企業は、カスタマーサービスの近代化に向けて人工知能（AI）に多額の投資を行っている。その約束は明確だ。より迅速な対応、コスト削減、そして大規模で一貫性のある体験である。しかし多くの顧客にとって、その体験は依然として断片的で、遅く、非人間的に感じられる。
AIが約束するものと顧客が実際に体験するものとの間のギャップは、より明確になりつつある。企業がカスタマーサービス業務を支援するためにAIを導入するにつれ、期待も同じくらい急速に高まっている。その結果、カスタマーサービスがどのように設計されているかと、それがどのように認識されているかとの間に、拡大する乖離が生じている。
AI搭載カスタマーサービスプラットフォームであるHiverのCEO、ニラージ・ランジャン氏は、問題はテクノロジー自体ではなく、それがどのように適用されているかにあると述べる。
「AIはカスタマーサービスの会話のあらゆる場面に登場していますが、ほとんどの企業は、実際のワークフローでそれを効果的にする方法をまだ模索しています」とランジャン氏は言う。「プラットフォームにAIを組み込むのは簡単ですが、顧客とサポートチームの両方にとって実際に成果を改善する方法で機能させるのは、はるかに困難です」
顧客の期待は高まるが、信頼は依然として脆弱
Prosper Insights & Analyticsの最近の調査によると、消費者の40.6%がAIには人間による監視が必要だと述べ、40.1%がAIは誤った情報を提供する可能性があると述べている。これらの懸念は、導入のペースに追いついていない明確な信頼のギャップを示している。
そのギャップは、プライバシーに関してはより顕著になる。同じ調査では、消費者の33.5%がAIによるデータの使用方法について極めて懸念しており、さらに26.5%が非常に懸念していることが判明した。合わせると、これは、AIが舞台裏でどのように動作しているかについて不安を抱き続けている消費者の過半数を表している。
顧客はAIを完全に拒絶しているわけではない。彼らは基準を引き上げているのだ。スピードと利便性は期待されているが、正確性、透明性、説明責任を犠牲にしてはならない。
重要な場面では、顧客は依然として人間を選ぶ
この緊張は、実際のやり取りで最も顕著になる。企業がAI主導のサポートを拡大している一方で、顧客は特にリスクの高い状況において、人間の関与に対する強い選好を示し続けている。
Prosper Insights & Analyticsの最近の調査によると、銀行関連のサポートについて、消費者の82.7%が生身の人間と話すことを好むのに対し、AIチャットプログラムを好むのは17.3%である。医療においても同様のパターンが見られ、83.7%が人間とのやり取りを好んでいる。
オンラインショッピングのようなリスクの低いシナリオでさえ、消費者の69.2%は依然としてAIよりも生身の人間を好んでいる。
これらのパターンは一貫している。顧客は自動化に対してオープンだが、それが明確性、信頼、または解決の質を損なう場合は受け入れない。
真の問題はAIではない。それを取り巻くシステムである
企業が今日直面する多くの課題は、カスタマーサービスシステムが当初どのように設計されたかに起因している。レガシーツールは、コミュニケーション量が少なく、期待の管理が容易だった別の時代のために構築された。
企業が規模を拡大するにつれ、これらのシステムはしばしば断片化する。チームは、チャネル全体で会話を管理するために複数のツールに依存している。コンテキストは散在し、所有権は不明確で、ワークフローは重要な領域で手動のままである。
Hiverの共同創業者であるニテシュ・ナンディ氏は、サポート組織全体でこのパターンを目にしてきた。
「ほとんどの環境では、AIは、今日私たちが目にするレベルのスピードと複雑さのために設計されたことのないシステムの上に重ねられています」とナンディ氏は言う。「基盤となるワークフローが断片化している場合、AIを追加しても問題は解決しません。多くの場合、ギャップがより明確になるだけです」
