イゴール・ボショアーはClerk Chatの共同創業者兼CTOで、企業が音声とメッセージングにまたがるAIエージェントで卓越した顧客体験を創出するのを支援している。
異常に高い離職率、どんどん長くなる待ち時間、ストレスを抱えたオペレーターとイライラした顧客—これが従来のコンタクトセンターの実態だ。
2023年、マイクロソフトが英国で実施した調査によると、一部の業界におけるコンタクトセンターの平均待ち時間は最大で35分に達することがわかった。また、コールセンタースタッフの平均離職率は約30%にのぼる。しかし、これらの数字は本当の問題を浮き彫りにしていない—私たちは時代に取り残されているのだ。
サポートスタッフはスクリプトに従う。プロトコルが人よりも優先される。フォローアップの間で文脈が失われる。
これはシステムの問題だ。私たちは設計を見直すべきである。単調で記憶に依存するタスクはスケールできるプラットフォームに任せるべきだ。そして人間にしかできない仕事—信頼を構築し、ニュアンスを理解し、顧客ケアにつながりを取り戻すこと—を実際の人間に任せるべきなのだ。
Clerk Chatの共同創業者兼CTOとして、私はDocuSignやルーカスフィルムでグローバルエンジニアリングチームを構築したり、リアルタイムメッセージングやAI駆動のワークフローを支えるシステムを設計したりするなど、インフラストラクチャ、イノベーション、顧客体験の交差点でキャリアを積んできた。AIが適切に使用されれば、コンタクトセンターをより人間らしいものに根本から変えられることを私は目の当たりにしてきた。
この記事では、会話型AIがコンタクトセンターをどのように再形成しているかを探る。それは人を置き換えるのではなく、仕事そのものを再設計することによってだ。
顧客接点の進化
顧客サービスが停滞していたわけではない。それは前進し続けてきた—ぎこちない飛躍を繰り返しながら。
最初は音声のみで、オペレーターは電話に縛られ、営業時間に束縛されていた。次に「マルチチャネル」時代が到来し、有望に聞こえたが、企業はそれが分断されたシステムを同時に扱うことを意味すると気づいた：メールはここ、チャットはあそこ、ソーシャルメディアの受信箱は別のタブにある。
自動化の第一波は救済を約束した。IVR（「3を押すと…」）や定型のチャットボットだ。これらはビジネスにとっては効率的だったが、顧客にとっては苛立たしいものだった。顧客は電話メニューをゼロに戻したり、チャットウィンドウに「担当者」と入力したりして、また長い待ち時間に備えることになった。
今日の変化は異なる。現代の会話型AIは単に応答するだけでなく、記憶する。通話中に文脈を保持し、テキストでフォローアップし、数日後に再び連絡することができる。リクエストを処理すべき時と、ニュアンスと判断力を提供できる人間に任せるべき時を知っている。
これは人を置き換えることではない。人間に機械のように働くことを強いないためのものだ。
AIエージェントが今日処理できること
長年、顧客サービスにおける「自動化」とは、最初に戻るループを繰り返す電話ツリーや、行き詰まる前に2つの質問しか処理できないチャットボットを意味していた。予期せぬことは全て人間に回され、通常は既に話されたことについての有用なメモもなかった。
それが変わった。新しい波のAIエージェントは実際の仕事を引き受け、最後までやり遂げるように構築されている。配送状況の更新や予約の取得・変更など、オペレーターの週の何時間もを費やすようなタスクを処理できる。
その効果はシンプルだが強力だ：オペレーターは繰り返しの作業に悩まされず、顧客は何度も自分の状況を説明する必要がなくなる。
音声とメッセージング：AIの連携
重要な場面では音声がまだ主流であることは誰もが知っている。人々は今すぐ答えが欲しいときに電話をかける。一方、メッセージングは利便性の領域を支配している。顧客がマルチタスクをしたい、自分のタイミングで返信したい、あるいは保留を完全に避けたいときに利用する場所だ。
問題は何か？ほとんどのAI導入は一方に偏っている。多くは通話フローかチャットウィンドウのどちらかに存在するが、この分断は存在する必要がない。AIエージェントはどちらの側でも働き、何も落とさずに会話を継続できる。例えば、顧客は電話で始めて、会議に参加するために電話を切るかもしれない。後で、SMSを通じて中断したところから再開できる。
音声とメッセージングのAIが連携して働くとき、それはスピードとパーソナライゼーションの選択ではない。それは自動化がバックグラウンドで働き、サービスの人間的な部分がこれまで以上に個人的に感じられるようにするものだ。
会話型AIをコンタクトセンターに実装する
過去数年間、私はレガシーツールを抱えながら、既存のシステムに会話型AIを層として追加する企業を支援してきた。システム全体を完全に刷新することなく、音声とメッセージングAIを連携させようとしている人に推奨するいくつかのステップを紹介しよう：
1. 一つのチャネルから始める—しかしそこで止まらない。ほとんどの企業はウェブチャットから始める。テストとトレーニングが容易だからだ。しかし、音声とメッセージングを別々の取り組みと考えるのは間違いだ。一つから始めても、両方を視野に入れて構築しよう。
2. 顧客の旅を真剣に考える。顧客の行動を学ぶ。どこでイライラするのか？どこで同じことを繰り返させているのか？そうした瞬間を中心にAIのロジックを構築しよう。
3. バージョン1で全てを実現しようとしない。最もシンプルなバージョンでも提供しよう。全てを自動化して始める必要はない。FAQのような、量が多くリスクの低い会話に焦点を当てよう。
4. 早い段階で引き継ぎを考慮する。AIエージェントは会話を人間に引き継ぐタイミングを知るべきだ。しかしさらに重要なのは、その引き継ぎには完全な文脈と記憶が含まれるべきということだ—そうでなければ、顧客は全てを再度説明する必要がある。
5. 問題を予期する。会話型AIは反復が必要だ。途中で学び、調整する必要がある。最終的には、より良いワークフローの作成に役立つだろう。
音声とメッセージングのエージェントシステムを構築する際は、会話のために設計しよう。完璧である必要はない。時間とともにスケールでき、編集可能なものが必要なのだ。
未来は人間味が減るのではなく、設計によってより人間らしくなる
AIがサービスをより非人間的にするという考えは的外れだ。適切に使用されれば、AIは仕事の中で最初から人間らしく感じられなかった部分を取り除く—例えば、一日に何十回も同じ質問に答えたり、顧客に注文番号を繰り返すよう求めたりすることだ。そのようなことは忠誠心を構築しない。イライラするだけだ。AIはオペレーターに、実際に人を必要とする通話—複雑な問題の解決、動揺している人を落ち着かせる、スクリプトに存在しない解決策を見つけるなど—により多くの時間を与えることができる。
未来は人間味が減ることではない。それはついに、より多くの人間味のための空間を創り出すことなのだ。
