人間とAIエージェントに必要な7つのカスタマーサービススキル（事例付き）

サポートでの会話一つひとつが、顧客を獲得することにも失うことにもつながります。応対するAIまたは人間のエージェントがどれだけよく話を聞き、問題を解決できるかによって、その通話の行方が決まります。1件の会話だけなら大きな影響はないように思えるかもしれません。しかし、すべての通話やチャットを合計すれば、企業が顧客を維持できるか、失った顧客を補い続けることになるかを左右します。

Zendeskの調査によると、顧客の50％以上が、たった一度の悪い体験をきっかけに競合他社へ乗り換えています。AIによってCX業務が変化し続ける今も、カスタマーサービススキルが重要であることを示しています。顧客の期待が高まるなか、CXチームのスキルを継続的に高める組織は競争優位性を得られます。

このガイドでは、主なカスタマーサービススキル、企業にとって重要な理由、改善方法、AIがCXチームをどのように強化するかを解説します。

まとめ

• カスタマーサービススキルは、顧客の問題を解決し、信頼を築き、顧客離れを減らすうえで役立ちます。
• 一般に、CXチームはコミュニケーション、問題解決、対立解消など、ハードスキルとソフトスキルの両方を実践します。
• 人間とAIのどちらのエージェントも、計画的な導入、会話の評価、改善を通じてカスタマーサービススキルを活用し、顧客体験を向上できます。
• AIエージェントは対立解消に役立ちますが、事態を沈静化するには人間のエージェントへのシームレスな引き継ぎが不可欠です。 
• カスタマーサービスにAIエージェントを導入する際は、トレーニング中と導入後に会話指標を評価し、継続的な改善につなげます。

カスタマーサービススキルとは？

カスタマーサービススキルとは、サポートチームが顧客のニーズを理解し、問題を効果的に解決するためのソフトスキルと技術的能力です。大きく分けると、コミュニケーション、忍耐力、共感力、適応力などのソフトスキルと、プロダクト知識やインシデント管理などの技術スキルがあります。

ここでは、コミュニケーション、問題解決、対立解消、共感力、適応力、パーソナライゼーション、プロダクト知識という7つのスキルを詳しく解説します。また、人間とAIのカスタマーサポートエージェントに各スキルをどう活用できるかも紹介します。

カスタマーサービススキルを詳しく解説

カスタマーサービススキルとは、CXチームが顧客の問題に耳を傾けて理解し、対応、解決、フォローアップするための実践的な手法です。コミュニケーション、問題解決、共感、対立解消など、さまざまな分野の手法が含まれます。チームに適切なスキルを備えることで、すべての顧客接点で一貫した良好な体験を提供できます。

従来、サポートチームはソフトスキルとハードスキルの研修を通じてカスタマーサービススキルを磨いてきました。たとえば、間を置いて話を聞く、顧客の不満を把握する、敬意ある言葉で事態を沈静化するといった方法を学びます。また、会話中に必要な情報を引き出せるよう、CRMやERPなどのツールに精通する必要もあります。現在では、AIエージェントと連携して関連情報を取得し、顧客の問題を迅速に解決するため、高いITリテラシーがますます求められています。

実際、現在では大半のカスタマーサービスチームが、顧客体験のワークフローを効率化するためにAIエージェントを利用しています。Gartnerによると、2028年までに少なくとも70％の顧客がAIインターフェースからカスタマージャーニーを開始するようになります。

CXチームのスキル向上は引き続き重要ですが、AIを活用したCX業務の可能性を引き出すには、ブランドの標準業務手順（SOP）、セキュリティガードレール、ナレッジベースとのインテグレーション、サードパーティーツールを軸にAIサポートエージェントを設計することが鍵となります。

カスタマーサービススキルがより良い体験につながる理由

効果的なカスタマーサービスは問題解決を迅速化し、長期的にブランドロイヤルティ、顧客維持、収益の向上につながります。CXチームは、問題が深刻化するのを待つのではなく、顧客から報告された事案を先回りして調査します。顧客の話に積極的に耳を傾け、考えを伝える時間を確保したうえで、問題や疑問の解決を支援します。

