生成AIを活用したカスタマーサポート：現状と未来、具体的な活用事例を徹底解説

www.amazon.co.jp

生成AIを活用したカスタマーサポート：現状と未来、具体的な活用事例を徹底解説

近年、目覚ましい進化を遂げている生成AI（Generative AI）は、様々な業界に変革をもたらしており、カスタマーサポートの分野も例外ではありません。従来のチャットボットとは一線を画す、より自然で人間らしいコミュニケーションを実現する生成AIを活用することで、企業は顧客満足度向上、コスト削減、担当者の負担軽減など、多岐にわたるメリットを享受できます。

本記事では、生成AIを活用したカスタマーサポートの現状と未来について、具体的な活用事例を交えながら徹底的に解説します。読者の方々がこの技術を理解し、自社のカスタマーサポート戦略に取り入れる際の参考になれば幸いです。

1. 生成AIとは？従来のチャットボットとの違い

まず、生成AIとは何か、そして従来のチャットボットとどのように異なるのかを理解しておきましょう。

生成AIの概要:

生成AIは、大量のデータから学習し、テキスト、画像、音声など、様々なコンテンツを「生成」できるAI技術です。GPT-3やLaMDAといった大規模言語モデル（LLM）が代表例として挙げられます。これらのモデルは、人間が書いた文章と区別がつかないほど自然な文章を作成することができます。具体的には、与えられたプロンプト（指示文）に基づいて、テキストを生成したり、既存のテキストを要約したり、翻訳したり、質問に答えたりすることが可能です。

• 英語: Generative AI is an AI technology that learns from vast amounts of data and can "generate" various content, such as text, images, and audio. Representative examples include GPT-3 and LaMDA, large language models (LLMs). These models can create natural language texts indistinguishable from those written by humans. Specifically, they can generate text based on a given prompt, summarize existing text, translate languages, and answer questions.

従来のチャットボットとの違い:

従来のチャットボットは、事前に定義されたルールに基づいて応答する「決定木型」のシステムです。顧客からの質問に対して、あらかじめ用意された回答の中から最適なものを選択して返答します。そのため、想定外の質問や複雑な問い合わせには対応できず、柔軟性に欠けるという課題がありました。多くの場合、キーワードマッチングや正規表現を用いて、ユーザーの発言を特定のパターンに合致させ、それに対応する固定的な応答を返す仕組みです。

一方、生成AIを活用したチャットボットは、学習データに基づいて「文章を生成」するため、より自然で人間らしい会話が可能です。顧客の意図を理解し、文脈に沿った適切な回答を生成できるため、従来のチャットボットでは対応できなかった複雑な問い合わせにも対応できます。これは、単なる応答選択ではなく、AIが自律的に文章を作成する点で大きく異なります。

• 英語: Traditional chatbots are "decision tree" systems that respond based on pre-defined rules. They select the most appropriate answer from a set of prepared responses to customer questions. As a result, they struggle with unexpected questions and complex inquiries, lacking flexibility. Often, they use keyword matching or regular expressions to match user utterances to specific patterns and return fixed responses accordingly.

On the other hand, chatbots leveraging generative AI can have more natural and human-like conversations because they "generate" text based on learned data. They can understand customer intent and generate appropriate responses in context, allowing them to handle complex inquiries that traditional chatbots cannot. This is a significant difference from simply selecting a response; it involves AI autonomously creating text.

2. 生成AIを活用したカスタマーサポートのメリット

生成AIを活用したカスタマーサポートには、以下のようなメリットが期待できます。

• 顧客満足度の向上: 自然で人間らしいコミュニケーションにより、顧客はよりスムーズに問題を解決でき、満足度が高まります。従来のチャットボットでは不自然な応答や理解不能な回答に終わることがありましたが、生成AIはより自然な会話を通じて顧客の疑問を解消し、安心感を提供します。
• コスト削減: 24時間365日対応可能なため、人件費を削減できます。また、担当者の負担軽減にもつながり、業務効率が向上します。特に、夜間や週末など、通常は人員配置が難しい時間帯のサポートを自動化することで、大幅なコスト削減を実現できます。
• 担当者の負担軽減: 定型的な問い合わせに対応することで、担当者はより複雑な問題や高度なサポートに集中できます。これにより、担当者は自身のスキルを活かせる業務に専念でき、モチベーション向上にもつながります。
• パーソナライズされた対応: 顧客の過去の購買履歴や行動データに基づいて、個々のニーズに合わせた情報提供や提案を行うことができます。例えば、過去に特定の製品を購入した顧客に対して、関連するアクセサリーやアップグレード版をレコメンドすることができます。
• 多言語対応: 多言語モデルを活用することで、グローバル展開している企業は、様々な言語で顧客をサポートできます。これにより、海外の顧客に対してもスムーズなコミュニケーションを提供し、ブランドイメージ向上に貢献します。

