ケビン・ウー氏はLeaping AIのCEOである。Leaping AIは顧客サービスとリード獲得のための音声AIエージェントでコールセンターを自動化している。
近年、AIはコールセンター業界の焦点となっている。AIが業務を自動化したり、コールセンターのスタッフを置き換えたりする能力は、この分野のリーダーや従業員にとって一般的な予測であると同時に、共通の懸念事項でもある。
新しいベンダーが毎日のように登場し、既存のコールセンター事業者は追いつく方法や、この新しい常態が既存のビジネスに何を意味するのかを考えている。
私の会社Leaping AIは、大規模なコールセンターや企業向けに、顧客サービス、予約スケジューリング、リード獲得などの一般的なユースケースを自動化するための人間のような音声AIエージェントを開発している。
ここ数週間、私はこの分野の他の企業と広範に話し合ってきた。音声AIエージェントがすでに単純な問い合わせを自動化できるという点では意見が一致しているが、複雑なワークフローの自動化はまだ難しく、人間がまだ必要であるという点でも合意している。
音声AIエージェントとは何か？
音声AIエージェントは、コールセンターのデジタルワーカーと見なすことができる。電話に対応し、人間のような、しかしAIが生成した声で顧客と会話することができる。現代の音声AIエージェントはChatGPTのようなチャットボットを支える技術と同じ種類の大規模言語モデルによって駆動されているため、会話は自然なものとなる。
音声AIエージェントを企業固有の知識に接続することは、例えばPDFなどで知識ベースをアップロードするか、APIを通じて内部データシステムへのアクセスを許可することで可能である。
顧客が実際に人間と話しているという印象を与えるために、現代の音声AIエージェントは会話を中断されることも可能だ。一部の音声AIエージェントは、忙しいオフィスの音などの独自の背景音楽や音も持っている。
例として、最近私たちが協力した大手ウェブ予約会社は、営業時間内外を問わず電話で予約関連の問い合わせに対応できる音声AIエージェントを導入した。
業界の現状
これまで業界で見てきた限りでは、音声AIの導入のほとんどは、第一次顧客サービス、予約スケジューリング、リード獲得などの特定の反復的なユースケースに焦点を当てている。例えば、当社のクライアントの一つは、インバウンドとアウトバウンドの予約スケジューリングコールを自動化するためにAIエージェントを活用している。
場合によっては、音声AIエージェントが一部の反復的な顧客サービスリクエストを自動化できる。例えば、当社が協力しているグローバルな旅行体験予約サイトでは、キャンセルや日程変更リクエストなど、特定の予約関連の問い合わせを自動化するために音声AIエージェントを使用している。クライアントと協力する中で、反復的な予約関連の問い合わせの50%は人間の関与なしでAIによって自動化できることがわかった。
それでも、残りの50%の通話は人間に転送する必要がある。顧客が明示的に人間と話したいと希望する場合もある。また、顧客が音声AIがトレーニングされていない要求をする場合もある。さらに、AIが指示に従って複数のタスクを確実に連続して完了することが効果的でない場合もある。
それでもなお、私が協力してきたほとんどの企業は、音声AIエージェントを会話の最初の20%だけに利用するか、特定のワークフローを自動化するためにのみ利用している。そのため、より複雑なフローを処理したり、必要に応じて通話を人間に転送したりするために、既存の人間のスタッフを維持している。
今後の展望
過去2年間でAI技術に大きな進歩があったにもかかわらず、知能の限界と顧客の受け入れの問題から、音声AIエージェントは最大でもリクエストの50%しか自動化できないと私は考えている。
企業は現在の音声AIエージェント技術の能力を慎重に評価し、これらのエージェントがコールセンターの一部の効率をどのように向上させることができるかについての戦略を立てるべきだ。これらのシステムは現在の人間のスタッフと共存し、共に発展すべきである。
これを行う際には、どのフローがAIに適しており、どのフローが人間に任せるべきかを評価するのに役立つ経験豊富な技術パートナーと協力することが有益だ。これを決定したら、最初の通話が開始されても、AIが何をできるか、何をすべきかのリバランスが行われるべきである。これは特に技術が継続的に改善されるため重要である。