これはAIカスタマーサービスエージェントにも当てはまります。生成AI、機械学習などのソフトウェア技術で動作しますが、信頼を築くワークフロー、原則、ポリシーに沿って設計します。AI、人間、またはその両方を使う場合でも、目標は顧客の問題を解決し、話を聞いてもらえたと感じてもらうことです。

CXワークフローにAIを組み込む際、3ShapeのシニアAIビジネスオーナー、Jannes Koopmann氏は、共感のある口調と人間らしさの重要性を強調しました。同社がAIエージェントでカスタマーサポートを刷新するなか、Jannes氏は、プロセス全体を通して顧客が理解されていると感じられるようにしたいと考えていました。

人間とAIエージェントに必要な7つのカスタマーサービススキル

優れたカスタマーサービスを提供するには、人間とAIの双方がさまざまなスキルを備える必要があります。ここでは必要なスキルと、人間とAIエージェントがそれぞれを活用する事例を紹介します。

コミュニケーションスキル：積極的に聞き、明確に話す

明確なコミュニケーションは、助けを求める顧客が通話やメッセージを途中でやめる原因となる混乱を防ぎます。必要なのは、積極的な傾聴、簡潔な回答、明確な文章と会話です。

人間のエージェントは、顧客の話を聞き、適切な言葉を選んで返答することでコミュニケーションスキルを磨きます。メール、通話、テキストのどれでも、わかりやすさを重視して専門用語を避け、技術用語には必ず説明を加えます。

AIエージェント、特に大規模言語モデル（LLM）を活用したエージェントは、会話形式の応答を得意とします。ただし、発言の順番や割り込みへの対応には明確なガイドラインが必要です。たとえば、顧客が話の途中で間を置いたとき、音声エージェントは自然に聞こえる一定の時間内に応答しなければなりません。同時に、相手の発言を遮ったり、無関係な回答をしたりしないことも重要です。

人間とAIのどちらも、会話のコンテキストを効果的に共有することで、より適切にコミュニケーションできます。そのため、正確に応答できるよう、AIとCXチームは会話分析にリアルタイムでアクセスする必要があります。

例：人間のエージェントが「確認させてください。ご注文は月曜日に発送されましたが、まだ届いていないということですね」と伝えます。AI音声エージェントも同じように要点を復唱し、顧客の確認を待ってから会話を続けます。

問題解決スキル：適切な解決策をより早く見つける

顧客は、人間かAIかを問わず、サポートチームに迅速な問題解決を期待しています。顧客の悩みを解消することはCXエージェントの重要な役割であり、常に質の高いサービスを提供することでブランドへの信頼が高まります。

人間のサポート担当者は、問題を体系的に診断することで解決を早められます。顧客の問題を記録し、認識の行き違いを防ぐために詳細を確認し、プロダクト知識を活用して解決策を提示します。すぐに解決できない場合は、次の手順を顧客に伝えます。

AIエージェントも同様の問題解決原則に従いますが、LLMの推論・予測能力を活用します。利用可能な顧客データとコンテキストに基づいて解決方法を評価し、信頼度が最も高いものを選びます。その後、顧客が問題を解決するための手順を提示します。

例：顧客からカード決済に失敗したと連絡があった場合、人間のエージェントはアカウントとカード情報を確認し、解決手順を案内します。AIエージェントは、連携したツールで同じアカウントデータを読み取り、最も可能性の高い原因を特定して解決手順を伝えます。

対立解消スキル：難しい会話を沈静化する

最善を尽くしても、顧客との会話で対立が生じることがあります。人間とAIのサポートエージェントに対立解消スキルを備えることで、摩擦を取り除き、是正策を提示し、やり取りを通してプロフェッショナルな対応を維持できます。

