AIエージェントとは？カスタマーサポートとの関係を整理する
AIエージェントとは、与えられた目標に対して、自ら情報を調べ、状況を判断し、必要な処理を進められるAIの仕組みです。
従来のチャットボットは、あらかじめ設定されたシナリオやFAQに沿って回答することが中心でした。
一方、AIエージェントは、必要な情報を検索したり、外部システムと連携したりしながら、状況に応じて次の行動を判断できます。
カスタマーサポートでは、たとえば次のような業務に活用できます。
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このように、単に質問へ回答するだけでなく、情報の検索から判断、後続の処理まで一連の業務に組み込めることが、AIエージェントの大きな特徴です。
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カスタマーサポートでのAIエージェント活用例
AIエージェントは、カスタマーサポートのさまざまな業務に活用できます。問い合わせへの回答だけでなく、内容の分類や担当者への引き継ぎ、対応履歴の作成など、問い合わせを受けてから対応を完了するまでの一連の業務をサポートできる点が特徴です。
ここでは、カスタマーサポートにおける代表的な活用例を5つ紹介します。
活用例1｜問い合わせへの一次回答
AIエージェントを活用することで、問い合わせへの一次回答を自動化できます。
ユーザーから問い合わせが届くと、AIエージェントがFAQや製品マニュアル、過去の対応事例などから関連する情報を探し、内容に応じた回答を作成します。
従来のチャットボットとの違い
従来のチャットボットは、あらかじめ登録された質問やシナリオに沿って回答する仕組みが中心でした。
一方、AIエージェントは質問の意図を読み取り、必要な情報を検索しながら回答を作成できます。そのため、登録されていない表現や複数の情報を組み合わせる必要がある質問にも対応しやすくなります。
しかし、AIが作成した回答をそのまま送信すると、誤った情報を伝えてしまう可能性があります。重要な問い合わせでは、担当者が内容を確認してから送信するなど、人によるチェックを組み合わせることが大切です。
活用例2｜問い合わせの分類と担当者への振り分け
問い合わせ内容を読み取り、カテゴリや優先度に応じて担当者へ振り分けることもできます。
たとえば、「返金に関する問い合わせ」「操作方法に関する質問」「クレーム」などに自動で分類し、それぞれの担当チームへ振り分けます。
担当者が一件ずつ内容を確認して仕分ける必要がなくなるため、初動対応を早められるほか、対応漏れの防止にもつながります。
活用例3｜エスカレーションの判断と引き継ぎ
AIエージェントに一次対応を任せ、対応が難しい問い合わせだけを担当者へ引き継ぐ方法もあります。
たとえば、「強い不満を示している」「一定額以上の返金に関する問い合わせ」「同じ内容で複数回問い合わせている」など、あらかじめ条件を設定しておきます。
条件に該当した場合は、AIが担当者への引き継ぎが必要だと判断し、エスカレーションします。
さらに、引き継ぎの際にそれまでの会話内容をAIが要約しておけば、担当者は最初から内容を確認し直す必要がありません。スムーズに対応を引き継ぐことができる点もメリットです。
活用例4｜対応履歴の要約・記録作成
問い合わせ対応後の記録作成にもAIエージェントを活用できます。
対応中の会話内容をもとに、問い合わせ内容や対応内容、解決方法などを要約し、対応履歴として自動で記録します。
これまで担当者が手作業で行っていた記録作成を効率化できるため、対応後の事務作業にかかる時間を減らせます。
また、蓄積した対応履歴を分析すれば、問い合わせの傾向を把握したり、FAQに追加すべき情報を見つけたりすることも可能です。
活用例5｜FAQの更新・メンテナンス支援
AIエージェントは、FAQの更新やメンテナンスにも活用できます。
問い合わせが増えると、「FAQに掲載されていない質問」や「既存の回答だけでは解決できなかったケース」が少しずつ蓄積されていきます。
こうした問い合わせをAIエージェントに分析させることで、FAQに追加したほうがよい質問や、既存FAQの見直しが必要な項目を洗い出すことが可能です。
担当者が問い合わせ履歴を一つずつ確認する負担を減らしながら、FAQを継続的に改善し、より充実したナレッジ環境を整えられるでしょう。
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AIエージェントをカスタマーサポートに導入する5ステップ
AIエージェントをカスタマーサポートに導入する際は、いきなりすべての業務を自動化しようとせず、対象業務を絞って段階的に進めることが大切です。
ここでは、AIエージェントを導入する際の5つのステップを紹介します。
Step1｜AIエージェントに任せる対象業務と目的を絞る
まずは、AIエージェントに任せたい業務と、その目的を明確にします。
