AIエージェントはカスタマーサービスでも使える！使い方や注意点を紹介

近年、企業のカスタマーサービス領域においてAIエージェントの活用が加速しています。従来の人手中心の対応では、問い合わせ件数の増加や24時間体制への対応が難しく、顧客満足度を維持しながら効率化を図る点に課題がありました。

こうした中で、AIエージェントは人手不足を補うだけでなく問い合わせ内容の解析や顧客情報の管理、迅速な対応支援など多様な機能を持つツールとして注目されています。自動チャットによるリアルタイムの応答や顧客ニーズに沿ったパーソナライズされた対応など、従来にはない価値を提供しながらオペレーターの負担軽減や業務効率の向上にもつながるでしょう。

しかし、効果的な活用のためにはAIの特性や限界を理解し、適切な運用設計が求められます。本記事では、カスタマーサービスでAIエージェントが担う具体的な役割と導入時に留意すべきポイントを詳しく解説していきます。

AIエージェントがカスタマーサービスでできる5つのこと

カスタマーサービスにおけるAIエージェントは単に自動応答するだけでなく、問い合わせの分類や顧客情報の管理、対応履歴の分析まで幅広い役割を果たしています。これらの機能を活用することで顧客への迅速かつ的確な対応が促進されるだけでなく、サービス全体の質向上やオペレーターの負担軽減にもつながる場合が多いです。

さらに、24時間対応が可能となることで時間帯に制約されない顧客サポートが期待されます。こうした多面的な活用を通じて、顧客満足度の向上と業務効率の両立に寄与すると考えられます。

①24時間対応の自動チャットサポート

AIエージェントは、24時間体制で自動チャットサポートを提供します。従来の営業時間外には顧客が問い合わせても対応が遅れがちでしたが、AIチャットボットは常時稼働し、顧客の質問に対してリアルタイムで応答するのがポイントです。これにより顧客の待ち時間が減り、ストレスの軽減が期待されます。

また、基本的な問い合わせや定型的な手続きはチャットボットが担当し、オペレーターは複雑な問題に集中できるよう役割分担が進みやすいです。自動応答による即時性は顧客の利便性向上に貢献しつつ、企業の人件費削減にもつながる点も注目されています。

ただし、すべての問い合わせをAIが解決するわけではないため、適切なタイミングで人間の担当者へ切り替える仕組みが必要です。

②よくある質問への即時回答

カスタマーサービスのなかでも多くの割合を占めるのが、繰り返し寄せられるよくある質問です。AIエージェントは、あらかじめ登録されたFAQデータベースを基に迅速かつ的確に回答を返す役割が考えられます。

顧客は自己解決できる可能性が高まり、問い合わせの総量を抑制しつつスムーズな対応を進めやすくなるでしょう。こうした対応は顧客の満足感向上につながるだけでなく、オペレーターの時間やリソースを節約する意味でも必要です。

なお、FAQの内容は定期的に見直しやアップデートが必要で、回答精度の維持が顧客からの信頼を保つ上で欠かせません。

③顧客情報の自動取得と管理

問い合わせ対応の質を高める上で、顧客の情報を正確かつ効率的に把握することは大切です。AIエージェントは顧客が問い合わせ時に提供する氏名や連絡先、購入履歴、過去の問い合わせ内容などを自動的に取得し、管理システムに反映させる機能を持つ場合が多いです。

この仕組みによりオペレーターは顧客の状況を即座に把握し、過去の履歴を踏まえた適切な対応が行いやすくなります。また、情報管理の効率化は対応の迅速化や質の向上に寄与し、顧客体験の満足度を高める効果も期待されます。

ただし、情報の取り扱いには個人情報保護の観点からも慎重な運用が必要で、適切な管理体制が必要です。

④問い合わせ内容の分類と優先度判定

AIエージェントは顧客からの問い合わせ内容を解析し、内容ごとに分類するほか、緊急性や重要度に応じて優先順位を自動的に判定する役割を担う場合があります。この分類により急ぎの対応を要する問い合わせが迅速に抽出され、リソース配分が適切に行われるのがポイントです。

