AIサポート体制の導入
はい。さて今回はですね、KDDI Webコミュニケーションズが運営しているジンルーっていうホームページ作成サービス
ここでのカスタマーサポートの大改革について、ちょっと深く見ていきたいなと。 AIを使ってなんと24時間365日対応を実現したという事例がありまして
この記事をもとに、そのポイントを探っていこうと思います。 面白そうですね。 もしあなたが顧客サポートをもっと早くしたいとか
AIって実際どう使うの?みたいなことに関心があるなら、今回の話は特に役立つかもしれません。 では早速この取り組み見ていきましょうか。
はい。これは多くの企業が直面している課題ですよね。 問い合わせの応答速度は上げたいんだけど、特に営業時間外
これはもう人のリソースには限界があるじゃないですか。 うーん確かに。 このジレンマですよね。
KDDIさんが目指したお客様をお待たせしないサポート、これすごく今の時代の顧客体験としては重要度が増している考え方だと思いますね。
まさに。以前の人流ではいくつか具体的な課題があったみたいなんですよね。 主にメールでの友人対応が中心だったんで、どうしても回答までに時間がかかってしまうと。
メールだとそうなりがちですよね。 簡単な質問でもタイミングによっては待たせてしまうみたいなこともあったらしくて。
なるほど。 一番大きな問題だったのが、やっぱり土日祝日とか年末年始、サポート時間外になっちゃうんで、そうすると休み明けに問い合わせがもうわーっと集中して、
さらに対応が遅れちゃうみたいな、そういう悪循環があったと。 うーん、それは大変ですね。サポートする側も待つ側も。
で、その状況を打開するために導入されたのが、GMO即レスAIっていうソリューション。 あ、出ましたね。GMO即レスAI。これはMevoっていう会話AIのプラットフォームを活用しているんですよね。
そうですそうです。 ここでのポイントは単に自動化するっていう以上に、いつでもつながる窓口を作ったこと。これですよね。
まさに24時間365日、いつでも聞けるっていう。 えー、顧客があれって思ったその瞬間に、もう対応できる体制を作ったっていうのがすごく大きい。
そしてここからが、あのちょっと面白い工夫なんですけど、単にAIを入れただけじゃないっていう。 人類ってクリエイターとAIビルダーって、操作感とか多分ユーザー層も結構違う2つのプロダクトがあるんですよね。
あー、そうでしたね。 これら両方に対応するためにシナリオ型のAIと生成AI、これを組み合わせたハイブリッド方式を採用した。
なるほど、ハイブリッドですか? えー、これどういうことなんでしょう? あー、それは良い点ですね。
あの製品の特性がやっぱり違うからだと思うんですよ。 ふむふむ。
クリエイターは直感的にこう自分で作っていく感じ。 一方でAIビルダーはAIがサポートする機能が中心ですよね。
はい、そうするとユーザーさんが持つ疑問の種類とかその複雑さっていうのがそれぞれ結構違うわけです。
あー、確かに。問い合わせ内容も変わりそう。
ええ、なので一つのタイプのAIだけだとちょっと対応しきれないと。
そこで確実な回答が求められるFAQみたいな質問にはシナリオ型を用意しておいて、
もっと幅広い質問とか予期せぬ質問にも柔軟に対応できるように生成AIを使うと、そういう役割分担をさせたんですね。
なるほど。じゃあ、ある種、よくある質問への完璧な回答集と何でも相談できる、起点の効く相談相手を組み合わせたみたいな。
まさにそんなイメージですね。異なる製品特性を持つサービスでも質の高い自動応答を実現するための賢い戦略と言えるでしょうね。
へー、ただそのハイブリッドって漢字とか調整とか逆に複雑になったりしなかったんですかね。
それはもちろん導入初期のチューニングとか継続的なメンテナンスっていうのは単一のAIよりは手間がかかる面はあると思います。
ハイブリッド方式の効果
ですよね。
でもやっぱり異なる製品のサービスに対して高い品質の応答を維持するためにはすごく有効なアプローチだと考えられますね。
得られる顧客満足度の向上とかを考えれば、その手間をかける価値はあると判断したんでしょうね。
その結果としての効果も結構具体的で、まず顧客の待ち時間がもう劇的に短縮されたと、特に休日とか夜間ですね。
大きいですね、それは。
ええ、あとサポートチームの負荷も特に連休明けの問い合わせ集中が緩和されたと。
現場も助かりますよね。
そうなんですよ。で、ちょっと面白いなと思ったのが、意外な効果としてAIのチャットボットにサイトのディスクリプション、あのサイト説明文ですね、あれの書き方を相談するみたいな、そういう使われ方も出てきたらしいんです。
へー、それは興味深いですね。
なんか人間にはちょっと聞きづらかったような質問も、AI相手なら気軽にできるっていう側面もあるのかななんて。
あー、それはありそうですね。初歩的なこととかちょっとした壁打ち相談みたいなニーズにもAIが応えちゃってるみたいな。
そうそう。
これって単なる効率化だけじゃなくて、顧客がサービスをもっとこう深く気軽に使えるようになるっていう体験価値の向上につながってるのかもしれないですね。
確かに。
待ち時間短縮の満足度向上と業務効率化、そしてそういう潜在的なニーズへの対応、この辺りが組み合わさってサービスの競争力自体を高めているって言えるんじゃないでしょうか。
なるほどな。今後の展望としては、AIと人間の役割分担をさらにこう最適化していくと。
ええ。
例えば複雑な契約観念は人間がしっかり対応して、一般的な操作案内なんかはAIに任せるみたいに。
適材適所ですね。
そして顧客自身がAIで問題を解決できる割合、いわゆる事後解決率ですね。これをさらに高めていきたいと。
なるほど。
将来的にはサービス障害が起きたときの一時情報発信とか、そういう役割も考えてるみたいですよ。
それはサポートの枠を超えてますね。
このKDDIさんの事例が示しているのは、やっぱり会話型AI、特にこういうハイブリッド型のアプローチっていうのが、今のカスタマーサポートの課題に対してすごく強力な解決策になり得るってことですよね。
ええ。
単にコスト削減とか効率化のためだけじゃなくて、顧客体験そのものを良くして、同時に働く人の負担も軽くできる可能性がある。このバランスがすごく重要なんだと思います。
いや、本当にそうですね。さて、この話を聞いて、あなたのビジネスとか、あるいは普段の業務の中で、AIを使って待たせない体験、これを提供できる場面ってどこかにあるでしょうか。
うーん。
あるいは、AIと人間、それぞれの強みを最大限に生かすには、どんな役割分担がいいのかなとか、ちょっと立ち止まって考えてみるのも面白いかもしれませんね。
