AIは、企業がより効率的になるための大きな機会を生み出している。定型的なやり取りを即座に処理し、24時間稼働し、人々が自らの判断力や専門性によってより大きな価値を生み出せる業務に集中する余力をつくり出せる。
CFOにとって、投資の論拠は魅力的に映るだろう。生産性の向上、処理能力の拡大、そしてコストの低下である。しかし、企業が急速に「AIファースト」モデルへと移行するなか、財務リーダーはより洗練された問いを立てる必要がある。
単に「どれだけ自動化したか」ではなく、「それによって実際に事業の有効性は高まったのか」という問いだ。
最初の削減効果の先を見る
強いヨークシャーなまりを持つ一部の患者の言葉をAI受付が理解できなかったという最近の報道は、有益な例を示している。
そこから得られる教訓は、企業がAIから距離を置くべきだということではない。まったく逆である。AIの経済性は、顧客ジャーニー全体で何が起きるかに左右されるということだ。
自動化されたやり取りは、提供コストを大幅に下げられるかもしれない。しかし、そのやり取りの質が低く、顧客が再度電話をかけたり、別のチャネルに切り替えたり、直接訪問したり、最終的に従業員による問題解決を必要としたりするなら、その削減分の一部は別の場所へ移ったにすぎない。
そうしたコストは、当初の効率化効果と同じダッシュボードに必ずしも表示されない。だからこそ、完了成功率、再接触、エスカレーション、離脱といった指標を、生産性やコストに関する従来型の指標と並べて見る必要がある。
自社実践から得た学び
私たちは自社のAI受付に投資し、開発するなかで、このことを直接経験してきた。
ある不動産業界の顧客では当初、AIが対応した電話の58%が人間にエスカレーションされていた。AIが期待された成果を出していない、と結論づけるのは容易だったかもしれない。しかし私たちは、その理由を検証した。
実際の発信者のジャーニーを可視化し、内覧、査定、空き状況など、顧客が本当に求めていることを中心にAIの会話フローを再設計した結果、エスカレーション率はわずか6%まで低下した。通話を起点とするメール通知も約70%減少した。
これは財務リーダーにとって重要な教訓だと私は考えている。AIのROI（投資対効果）は、テクノロジーを購入した時点で固定されるものではない。どれだけ適切に設計し、統合し、テストし、測定し、継続的に改善するかによって、その経済性は大きく変わり得る。たとえば、私たちのAIへの取り組みは、2億件を超える顧客との会話から学んだことに基づいている。この経験が重要なのは、顧客はテストデータのようには振る舞わないからだ。顧客には異なるなまりや話し方がある。騒がしい場所から電話をかけてくる。予想外の言い回しで質問し、時には企業が想定していたものとはまったく異なることを必要としている。
AIは、管理されたテスト環境の中だけでなく、そうした現実の中で機能しなければならない。
ビジネスケースに「現実」を組み込む
財務チームは投資を評価する際、さまざまなシナリオを日常的にモデル化する。AIにも同じ規律を持ち込む必要があると私は考えている。ビジネスケースでは当然、そのテクノロジーが機能した場合に何が起きるかを問う。どれだけ時間を節約できるのか、どれだけの処理能力を生み出せるのか、どれだけ早くリターンが見込めるのか、という点である。
しかし、やり取りが計画どおりに進まなかった場合に何が起きるかも問うべきだ。追加のサポートはどれくらいの頻度で必要になるのか。やり取りをどれだけ迅速かつシームレスに人へ引き継げるのか。そのエスカレーションにはどのようなコストがかかるのか。ROIを算出する際、繰り返し発生するやり取りや途中で離脱したジャーニーを捉えているのか。
これはAIに慎重になるという話ではない。AIのために、より優れたビジネスケースを構築するということだ。また、CFOはテクノロジー、オペレーション、顧客体験の各チームとともに、その議論に加わる必要があるということでもある。顧客に直接影響を与えるテクノロジーへの重要な投資を承認するのであれば、成功がどのように測定されているのかを理解すべきである。
誤った成功指標に注意する
AIの成功を、自動化されたやり取りの割合、処理時間の短縮、削減された従業員の工数で測りたくなる誘惑がある。これらはいずれも有用な指標になり得るが、全体像を語るものではない。ある指標が改善している一方で、全体の経済性が悪化することもある。
同様に、人へエスカレーションされたAIによるやり取りを、自動的に失敗と見なすべきではない。AIがすでに顧客を特定し、ニーズを理解し、会話を引き継ぐ前に有用な情報を収集していたのであれば、対応全体のスピードと効率を高めた可能性がある。
ここに、財務が真の価値を加えられる余地がある。CFOは組織全体を見渡す視点を持ち、ある領域での削減が別の場所に及ぼす影響を結びつけることができる。
AIのROIをよりよく定義する
私は、AIは顧客との会話の経済性と体験の双方を根本的に改善できると考えている。しかし、AIを積極的に活用することは、可能だからという理由だけであらゆるものを自動化することを意味しない。AIが卓越して行えることから始め、その性能を継続的に改善し、人の判断力、専門性、共感力がより大きな価値を生む場面では、人が関与できるようにするということだ。
CFOにとっての機会は、単なる自動化ではなく、成果を測定しているかを確認することにある。処理能力を生み出したのか。より多くの顧客が初回で必要なものを得られたのか。本来なら見逃されていた可能性のある機会を捉えられたのか。体験をより容易にしたのか。そして最終的に、顧客ジャーニー全体の経済性は改善したのか。
AI導入の次の段階は、誰が最も多くを自動化するかだけをめぐるものではない。誰がAIを最も効果的に使うかをめぐるものになる。そしてCFOにとって、それこそが本当に重要な指標である。
