CX コパイロット完全ガイド

はじめに

はじめに

近年、AI（人工知能）の急速な発展に伴い、ビジネスにおけるAIのアプリケーションも大きく進化しています。急速に普及したアプリケーションの1つが、カスタマーエクスペリエンス（CX）コパイロットです。これらAIベースのアシスタントは、カスタマーサービス担当者にとって非常に強力なツールとなります。AIコパイロットがコンタクトセンター、顧客、そしてビジネス全体にもたらす可能性について見ていきましょう。

基礎

CX コパイロットの力とは

CX コパイロットとは、具体的にどのような存在なのでしょうか。また、AI コパイロットはどのような背景から登場したのでしょうか。エンゲージメントの向上や業務改善を支援する上で、AI コパイロットならではの特長についても見ていきましょう。

カスタマーエクスペリエンス・テクノロジーの進化

AI の進化により、カスタマーエクスペリエンスの現場では大きな変革が起きています。オペレーターやスーパーバイザーが担っていた単純な定型業務は、AI によって容易に自動化されるようになりました。AI の進歩に伴い、自動化の対象となる業務範囲も広がり続けています。

CX コパイロットがどのようにエンゲージメントを再定義するか

CX コパイロットは、オペレーターやスーパーバイザーを支援するAI搭載のアシスタントです。指示がなくても、リアルタイムで重要な情報を把握し、対応の背景や具体的なガイダンスを提供します。これにより、より的確で迅速なエンゲージメントが可能になります。この仕組みの中核を担うのが、まさにAIテクノロジーです。

CX コパイロットにおける AI の使用

AI は、カスタマーサポートの可能性を大きく広げました。具体的に見ていきましょう。

機械学習と自然言語処理に関する理解

AI コパイロットに何ができるのかを知るためには、AI に基盤として組み込まれているコンポーネントを理解することが重要です。AI の最も重要な 2 つの要素が、機械学習と自然言語処理（NLP）です。これらは、AI ボットが徐々に成長・適応し、人が何を求めているのかを理解できるようにするための要素です。

まず、機械学習では、コンピューターがデータから学習し、そのデータに基づいて予測することを可能にするアルゴリズムが開発されます。システムは、人が明示的にプログラムしたり、再プログラムしたりする必要なく、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることが可能になります。

一方、NLP は、コンピューターが人間の言語を理解・解釈・生成することを可能にする技術です。言葉を細かく分解し、文法や意味を詳細に分析し、文の背景まで把握することにより、人間の会話をより正確に理解できるようになります。

コンタクトセンターにおけるコパイロットの主な機能と利点

CX コパイロットはビジネスにどのような価値をもたらすのでしょうか。顧客やオペレーター、ビジネスにどのようなメリットがあるのでしょうか。

顧客に関するリアルタイムのインサイトを強化

例えば、オペレーター向けのコパイロットは、カスタマージャーニー全体を接続し、顧客が次に必要とする可能性の高い内容をオペレーターに伝えることで、顧客に関するリアルタイムのインサイトを提供します。顧客の漠然とした不満や潜在的なニーズに対しても、解決に役立つ情報を提示することが可能です。

AI による自動化で運用を合理化

AI による自動化により、単純または反復的なタスクや問い合わせに対して、オペレーターやスーパーバイザーが費やす時間を削減することが可能になります。例えば、コパイロットはオペレーターに必要な情報を即座に提示し、文字記録から重要な情報を抽出し、さらにインタラクションの採点や要約を通じて、スーパーバイザーによる評価作業を効率化する支援も行います。

詳細

さまざまな業界における CX コパイロットの実用例

さまざまな業界のアプリケーションで CX コパイロットがどのように機能するかを詳しくご紹介します。

顧客に合わせたショッピング体験で小売業を変革

ある顧客が商品を探して小売企業のサイトを訪問しましたが、目的の商品を見つけることができませんでした。幸い、この企業ではオペレーター向けに AI コパイロットを導入しており、さまざまな種類の商品を閲覧した後、顧客がカスタマーサービス・オペレーターに連絡を取ると、コパイロットが対応を支援します。