対立を解消する際、人間のエージェントは冷静さを保ち、所定の手順に従って客観的に対応します。顧客の不満を認め、共通認識を段階的に築きます。具体的な行動で信頼を取り戻し、迅速に解決することが目標です。

一方、AIは明確なエスカレーション経路を用意して、対立の沈静化を支援します。自然言語理解（NLU）を使って、顧客の不満、不安、怒りを検知し、落ち着いて速やかに人間のエージェントへ会話を引き継ぎます。顧客が明確に希望した場合も、有人サポートチームへ通話を転送できます。

例：顧客が「この件で電話するのは3回目です」と話した場合、人間のエージェントは「まだ解決しておらず、申し訳ございません。ここからは私が責任を持ち、今後の対応を詳しくご説明します」と応答します。同じ不満を検知したAIエージェントは、人間のエージェントへの転送を提案し、ウォーム転送で会話履歴も引き継ぎます。

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カスタマーサービスにおける共感：話を聞いてもらえたと感じてもらう

共感とは、人間のエージェントが顧客の気持ちに寄り添うための感情知能です。共感を示すと信頼関係が生まれ、顧客との共通理解を築けるため、最も重要なカスタマーサービススキルの一つです。

人間のエージェントは、すぐに返答を挟まず、顧客の気持ちを認めることで共感を示します。「ご不満はよくわかります。解決に向けてお手伝いします」と伝えるだけでも、顧客は話を聞いてもらい、尊重されていると感じます。それがさらなる対話につながります。

AIは人間のように感情を実際に感じることはできません。しかし、顧客の声や文章から不満を示すパターンを特定できます。検知した感情に基づき、人間が共感を示す際の口調や言葉遣いを再現できます。

例：不満を検知したAIと人間のエージェントは、どちらも「それは大変でしたね。解決できるようお手伝いします」と直接伝えられます。

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適応力：複数のチャネルで問い合わせに対応する

顧客はメール、チャット、音声、テキストなど、さまざまなチャネルから企業に問い合わせます。適応力があれば、特に同じ事案について複数回やり取りする場合でも、CXチームは一貫したメッセージを保てます。

人間のエージェントは、複数のプラットフォームで適切に対応できるよう訓練されます。それぞれに固有の対話形式、ガイドライン、細かな違いがあります。たとえばメールなら、校正する時間を確保してプロフェッショナルな文章にできます。一方、通話は即興性が高く、新しい情報にその場で対応する必要があります。

AIエージェントは、話題や会話をまたいでコンテキストを保持できます。設定後は、さまざまなチャネルに展開できます。過去のコンテキストを参照し、顧客が好む口調、形式、スタイルで応対します。

例：チャットでは、人間のエージェントが後から確認できる短い要約を送ります。通話では、同じエージェントがよりゆっくり話し、詳細を声に出して確認します。AIエージェントも同じルールに従い、チャットでは簡潔な文章を返し、音声では自然な会話を行います。

パーソナライゼーション：個々に合った応答を提供する

顧客は問い合わせる際、新しいエージェントに代わるたびに同じ説明を繰り返さなくても、自分が誰で、どのような事案なのかを把握していることを期待します。

人間のエージェントは、手作業で応答をパーソナライズします。たとえば、問い合わせに対応する際に過去の購入履歴を確認し、購入品に満足しているかを簡潔に尋ねます。ささやかな心遣いでも、チームが顧客とその好みを覚えていることで、大切にされていると感じてもらえます。

AIエージェントは、より効率的に応答をパーソナライズできます。記録を手作業で確認する代わりに、サードパーティーのCRMに接続し、顧客対応時に履歴データを取得します。さらに、リアルタイムで能動的にデータを収集し、個々に合ったプロダクトを提案できます。

例：「何を注文しましたか？」と尋ねる代わりに、人間のエージェントは「先月プロプランをご購入いただいていますね。今回はその件でのお問い合わせでしょうか？」と話します。CRMに接続したAIエージェントも、同じコンテキストから会話を始められます。​

