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、複雑になったと回答しています。また、78％が回答 し、顧客の期待はかつてないほど高まっていると答えています。利便性を重視する経済の広がりにより、求められる基準は変わりました。顧客は迅速で完全な解決を期待しており、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ための手段です。会話の内容を理解し、連携ツールでアクションを実行し、必要に応じて人間の担当者へ引き継げます。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を大きく超える存在です。

AIエージェントを評価中の方にも、導入準備が整っている方にも、この記事ではその概要、仕組み、解決率を高めるために必要なことを解説します。

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、完全なコンテキストとともに人間の担当者へ引き継ぎます。
• AIカスタマーサービス エージェントの主なユースケースには、受信サポート、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、人間の担当者への引き継ぎ管理を標準搭載し、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は、音声とチャットを通じて顧客とリアルタイムで会話し、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コンテキストを理解し、アップロードされたナレッジベース や、CRM、ヘルプデスクなど連携ツールのライブデータを活用して、動的に応答を生成します。対応範囲外の問い合わせは、会話の完全なコンテキストを保ったまま人間の担当者に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ことです。AIカスタマーサービスエージェントは、人の介入なしで次の業務を処理できます。

• 予約を受け付ける。
• 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しているため、これらの変更は自動で同期されます。予約はカレンダーに更新され、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、対応漏れのコストが最も大きく、自動化の効果を示しやすい、特に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、ポリシーの確認など、件数が多く反復的な問い合わせは、サポートチームの能力の大半を消費し、複雑なケースの優先度を下げてしまいます。

AIエージェントによる支援： エージェントは、ナレッジベースまたは連携システムから関連情報を取得し、回答を提示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（例：注文状況の確認）では、顧客を認証し、CRMから最新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する問い合わせでは、解決までの時間が10倍速くなり、人間の担当者は複雑なケースに集中できるようになりました。

時間外対応

問い合わせは午後5時で止まりませんが、スタッフの勤務は終わるかもしれません。時間外の問い合わせは翌朝まで待たされて顧客を不満にさせるか、高コストな夜間人員を必要とします。

AIエージェントによる支援： エージェントは、問い合わせ対応、予約受付、リクエスト処理を含む時間外シフト全体を、ピーク時間帯と同等の品質で担当します。人間の担当者は翌朝、会話の完全なコンテキストがすでに記録されたエスカレーション案件を引き継げます。

Zingage は、400社以上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。同社は、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、現在では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や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言語を切り替えることも可能です。ElevenAgentsは、70以上の言語に標準対応し、自動検出とリアルタイム切り替えを組み込んでいます。

RevolutはElevenAgentsを導入 し、英国と欧州で31以上の言語を使う顧客に対応しています。解決までの時間は8分の1になり、通話成功率は99.7％を達成しました。同様に、eDreams ODIGEOは拡大 し、ElevenAgentsを用いて単一言語のテストから5言語での本番運用へ移行。解決速度と転送率の両方で2桁の改善を達成しました。

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、人員調整なしで、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、時間外対応の穴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受け取れます。
• 解決までの時間を短縮： 顧客の72％が期待する 即時対応において、待ち時間は顧客離れの理由になります。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に沿う応答： 人間の担当者には調子の悪い日もあり、ポリシーの解釈も異なり、ブランドガイドラインから外れる表現を使うこともあります。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、プロセスを適用するため、不適切な表現によるコンプライアンスの抜け漏れ、地域間でのブランドの不一致、大規模運用での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、必要に応じて会話の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され検索可能になるため、サポート責任者は顧客が連絡す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担当者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コンテキストとともに、人間の担当者へ通話を引き継げます。人間の担当者は最初からやり直す必要がなく、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、クリニックの受け入れ業務と患者サポートのワークフロー にElevenAgentsを導入しました。現在、AIエージェントが受信通話の90％を最初から最後まで処理し、患者の属性情報の取得、保険確認、予約受付を行っています。その結果、mdhubでは最初の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

ElevenAgentsは、音声入力とテキスト入力の両方をリアルタイムパイプラインで処理します。仕組みは次のとおりです。

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、Scribe が顧客の音声をリアルタイムでテキストに書き起こします。顧客が話し終え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は、メッセージが直接パイプラインに送られます。
2. LLMが会話の完全なコンテキストを組み立てます。 これには、すでに交わされた会話、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。これらすべてを考慮してから応答を生成します。
3. 応答はリアルタイムで届けられます。 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た説明です。バックエンドでは、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することで、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： 会話がどのように展開しても、エージェントをスクリプト、コンプライアンス、設定された範囲内に保ちます。

