会話型AIを活用したカスタマーサービス向上の方法

概要

• 会話型AIは、問い合わせ対応、トラブルシューティング、営業時間外の対応など、定型的な顧客対応を自動で処理できます。
• 会話型AIは、リアルタイムでの確認や複数ステップでの解決、テキストでは再現できないような対話のやり取りが必要な複雑なタスクも実行できます。
• 多くのチームは、ElevenAgentsのようなプラットフォームを使えば、1時間以内に定型的なカスタマーサービス向け会話型AIを導入できます。

カスタマーサービスにおける会話型AIとは？

会話型AIは、自然言語を理解し、顧客が求めていることを解釈し、実際の人と話しているように応答できるテクノロジーです。

カスタマーサービスでは、顧客は電話やWebアプリ（音声またはテキスト）を通じて会話型AIと話し、注文状況の確認、配送先住所の変更、プロダクトに関する質問への回答といった問題を解決できます。

会話型AIと従来の自動化との違いは、課題を乗り越え、決められたスクリプトから外れた対応をする場面で、すぐに分かります。

IVR

• 顧客：「配送先住所を変更したいです。」
• IVR：「『注文を追跡』『商品を返品』『住所を変更』『担当者に接続』のいずれかをお話しください。」
• 顧客：「住所を変更。」
• IVR：「注文番号を入力してから、＃キーを押してください。」
• 顧客：「今、手元にありません。代わりにメールアドレスを使えますか？」
• IVR：「理解できませんでした。注文番号を入力してから、＃キーを押してください。」

会話型AI

• 顧客：「配送先住所を変更したいです。」
• エージェント：「承知しました。注文番号を確認できますか？」
• 顧客：「今、手元にありません。代わりにメールアドレスを使えますか？」
• エージェント：「もちろんです。アカウントに登録されているメールアドレスを教えてください。」
• 顧客：「sarah@elevenlabs.ioです。」
• エージェント：「確認できました。ご注文は現在、42 Oak Streetに配送中です。変更先の住所を教えてください。」

従来の自動化は、決められたシナリオだけを処理し、顧客が想定された経路から外れると機能しなくなります。会話型AIは、問題解決、接続済みシステムでの操作、人による対応が本当に必要なときに文脈を引き継いだエスカレーションまで、幅広い顧客対応を処理できます。その結果、定型的な電話対応を担うことで、カスタマーサービスチームの負担を大幅に軽減します。

カスタマーサービス向け会話型AIの仕組み

会話型AIは、推論、データ取得、ツール呼び出し、音声の再現を可能にする一連の基盤システムによって、カスタマーサービスの電話対応を処理します。

上記の例で、これらのシステムがどのように連携するかを見てみましょう。

1. 顧客は欠航したフライトに不満を感じて電話をかけます。スピーチtoテキストモデルのScribeは、話されたリクエストをリアルタイムで文字起こしし、顧客が何を言ったかだけでなく、どのように言ったかというシグナルも捉えます。この感情的な文脈はパイプライン全体に渡されるため、エージェントは最初のやり取りから適切な共感をもって応答できます。
2. LLMは、意図、つまり欠航便の再予約を特定し、接続されたツールを介して顧客のフライト記録を取得します。これによりエージェントは、フライト履歴、利用可能な再予約オプション、手数料を免除する権限など、必要なすべての文脈を得られます。
3. エージェントは2つの再予約オプションを提示し、どちらがより信頼できるかを判断したうえで、顧客が希望する便を予約します。すべて人の介入なしで完結します。
4. ターンテイキングモデルは会話のやり取りを自然に管理し、顧客が話し終えたタイミングを検知するため、不自然さや遅延を感じさせません。
5. テキスト読み上げ（TTS）モデルは、会話の感情的なトーンに合わせた音声で、すべての応答をリアルタイムに届けます。

これを可能にするのは、会話型AIがナレッジベースや統合システムから情報を取得できることです。そのため、不満を抱えた顧客を3人の異なるエージェントに転送する代わりに、システムがフライト記録、再予約オプション、手数料を免除する権限を備え、1回の通話で問題を最初から最後まで解決できます。

