今この瞬間にも、あなたの最良の顧客の1人が、チャット画面に「担当者と話したい」と3度目の入力をしているかもしれない。この10年、自動化は中小企業（SME）がより速く、低コストで事業を運営する助けとなってきたが、その効率化には代償も伴った。自動化が日常業務に深く組み込まれるにつれ、多くの顧客が大切にしていた「人間らしい対応」が後回しにされているように感じられるようになったのだ。Ascension Groupでは、顧客がどの場面で人の対応を必要とするのかを決めないまま自動化を急いだ新規クライアントに、こうした状況が見られることが多い。幸い、こうした課題に対処する有効な方法はある。ただし、その前に問題の本質を理解しておく価値がある。
なぜ人との接点は今も重要なのか
コンタクトセンター向けソフトウェア企業Five9の委託を受け、Hanover Researchが実施した2026年の調査によると、消費者の80%はAIを活用したカスタマーサービスを利用する意向がある一方、3分の2はなお人と話すことを望んでいる。また同調査は、企業が自社の自動化された顧客体験をどう捉えているかと、顧客が実際にどう体験しているかの間に隔たりがあることも示している。調査対象となったリーダーのほぼ全員が、自社ではAIから人への引き継ぎ時に顧客の文脈を保持できていると考えていた。それにもかかわらず、顧客の83%は、転送後に少なくとも時々は同じ説明を繰り返さなければならないと回答した。透明性は極めて重要だ。回答者の70%以上が、自分がAIエージェントに対応されているのかを知ることは「非常に重要、または極めて重要」だと答えている。
問題は自動化そのものではなく、タスクを完了できない自動化にある。CX自動化ベンダーのVerintが2026年初めに米国の消費者5000人を対象に行った調査では、61%が現在は人間の担当者を好むと答えており、Five9の結果とおおむね一致している。しかし、69%は、問題が完全に解決されるなら自動化サービスに切り替えると回答した。言い換えれば、顧客は自動化に頼る意思がある。ただし、それがきちんと機能する場合に限られる。
では、これまで懸命に築いてきた信頼をどう守ればよいのか。
1. 従業員が時間を使うべき場所を見直す
より大きなチャンスは、顧客と直接やりとりするスタッフの数を減らすことではない。彼らが何に時間を使うかを変えることだ。今年公表された顧客サービス部門リーダー321人を対象としたGartnerの調査では、84%がこのシフトを受けてエージェント職に新しいスキルを加え、採用基準を見直す予定だと答えている。半数以上が、顧客にもAIシステムにも正確な回答を届けるナレッジマネジメントのスペシャリストとしてエージェントを育成することを目指している。
ポイント：単に取引を処理するのではなく、長期的な顧客関係を築きたい組織は、AIを人間と並走させるべきだ。
2. 戦略は反転ではなく再調整を
これは、すでに投資してきた自動化を捨てるべきだという意味ではない。組織のAI戦略家として、CEOや経営判断を担うリーダーは、自動化がどのように、なぜ、どこで使われているかを把握する責任がある。これはつまり、2027年に向けて投資をより厳しい基準で評価するということだ。自社のシステムが完結できるものは自動化し、それ以外はすべて人へと振り分ける（スピードは重要である。顧客に最初からやり直させてはならない）。
クライアントから「AIで減らせる顧客対応はどれくらいか」と尋ねられると、私たちは問いを組み替える。AIによって従業員の雑務をどれだけ減らせるのか、そして取り戻した時間で従業員は何をすべきなのか、という問いだ。顧客は、ソフトウェアが不得手な領域——人間の判断、責任の所在、何か問題が起きたときの安心感——については、やはり人間を求めている。
ポイント：顧客対応にあたる従業員を自動化で置き換える前に、その従業員の周辺業務を自動化すべきだ。
3. 従業員にAIを上回る権限を与える
そもそも、従業員が行動できなければ意味がない。AI適応力の文化を築くとは、従業員が日々の意思決定において一定の権限を持つことを意味する。企業が最前線の従業員に不満を抱えた顧客の履歴をすべて共有しても、その従業員が言えるのが「お気持ちは分かりますが、私にはその件についてどうすることもできません」だけであれば、ひどい体験を提供することになる。中小企業では、承認フローの終着点がオーナーのデスクになっていることが多く、結果として顧客は、最も時間がない1人の判断を待つことになる。解決策は、従業員が自ら対応できる範囲を事前に決めておき、その範囲内では彼らを信頼して任せることだ。
ポイント：AI活用の権限委譲という文化がない自動化は、従業員が「ノー」と言うスピードを早めるだけである。
2027年に何をすべきか
顧客は人を信頼し、システムに頼る。この区別は、心理学者でUXコンサルタントのヴェレナ・ザイベルト＝ギラー氏によるものだ。彼女はUX Magazineへの寄稿で、人間への信頼は、共感や共有された意図といった進化した社会的シグナルから生まれたと論じている。それはソフトウェアには当てはまらない。AIツールに人々が求めるのは信頼性だと彼女は指摘する。すなわち、一貫した挙動、根拠の明確さ、人が介入・上書きできること、修正から学習することの4点だ。この4つのテストを自社のカスタマーサービスに当てはめてみれば、人間がいるべき場所が見えてくる。自動化システムが4つすべてを満たせないところには、人間がすぐそばにいるべきだと私は考える。
顧客の信頼を再構築するにせよ、維持するにせよ、以下の点も検討してほしい。
• 人へ即座につなぐことをデフォルトにする：感情的な負荷が高いもの、複雑なもの、金銭的な影響を伴うもの、顧客価値が高いもの、評判リスクがあるものは、原則として人に回す。
• 顧客より先に、引き継ぎが必要なタイミングを把握する：AIが自動的に人へ転送すべき明確なトリガーを設定し、すべての文脈が確実に引き継がれるようにする。
• 従業員に権限を与える：返金、クレジット、例外対応などに明確な上限を設定し、現場スタッフが承認なしにその範囲で行動できるようにする。
• AIを隠さない：顧客がAIとやりとりしているときは明示する。
• 判断力を育てる：いま最も重要なスキルは意思決定、問題解決、コミュニケーションだ。採用でもこれらを重視する。
• 活動量ではなく結果を測る：「AIが対応の80%を処理した」という数字は何も語らない。初回問い合わせでの解決率、再問い合わせの件数、顧客が同じ説明を何度もしなければならなかった頻度を追跡しよう。
2027年に勝つ企業は、最も多くを自動化した企業ではない。顧客が完全な解決を得られ、「その件について私には対応する権限がありません」といった言葉を聞かずに済む企業だ。