プロダクト知識：自信を持って質問に答える

顧客は、サポートエージェントが企業のプロダクト、サービス、ポリシーを理解していることを期待します。そのため、問い合わせに対応するCXチームは、確実で正確な回答を提供できるよう、常に最新情報を把握する必要があります。

人間のエージェントは、プロダクトやサービスの最新情報を確認して知識を更新します。顧客に影響する可能性があるポリシー、ドキュメント、料金の変更を把握します。

AIエージェントも同様ですが、検索拡張生成（RAG）システムやサードパーティーとのインテグレーションを使って、正確で役立つ回答を提供します。たとえば、LLMを活用したチャットボットは、顧客が挙げた特定のプロダクトを初めから理解しているわけではありません。推測せず、組織内のナレッジベースから情報を取得して回答を生成します。

例：セール品が返金ポリシーの対象か尋ねられた場合、十分な知識を持つ人間のエージェントは現在のポリシーに基づいて回答します。AIエージェントはナレッジベースから最新のポリシーを取得し、それに基づいて回答します。

人間とAIエージェント：カスタマーサービススキルの比較

以下の表は、人間とAIエージェントが7つのスキルをどう活用するかをまとめたものです。

判断力が鍵となる領域では人間が、スピードと一貫したポリシー遵守が重要な領域ではAIエージェントが優位です。

人間とAIにカスタマーサービススキルを導入する方法

AI支援型のCX業務にカスタマーサービススキルを組み込むには、運用範囲を明確にした連携ワークフローが必要です。以下の手順で、ここまで紹介したスキルを備えたカスタマーサービスAIのワークフローを作成できます。

1．CX目標を定める

まずは一般的な問い合わせ一つに対象を絞ります。既存のサポート業務を妨げずに、エージェント型CXワークフローを構築、テスト、改善する余地を確保できます。CXチームに期待する応答、口調、一般的なワークフロー、理想的な応答時間など、対応の成功に関わるすべての要素を特定します。

2．エージェント型AIのCXプラットフォームを選ぶ

CX業務向けの会話型AIプラットフォームには、さまざまな機能があります。セキュリティガードレールとブランドガイドラインを適用しながら、問題解決に向けてエージェントの動作を柔軟に設定できるものを選びます。以下の基準で各候補を評価してください。

• 対応スキル：発言順、感情検知、人間への引き継ぎなど、このガイドで紹介したスキルに対応していること。
• 知識とツールへのアクセス：ナレッジベースとCRMに接続し、正確な回答とパーソナライズされた応答ができること。
• ガードレールとブランド管理：すべての会話にセキュリティガードレールとブランドガイドラインを適用できること。
• 対応チャネル：音声とテキストの両方に対応し、一貫したサービスを提供できること。
• テストと評価：会話をシミュレーションするサンドボックスを備え、リリース後にCSATや解決率などの指標を追跡できること。

たとえばElevenAgentsは、実績あるカスタマーサービスの原則に基づき、CXチームがより良い体験を提供できるエージェント型AIプラットフォームです。優れたカスタマーサービススキルに取って代わるものではなく、それを目的ともしていません。ElevenAgentsは人間のチームに負担をかけることなく、複数のチャネルにカスタマーサービスのベストプラクティスを展開できます。

3．AIカスタマーサービスエージェントのワークフローを設計する

AIエージェントが役立つ顧客接点を特定します。次に、システムプロンプト、ツールのインテグレーション、社内ナレッジベースを使って、適切なスキルをエージェントに設定します。

AIは、通話中のカスタマーサービスエージェントにコンテキストや有用な情報を提示し、やり取りを望ましい結果へ導けるよう支援します。 

または、AIが主導できる顧客接点全体を設計し、人間のサポートエージェントの負担を減らせます。優先度の低い通話や定型的な通話は自動化に適しています。慎重な対応が必要な事案はエスカレーションし、一般的な通話パターンはAIエージェントで全面的に対応できます。