• データ分析による改善: 会話データを分析することで、顧客の課題やニーズを把握し、サービスや製品の改善に役立てることができます。例えば、特定の製品に関する問い合わせが多い場合、その製品の取扱説明書を改善したり、FAQを追加したりすることができます。

• 英語: Generative AI-powered customer support offers numerous benefits, including:

  • Improved Customer Satisfaction: Natural and human-like communication leads to smoother problem resolution and higher satisfaction. Traditional chatbots often result in unnatural responses or incomprehensible answers; generative AI provides reassurance through natural conversations.
  • Cost Reduction: 24/7 availability reduces personnel costs and improves operational efficiency, especially during times when staffing is typically challenging (nights, weekends).
  • Reduced Agent Burden: Handling routine inquiries allows agents to focus on complex issues and higher-level support, boosting their motivation.
  • Personalized Interactions: Providing tailored information and recommendations based on customer purchase history and behavior enhances the customer experience. For example, recommending related accessories or upgrades to customers who have previously purchased specific products.
  • Multilingual Support: Utilizing multilingual models enables global companies to provide support in various languages, enhancing brand image.
  • Data Analysis for Improvement: Analyzing conversation data helps identify customer pain points and needs, enabling service and product improvements. For instance, if there are frequent inquiries about a particular product, the user manual can be improved or FAQs added.

3. 生成AIを活用したカスタマーサポートの具体的な活用事例

生成AIを活用したカスタマーサポートは、すでに様々な企業で導入され始めています。以下に、具体的な活用事例を紹介します。

1) FAQ自動生成:

FAQ（よくある質問）は、顧客からの問い合わせ内容を分析し、生成AIによって自動的に作成することができます。これにより、FAQの更新作業にかかる時間と労力を大幅に削減できます。従来のFAQは、担当者が手動で作成・更新する必要があり、常に最新の状態を維持することが困難でした。生成AIを活用することで、リアルタイムに近い形でFAQを更新し、顧客への情報提供の質を高めることができます。

• 例: Shopifyは、生成AIを活用して、Shopifyに関するFAQを自動生成しています。https://www.shopify.com/jp/blog/ai-faq

• 期待される効果: FAQの充実による顧客満足度向上、担当者の問い合わせ対応負担軽減

• 英語: FAQ (Frequently Asked Questions) can be automatically generated by analyzing customer inquiries using generative AI, significantly reducing the time and effort required for updates. Traditionally, FAQs were manually created and updated by staff, making it difficult to keep them current. By leveraging generative AI, FAQs can be updated in near real-time, improving the quality of information provided to customers.

• Example: Shopify uses generative AI to automatically generate FAQs about Shopify: https://www.shopify.com/jp/blog/ai-faq
• Expected Effects: Improved customer satisfaction through comprehensive FAQs and reduced burden on agents handling inquiries.

2) 問い合わせ内容の自動分類・振り分け:

顧客からの問い合わせ内容を生成AIが解析し、適切な部署や担当者に自動的に振り分けることができます。これにより、問い合わせ処理時間を短縮し、担当者の業務効率を向上させることができます。従来のシステムでは、担当者が手動で問い合わせ内容を確認し、適切な部署に転送する必要がありましたが、生成AIを活用することで、このプロセスを自動化できます。

• 例: Zendeskは、生成AIを活用したチケット分類機能を搭載しています。https://www.zendesk.com/jp/blog/ai-ticket-classification/

• 期待される効果: 問い合わせ処理時間の短縮、担当者の業務効率向上

• 英語: Generative AI can analyze customer inquiries and automatically route them to the appropriate department or agent, reducing processing time and improving agent efficiency. Traditionally, agents manually reviewed inquiry content and forwarded it to the relevant department; generative AI automates this process.

• Example: Zendesk incorporates an AI-powered ticket classification feature: https://www.zendesk.com/jp/blog/ai-ticket-classification/
• Expected Effects: Reduced inquiry processing time and improved agent efficiency.

3) チャットボットによる自動応答:

生成AIを活用したチャットボットは、顧客からの質問に対して、自然な文章で回答することができます。これにより、24時間365日対応が可能になり、顧客満足度を向上させることができます。従来のチャットボットでは、事前に定義されたルールに基づいて応答するため、複雑な問い合わせには対応できませんでしたが、生成AIを活用することで、より柔軟かつ自然な会話を実現できます。

• 例: Microsoftは、Azure OpenAI Serviceを通じて、自社の製品に関する問い合わせに自動応答するチャットボットを提供しています。https://www.microsoft.com/ja-jp/azure/blog/introducing-azure-openai-service

• 期待される効果: 24時間365日対応による顧客満足度向上、人件費削減

• 英語: Chatbots powered by generative AI can respond to customer questions with natural language, enabling 24/7 availability and improving customer satisfaction. Traditional chatbots were limited to predefined rules, making it difficult to handle complex inquiries; generative AI enables more flexible and natural conversations.