カスタマーサービスにおける会話型AIのメリット

顧客は企業とのやり取りに多くを期待しています。実際、顧客の74％はカスタマーサービスがAIによって24時間365日利用可能になることを期待しており、CXリーダーの85％は、最初の問い合わせで問題が解決しなければ顧客はそのブランドを離れると回答しています。

会話型AIによって、チームがこうしたギャップを埋める方法をご紹介します。

• 応答時間の短縮。ElevenAgentsのFlashモデルは、ベンチマークで75msのレイテンシーを実現しており、エージェントは自動応答ではなく、即座の会話のように感じられる速さで応答します。
• 24時間365日の人員配置なしで、24時間365日対応。営業時間外に問い合わせた顧客にも、留守番電話や翌朝の折り返しではなく、完全な解決を提供できます。
• 大規模でも一貫した品質。会話型AIに調子の悪い日はなく、すべてのやり取りがポリシーに沿って行われます。
• 多言語サポート。1つのエージェントで90以上の言語の顧客に対応でき、会話の途中でもシームレスに言語を切り替えられます。
• 人間のエージェントを、より価値の高い業務へ。定型的な問い合わせはAIが吸収し、複雑なケースには必要なだけの注意を向けられます。

こうしたメリットは、規模や業界によって異なる形で現れます。Revolutが400万人超の顧客への音声サポートのために、英国と欧州でElevenAgentsを導入した際には、測定可能な成果が得られました。解決までの時間は8分の1超に短縮され、エージェントの通話成功率は99.7％に達し、31以上の言語で本番運用されています。

カスタマーサービスにおける会話型AIのユースケース

会話型AIは幅広いカスタマーサービス対応を処理できますが、特にすぐに効果が出るユースケースもあります。チームが最も大きな成果を得ている領域をご紹介します。

大量の問い合わせ対応

注文追跡、パスワードのリセット、請求に関する質問が受信問い合わせの大半を占めています。一つひとつがチームの時間と労力を必要とし、そのリソースはより複雑な問題に充てられるはずです。

会話型AIによる解決方法：エージェントは、人の入力なしで一般的な顧客の問い合わせを解決できます。これにより、苦情の沈静化、デリケートな紛争への対応、顧客維持に不可欠な顧客関係の構築など、人にしかできない業務にチームを集中させられます。

ElevenAgentsのエージェントと話すとどのような体験になるか、試してみませんか？以下のライブデモで、実際のAIとの会話を体験してください。

営業時間外の対応

チームが業務を終えたあとも、顧客はサポートを必要としています。複数のタイムゾーンの顧客にサービスを提供する企業にとって、都合のよい「営業時間外」はありません。取りこぼした問い合わせは翌朝まで待つか、競合他社へ流れてしまいます。

会話型AIによる解決方法：会話型AIは、コンタクトセンターのキュー全体を24時間365日処理します。質問への回答、アカウントの更新、予約受付を行います。複雑なケースは完全な文脈とともに記録されるため、朝の担当チームは最初からやり直すことなく対応を引き継げます。

多言語サポート

顧客基盤が最も急速に成長している地域でのサポート不足により、一部の顧客は他の顧客より良い体験を得ています。新しい市場に進出するにつれ、このギャップは広がります。顧客と言語は増える一方で、サポートチームはそれに合わせて拡大できないためです。

会話型AIによる解決方法：ElevenAgentsは、自動言語検出と会話中のリアルタイム切り替えにより、90以上の言語に対応できます。顧客は英語で会話を始め、転送や振り分け、最初からのやり直しなしにスペイン語へ切り替えられます。こうした継続性を人間のチームだけで再現するのは、ほぼ不可能です。

トラブルシューティングと技術サポート

技術的な問題に対応するには、顧客のデバイスの種類、アカウント履歴、すでに試したことを把握する必要があります。こうした情報の収集には時間がかかり、その大半は人間のエージェントがトラブルシューティングを始める前に行われます。