コパイロットは、オペレーターが顧客に合わせたショッピング体験を提供できるようにサポートします。オペレーターは顧客が探している商品を迅速に見つけることが可能となり、過去に購入した商品は自動的に除外されるため、無駄な提案を避けることができます。さらに、現在の閲覧履歴に基づいて、アップセルやクロスセルの可能性が高い商品を特定することもでき、顧客一人ひとりに最適化された提案が実現します。

加えて、コパイロットはインタラクションの理由、提供された解決策、顧客の感情、その背後にある要因などを含む要約を自動的に生成し、オペレーターのスーパーバイザーに提供します。品質保証プロセスの迅速化と効率化につながり、スーパーバイザーがオペレーターに対してより適切なコーチングを行ううえでの支援にもなります。

患者とのインタラクション向上により医療を改革

ある患者が医療システムの Web サイトで情報を探していましたが、必要な情報を見つけることができずにいたとしましょう。患者からのチャットによる問い合わせを受けて、患者サービス担当者が介入します。オペレーターのコパイロットはその患者を自動的に識別し、関連する情報をオペレーターに表示します。

最も重要なこととして、コパイロットはオペレーターに患者の問題は何か、患者がこれまでどこで情報を探していたかを知らせることにより、オペレーターへの引継ぎを容易にし、患者はオペレーターに状況を繰り返し説明する必要がなくなります。プライバシー規則に違反するような情報は省き、患者の名前やその他関連する個人情報などの一般情報のみを提示することもできます。そのため、オペレーターは効率的かつ迅速な支援に必要十分な情報を取得することができ、迷惑をかけるリスクを避けられます。終了後は、コパイロットがチャットを素早く自動的に要約し、ラップアップコードを提示してオペレーターの時間と手間を省きます。オペレーターはサポートを必要とする次の顧客に移行することができます。

データプライバシーとコンプライアンスの確保

企業が負っている最も重要な責任の 1 つは顧客のプライバシーです。それは、道徳的な意味でも、法律に定められた基準や義務を守るという意味でも大切です。CX コパイロットも大量の情報を扱うため、この考え方が当てはまります。どのようにプライバシーを守っているか、見ていきましょう。

グローバルな規制基準（GDPR、CCPA など）の遵守

何よりもまず、企業が業務で使用する CX コパイロットが、事業を行う地域で適用されるあらゆる規制基準（GDPR、CCPA など）の要件を確実に満たすことが重要です。規制基準は地域によって要件が若干異なるため、企業は自社が拠点を置く地域だけでなく、顧客が所在する地域のルールにも注意を払う必要があります。複数の国で事業を展開している企業の場合、小規模な小売企業よりも多くの責任を負うことになります。

安全なクラウドソリューションの活用

データプライバシーとコンプライアンスを同時に確保するには、セキュリティが重要です。テクノロジーソリューションを探すにあたり、常にセキュリティを最優先に考慮する必要があります。AI コパイロットも例外ではありません。正常に機能させるためには大量のデータを必要とするのですから、当然です。可能な限り厳格なデータ保護を適用し、コパイロットがセキュリティ上の問題を引き起こさないようにしましょう。

実装

最大の効果を発揮する CX コパイロットの実装

CX コパイロットがビジネスに最適であると判断したら、総合的なカスタマーサービス・エコシステムに連携させます。

CX コパイロットをビジネスに連携させる手順

まず、ユースケースを決定します。コパイロットのユーザーはオペレーター、スーパーバイザー、その両方なのか、コパイロットに必要な機能は何か？何を求めているのかを把握したら、CX コパイロットの実装をサポートしているベンダーや、全体的な技術スタックの一部としてネイティブのコパイロットを提供しているベンダーを調査します。社内ですべての作業を行う必要はありません。コパイロットは高度なソフトウェアですので、できるだけ社内の IT 部門への負荷を減らすべきです。

スタンドアロン型のコパイロットよりも、ネイティブのコパイロットに優位性があります。現行のコンタクトセンター・ソフトウェアにコパイロットが標準で搭載されていない場合は、別のものに切り替えるべきです。ネイティブソリューションは、コパイロットが機能するために必要なすべてのデータがソリューション内で構築、管理されているので連携の必要なく、背景情報が維持される点で優れています。

