近年、コールセンター業務を変革する存在として「 AI エージェント」が注目されています。単なる FAQ 対応やチャットボットを超え、自律的に判断し行動する次世代型の AI が、業務の生産性や顧客満足度を高めています。
本記事では、生成 AI との違いを整理しながら、 AI エージェントの仕組み・種類・活用例までわかりやすく解説します。

目次

 

AI エージェントを知る

AI エージェントの概念と、数年前から話題となり進化の著しい生成 AI とは何がどう違うのかを理解しておきましょう。

 AI エージェントとは

AI エージェントとは、「人間の代わりに目的を持って行動する、自律型のソフトウェアシステム」のことを指します。入力された情報をもとに、タスクを理解し、判断し、行動し、必要に応じて学習も行います。
例えば、コールセンターで導入すると、「顧客の問い合わせに対応し、解決まで導く」など、明確な目標に基づいて自律的な動作をします。新人を採用し教育するよりも、コストを抑えながら一定のクオリティを担保できるため、導入するコールセンターが増えているのです。

生成 AI との違い、エージェントとアシスタント

生成 AI （たとえば ChatGPT など）は、膨大なデータをもとにテキストやコード、画像など特定のものを生成する「知識処理特化型 AI 」です。何らかの指示を得て動くため、指示をかける人間のアシスタント的な存在となります。
一方、 AI エージェントは生成 AI の機能を内包しつつ、「知覚→判断→実行→改善」のプロセスを自律的に繰り返すことができます。そのため、一定の条件下であればエージェントとして自律的な活用が可能。より人間に近い知能を持つ存在といえるでしょう。

 AI エージェント 生成 AI
主な役割 自律的な業務遂行 コンテンツ生成
活用できる分野 思考や判断を必要とする分野 言語や画像などに特化
運用方法 自律型（能動） 指示型（受動）
できること データ検索、ファイル整理、ナビゲーションなど テキスト、画像、動画、音声などの作成・合成
活用例 自動処理ができるため、顧客対応など人間の代替として活用 メール文作成、要約など人間のアシスタント的に活用
ツール例 Genesys Cloud AI 、LINE AiCall ChatGPT（OpenAI） 、
Microsoft Copilot 、
Gemini（旧Bard / Google）

 

AI エージェントの仕組み

AI エージェントと生成 AI の違いがわかったところで、ここからは AI エージェントの仕組みを解説します。あなたの業務にどのように組み入れることができるのか？イメージしながら読み進めてください。

 AI エージェントの 4 構成要素

AI エージェントは、以下の 4 つの機能を持って自律的に業務を遂行します。

Aiエージェントの4構成要素
  • 知覚（ Perception ）：顧客の発話内容やこれまでの応対履歴から、顧客の状況を認識し、理解する。
  • 推論（ Reasoning ）：上記を踏まえて、何をすべきかを判断する。
  • 行動（ Action ）：メール返信、電話対応などの具体的なアクションを実行する。
  • 学習（ Learning ）：実行結果から次回の対応を改善する。

自律型 AI エージェントで業務を継続的に改善

AI エージェントの特長は、これら 4 つの要素を循環させ、業務を遂行しながら継続的に精度を高め改善を実行することです。 AI エージェントによる改善は、コールセンター全体の応対品質の向上にも大きく寄与するといえるでしょう。
Genesys Cloud AI では、複数の人工知能（ AI ）分野を単一のプラットフォームに統合し、卓越した顧客体験と従業員体験の両立を実現しています。
＞ https://www.genesys.com/capabilities/ai-and-automation

 

 

AI エージェントの種類とサービス

AI エージェントは、目的や構造によって主に 6 つに分類されます。コールセンターでの活用方法と共に解説します。

1.単純条件反射型

あらかじめ決めた特定の条件に対して、提携の反応を返す最もシンプルなタイプです。
コールセンターでは、特定のキーワードに反応して FAQ を自動表示するチャットボットなどが該当します。

【ツール・サービス例】

  •  LINE Bot （特定キーワードに反応するチャットボット）
  •  Google Dialogflow （ルールベース構成）
  •  FAQ ツール（ Zendesk Guide など）