会話型AIによる解決方法：AIエージェントは顧客を診断フローに沿って案内し、適切な情報を収集して、一般的な問題を最初から最後まで解決します。人の対応が必要な場合も、完全な文脈を含めて引き継ぐため、顧客は説明を繰り返したり、エージェントがメモを読む間に保留で待ったりする必要がありません。

会話型AIプラットフォームを選ぶ際のポイント

プラットフォームを評価する際、実運用で真価を発揮するものとデモでは良く見えるだけのものを分ける基準は以下のとおりです。

• モダリティとチャネルへの対応：このプラットフォームは音声とテキストの両方を処理でき、1つの設定から電話、Web、WhatsApp、メールなどのチャネルに展開できますか？モダリティやチャネルごとにスタックが分かれていると、メンテナンスの負担が増え、顧客体験にもばらつきが生じます。
• 音声品質とレイテンシー：自然な会話に感じられる基準は、最初の音声が1秒未満で返ることです。しかし、多くのプラットフォームはこれを満たしていないため、具体的に確認してください。
• インテグレーションの深さ：CRM、チケッティングシステム、電話システムと標準で接続できますか？できなければ、すべてのやり取りが孤立してしまいます。エージェントは文脈を失い、データは同期されず、なくそうとしていた手作業がプロセスの別の場所に移るだけです。
• 言語サポート：何言語に対応していますか？自動で検出・切り替えますか？それとも顧客が事前に言語を選択する必要がありますか？この違いは重要です。顧客に一言も話す前から使用言語を自己申告させると、摩擦が生まれ、体験が始まる前に損なわれます。自動検出なら、最初のやり取りから自然な会話を維持できます。
• セキュリティとコンプライアンス：業界に適用される認証（SOC 2 Type II、HIPAA、PCI DSS Level 1、GDPR）を確認し、取得済みであることを確認してください。規制業界では、必要な認証を持たないプラットフォームは選択肢になりません。規制業界以外でも、評価の途中でコンプライアンスが障壁だと判明するより、エンタープライズの調達チームへの回答をあらかじめ用意しておく方が容易です。
• 人への引き継ぎ：エスカレーションが発生した際、人間のエージェントは会話履歴、意図、顧客データを含む完全な文脈を受け取れますか？スムーズな引き継ぎは、顧客体験を向上させます。AIが定型業務を処理することで、チームはパスワードリセットの問い合わせ対応から解放され、共感、判断、専門知識が本当に求められるケースの解決に集中できます。
• 専門家による導入サポート：コンプライアンス要件、複数地域への展開、大量ワークロードなど、複雑な要件を伴うエンタープライズ導入では、組み込み型のエンジニアリングサポートを提供するプラットフォームを選びましょう。契約締結後に引き渡すのではなく、スコープ策定、構築、ローンチ後のKPI達成への責任まで担う専門家がいることが重要です。フォワードデプロイドエンジニアは、実装、安定化、継続的な最適化を通じて、ElevenLabsからチームと直接連携します。

ElevenAgentsは、これらすべての基準を満たすように構築されています。チームの技術リソースや導入のスピードに応じて、さまざまな始め方を選べます。

カスタマーサービスチームに会話型AIを導入する方法

ElevenAgentsは、3つの導入方法に対応しています。チームに合った方法を見つけるためのガイドをご紹介します。

多くのエンタープライズチームは、カスタムAPIインテグレーションを構築するか、専門家と連携するかを検討します。ローコードの方法は、検証を最も速く進められる手段です。まずはそこから始め、実際にどこに複雑さがあるのかを理解しながら構築を進めましょう。

ElevenAgentsで最初のAIカスタマーサービスエージェントを作成する

ElevenAgentsなら、コードを書かずに稼働するエージェントを構築・導入できます。無料で登録して、ステップバイステップガイドに従えば、1時間以内に最初のエージェントを公開できます。設定、インテグレーション、最適化についてさらに深く学ぶには、YouTubeのElevenAgents Academyシリーズをご覧ください。

より複雑な要件を持つチームは、ElevenLabsのフォワードデプロイドエンジニアにご相談ください。チームと直接連携して導入のスコープ策定と構築を行い、ローンチ後も長期にわたってKPIに対する責任を担います。

よくある質問