレーターにルーティングするタイミングを細かく制御できます。各引き継ぎで完全な文脈も保持されます。

適切に設定されていれば、人間のエージェントは完全な文脈がすでに付与されたエスカレーションを受け取れます。顧客に同じことを繰り返してもらう必要はありません。

実際の会話シナリオでテストする

管理された条件下で高いパフォーマンスを発揮するエージェントでも、曖昧な問い合わせ、不満を抱えた顧客、ナレッジベースの範囲をわずかに外れたリクエストなど、実際の問い合わせ量のかなりの割合を占めるエッジケースでは失敗しがちです。

本番稼働前に、過去の問い合わせデータから抽出した実際の会話シナリオでエージェントをテストしましょう。簡単な問い合わせだけをテストしてはいけません。エッジケース、不完全な情報、感情的なやり取りも含めてください。設定が不十分なエージェントが最も破綻しやすいのは、こうした状況です。

ElevenAgentsには、次のテストフレームワークが組み込まれており、3種類のテストを実行できます。

• 次の返信テスト： 特定のインタラクションをシミュレートし、定義した成功基準に照らして応答を評価します。
• ツール呼び出しテスト： エージェントが適切なツールを適切なパラメーターで呼び出すことを検証します。転送、検索、返金など、重要度の高いアクションでは特に重要です。
• シミュレーションテスト： シミュレートしたユーザーとの複数ターンの会話を実行し、インタラクション全体が定義した結果に到達するかを確認します。

テストシナリオの少なくとも80%を正しく処理し、残りは適切にエスカレーションできることを目標にしましょう。また、テストセット内のどの項目についても、自信がありながら誤った回答を出さないことが重要です。

既存システムにエージェントを接続する

静的なナレッジベースからの質問にしか答えられないエージェントの能力は限られます。顧客からの問い合わせの大半では、既存システムから注文状況、アカウント情報、予約可能状況といったライブデータを取得する必要があります。インテグレーションがなければ、エージェントはポリシーを説明できてもアクションは実行できません。

エージェントをCRM、チケットシステム、電話システム、その他人間のエージェントが問い合わせ解決に使用するシステムへ接続しましょう。適切に統合されたエージェントは、顧客にメールを確認するよう案内するのではなく、リアルタイムに顧客アカウントを照会して請求に関する問い合わせを解決します。

ElevenAgentsでは、外部システムへの接続はツールを通じて行います。エージェント設定のToolsタブに移動し、構成に合ったインテグレーションタイプを選択してください。 

• クライアントツール： ユーザーのブラウザまたはアプリでアクションをトリガーします。
• Webhookツール： API呼び出しを通じて自社バックエンドに接続し、ライブデータの取得やシステム内でのアクション実行を行います。
• インテグレーションツール： Webhook設定を通じて、Salesforce、Zendesk、Stripeなどのサードパーティーサービスに接続します。

ElevenAgentsは、Salesforce、Zendesk、Stripe、Twilio、Google Calendar、電子健康記録（EHR）システムとネイティブに接続でき、カスタムインテグレーション向けにREST APIとMCPも提供します。 

この仕組みを最初から最後まで確認したいですか？ElevenLabsには、AI音声エージェント構築に関するYouTubeシリーズがあり、構築プロセス全体を解説しています。

ElevenAgentsを始める

ElevenAgentsは、カスタマーサービスを改善し、対応できる顧客問い合わせを拡大したいエンタープライズサポートチームのために構築されています。ElevenAgentsで構築したAIエージェントは、次の機能を利用できます。

• 1秒未満の音声レイテンシーにより、ロボット的ではない自然な会話を実現。
• 70以上の言語を、自動検出とリアルタイム切り替えでサポート。
• エンタープライズ向けコンプライアンスを標準搭載：SOC 2 Type II、ISO 27001、PCI DSS Level 1、HIPAA、GDPR。
• ネイティブインテグレーション：Salesforce、Zendesk、Twilio、Stripe、Google Calendarなどに対応。
• 人間への引き継ぎでは、完全な会話の文脈を引き継ぎ先のエージェントに渡せます。

コンプライアンス要件、複数地域への展開、または高度なインテグレーションが必要なチームには、ElevenLabsのForward Deployed Engineersがチームに加わり、導入範囲を定め、ローンチ後もKPIに責任を持ちます。準備ができたら、最初のエージェントを作成してください。 

よくある質問