• Example: Microsoft offers a chatbot that automatically responds to inquiries about its products through Azure OpenAI Service: https://www.microsoft.com/ja-jp/azure/blog/introducing-azure-openai-service
• Expected Effects: Improved customer satisfaction through 24/7 availability and reduced personnel costs.

4) エージェント支援 (Agent Assist):

生成AIは、担当者が顧客と会話する際に、リアルタイムで関連情報を提示したり、回答の候補を提案したりすることで、担当者の業務をサポートすることができます。これにより、担当者はより的確かつ迅速な対応が可能になり、顧客満足度を向上させることができます。例えば、顧客が特定の製品について問い合わせている場合、生成AIは、その製品に関する仕様書やFAQなどをリアルタイムで提示し、担当者がスムーズに回答できるように支援します。

• 例: Salesforce Einstein for Serviceは、生成AIを活用して、担当者に最適な情報やアクションを提案します。https://www.salesforce.com/jp/products/service-cloud/features/einstein-for-service/

• 期待される効果: 担当者の対応品質向上、顧客満足度向上

• 英語: Generative AI can support agents by providing relevant information and suggesting response options in real time during customer conversations, enabling more accurate and prompt responses and improving customer satisfaction. For example, if a customer inquires about a specific product, generative AI can provide the agent with specifications or FAQs for that product in real-time.

• Example: Salesforce Einstein for Service leverages generative AI to suggest optimal information and actions to agents: https://www.salesforce.com/jp/products/service-cloud/features/einstein-for-service/
• Expected Effects: Improved agent response quality and customer satisfaction.

5) パーソナライズされたレコメンド:

生成AIは、顧客の過去の購買履歴や行動データに基づいて、個々のニーズに合わせた製品やサービスをレコメンドすることができます。これにより、顧客の購買意欲を高め、売上を増加させることができます。例えば、顧客が過去に特定のブランドの商品を購入したことがある場合、生成AIは、そのブランドの新商品や関連商品をレコメンドすることができます。

• 例: Amazonは、生成AIを活用して、顧客におすすめの商品を提案しています。https://www.amazon.co.jp/gp/recommendations

• 期待される効果: 購買意欲の向上、売上増加

• 英語: Generative AI can recommend products and services tailored to individual customer needs based on their purchase history and behavior, increasing purchasing desire and boosting sales. For example, if a customer has previously purchased items from a specific brand, generative AI can recommend new products or related items from that brand.

• Example: Amazon uses generative AI to suggest recommended products to customers: https://www.amazon.co.jp/gp/recommendations
• Expected Effects: Increased purchasing desire and sales growth.

6) カスタマーサポート業務の自動化 (RPAとの連携):

生成AIは、RPA（Robotic Process Automation）と連携することで、より高度なカスタマーサポート業務を自動化することができます。例えば、顧客からの問い合わせ内容に基づいて、関連するシステムから情報を取得し、自動的に処理を行うことができます。これにより、担当者の手作業によるミスを減らし、業務効率を向上させることができます。

• 例: UiPathは、生成AIを活用したRPAソリューションを提供しており、カスタマーサポート業務の自動化を支援しています。https://www.uipath.com/ja

• 期待される効果: 業務効率の大幅な向上、コスト削減

• 英語: By integrating with RPA (Robotic Process Automation), generative AI can automate more advanced customer support tasks, such as retrieving information from relevant systems based on inquiry content and automatically processing it. This reduces manual errors by agents and improves operational efficiency.

• Example: UiPath offers generative AI-powered RPA solutions to assist in automating customer support tasks: https://www.uipath.com/ja
• Expected Effects: Significant improvement in operational efficiency and cost reduction.

