編集部のお薦め記事

コンタクトセンターを”儲かる部門”に変える「AI活用6つのトレンド」

AIエージェント導入に失敗する企業の”やっぱり”な共通点

　最新のコンタクトセンタープラットフォームや、それを支えるハードウェアをそろえることはできる。しかし、カスタマージャーニーに対する明確な可視性、確実なフィードバックループ、そして広範なエンタープライズソフトウェアや組織環境との実質的なつながりがなければ、サービスチームがポジティブな顧客体験を一貫して提供することは困難だ。

　これはAIについても同様である。

　ジャーニーの断片的な改善にとどまらず、AIに大きな役割を果たさせるには、前提となる基盤が必要だ。具体的には、データ、ガバナンス、セキュリティ、コンプライアンスについての強固なエンタープライズソフトウェアの土台、統合されたカスタマーサービスツール、実際に機能するプロセス、そしてそれらを監視し、必要に応じて軌道修正する仕組みである。

　従って、本稿のテーマはAIの機能そのものだけではない。AIをより有用にするためのジャーニー設計、上流工程での責任の所在、そして広範な企業コンテキストの重要性についてとなる。

　コンタクトセンターが対処する問題の多くは、他の場所で発生している。問題がセンター内で完結する場合でも、適切な解決には組織の他部門についての知見が必要になることが多い。組織全体のつながりがなければ、コンタクトセンターは本来の職務を遂行する上で制約を受けることになる。

　カスタマーサービス内で動作するAIツールも同様だ。社内全体からの知見、コンタクトセンターのシステム全体を通じたフィルタリング、そして担当者と他のAIツール間の管理体制が必要となる。さらに、企業全体のAI環境との統合的な調整（オーケストレーション）も必要だ。

　コンタクトセンター向けAIが最大の価値を発揮するのは、単一のアプリケーションや機能として後付けされたときではない。サービススタック全体に組み込まれたときである。

AIによる最適化の前に問うべき4つの質問

　AIに頼る前に、リーダーは以下の厳しい質問を投げかけるべきだ。

• カスタマージャーニーは実際にどこで破綻しているか
• そもそも存在すべきではない問い合わせが、上流工程のどこで発生しているか
• サービス部門と他の部門との連携（ハンドオフ）の責任者は誰か
• AIが意味のある改善を行うために必要なデータ、知識、プロセスの規律が整っているか

　これらの問いに対する答えがあいまいなままでは、AIを導入しても「間違った問題」の処理を加速させるだけに終わる可能性がある。

複雑なサービスよりもルーティンワークでAIは生きる

　コンタクトセンターでのAI活用は既に一般的になりつつある。しかし、感情的な苦情対応、請求額の不一致、例外処理、段階的なサービス失敗の回復、解約防止の交渉といった、人間味が必要とされる複雑な場面で成果を上げているわけではない。

　AIが真価を発揮しているのは、企業全体の他の用途と同様に、限定的で反復性が高く、構造化されたユースケースだ。例えば、ルーティング、セルフサービス、担当者への支援、通話後の要約、ナレッジ検索、翻訳、意図の検出、品質管理（QA）のモニタリング、適切なタイミングでの情報提供などが挙げられる。

　これらの用途が重要ではないという意味ではない。これらはあくまで、スピードと構造化がもたらすメリットを享受しやすい、定型的で明確に定義された業務だということだ。AIは有用だが、サービスプロセスの根深い問題を解決することとは別物である。

AI最適化の前にジャーニーの可視化を

　コンタクトセンターでAIを活用するには、カスタマージャーニーの可視化が重要だ。サービスチームは、ジャーニーのどこでなぜ失敗が起きているかを完全には把握していないことが少なくない。破綻したポイントを誤解したままAIを導入すれば、何も改善されない。むしろ、間違った部分を最適化し、組織が誤った方向に進むのを加速させる恐れがある。

