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、複雑化したと答えています。また、78%が回答し、顧客の期待はこれまで以上に高まっていると述べています。利便性を重視する経済によって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には寛容ではありません。

AIカスタマーサービスエージェントにより、サポート責任者はより多くの問い合わせを、より迅速に処理できます。エージェントは会話全体を理解し、接続されたツールでアクションを実行し、必要に応じて人間へ引き継げます。多くのチームがすでに試して断念し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場合でも、導入の準備ができている場合でも、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、顧客との会話をエンドツーエンドで処理し、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、営業時間外の対応、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、音声とチャットを通じて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のコンテキスト全体を推論し、アップロードされたナレッジベースや、CRM・ヘルプデスクなどの接続ツールからの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では、会話のコンテキストを完全に保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。

従来の自動化と異なるのは、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、人手を介さずに次のタスクを処理できます。

• 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、問い合わせ量が多く、カバー不足のコストが大きく、自動化の効果を示しやすい、最も影響力の高い出発点です。

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、大量かつ反復的な問い合わせはサポートチームの大半の対応能力を消費し、複雑なケースの優先度を下げてしまいます。

AIエージェントの支援方法：エージェントは、ナレッジベースまたは接続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ことで、問い合わせをエンドツーエンドで処理します。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からライブの顧客データを取得します。

営業時間外の対応

問い合わせ量は午後5時で止まりませんが、人員配置は止まるかもしれません。営業時間外の問い合わせは翌朝まで待たされ顧客を苛立たせるか、高額な夜間スタッフを必要とします。

AIエージェントの支援方法：エージェントは営業時間外のシフト全体を担い、ピーク時と同じ品質で問い合わせ対応、予約受付、リクエスト処理を行います。人間のエージェントは翌朝、会話の完全なコンテキスト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。

多言語サポート

複数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。これは高コストで、拡張も困難です。

AIエージェントの支援方法：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、その言語で応答します。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ることも可能です。ElevenAgentsは、90以上の言語を標準でサポートし、自動検出とリアルタイム切り替えを内蔵しています。

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導入のメリットは、顧客体験の向上とサポートチームの効率化の2つに分けられます。

• 24時間365日対応：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、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おいて、待ち時間は顧客離れの原因です。エージェントはナレッジベースから回答を取得し、接続システムでリアルタイムにアクションを実行することで、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悪い日があり、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た言い回しをすることがあります。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。そのため、不適切な表現によるコンプライアンス上の抜け漏れ、地域間でのブランドの不整合、大規模運用時のQA上の想定外を防げます。
• 90以上の言語に対応する多言語サポート：市場をまたいで顧客に対応するには、通常は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、高コストで拡張も困難です。AIエージェントは顧客の言語を自動検出し、必要に応じて会話中に切り替えられます。
• すべての会話から得られるデータとインサイト：すべてのやり取りは記録され検索できるため、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や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る場合、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急速に積み重なります。mdhubは行動健康プラットフォームとして、クリニックの入院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%をエンドツーエンドで処理し、患者属性を収集し、保険を確認し、予約を受け付けています。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テキストモデルであるScribeが、顧客の音声をリアルタイムでテキストに変換します。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、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、すでに交わされた内容、ナレッジベース内の関連情報、接続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。これらすべてを推論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戻され、顧客へ届けられます。

これはパイプラインを簡略化して示したものです。内部では複数の技術が連携し、自然な会話を維持しています。

• 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、エージェントが応答するタイミングを判断することで、自然な対話を実現します。
• VAD（音声アクティビティ検出）：主な話者の音声をバックグラウンドノイズから分離し、文字起こしの精度を高め、会話に含まれない音を除去します。
• 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：会話がどこへ進んでも、エージェントをスクリプト、コンプライアンス、設定した境界内に保ちます。

これらのコンポーネントが連携することで、エージェントが大規模な実際の会話をどれほど確実に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

解決率を改善するAIエージェントと、顧客を苛立たせるAIエージェントの違いは、通常5つのポイントに集約されます。

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品質は、取得できる情報の品質に左右されます。システムの他の部分がどれほど適切に構成されていても、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まとめましょう。

• 標準作業手順書（SOP）。
• FAQとよくある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すべてのコンテンツ。

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。エージェントに移動し、「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）もサポートしています。これは、すべて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技術です。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す。含めるべき主な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：順序立てたステップで、達成しようとすること。
• ツール：使用できるツール、使用するタイミング、エラーの処理方法。
• ガードレール：絶対にしてはならないこと。

すべての指示は短く、アクションベースにしましょう。長すぎる指示は誤解の原因になります。エンタープライズ導入では、エージェントごとに専門性を持たせることも重要です。すべてを行おうとする1つのプロンプトより、エージェントごとに焦点を絞った範囲を持たせる方が信頼性高く機能します。

適切に構造化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損ないます。どちらの結果もシステムへの信頼を損ないます。

リリース前に、以下それぞれのエスカレーション条件を定義しましょう。

• 不満を抱いている、または暴言を吐く顧客。
• 特定のキーワードまたはセンシティブなトピック。
• 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できるようにし、承認済みの経路なしに不可逆的な処理が起きないようにします。ビジュアルワークフロービルダーでは、判断ポイントをマッピングし、エスカレーションを引き起こす条件を定義し、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送るタイミングを正確に制御できます。各引き継ぎで完全なコンテキストも維持されます。

これを正しく設定すると、人間のエージェントは完全なコンテキストがすでに添付されたエスカレーションを受け取ります。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

制御された条件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、不満を抱く顧客、ナレッジベースの対象範囲をわずかに外れるリクエストなど、現実の問い合わせ量で無視できない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実行してください。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しょう。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、組み込みのテストフレームワークがあり、次の3種類のテストを実施できます。

• 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、定義済みの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：適切なツールが適切なパラメーターで呼び出されることを検証します。転送、検索、返金などの重要な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、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。

少なくとも80%のテストシナリオを正しく処理し、残りは適切にエスカレーションできることを目標にしてください。また、テストセット内のどの項目でも、自信はあるが誤った回答を生成しないようにしましょう。

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からの質問にしか答えられないエージェントには、限られた能力しかありません。ほとんどの顧客問い合わせでは、既存システムから注文状況、アカウント情報、予約可能状況などの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うすべてのシステムに接続しましょう。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伝えるのではなく、リアルタイムでアカウントを調べ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」タブに移動し、環境に合ったインテグレーションタイプを選びます。

• 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実行します。
• Webhookツール：API呼び出しを介して独自のバックエンドに接続し、ライブデータを取得したり、システム内でアクションを実行したりします。
• 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向けにREST APIとMCPも提供しています。

この仕組みをエンドツーエンド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、構築プロセスの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向けに構築されています。ElevenAgentsで構築したAIエージェントでは、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。
• 90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。
• 人間への引き継ぎで、完全な会話コンテキストを引き継ぎ先のエージェントへ転送。

コンプライアンス要件、複数地域での展開、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、リリース後も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