4. 生成AIを活用したカスタマーサポート導入における課題と対策

生成AIを活用したカスタマーサポートを導入する際には、いくつかの課題も存在します。

• データの品質: 生成AIの性能は、学習データに大きく依存します。不正確なデータや偏ったデータを使用すると、誤った回答を生成したり、差別的な表現をしてしまう可能性があります。
  • 対策: 質の高いデータを収集し、定期的にメンテナンスを行う必要があります。また、バイアスを取り除くための工夫も重要です。データの多様性を確保し、公平性を評価するためのツールを活用することも有効です。
• コスト: 生成AIモデルの学習や運用には、相応のコストがかかります。特に大規模言語モデルを使用する場合は、計算資源や専門知識が必要になります。
  • 対策: 導入目的を明確にし、必要な機能に絞って導入することで、コストを抑えることができます。また、クラウドサービスを活用することで、初期投資を抑えることも可能です。小規模なプロジェクトから開始し、徐々にスケールアップしていくアプローチも有効です。
• 倫理的な問題: 生成AIは、誤った情報を提供したり、差別的な表現をしてしまう可能性があります。また、個人情報の取り扱いにも注意が必要です。
  • 対策: 倫理ガイドラインを策定し、従業員への教育を徹底する必要があります。また、プライバシー保護のための措置も講じる必要があります。生成AIの出力結果を人間がレビューするプロセスを導入することも重要です。

• セキュリティリスク: 生成AIモデルは、悪意のある攻撃者によって不正に利用される可能性があります。

  • 対策: セキュリティ対策を強化し、定期的に脆弱性診断を行う必要があります。また、入力データの検証や、出力結果のフィルタリングなど、多層的な防御策を講じる必要があります。

• 英語: Implementing generative AI-powered customer support presents several challenges:

  • Data Quality: The performance of generative AI heavily relies on the quality of training data. Inaccurate or biased data can lead to incorrect responses or discriminatory expressions.
    • Mitigation: Collect high-quality data and maintain it regularly. Also, implement measures to mitigate bias. Ensuring data diversity and utilizing tools for fairness assessment are also effective.
  • Cost: Training and operating generative AI models require significant costs, especially when using large language models that demand substantial computing resources and expertise.
    • Mitigation: Clearly define the purpose of implementation and focus on essential features to reduce costs. Utilizing cloud services can also help minimize initial investment. Starting with small-scale projects and gradually scaling up is a viable approach.
  • Ethical Concerns: Generative AI may provide inaccurate information or exhibit discriminatory behavior, and careful handling of personal data is crucial.
    • Mitigation: Establish ethical guidelines and provide thorough training for employees. Implement measures to protect privacy. Introducing a human review process for the output generated by generative AI is also important.
  • Security Risks: Generative AI models can be exploited by malicious actors.
    • Mitigation: Strengthen security measures and conduct regular vulnerability assessments. Implementing multi-layered defenses, such as input data validation and output filtering, is essential.

5. 生成AIを活用したカスタマーサポートの未来展望

生成AI技術は、今後ますます進化していくことが予想されます。以下に、生成AIを活用したカスタマーサポートの未来展望を紹介します。

• より自然で人間らしいコミュニケーション: より高度な言語モデルが登場することで、顧客との会話がさらに自然になり、人間と区別がつかなくなる可能性があります。
  • 英語: More advanced language models will enable even more natural conversations with customers, potentially making it difficult to distinguish between AI and human interactions.
• 感情認識・共感能力の向上: 顧客の感情を理解し、共感するAIが登場することで、よりパーソナライズされたサポートが可能になります。
  • 英語: The emergence of AI capable of understanding and empathizing with customer emotions will enable more personalized support.
• マルチモーダル対応: テキストだけでなく、画像や音声など、様々な情報を活用したコミュニケーションが可能になります。
  • 英語: Communication utilizing various forms of information, such as text, images, and audio, beyond just text, will become possible.
• プロアクティブなサポート: 顧客が問題を抱える前に、潜在的な課題を予測し、先手を打ったサポートを提供できるようになります。
  • 英語: AI will be able to predict potential issues before customers experience them and proactively offer support.
• 自動学習・自己改善: 生成AIモデルが、顧客との会話データから自動的に学習し、自己改善していくことで、より高度なサポートが可能になります。
  • 英語: Generative AI models will automatically learn from customer conversation data and continuously improve, enabling even more sophisticated support.

まとめ

生成AIを活用したカスタマーサポートは、企業にとって大きな可能性を秘めています。しかし、導入には課題も存在するため、十分な検討が必要です。本記事で紹介した事例や対策を参考に、自社の状況に合わせた最適な戦略を策定し、顧客満足度向上と業務効率化を実現してください。

今後も生成AI技術は進化していくことが予想されます。最新の動向を常に把握し、積極的に活用することで、競争優位性を確立できるでしょう。

• 英語: Generative AI-powered customer support holds immense potential for businesses. However, careful consideration is necessary due to the challenges involved in implementation. Referencing the examples and countermeasures presented in this article, develop a strategy tailored to your company's specific circumstances to achieve improved customer satisfaction and operational efficiency. Stay informed about the latest developments in generative AI technology and actively leverage them to establish a competitive advantage.