リアム・ダン氏は、顧客コールパステストとリアルタイムコンタクトセンター最適化のグローバルリーダーであるKlearcomの共同創業者兼CEOです。
私たちは今、顧客体験における転換点に立っています。「セールスは1、サポートは2を押してください」という時代は終わりつつあります。なぜなら、会話型AIとエージェントAIが、人々がブランドとどのように対話するかについての期待値を一新したからです。発信者が自然言語で意図を伝え、システムがそれを理解して行動する場合、通話の最初の瞬間から摩擦が軽減されます。
エージェントAIはさらに一歩進んで、認識を行動に変え、ガバナンスの下でシステム全体のステップを調整します。主要な経営研究では、AIがどこで決定を下すことを許可されるべきか、リーダーがどのようにパフォーマンスと監視を行うかなど、エージェントAIを責任を持って拡張するために必要な運用モデルについてすでに議論が始まっています。
ビジネスケースはもはや理論上のものではありません。5,000人以上のカスタマーサポートエージェントを対象とした大規模な研究によると、生成AI支援へのアクセスにより、1時間あたりの解決問題数が平均約14%増加し、経験の浅いエージェントには特に大きな効果があることがわかりました。これは、コンタクトセンターのリーダーが人員配置モデル、トレーニングカーブ、顧客成果に実感できる生産性向上です。
マッキンゼーの継続的な研究によると、カスタマーケアと企業組織はパイロットプロジェクトを超えて、生成AIを最前線の業務に組み込み始めています。ハーバードビジネスレビューも同様に、AIがソリューションをパーソナライズしたり、人間のエージェントを強化したりする際の満足度向上を実証しており、目標は目新しさではなく、より良いサービスであることを思い出させます。2024年AI指標レポートによると、企業レベルのAI採用は引き続き増加しており、生成AIおよび関連ツールが労働者の生産性を向上させ、アウトプットの品質を改善できることを示す研究が増えています。
では、なぜ音声ベースの自動音声応答（IVR）への移行がまだ停滞しているのでしょうか？モニタリングが生きた会話の複雑さに追いついていないのです。従来のネットワークやアプリケーションツールは、通話が接続されパケットが流れたことを証明できますが、混雑したパリのカフェにいるフランス語話者が最初の試みで理解されたかどうか、彼らのアクセントによって文字起こしが混乱したかどうか、あるいは2秒の無音が切断につながったかどうかを教えてくれません。
「サイレント放棄」に関する研究は、忍耐と離脱に関する不確実性がいかに有害であるかを示しています。間違ったタイミングで沈黙が生じると、顧客は単に離れてしまい、組織はしばしばその理由を知ることができません。つまり、音声IVRでは、「品質」がそのまま体験なのです。
言語の幅広さは次の落とし穴です。グローバルブランドは5、6言語だけで運営しているわけではなく、何十もの言語で運営しており、地域のアクセントやコードスイッチングが認識モデルの限界に挑戦しています。最近の査読付き研究は、多言語音声と言語評価における進歩と困難の両方を強調しており、実務者にとってのシンプルな真実を強化しています：パフォーマンスは言語、方言、環境によって異なるため、検証はローカルで繰り返し可能でなければなりません。そのため、ある市場で素晴らしいパフォーマンスを発揮する音声ベースのIVRが、その国でのジャーニーをテストして保証しなければ、別の市場では失敗する可能性があるのです。
ベンダーの選択はさらに一層の複雑さを加えます。多くの企業は、当然ながら複数の会話エンジンを全体的に使用しています。エージェントAIの最大限の効果を得るために、リーダーは言語と国ごとに公平にプロバイダーを比較し、そのユースケースに最も強力なエンジンにトラフィックをルーティングするベンチマークが必要です。業界分析と選択作業は、能力セットがいかに急速に進化するかを示しています。ガバナンスには、スタックを最適化し続けるために、勘ではなく証拠が必要です。
実用的な前進の道
音声IVRへの移行を、一度きりの切り替えではなく、継続的な品質保証プログラムとして扱いましょう。まずは、従来のデュアルトーン多周波数（DTMF）体験のベースラインを設定します。重要なジャーニーをマッピングし、各市場での実際の音声品質をキャプチャし、最初の発話意図の一致率、修正率、ステップ間のレイテンシー、無音期間のベンチマークを確立します。
現地で、ネイティブ言語の通話で検証します。AI提供者間で継続的な比較を行い、各国とユースケースに最も強力なモデルにトラフィックを誘導できるようにします。この可視性を運用チームと製品チームの両方に提供してください。なぜなら、会話型体験は単に展開されるだけでなく、調整され改善されなければならない生きたシステムだからです。新たな証拠基盤（上記のNBERレポートを含む）はこれを支持しています。エージェントAIは、エンドツーエンドで計測され、明確なガードレールで管理される場合にのみ、実質的な生産性と満足度の向上をもたらすことができます。
来年度の予算を計画している場合は、直接的な質問をしてください。あなたのサービスを提供するすべての市場で、実際の顧客に対して音声IVRがどのようなパフォーマンスを発揮するか（証拠とともに）知っていますか？答えがすぐにイエスでなければ、やるべき仕事がありますが、目的地は今や明確です。すべての道は音声IVRに通じています。