　そのため、AIによる最適化を始める前に、適切なツールとプロセスを整備する必要がある。企業には、強力なジャーニーの可視性、信頼できる分析、そしてサービスの失敗が実際にどこで発生しているかを見極める明確な視点が必要だ。

　実務的には、顧客が本来行う必要のなかった問い合わせ（失敗需要）、問い合わせ件数を増大させる上流工程の原因、そしてコンタクトセンターが他の顧客体験やビジネス全体とどうつながっているかを理解することを意味する。

　AIの適用、あるいは最新のプラットフォームの機能の有効化は、こうした基盤が整い、カスタマージャーニーが十分にマッピングされた後にのみ行うべきだ。さもなければ、洞察を得ることなくスピードだけを追求することになる。

サービス問題の多くはセンター外で発生している

　サービスチームに届く問い合わせの多くは、本来コンタクトセンター自体の問題ではない。分かりにくい請求書、不備のあるオンボーディング、脆弱なセルフサービス、不十分な製品情報、配送の失敗、ポリシーの混乱、あるいは分断されたデジタル体験など、上流工程で何かが破綻した結果だ。

　だからこそ、真のコンタクトセンターAIの取り組みは、AIレイヤーを導入する前に始まる。回避可能な問い合わせを発生させ続けている要因を特定しなければ、AIは単にその結果を迅速に処理する手助けをするだけになる。

　ここで重要になるのがフィードバックループだ。コンタクトセンターは単に問題を吸収する場所であってはならない。得られた知見を社内に差し戻し、上流工程のチームがそもそも問い合わせを発生させないように状況を改善すべきだ。

　製品、請求、デジタル、運用、フルフィルメント、ナレッジの各チームは全て役割を担っている。コンタクトセンターで得た知見がこれらのグループに共有されなければ、根本原因が放置されたまま、サービス部門は対症療法に追われ続けることになる。

カスタマーサービスの優れたフィードバックループ

　有用なフィードバックループの仕組みは単純だ。コンタクトセンターが検知した不具合の情報を、それを修正できるチームに確実に届けることである。請求の問題をサービス部門に留めてはならない。製品の混乱や機能しないセルフサービスも同様だ。情報が滞れば、同じ内容の問い合わせが延々と繰り返される。目標は今日の問題を処理することだけでなく、明日同じ問題が発生しないようにすることだ。

コンタクトセンターはビジネス全体との連携を強めるべきだ

　ジャーニー設計が個々のAI機能よりも重要な理由はここにある。責任の所在が不明確で、部門間の連携が弱く、ナレッジが分断されていれば、AIもその弱点を受け継ぐことになる。破綻したやりとりを要約し、脆弱なワークフローに顧客を誘導し、根本的な解決にならないセルフサービスを加速させるだけだ。

　AIは正しいことと同じくらい簡単に、間違ったことも最適化してしまう。

　この論理は、広範なエンタープライズソフトウェア環境にも当てはまる。コンタクトセンター向けAIは、既に適切に構築されたアプリケーションスタックとプロセスでこそ最大の効果を発揮する。活用可能なデータ、接続されたシステム、整備されたガバナンス、そして何を達成しようとしているかが明確なサービスモデルが必要だ。

　だからこそ、真のコンタクトセンターAIの仕事はプロセス設計から始まる。ジャーニーをマッピングし、破綻箇所を特定し、責任を明確にし、連携を強化し、ナレッジを向上させ、上流工程で何がサービス需要を生み出しているかを理解することだ。その段階を経て初めて、AIレイヤーは単なる混乱の自動化を超えた、真の価値を提供するチャンスを得る。

　これらの準備が整えば、AIは間違いなく大きな助けになる。サービスの迅速化、定型業務の削減、担当者のサポート、そして一貫性の向上を実現できる。しかし、AIは健全なカスタマーサービスシステムを増幅させるための「増幅器」として活用すべきであり、システム構築そのものの代わりにはならない。