最後に、顧客と従業員の体験を向上させる上で、コパイロットにどのような機能があり、それが仕事にどう役立つのか（そして、コパイロットに仕事を奪われる心配が不要であること）をチームにしっかり伝えましょう。業務効率、時間短縮、コスト削減はだれにとっても有益です。困難が生じたらすぐに問題の個所を特定することにより、ジャーニーマネージメントにも役立ちます。コパイロットが導入され、稼働を開始したら、ただデバイスに放置したままにせず、それがどの程度適切に動作しているかを測定し、改善できる点を評価して、繰り返し改善することで、パフォーマンスを向上させます。

CX コパイロットの分析による成功と ROI の測定

コパイロットのユーザーに応じて、CX コパイロットの有効性を測定するために使用できるさまざまな KPI があります。カスタマーサポートの場合、いくつかの主要な指標があります。平均解決時間（ART）は、顧客が問題を解決するまでに要した時間を測定し、初回解決率（FCR）は、初回の問い合わせ時に顧客の問題が解決された頻度を示す指標です。これらのツールを組み合わせることにより、コパイロットの導入で顧客の問題解決が円滑化されたかどうかを把握できます。

オペレーター側に関しては、次のような指標があります。「次に発生する問題の回避」（NIA）は、オペレーターが次の問題発生をどれだけ回避できているかを測定します。平均処理時間（AHT）は、顧客が問い合わせを開始してからインタラクションの終了まで、オペレーターが問題を解決するために要した時間を測定します。平均後処理時間（ACW）は、オペレーターが通話やチャットの終了後にインタラクションを終了するまでに要した時間を測定します。これらの指標は、オペレーターがより迅速に問題を解決するためにコパイロットがどのように役立っているかを示すものです。

スーパーバイザー側では、品質管理コストのほか、トレーニングやオンボーディングにかかる時間などの評価時間、グローバル企業の場合は多言語レビュー時間を確認します。コパイロットから得られたナレッジに基づくインタラクション、コーチングの有効性、カスタマーエクスペリエンスの長期的な改善を評価するために費やされる時間も、追跡可能な KPI です。

自社に最適な CX AI コパイロットの選択

何を求めているかを把握したら、それを見つけましょう。ここでは、検討時に注目すべき事項をいくつか紹介します。

拡張性と連携

最もシンプルなオプションは、完全にネイティブなコパイロットを選択することです。連携の問題がなく、容易に拡張することが可能になります。ただし、どのソリューションにおいても留意すべき重要なポイントがいくつかあります。コパイロットは、企業のすべての部分からデータを引き出すことができる必要があるため、そうした情報へのシームレスなアクセスが必要です。コミットメントや料金なしで、コパイロットを使用した分だけ支払い、ニーズに応じて拡張できる柔軟な価格モデルを提供しているプロバイダーもあります。

機能性と接続性

コパイロットには、自社が抱えるすべてのニーズを満たせる能力が求められます。パートナーの検討時には、自社の求める条件を最優先に考えてしっかりチェックしましょう。例えば、対応言語もチェックすべきです。企業のビジネスでは、世界のどこでサービスを提供しているかに応じて、多くの言語で機能するコパイロットが必要になる場合があります。小規模なビジネスでは英語とスペイン語があれば十分かもしれません。

コパイロットは、すでに社内で使用しているソフトウェアと並行して機能できる必要もあります。コパイロットがコンタクトセンター・ソフトウェアにネイティブなものである場合、これは問題ではありませんが、使用しているナレッジベースとコパイロット間のデータフローを可能にするために、ナレッジベースに接続できる必要があります。

CX コパイロットに関するトレーニングのベストプラクティス

多くの場合、コパイロットは初日からすぐに使える状態になっており、少なくとも大半のニーズにはすぐに対応できます。それ以外の部分については、ベンダーからのサポートが必要ですが、その際は社内からの情報も重要になります。

パフォーマンスベンチマークの設定

前述した KPI は、測定の出発点がある場合にのみ効果を発揮します。CX コパイロットを実装する前に、成否を判断するために使用する指標を測定します。これは、コパイロットの有効性を確認するために、今後のあらゆる測定を比較する基準となります。

継続的改善：CX コパイロットのナレッジベース更新

コパイロットはナレッジベースを基盤として実行されるため、ナレッジベースを継続的に更新する必要があります。ナレッジが古くなっていると、コパイロットも古い情報を基に稼働します。コパイロットにトリガーされるナレッジだけでなく、要約の正確性や推奨ラップアップコード、インサイト、コールの翻訳も同様です。常に監視と最適化を行い、正確性の向上を図る必要があります。

