Ihor Hamal氏は、SapientProのCOO（最高執行責任者）。音声AI、音声自動化、AI駆動型サポートワークフローの専門家。
デジタル時代においても、音声通話は依然として人気の高いコミュニケーション手段であり、企業は大量の電話に対応するためにコールセンターへの投資を続けている。
本稿では、AIエージェントを活用して高頻度の電話対応を管理しながら、サービス品質を維持するためのヒントを紹介したい。
サポート部門が時間とコストを失う場所
多くのリーダーは、電話量が急増し採用が追いつかない中でも、一貫した品質を求めている。その結果、燃え尽き症候群が発生し、サービスが不安定になり、コストが上昇する。以下の4つの課題を理解することが、サービスと支出を安定させる最も迅速な方法だと私は考えている。
1. オペレーターの過負荷
マッキンゼーの報告によると、コールセンターはすでに電話量の増加、人員不足、より厳しい期待に直面しており、今後1〜2年で電話量は約20%増加すると予測されている。音声AIエージェントは、オペレーターの負担を軽減できる。これには、1時間あたりの問題解決数の増加、1件あたりの処理時間の短縮、マネージャーへのエスカレーション減少が含まれる。
2. 言語と時間に関する障壁
約76%の消費者が、母国語で説明された製品の購入を好む。サポートがこの期待に応えると、大多数の人々が同じブランドから再び購入する。
これに加えて、特に今日では24時間365日のサポートが期待されているが、タイムゾーンがスケジュール上の問題を生み出す可能性がある。
3. 定型的な問い合わせに失われる時間
30以上の組織における数百万件のやり取りにおいて、50〜60%の会話が依然として標準的な質問をカバーしている。
実際、マッキンゼーは、ある欧州の大手銀行では最近の取引と請求書支払いに関する問い合わせが電話の約50%を占め、米国の通信会社では約40%がキャッシュバック、プラン、新しいデバイスに関するものだと指摘している。
4. 手作業のコスト
最初に引用したマッキンゼーの調査によると、現在、カスタマーケア責任者の3分の1以上がサービスコストを最優先事項としている。自動化、特にAIは、その負担を軽減するのに役立つ。AIベースのエージェントを導入したコンタクトセンターでは、1件あたりのコストが50%削減され、満足度指標が改善された。
現代の音声AIにおけるトレンド
自動化業務における音声AIの現在の導入状況に基づいて、AIエージェントの採用を検討しているリーダーにとって最も重要な3つのトレンドを挙げる。
1. グローバルチーム向けのローカライズされた音声インテリジェンス
現代の音声モデルは、超ローカルな言語をサポートし、方言を検出し、地域の発話パターンに応じて応答を調整できるようになった。最も強力なシステムは、性別やトーンも読み取り、文脈を失うことなく混合言語入力を処理できる。
小売業やホスピタリティ企業は、この機能から最も恩恵を受けることができる。これは、予約や注文に関する問い合わせ（ステータスや構成を含む）など、繰り返し発生する電話リクエストを処理する企業にとって特に重要である。
2. 感情と意図の認識
アジア、欧州、米国の一部企業は、発信者の声からストレスやイライラを検出し、それに応じてイントネーションを調整するモデルを実験している。正確な言い回しを維持しながら、配信を柔らかくするのだ。
この分野での成功は、高品質のトレーニングデータ、CRMおよび電話システムとの堅固な統合、モデルパフォーマンスの継続的な監視に裏打ちされた厳格なデータ保護プロトコルの3つに依存している。
サポート環境における音声モデルの経験から、発信者の快適さは、いくつかの設計上の選択に大きく依存していることがわかった。
• 音声スタイルと気質：エージェントが穏やかで親しみやすいトーンで話すと、発信者はより簡単にリラックスする。自然な間と文脈を意識したイントネーションにより、やり取りは人間の会話に近いものになる。
• 透明性と発信者のコントロール感：ベストプラクティスは、自動アシスタントが対応していることを明確に述べ、情報の処理と保存方法を平易な言葉で説明することである。
• エージェントの限界とエスカレーションルール：発信者は、いつでも人間のオペレーターをリクエストできることを明確に知っておく必要がある。チームはまた、感情的に負荷の高い会話や法的に機密性の高い会話（攻撃的な対立を含む）など、人間が対応すべきケースについて明確なルールを必要とする。
3. CRMおよび知識データベースとの統合
音声AIの採用は、エージェントが既存のワークフロー内で動作できる場合に加速することがわかった。キャンペーン展開速度を向上させ、オンボーディングの労力を削減し、1件あたりのコストを大幅に削減するには、以下のような機能を優先すべきである。
• 自然なペースのための1秒未満の応答時間
• スケジューリング、CRM更新、通知、検索、通話記録などのタスク用のアクションモジュール
• サービス品質、コンプライアンス、チームの意思決定のための詳細な分析
• 業界のセキュリティ要件に準拠した組み込みのプライバシー保護
音声AIの現在：技術、自律性、リスクとリターン
OpenAIの最高経営責任者（CEO）であるサム・アルトマン氏がAIエージェントを「次の巨大なブレークスルー」と呼んだものの、自律性の向上とより広範な展開は、雇用、安全性、プライバシー、越えてはならない限界について依然として厳しい疑問を提起している。
音声AIプロジェクトに関しては、コールセンターにおける自律性が独立性を意味することはほとんどない。モデルは、監視されていない決定を防ぐガードレールを含む、明確なシナリオ内で動作すべきである。全体として、自動化は、ステータスや注文の更新、通話ルーティングなど、明確なステップと低い感情的負荷を持つタスクに適合する場合に最も安全である。機密性の高い苦情や高リスクの金融取引は、人間が対応すべきである。
自律性を拡大する前に、企業は、個人データへの制御されたアクセス、システムが決定できることの制限、信頼度が低下した場合のエスカレーション、行動の定期的なレビュー、そして何かがおかしいと思われる場合のオフスイッチを備えた境界を作成する必要がある。最終的に、AIは代替ではなく、支援として位置づけられるべきである。
採用曲線とビジネス上の見返り
グローバルなAIエージェント市場は、2034年までに475億ドルに達すると予測されており、北米が40%以上の市場シェアでリードしている。この業界が形成され続ける中、リーダーは、より厳格なプライバシーと透明性の規則、コンピューティングコストの上昇、規制や内部ポリシーを形成する可能性のある世論の変化など、採用を遅らせる可能性のある要因に注意を払うべきである。
私は、AI通話に対する顧客の反応が、イライラから中立、そして静かに肯定的なものへと変化するのを見てきた。これは主に、AIエージェントによって簡単なリクエストがより迅速に解決できることを顧客が理解しているためである。次の進歩は、より豊かな感情的手がかり、より自然な対話、誰が話しているかについての明確な開示、強力な多言語サポートからもたらされると予測している。