結果として顧客満足度の向上に寄与しやすく、オペレーターの負担軽減や業務の効率化も見込まれます。ただし、判定の正確性を維持するためにはシステムの学習や定期的な評価改善が必要です。また誤判定が起こらないよう監視体制を整えることも大切です。

⑤対応履歴の分析による改善提案

カスタマーサービスの品質向上に向け、AIエージェントは対応履歴の分析機能も提供します。過去の問い合わせ内容、解決までの時間、顧客満足度の傾向などを解析し、サービス改善のための提案が行われる、といった流れです。

この分析を活用することでよくある問題点の抽出や対応プロセスの見直し、新たなFAQの作成など継続的なサービス品質の向上が期待されます。加えて顧客の声を反映したカスタマーサービス戦略の策定にも役立ち、長期的な顧客ロイヤルティ向上に寄与すると考えられます。

一方、こうしたデータの活用には情報管理やプライバシー保護に対する配慮も欠かせません。

AIエージェントをカスタマーサービスに応用する際の使い方

AIエージェントをカスタマーサービスに応用する際には、多様なツールや技術が活用されます。単なるチャットボットとしての対応に留まらず、音声認識やCRMシステムとの連携によって顧客対応の幅が広がるためです。

また、問い合わせ内容の分類や適切な担当者への転送、応対ログの分析によるサービス品質の向上など多層的な活用が期待されています。これらを効果的に組み合わせることで、顧客満足度の向上と業務効率の改善が両立できます。

チャットボットとして一次対応を自動化

AIエージェントはチャットボットとしての機能がまず挙げられ、顧客からの問い合わせに対する一次対応の自動化に寄与します。問い合わせの多くは定型的な質問や簡単な手続きに関するものであり、こうした部分をAIが担当することで対応の迅速化が進みます。

チャットボットは自然言語処理を用いて顧客の意図を理解し、最適な回答を返すため顧客側のストレスを軽減しやすいです。また、24時間対応が可能なため、時間帯に関係なく一定のサービスレベルを保てます。

ただし、複雑な案件や感情的な対応を要する場合は人間のオペレーターへスムーズに引き継ぐ仕組みが不可欠であり、運用面での連携が重要となります。

音声認識で電話対応を支援

カスタマーサービスの電話対応においては、AIの音声認識技術がサポート役として活用される場面が増えています。通話内容をリアルタイムでテキスト化し、対応履歴や顧客情報と連携させることでオペレーターは的確かつ迅速に応答しやすくなるのがポイントです。

さらに、音声から感情のトーンを解析する機能が付加されるケースもあり、顧客の満足度やストレスの度合いを把握しながら対応方針を調整しやすくなります。このような支援はオペレーターの負担を軽減し、サービス品質の均質化につながる場合が多いです。

ただし、音声認識の精度は環境や話し方に影響されるため、誤認識への対策やフォローアップ体制が求められます。

CRMと連携して顧客情報を即時参照

AIエージェントが顧客関係管理（CRM）システムと連携することによって、問い合わせ対応の質が向上しやすくなります。CRMに蓄積された顧客の基本情報、購買履歴、過去の問い合わせ履歴などをAIが即座に参照し、オペレーターに適切な情報を提供するためです。

これにより顧客対応がパーソナライズされ、スムーズなコミュニケーションが促進されやすくなります。加えて、CRM連携は対応履歴の正確な記録や顧客のニーズに基づいたフォローアップ計画の立案にも寄与します。

一方で、情報の安全管理や適切なアクセス制御は欠かせず、データ保護の観点からも運用ルールの整備が必要です。

問い合わせ内容を分類・転送

AIエージェントは顧客からの問い合わせ内容を解析し、問題の種類や緊急度に応じて自動的に分類・振り分ける役割を担います。これにより専門性が求められる案件や緊急度の高い問い合わせが迅速に担当部署や担当者に転送されやすくなり、対応スピードの向上が期待されます。