2.モデルベース型

環境の構造やルール（モデル）を内部に保持し、将来の状況を予測したうえで最適な行動を選択するエージェントです。
コールセンターでは、問い合わせ内容に応じて顧客の状態やニーズを推測し、次の最適な応答を選ぶような場面で活用されます。

【ツール・サービス例】

  •  UiPath （ RPA ツール）
  •  ServiceNow （ ITSM ・プロセス管理）
  •  IBM Watson Assistant （業務文脈をもとに応答を制御）

3.目的ベース型

設定された「目的」を達成するために、行動を選択・実行するエージェントです。
コールセンターでは、顧客の問題解決や成約など、ゴールに向けて対話の流れを最適化する役割を担います。

【ツール・サービス例】

  •  Salesforce Einstein （成約率・ロイヤルティの向上）
  •  Microsoft Copilot （作業効率化・意思決定支援）
  •  Rulai （顧客の課題解決を目的とした自律型対応）
  •  Midjourney （画像生成 AI ）

4.ユーティリティベース型

目的に加えて「どれだけ望ましいか（満足度）」という尺度＝ユーティリティを加味し、複数の選択肢から最良を判断します。
コールセンターでは、「 VIP 顧客には即時対応」「クレームは早めに上長に引き継ぐ」など、応対の緊急性・重要度・顧客属性などをもとに、どの問い合わせを優先的に処理すべきかといった活用が可能です。

【ツール・サービス例】

  •  Genesys Cloud AI （ CX の目的に応じた動作と評価、改善）
  •  Zendesk AI （応対の優先度や顧客満足度を考慮）
  •  Amazon Connect （顧客情報をもとに応答方法を最適化）

5.学習型

環境からのフィードバックをもとに経験を蓄積し、より良い判断や行動を「学習」によって更新し続けるエージェントです。
コールセンターでは、当初はチャットボットや FAQ ナビゲーションなどで回答していても、学習を重ねることによって関連情報を伝えたり、過去の似たケースを参考にしてより良い解決策を提示できるようになります。

【ツール・サービス例】

  •  ChatGPT  /  OpenAI GPT シリーズ（継続学習による自然言語対応）
  •  Cognigy AI （学習による会話の最適化）
  •  ai （顧客対話のログをもとに学習）
  •  Claud e（ LLM ＝大規模言語モデルで継続的な対話が得意）
  •  Google Gemini （目的達成を意識した対話生成)

6.階層型

意思決定や行動を階層的な構造で管理し、複雑なタスクを整理・処理するエージェントです。
「顧客対応 → 課題分析 → 解決策提示 → クロージング」といった一連の流れを段階的に制御することができるので、コールセンターにおいても高度な対応を可能とします。

【ツール・サービス例】

  •  Genesys Cloud AI + Workflow Designer （階層的なカスタマージャーニー設計）
  •  Google Cloud Contact Center AI （対話設計と意図解釈の多段構成）
  •  IBM Watson Orchestrate （段階的な業務処理の自動化）

シングルエージェントとマルチエージェント

上記で紹介したエージェントは、それぞれ単独でも使われますが、マルチエージェントとして組み合わせることで、より複雑な業務が可能となります。既にシングルエージェントを導入し、一定の成果が出ているのであれば、更なる効率化としてマルチエージェント化を検討するのもよいでしょう。

  • シングルエージェント： 1 つの目的に特化
  • マルチエージェント：複数の AI が連携し、より複雑な業務を遂行

Genesys では、「段階的な導入モデル」により、 AI エージェントを段階的に拡張できます。
>https://www.genesys.com/ja-jp/resources/the-genesys-cloud-ai-progressive-adoption-model

 

 

AI エージェントが実現する未来：導入メリット

AI エージェントを導入することで得られるメリットをご紹介します。既に導入されている方も、当初の目的に加えて下記メリットがあるのかどうかを再考してみてください。

業務効率化と意思決定のスピードアップ

AI エージェントは、蓄積されたデータからパターンを抽出し、リアルタイムに最適な判断を行います。これにより、対応時間の短縮・問い合わせの自動処理が可能になるので、コールセンター全体のパフォーマンス改善に大きく寄与することでしょう。