これらのコンポーネントが連携し、大規模な実際の会話をエージェントがどれほど確実に処理できるかを決定します。

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

解決率を向上させるAIエージェントと、顧客をいら立たせるエージェントの違いは、通常5つの要素に集約されます。

強力なナレッジベースにエージェントを基づかせる

AIエージェントの回答品質は、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、または整理されていないナレッジベースでは、曖昧、不正確、または役に立たない応答が生まれます。

まず、エージェントが最も頻繁に参照するコンテンツを集めます。

• 標準作業手順書（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。
• 人間の担当者が日常的に参照するその他のコンテンツ。

用語を統一し、トピックごとに整理して、常に最新の状態に保ちます。古いコンテンツは古い回答を生み、顧客体験を損ねます。

ElevenAgentsでは、ナレッジベース の追加は簡単です。エージェントを開き、「Agent」タブをクリックして「knowledge base」セクションを探し、「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可能です。

より大規模なナレッジベースでは、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維持し、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。曖昧なプロンプトは、曖昧なエージェントを生みます。

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てください。含めるべき主要セクションは次のとおりです。

• 人格： 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： 達成すべきことを、順序立てたステップで記述します。
• ツール： 使用できるツール、使用タイミング、エラーの処理方法。
• ガードレール： 絶対にしてはいけないこと。

すべての指示は短く、アクションベースで書きます。冗長な指示は誤解の原因です。エンタープライズ導入では、各エージェントを専門化してください。1つのエージェントに焦点を絞った対応範囲を持たせる方が、何でもこなそうとする1つのプロンプトよりも確実に機能します。

適切に構造化されたプロンプトの簡略例を以下に示します。

# 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に向けたプロンプトエンジニアリングについて詳しくは、ElevenLabsのプロンプティング完全ガイドをご覧ください。

本番公開前に明確なエスカレーションルールを定義する

エスカレーション基準が明確でないと、エージェントが対応すべきでないことを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失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ないます。

公開前に、以下のそれぞれについてエスカレーション条件を定義してください。

• 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。
• 人間による承認を必要とする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背後に置けるため、承認済みの経路なしに元に戻せない処理が実行されることはありません。ビジュアルワークフロービルダーを使えば、判断ポイントをマッピングし、エスカレーションをトリガーする条件を定義し、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へルーティングするタイミングを正確に制御できます。各引き継ぎ時には完全なコンテキストが渡されます。

これを正しく設定すれば、人間の担当者は完全なコンテキストがすでに付与されたエスカレーションを受け取れます。顧客に同じ説明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優れたパフォーマンスを示すエージェントでも、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るリクエストなど、実際の問い合わせ量の一定割合を占めるエッジケースでは失敗しがちです。

本番公開前に、過去のコンタクト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てください。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ます。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3種類のテストをカバーする組み込みのテストフレームワークがあります。

• 次の応答テスト： 特定のやり取りをシミュレートし、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： エージェントが正しいパラメータで正しいツールを呼び出すことを検証します。転送、検索、返金といった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： シミュレートされたユーザーとの完全な複数ターン会話を実行し、やり取り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％をエージェントが正しく処理し、残りは適切にエスカレーションすることを目標にしてください。また、テストセット内のどの項目にも、自信はあるものの誤った回答を出さないようにします。

エージェントを既存システムに接続する

静的なナレッジベース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多くは、注文状況、アカウント情報、予約の空き状況など、既存システムから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を実行できません。

エージェントをCRM、チケッティングシステム、電話システム、そのほか人間の担当者が問い合わせ解決に使用するシステムに接続してください。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、リアルタイムで顧客のアカウントを参照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 で行います。エージェント設定の「Tools」タブを開き、設定に合うインテグレーションの種類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 呼び出しを通じて独自のバックエンドに接続し、ライブデータの取得やシステム上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）システムにネイティブ接続でき、カスタムインテグレーションにはREST APIとMCPを利用できます。

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音声エージェントの構築に関する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のサポートチーム向けに構築されています。ElevenAgentsで構築された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します。
• 70以上の言語 に、自動検出とリアルタイム切り替えで対応します。
• 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。
• 人間の担当者への引き継ぎ ：完全な会話コンテキストを引き継ぎ先の担当者に渡します。

コンプライアンス要件、複数リージョンへの展開、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、公開後もKPIに責任を持って支援します。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