また、問い合わせの内容に応じて優先順位を判定するため、限られたリソースのなかで効率的に対応業務を進められるのがポイントです。こうした分類・転送機能は顧客満足度を維持しつつ、オペレーターの負担軽減や業務の効率化にもつながります。

ただし、AIの判定精度や学習内容を定期的に評価し、誤分類の防止に努める必要があります。

応対ログを分析して品質向上に活用

AIエージェントは蓄積された対応履歴やログデータを分析し、カスタマーサービスの品質向上に活用されることが多いです。問い合わせの傾向や解決までの時間、顧客のフィードバックを基に改善ポイントを抽出し、対応プロセスの見直しや教育研修へのフィードバックとして役立てるケースが増えています。

こうした分析によって問題が発生しやすい領域やよくある問い合わせ内容が明確になり、サービス設計やFAQの更新に反映される場合が多いです。また、データに基づく評価はオペレーターのパフォーマンス向上にもつながりやすく、長期的な顧客満足度の維持に寄与することが期待されます。

一方で、データの取り扱いやプライバシー保護に対する配慮も引き続き重要視されます。

カスタマーサービスに役立つAIエージェントのツール例

カスタマーサービスの効率化には、多様なAIエージェントツールの活用が効果的です。これらのツールはチャット対応、音声認識、問い合わせの分類・管理など複数の機能を備えており、顧客対応の質と速さを支援します。

特に24時間対応や複数チャネルでの一貫したサービス提供が求められる現場では、こうしたツールの活用が業務負担軽減に寄与するので注目しておきましょう。

ここでは代表的なツールの特徴を解説し、それぞれの強みや適用範囲について紹介します。

GeN｜顧客対応に特化し24時間生成AI回答を提供

GeNは顧客対応に特化したAIエージェントで、24時間体制で生成AIによる自動回答を提供しています。問い合わせ内容を自然言語処理で解析し、過去の対応履歴やFAQと照合して最適な回答を生成する仕組みが特徴です。これにより顧客は時間帯に関係なく迅速なサポートを受けやすくなり、対応の遅延を抑えられます。また、多言語対応が進んでいるため海外の顧客へのサービスも広げやすい点が注目されました。

ただし、複雑な問題や感情的な対応が必要なケースでは、人間のオペレーターへスムーズに切り替える仕組みが欠かせません。AIの自動応答だけに頼るのではなく、適切なバランスを保つことで顧客満足度の維持と業務効率の向上を両立しやすくなります。運用時には回答の正確性や言葉遣いの調整も継続的に行うことが望ましいです。

出典参照：GeN｜カラクリ株式会社

WisTalk｜ハイブリッドAIで幅広い問い合わせに対応

WisTalkはルールベースAIと生成AIを組み合わせたハイブリッド型エージェントです。基本的なFAQの自動回答はルールベースAIが迅速に処理し、自由な質問や複雑な問い合わせには生成AIが対応するため、対応の柔軟性と精度のバランスを保ちやすい特徴があります。加えて音声認識や自然言語処理の技術も統合されており、電話対応からチャットサポートまで幅広い問い合わせに対応可能です。

また、顧客の過去の問い合わせ履歴を活用し、よりパーソナライズされた対応が期待される点も大きな利点です。ただし、AIの判断基準や学習データは定期的な見直しが求められ、誤認や対応の偏りを防ぐためのメンテナンスが重要とされます。こうした運用管理を怠らず、適切にチューニングすることでより質の高いサービス提供が実現しやすくなります。