品質の安定化と顧客満足度の向上

応対者のスキルや経験による属人的なばらつきを減らし、標準化された対応が可能になります。さらに AI が顧客情報や過去の応対履歴をリアルタイムで共有するため、スムーズで的確な応対が実現します。素早く的確な応対が、顧客満足度の向上に繋がります。

人材不足の解消、人材導入の最適化

AIエージェントが一部の業務を担うことで、担当者はより高度な対応にリソースを集中できます。また、短期的なコール増にも迅速に対応できるため、採用や教育コストの低減にも貢献します。
Genesys Cloud AI は、 AI エージェントによる人間味のある自動化だけでなく、オペレーターのアシスタントとして適切な対応に有効なナレッジを提供します。
＞https://www.genesys.com/ja-jp/capabilities/ai-and-automation

 

 

導入・運用課題とは何か？

AI エージェントを導入・検討するにあたって、事前に考えておくべきことがあります。人材採用や教育にかけるリソースを削減できる一方で、応対の品質を担保するために、新たな業務が発生するため、事前に社内の体制を整えておきましょう。

 KPI ・導入目的の明確化

AI エージェントを導入する際には、「何を改善したいのか」「どの業務を任せたいのか」を明確にすることが不可欠です。例えば、応対時間の短縮など、数値的な目標も設定します。

学習品質のチェック

AI の回答精度は、学習するデータの質に左右されます。誤情報を学ばせないよう、定期的な品質検証が必要です。

セキュリティチェック

顧客情報や履歴データを扱うため、情報漏えい防止やアクセス制御などのセキュリティ対策は必須です。万が一事故が発生した場合のフローまで作成しておくとよいでしょう。

運用人材の育成

AI と人が連携する体制を整えるために、AIの挙動やトラブル対応を理解したスタッフの育成が求められます。

 

 

Genesys Cloud AI 導入成功例

ジェネシスクラウド AI を導入し、業務上の課題を解決できた事例をご紹介します。

ヴァージン・アトランティック航空（航空業）

イギリスを拠点としてグローバルに事業展開をするヴァージン・アトランティック航空では、ライブチャット、チャットボット、 SMS 、 WhatsApp 、 Facebook 、 Twitter などのデジタルソリューションが別々のプラットフォームで実行されるという複雑な環境に課題を抱えていました。オペレーター採用後、多くのツールのトレーニングが必要となり、応対で得られたナレッジも分散し、顧客の意図を把握することも困難だからです。
そこで、統合プラットフォームとして Genesys Cloud の AI 機能を活用し、一元管理を実現。その結果、顧客満足度と従業員満足度がともに向上。航空業界におけるイノベーターの地位も確立することができました。

Kiwibank　キウイバンク（金融業）

キウイバンクは、ニュージーランド政府が出資する国内資本の銀行で、個人や中小企業向けに幅広い金融サービスを提供しています。地域密着型の運営と環境への配慮で、多くのニュージーランド国民から支持を集めています。
しかし、セキュリティを確保しながらデジタルバンキング戦略を推進するには、高コストなレガシーシステムがネックに。そこで、 Genesys Cloud の AI を導入し、業務効率化とプラットフォームコスト 50 %削減を実現することができました。

 

ご紹介した 2 社を含む、導入成功事例の詳細は下記よりダウンロードいただけます。ぜひご活用ください。

＞ AI で CX を変革するリーダー企業達

 

 

これからのコンタクトセンターに欠かせない AI エージェント

顧客ニーズの変化に応じ、常に進化を求められるコンタクトセンターにおいて、 AI エージェントは「対応の自動化ツール」ではなく、人間のオペレーターだけでなく企業の「パートナー」として位置づけられていきます。
それは業務の効率化だけでなく、顧客との関係構築・ブランド体験の質を高める存在としても重要な役割を担うからです。

一度に全ての機能を進化させる必要はありません。 AI システムを管理・運用できる人材を育てながら、段階的な導入を進めることで、より多くの企業が AI エージェントによる競争優位性を確立できるでしょう。

ぜひ私達と一緒に Genesys Cloud AI でコンタクトセンターを変革させましょう。
＞https://www.genesys.com/capabilities/ai-and-automation