Tayfun Bilsel（タイフン・ビルセル）氏はClinkedの創業者兼CEOである。
事前設定されたボットは、フルタイムチームの費用のほんの一部で24時間365日対応を約束する。
私自身も創業者として、そのような効率性は確かに魅力的だ。82%がデジタル労働力を活用して能力を拡大することに自信を持っていると言っている。
しかし疑問が生じる。なぜ顧客体験（CX）スコアが4年連続で低下しているのだろうか？（偶然ではなく、ChatGPTが一般公開されたのはほぼ3年前だ）。私の立場から見ると、その不一致は明らかだ：より速い回答が、より温かい関係に変換されているわけではない。
人間のアドバイザーを既製のボットで置き換えることを急ぎすぎる組織は、フラストレーションを自動化（あるいは増幅）するリスクを冒している。したがって、解決策は人間と機械のどちらかを選ぶことではなく、それぞれが最も優れている領域に配置することだ。
リアルタイムで感情を検知する
最近の調査では、顧客の38%がライブチャットボットの最も迷惑な欠点として、会話の感情的文脈を理解できないことを挙げている。さらに深く掘り下げると、その差はさらに広がる：英国の消費者の69%が、チャットボットはフラストレーションなどの感情的手がかりを見逃すことが日常的にあり、より冷たい体験をもたらすと報告している。
即時回答はすでに基本要件となっているが、新しいプレミアム機能は他でもなく、単に感情を認識することだ。
これを達成するための実用的な方法は次のとおりだ：
1. 軽量の分類器を実装して、単語の選択、句読点、ペースを分析し、冷静、不確か、緊急などの気分ラベルを割り当てる。
2. 次に、トーンマッチングルールによってボットの声を適宜調整する：時間に追われる経営幹部には簡潔に、不安を抱える顧客には安心感を与えるように。
3. 最後に、やり取りの終了時に感情が中立またはポジティブな方向に移動したかどうかを監視するために結果を追跡する。
顧客は、エレベーター音楽を繰り返し聴かされて拷問されない限り、正確な応答時間をめったに覚えていない。彼らが覚えているのは、最初の接触がどのような気持ちにさせたかだ。
接点間でコンテキストを保持する
2つの数字がその物語を語っている。
まず、顧客の70%以上が、複数の担当者に同じ問題を繰り返さなければならない場合、その対応を「不十分」と評価している。次に、70%が、すべての担当者がこれまでに何が起きたかを正確に把握していることを期待している。
これは、コンテキストが失われると、忍耐も失われ、忠誠心も低下することを意味する。余分な説明の繰り返しは、あなたが懸命に獲得した信頼からの小さな引き出しだ。それらが十分に積み重なると、どんなに豊かなロイヤルティプログラムでも、その収支のバランスを取るのに不十分かもしれない。
したがって、最初の「これは何時間もかかるだろう」というため息が出る前に準備しておくのが最善だ。
そのための最初のステップは、最初の接触時に固有の会話IDを作成し、すべてのチャット、通話、ポータルクリック、メールにそれを付与することだ。
次に、引き継ぎ時に自動要約を作成し、ケースがエスカレーションした瞬間にLLMが簡潔な概要を生成するようにトリガーする。
そして最後に：コンテキストを可視化する。次の担当者がどこで参加しても、最初からではなく途中から参加できるように、エージェントコンソール、IVR画面ポップアップ、モバイルアプリに概要を表示する。
バイアスから守る
私たちは、テクノロジー（およびそれを活用する人々）に対して、他のすべてのものと同じ基準、さらにはより高い基準を求めるべきだ。
消費者の59%は、ブランドがすでにサービスにおける人間的要素を失っていると感じている。さらに悪いことに、MITの研究によると、バイアス制御がない場合、ChatGPT 4の表現する共感性は黒人とアジア人ユーザーに対して2%から17%低下することが示されている。これは控えめに言っても恐ろしい統計であり、私たちはもっと良くすべきだ。以下は、それに取り組むための実用的なフレームワークだ。
1. データ完全性監査を実行する。トレーニングトランスクリプトが地域、年齢層、言語のバリエーションをカバーしていることを確認する。
2. 四半期ごとにストレステストを実施する。多様な方言や口語を使った高ストレスシナリオをシミュレーションし、共感性の低下を文書化する。
3. 優先順位付けと再トレーニングを行う。
特定のグループにのみ機能する共感は、共感ではない。したがって、厳格な公平性プログラムは交渉の余地がない。
インテリジェントにエスカレーションする
一つ確かなことがある：自動化によって期待値が上がっている。
マイクロソフトの調査によると、リーダーの半数以上が生産性を向上させる必要があると述べている。そして1回以上のネガティブな体験の後、顧客はすぐに市場に戻ってしまう。
したがって、今日のビジネスの要求が人間の能力の限界を押し広げていることは明らかだ。
では、最も強力な資産である経験豊富な人間のエージェントをどこに配置するかをどのように決定するのか？その答えは、単純にコードのように見えるかもしれない：
IF 金銭的価値が高い OR 感情的強度が高い > 上級エージェントに転送ELSE IF 規制上の曖昧さがある > ボットが事実を収集し、人間が解決ELSE > ボットがワークフローを完了
モデルの成熟度と変化する顧客の期待を反映するために、少なくとも四半期ごとにしきい値を見直すことをお勧めする。
人間のレーンは予見可能な将来にわたって存在し続けるだろう。高度であっても、リスクが高い場合に安定した声に取って代わる準備ができているアルゴリズムはない。
分単位ではなく共感性を測定する
もしあなたのダッシュボードが平均処理時間で終わるなら、あなたが最適化し報酬を与えているのは、関係というよりもストップウォッチだ。確かに、スピードは基本要件だが、模倣も容易だ。一方、理解されていると感じることが、ポジティブな方向に針を動かすものだ。Zendeskの調査によると、企業が自分の感情状態を気にかけていると信じる消費者は、リピーターになる可能性が高い。
したがって、取締役会はチャットから12秒削減することにボーナスを与えるのではなく、顧客の感情が改善され、コンテキストが引き継がれ、引き継ぎが気づかれないときに報酬を与えるべきだ。これらの指標を重視する組織は、二次的な利点を発見する：顧客が理解されていると感じると、再説明に費やす時間が少なくなり、明示的なインセンティブなしに平均処理時間が短縮される。
すべてをまとめる
AIエージェントはもはや目新しいものではない。それらは顧客サービスの新しい運用レイヤーであり、変化のペースは加速している。モデルはより安価に、より鋭く、あらゆる接点にさらに組み込まれるようになるだろう。その軌道は減速していない。むしろ、加速しようとしている。
しかし、優位性は純粋なスピードからは生まれない。
希少な資産となるのは、スケールされた理解力、リアルタイムでの感情読み取り、チャネル間でのコンテキスト維持、一貫した共感の提供、そして正確なタイミングでの人間の招待だ。これらの動きを運用化する企業は、単に問題を解決するだけでなく、信頼を複利で増やすことになる。そしてその信頼は更新され、支持されるだろう。