「一次回答の自動化」「問い合わせの振り分け」「対応記録の作成」など、活用できる場面はさまざまです。複数の用途がある場合も、最初は一つに絞って試すとよいでしょう。
対象を広げすぎると設計が複雑になり、導入による効果も測りにくくなってしまいます。まずは、効果を確認しやすく、AIに任せやすい業務から始めることがポイントです。
Step2｜参照するナレッジを整備する
AIエージェントが適切な回答をするには、参照するナレッジを整えておくことが欠かせません。
どれだけAIの性能が高くても、参照するFAQやマニュアルの情報が古かったり、内容にばらつきがあったりすると、正しい回答につながらないことがあります。
そのため、導入前にFAQやマニュアルなどの情報を整理し、最新の内容に更新しておきましょう。AIエージェントを活用するうえでは、AIそのものだけでなく、回答のもととなるナレッジの質も重要なポイントです。
こうしたAIが必要な情報を適切に参照できる環境を整えることを「AI-Ready」と呼びます。AIエージェントの導入効果を高めるためにも、まずはAIが活用しやすい情報環境を整えておくことが大切です。
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Step3｜AIが対応する範囲と人が関わる範囲を決める
AIに任せる業務と、人が確認・判断する場面をあらかじめ決めておきます。
たとえば、「一次回答の生成はAIが行い、送信前に担当者が確認する」「問い合わせの振り分けはAIが行い、重要な案件は担当者が最終判断する」といった形です。
すべてをAIに任せるのではなく、それぞれの役割を明確にすることで、より安定した運用につながります。
Step4｜小さく試して効果を確認する
準備が整ったら、まずは一部の業務から試してみましょう。
たとえば、特定の問い合わせカテゴリだけを対象にしたり、一つの担当チームから始めたりする方法があります。実際に使ってみることで、回答の正確さや問い合わせの振り分け方、担当者の負担がどのくらい変わったのかが見えてきます。
最初からすべての業務をAIに任せるのではなく、まずは小さな範囲で試し、うまくいった点や改善が必要な点を確認しながら、少しずつ対象を広げていくとよいでしょう。
Step5｜運用しながらAIエージェントの精度を改善する
AIエージェントは、導入したら終わりではありません。実際に運用してみると、「この質問にはうまく答えられない」「このケースでは人に引き継いだほうがよい」といった新たな課題も見えてきます。
また、問い合わせ内容が変わったり、製品やサービスがアップデートされたりすれば、AIが参照するFAQやマニュアルの見直しも必要です。
運用中に出てきた課題を一つずつ改善しながら、AIに任せる範囲やナレッジを調整していく。こうした積み重ねによって、自社の業務に合ったAIエージェントへと育てていくことができます。
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AIエージェント導入時に注意しておきたい4つのポイント
AIエージェントを導入すれば、すぐにカスタマーサポートの業務を効率化できるわけではありません。回答のもとになる情報を整えたり、AIと担当者の役割を決めたりするなど、事前に準備しておきたいポイントがあります。
ナレッジを整えておく
AIエージェントが適切な回答をするには、参照するFAQやマニュアルなどのナレッジが重要です。
情報が古かったり、必要な情報が不足していたりすると、AIが誤った回答をする原因になります。また、同じ内容の情報が複数ある場合は、どれを参照すべきか判断しづらくなることもあります。
そのため、AIエージェントの導入とあわせて、参照するナレッジの整理・更新も進めておくことが大切です。
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全件の自動対応は慎重に判断する
AIエージェントに問い合わせ対応を任せる場合でも、すべてを自動化する必要はありません。
特に導入直後は、AIが作成した回答を担当者が確認してから送信するなど、人によるチェックを挟む方法が安心です。
金額の大きな返金やクレームなど、判断が難しい問い合わせについては、担当者へ引き継ぐルールを決めておくとよいでしょう。
AIに任せる業務と、人が対応する業務をあらかじめ分けておくことが、安定した運用につながります。
担当者への引き継ぎ方法を決めておく
AIでは対応しきれない問い合わせが発生した場合は、担当者への引き継ぎが必要になります。
このとき、AIと担当者の間で情報がうまく引き継がれないと、担当者が最初から状況を確認したり、顧客に同じ説明を求めたりすることになりかねません。
AIがそれまでのやり取りを要約し、担当者へ共有できるようにしておくなど、スムーズに対応を引き継げる仕組みを整えておきましょう。
効果を測る指標を決めておく