出典参照：WisTalk｜パナソニック ソリューションテクノロジー株式会社

AI電話サービス｜音声認識＋自然音声応答で電話業務を自動化

AI電話サービスは、音声認識技術と自然言語生成を組み合わせて電話での問い合わせ対応を自動化する仕組みです。顧客の声をリアルタイムでテキスト化し、内容に応じた適切な応答を返すことでオペレーターの負担軽減につながります。これにより、通話の待ち時間短縮や応答漏れの減少が期待でき、電話回線の効率的な利用を促進します。

特に繰り返し発生する問い合わせや手続きの案内に向いており、一貫した対応品質を維持しやすい点が特徴です。ただし、音声認識の精度を高める努力や顧客の意図を誤解しないための工夫も必要です。誤認識や意思疎通のミスが起きないようにするためには、AIの学習データの更新と運用ルールの定期的な見直しが求められます。さらに、複雑な問い合わせは人間オペレーターに切り替える体制があると望ましいです。

出典参照：AI電話サービス｜NTTドコモビジネス株式会社

Zendesk AI｜幅広いチャネルに対応したプラットフォーム

Zendesk AIは複数の顧客接点を一元管理できるプラットフォームです。メールやチャット、SNS、電話などさまざまなチャネルからの問い合わせを集約し、AIが自動で振り分けや初期対応を行います。これにより、対応の遅れや漏れを抑えつつ顧客体験の均一化が期待されます。加えて、AIは問い合わせの内容や傾向を分析し、対応優先度の提案も行うためオペレーターは効率的に業務を進めやすくなるのがポイントです。

さらに、Zendesk AIはCRMシステムとの連携も可能で、顧客情報をリアルタイムに参照しながら対応できる点も強みです。ただし、多機能なため操作や設定が複雑になる恐れがあるため、運用前に使い方の理解や社内教育が欠かせません。定期的な評価やアップデートもサービスの質を維持するために不可欠です。

出典参照：Zendesk AI｜株式会社Zendesk

CSM｜AIを活用した対話型チャットで顧客自身が問題解決

CSMは顧客が自身で問題解決できるよう促す対話型チャットエージェントを提供しています。ユーザーの質問に応じて最適な回答を提示し、場合によっては段階的なガイドを実施しながら問題解決をサポートします。この方法は、オペレーターの負担を軽減しながらも迅速な対応を促進しやすい点が特徴です。

また、CSMは顧客の反応や操作履歴を学習し、回答精度の向上やFAQの改善に役立てる仕組みも備えています。これにより、時間の経過とともにチャットの質が高まるでしょう。ただし、複雑なケースでは人間の介入が不可欠なため、スムーズなオペレーターへの引き継ぎ体制が必要です。顧客のニーズに合わせて適切な切り替えを心掛けることが大切です。

出典参照：CSM｜ServiceNow, Inc

Breeze顧客対応エージェント｜アカウント管理や注文管理システムなど幅広く対応

Breeze顧客対応エージェントは、顧客のアカウント管理や注文状況の確認、返品・交換手続きなど幅広い業務を支援します。これにより顧客サービスの幅が広がり、問い合わせの多様な内容に対してもワンストップで対応しやすくなる点が魅力です。AIが顧客の過去の購入履歴や問い合わせ履歴を参照し、最適な案内を提供することで対応の迅速化と個別対応の質の向上を狙っています。

導入に際しては、システム連携の複雑さやセキュリティ対策に配慮しつつ操作性や応答の自然さを重視した運用設計が必要です。顧客のプライバシー保護を確保しながら適切に情報を活用するバランス感覚が求められます。また、定期的なパフォーマンスの評価と改善活動も、効果的な運用を維持する上で大切です。

出典参照：Breeze顧客対応エージェント｜HubSpot Japan株式会社

AIto｜社内FAQやマニュアルなどを集約して自動解答

AItoは社内に散在するFAQやマニュアルを一元的に集約し、問い合わせに対して自動的に解答するAIエージェントです。これにより、従業員や顧客からの質問に対して迅速かつ的確な回答を提供することが期待されます。大量の情報を効率よく整理し、必要な情報を瞬時に引き出せる点が特徴で、業務効率の向上に寄与します。