この断片化は、業務上の摩擦を生み出す。会話は一貫性なくルーティングされる。チームは所有権の追跡に苦労する。重要なコンテキストはシステム全体に埋もれている。量が増えるにつれ、これらの非効率性は複合的に作用し、応答の遅延と一貫性のない体験につながる。
AIの勢いは否定できないが、バランスの必要性も同様である。Hiverの最近のレポートによると、組織の43%がすでにカスタマーサポートのためのAIに投資しているか評価しており、チームは人間による監視を優先し続けている。
AIの勢いは否定できないが、導入と影響の間のギャップも同様である。マッキンゼーのState of AI調査は、AI導入が広範囲に及んでいる一方で、それから意味のあるビジネス成果を実現している組織は少数派に過ぎないことを示している。課題の多くは実行にある。ほとんどの企業は、AIを孤立したユースケースを超えて拡張したり、実際のワークフローに組み込んだりすることに苦労している。IBMのInstitute for Business Valueの調査は、この傾向を裏付けており、多くの組織がAIをパイロットから本番環境に移行させる段階で行き詰まっていることを明らかにしている。
AI導入は理解を上回るペースで進んでいる
もう1つの課題は、新しいAIモデルに対する消費者の理解が依然として限られていることである。Prosperによると、消費者の68.8%が、この分野で最も議論されている新興トレンドの1つであるエージェンティックAIについて聞いたことがないと述べている。
コンセプトを紹介された後でさえ、感情は慎重なままである。エージェンティックAIが良いアイデアだと言うのはわずか17.5%で、40.9%がそうではないと述べ、41.6%が不確かなままである。
AIイノベーションは、消費者の信頼と理解の両方よりも速く進んでいる。明確なコミュニケーションと思慮深い実装がなければ、新しい機能は価値ではなく混乱を加えるリスクがある。
人間とAIの協働サービスモデルへのシフト
カスタマーサービスにおいて意味のある改善を実現している組織は、よりバランスの取れたアプローチを取っている。完全な自動化を追求する代わりに、AIと人間が協力するシステムを設計している。
これらのモデルでは、AIがトリアージ、ルーティング、応答の下書きなどの反復的なタスクを処理する。これにより、人間のエージェントは、コンテキスト、判断、共感を必要とするやり取りに集中できる。
ランジャン氏は、これをAI導入に対するより実用的なアプローチだと説明する。
「目標は人を置き換えることではありません。彼らを遅らせる摩擦を取り除くことです」と彼は言う。「AIが雑務を処理すると、チームは顧客により良い成果を提供することに集中できます」
このモデルは、顧客の期待により密接に一致している。人々はより速いサービスに対してオープンだが、重要な場面では依然として人間の関与を期待している。
AIの潜在能力を実際のパフォーマンスに変える
AIが進化し続けるにつれ、カスタマーサービスにおけるその役割は拡大するだろう。しかし、その有効性は、実際のワークフローにどれだけうまく統合されるかにかかっている。
業務の明確性、統一されたシステム、人間による監視に焦点を当てる企業は、AIの利点を実現するのにより良い位置にある。断片化されたツールと孤立した自動化に依存する企業は、これまで進歩を制限してきたのと同じ課題に遭遇する可能性が高い。
カスタマーサービスの未来は、AI単独で定義されるものではない。それは、組織がAIと人間の専門知識をどれだけ効果的に組み合わせて、一貫性があり、信頼性が高く、意味のある体験を提供するかによって形作られる。
顧客にとって、期待はシンプルである。彼らは迅速で、正確で、信頼できるサポートを望んでいる。その期待に応えるには、AIを導入する以上のことが必要である。カスタマーサービスが今日実際にどのように機能しているかを反映したシステムを構築する必要がある。
開示：上記で参照した消費者感情調査は、私の会社であるProsper Insights & Analyticsによって実施された。これは、全米小売業協会が使用しているのと同じデータセットであり、経済ベンチマーキングのためにAmazon Web Services、ブルームバーグ、ロンドン証券取引所グループから入手可能である。