AIエージェントを導入した後、「どのくらい業務が改善したのか」を確認できるよう、あらかじめ効果測定の指標を決めておくことも重要です。
たとえば、一次回答率、エスカレーション率、対応時間、担当者の後処理時間などが挙げられます。
導入前と導入後で数値を比較すれば、どの部分に効果があったのか、さらに改善できるところはどこかを把握しやすくなります。
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よくある質問
Q. AIエージェントと従来のチャットボットはどう違いますか？
A. AIエージェントは、質問に答えるだけでなく、情報を探したり、必要な処理を実行したりできる点が大きな違いです。
従来のチャットボットは、あらかじめ設定したシナリオや質問・回答をもとに、定型的な問い合わせへ対応する仕組みが中心でした。
一方、AIエージェントは、質問の内容に応じて必要なナレッジを検索し、回答を生成できます。さらに、外部システムとの連携によって、情報の登録や処理などを自動化することも可能です。
そのため、単純な問い合わせ対応だけでなく、複数の工程がある業務にも組み込みやすいのが特徴です。
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Q. カスタマーサポートにAIエージェントを導入すると、担当者は不要になりますか？
A. AIエージェントを導入しても、担当者が不要になるわけではありません。
AIエージェントは、よくある問い合わせへの回答や情報検索、対応履歴の整理など、定型的な業務を効率化するのが得意です。
一方で、顧客の感情に配慮した対応や複雑な交渉、最終的な判断などは、人が対応したほうがよいケースもあります。
AIに任せる業務と担当者が対応する業務を分けることで、担当者はより複雑な問い合わせや、顧客とのコミュニケーションが必要な業務に時間を使えるようになります。
Q. 小規模なカスタマーサポートチームでも導入できますか？
A. 小規模なチームでも導入できます。
特に少人数でカスタマーサポートを運営している場合、一次回答や対応記録の作成などをAIエージェントに任せることで、担当者の負担を減らしやすくなります。
ただし、導入後はナレッジの更新や回答内容の確認なども必要です。導入前に、誰がナレッジを管理するのか、AIの回答をどのように確認するのかといった運用体制まで決めておくと、スムーズに活用しやすくなります。
Q. どのくらいの期間でAIエージェント導入の効果が出始めますか？
A. 効果が出るまでの期間は、対象業務や導入範囲によって異なります。
たとえば、一次回答の自動化など、対象を絞って導入する場合は、数週間〜数ヶ月程度で効果を確認できるケースがあります。
一方で、複数の業務をまとめて自動化する場合は、設計やナレッジの整備に時間がかかることもあります。
特にAIエージェントは、参照するFAQやマニュアルなどのナレッジが回答品質に影響します。導入を急ぐのではなく、必要な情報を整理したうえで小さく始め、効果を確認しながら対象範囲を広げていく方法が現実的です。
カスタマーサポートのAI活用を支援する、対話型AIエージェントHelpfeel Agent Mode
AIエージェントをカスタマーサポートで活用するには、回答の精度だけでなく、ユーザーとのやり取りを通じて適切に問題解決へ導ける仕組みが重要です。
そのためには、AIエージェントの機能だけでなく、参照するナレッジの整備も欠かせません。
Helpfeel Agent Modeは、Helpfeelに蓄積されたナレッジを活用し、ユーザーとの対話を通じて問題解決を支援するAIエージェント機能です。
ユーザーの質問意図を読み取り、必要な情報を検索しながら回答を生成するため、定型的なシナリオだけでは対応しにくい問い合わせにも柔軟に対応できます。
Helpfeelは900サイト以上で導入されており、独自の「意図予測検索」による検索ヒット率98%を実現しています。こうしたナレッジ検索の仕組みをAIエージェントと組み合わせることで、必要な情報をもとにした回答や問題解決を支援します。
カスタマーサポートにAIエージェントの導入を検討している場合、Helpfeel Agent Modeをご検討ください。
まとめ
カスタマーサポートでは、AIエージェントを活用することで、問い合わせ対応から社内の業務までさまざまな業務を効率化できます。
この記事で紹介した主な活用例は、以下の5つです。
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一方で、AIエージェントを導入すればすぐに対応を自動化できるわけではありません。特に、AIが参照するFAQやマニュアルなどのナレッジを整えておくこと、AIと人がそれぞれどこまで対応するのかを決めておくことが重要です。
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