特に複雑な製品仕様や手続きに関する質問が多い環境で役立ちやすく、更新されたマニュアルやFAQ情報を速やかに反映できる仕組みも備えているのがポイントです。一方で、誤った情報の提供や古いデータの混在を避けるため、情報の管理体制を定期的に見直す必要があります。こうした運用を通じて、継続的な精度向上を目指すことが求められます。

出典参照：AIto｜メディアリンク株式会社

AIエージェントをカスタマーサービスに応用するときの注意点

AIエージェントの活用はカスタマーサービスの効率化に役立つ一方で、適切な運用には複数の留意点が存在します。特に、顧客対応の品質を継続的に維持するための取り組みや人間によるフォロー体制の整備が欠かせません。また、誤回答や誤認識をできるだけ抑えるための仕組みを構築することも大切です。こうしたポイントを踏まえた運用管理が、結果的にサービス全体の信頼性向上につながると考えられます。

ここでは、それぞれの具体的な注意点を詳細に解説していきます。

顧客対応の品質を定期的にチェックする

AIエージェントによる応対品質を安定的に保つためには、定期的な品質評価が大切です。顧客からのフィードバックや対応ログを分析し、AIの回答精度や対応速度、顧客満足度の指標を継続的に監視することが推奨されます。こうしたチェックによって応答のズレや改善ポイントを早期に発見し、アップデート計画に反映しやすくなります。

また、AIの回答だけに頼らず実際の問い合わせ内容を人間の視点でレビューする機会を設けることも有効です。これにより、AIが苦手とする複雑な質問やニュアンスの理解不足に対応しやすくなります。さらに、定期的なトレーニングデータの更新と精査は対応品質の向上に寄与する要素の1つと捉えられています。

人間によるサポートへのスムーズな引き継ぎを確保する

AIエージェントが対応しきれない問い合わせや複雑なケースは、人間のオペレーターへスムーズに引き継ぐ仕組みが求められます。これによって顧客は無駄な待ち時間や対応の不統一さを感じにくく、サービス体験の質が損なわれにくくなります。引き継ぎ時には、AIが把握した問い合わせ履歴や顧客情報を適切に伝達することが大切です。

一方で、引き継ぎの基準やタイミングの明確化も大切です。AIが誤認識や判断に迷う場面を検出し、即座にオペレーターに切り替えられるフローの設計が望まれます。人間とAIの役割分担が明確になることで、効率的かつ満足度の高い対応体制が期待されます。こうした連携体制は運用開始後も継続的に見直され、改善されることがサービス全体の信頼性向上につながるので活用しましょう。

誤回答や誤認識をより少なく抑える仕組みを整える

AIエージェントによる誤回答や誤認識を防ぐためには、複数の対策が検討される傾向にあります。まず、AIが回答に自信を持てないケースを検知し、その際に自動的に人間のオペレーターへ切り替える仕組みが有効です。こうした自動判定は、不適切な回答の拡散を抑制する役割を果たします。

加えて、ユーザーからの再質問や否定的な反応を感知し、対応の修正やエスカレーションを促す機能も考慮すべきです。さらに、AIの学習データや応答パターンを定期的に更新し、誤った情報の蓄積を防ぐ管理体制も大切です。こうした多層的な対策によって誤認識や誤回答のリスクを抑えつつ、サービスの信頼性を高めていくことが期待されます。

まとめ｜AIエージェントを導入してカスタマーサービスを効率化しよう

AIエージェントはカスタマーサービスの効率化に寄与し、24時間対応や即時回答など多彩な役割を果たせる可能性があります。一方で、品質維持や誤回答の防止、人間サポートとの連携など運用上の注意も不可欠です。記事で解説したポイントを参考にしながら、信頼性の高いサービスを目指した活用方法を検討するとよいでしょう。

こうした取り組みを通じて、顧客満足度向上と業務効率化が両立しやすくなると考えられます。