たとえばNanaは、顧客との通話でエージェントが共感を持って会話し、ブランドらしさを保てるよう、AIエージェントのシステムプロンプトの改善に注力しました。 

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4．導入前にテストする

AIエージェントへの変更は、試験用サンドボックスで必ずシミュレーションしてください。想定されるシナリオでエージェントをテストし、応答を確認します。特に、会話の途中で感情が変化し、人間への引き継ぎが必要になる場合など、エッジケースもシミュレーションします。    

実践とフィードバックでカスタマーサービススキルを向上させる方法

カスタマーサービススキルは習得でき、時間をかけて向上させられます。人間とAIエージェントをトレーニングした後、実践や実際の環境でのパフォーマンスを評価できます。

人間のエージェントは研修を受け、継続的にスキルを磨き、サポート対象のプロダクトへの理解を深め、顧客のフィードバックを確認してサービス上の課題を解消します。また、自信を持って顧客に対応するには、経営層による一貫した支援、方針調整、メッセージ発信も必要です。この学習の枠組みは、ある程度AIエージェントにも適用できます。

カスタマーサービススキルのトレーニングは、測定可能な成果と結び付けると最も効果的です。CSAT、初回解決率、平均処理時間を追跡し、確認済みの会話から品質保証スコアを加えます。そのスコアを基に、ロールプレイや通話モニタリングを通じて具体的なコーチング目標を設定します。

AIエージェントは、ポリシーのガイドライン、テンプレート例、会話履歴、各チャネルで参照する資料から学びます。プロセス全体はヒューマン・イン・ザ・ループ環境で進められ、人間のエージェントが評価基準となる会話型AIの指標を設定します。

たとえば、AIエージェントの自己完結率、CSAT、解決率を測定し、人間の介入なしに自信を持って事案を解決できるかを判断します。その後、ポリシー、AIプロンプト、サードパーティーツールを見直し、エージェントがより効果的に動作できるようにします。

ElevenLabsでは、AIエージェントの問題解決能力を評価する専用のテストフレームワークを使用しています。既存の会話からサービス上の課題を調査し、それをテストケースとしてエージェントを改善します。

カスタマーサービスのハードスキルとソフトスキル：チームに必要なもの

ハードスキルとは、CXチームが問題を効率的かつ効果的に解決するための技術スキルです。たとえば、プロダクト知識、インシデント管理、CRMの操作はカスタマーサービスのハードスキルです。問題解決率を高めるうえで重要です。

一方、ソフトスキルは、やり取りの最中に顧客満足度を高めます。たとえば、共感力、積極的な傾聴、忍耐力を備えたエージェントは、快適な顧客体験を提供できます。

顧客体験の向上には、ハードスキルとソフトスキルの両方が不可欠です。AIエージェントを利用する場合、CXチームは各タスクを最も適した担当者に割り当てられます。

AIエージェントはポリシーに従うことを得意とするため、顧客記録の取得、返金処理、技術的な問題の診断といったハードスキルを自動化できます。

一方、人間は自然に共感し、細かなニュアンスを理解できるため、ソフトスキルを担います。AIエージェントも感情を検知して会話ルールに従えますが、カスタマーサービスでソフトスキルを実践する際の最終判断は人間が下します。

カスタマーサービスにElevenAgentsを導入する

人間とAIエージェントにカスタマーサービススキルを備えることで、顧客からの問い合わせに自信を持って対応できます。エージェント型AIの時代では、AIと人間の連携が顧客の支持につながります。

ElevenLabsなら、テキスト、音声、メールで顧客満足度を高めるスキルを備えたカスタマーサービスAIエージェントを導入できます。ElevenAgentsでは、導入前にAIエージェントの作成、CXワークフローの設計、ナレッジベースへの接続、評価などを行えます。

同じダッシュボードでガードレールを適用し、文字起こしを分析して、エージェントのパフォーマンスを継続的に監視できます。

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カスタマーサービススキルに関するよくある質問