辞書管理：CX コパイロットの語彙力を育てる方法

ビジネスや業界に関係なく、独特な用語はコパイロットが最初から知り得るものではないため、それらを理解させる必要があります。ブランド名や製品名、サービスステージ、略語などの意味は、ビジネスの背景によって、社外とは大きく異なる場合があるため、コパイロットに教える必要があります。学習させると文字起こし機能と要約機能の両方が改善され、コパイロットの出力がより実用的で分かりやすくなります。

最適化

一般的な課題とその克服方法

何事においても言えることですが、当然、CX コパイロットを導入する際には、いくつかの課題に直面する可能性があります。では、よくある問題とその回避方法について見ていきましょう。

予算の制約とリソースの割り当て

すべての企業がカスタマーサポート部門に無制限の予算があるわけではありません。とはいえ、AI コパイロットは手に届かないほどの料金ではありません。必要な分だけ使用し、それに対する料金のみを支払うことができる柔軟な価格モデルが用意されています。コパイロットを使用してオペレーターの有効性と効率向上を支援することで、企業のコストを削減でき、サービスの待ち時間が短縮されることなどにより、顧客の維持にも役立ちます。コパイロットは ROI が非常に大きく、即効性があります。

複雑なレガシーシステムとの連携

コパイロットは複雑なソフトウェアです。レガシーシステムが古く、複雑な場合は特に、それらのシステムと連携させるために複雑な作業が必要となる可能性があります。優れたベンダーは、システム全体が適切に連携するようサポートしてくれます。しかし、現行のテクノロジースタックに古いソフトウェアが含まれる場合や、それらがクラウドではなくオンプレミスにある場合は、それらもアップデートすることが最適解である可能性があります。最善の一手は、コンタクトセンター・ソフトウェアスタックに組み込まれたネイティブのコパイロットを使用することです。それなら連携は全く問題になりません。

チームによる導入と文化の変化を促進

前述したように、ここでは教育が鍵となります。AI については話題に上ることが多いものの、実際にどう動くのか、どのように人間のオペレーターやスタッフをサポートしてくれるのかについては、あまり正しく理解されていません。コパイロットを実装する理由、日常業務へのメリット、将来のビジョンをチームにしっかり伝えることが重要です。

今後の動向：CX（AI）コパイロットが向かう先

コパイロットはすでに最先端技術のように感じられますが、まだ登場したばかりの新しい技術であることを考えると、成長の余地は十分にあります。コパイロットの次のステップを見てみましょう。

より多くの役割を担うコパイロット

オペレーターとスーパーバイザー向けのコパイロットに加えて、管理者向けのコパイロットが登場します。さらに、コパイロットが企業内でより多くの役割をサポートできるようになる可能性もあります。ワークフローを構築したり、AI が生成した改善案を提示したりする機能が提供されるようになるかもしれません。

バックオフィスとフロントオフィスの連携

バックオフィスとフロントオフィスのチームが分断されていると、カスタマーサービスの問題が発生する可能性があります。両者を橋渡しするコパイロットが登場すれば、シームレスなサービス提供が可能になります。ワークフローが合理化され、しっかりサポートされた包括的なカスタマーエクスペリエンスが実現するでしょう。

カスタマージャーニー・マネージメントとの連携

カスタマージャーニー・マネージメントは、コパイロットの有効性を管理するために役立ちます。コパイロットはデータをジャーニーマネージメントに供給し、ジャーニーマネージメント・ソフトウェアからのインサイトを利用してコパイロットを最適化できます。この連携を通じて、継続的改善のサイクルが形成されます。AI コパイロットとカスタマージャーニー・マネージメント・ソフトウェアを連携させると、カスタマージャーニーの各ステップを理解するため、カスタマーエクスペリエンスの最適化と改善につながります。

最後に

カスタマーサービスの次なる進化

コパイロットは、オペレーターやスーパーバイザー、企業全体にとって非常に価値のあるツールです。AI の成長と有用性の向上に伴い、企業が AI を活用する方法を模索する中で、CX AI コパイロットは非常に強力な方法の 1 つとなります。AI が進化するにつれ、コパイロットは近い将来、贅沢品ではなく、カスタマーサービス担当者の必需品になるでしょう。

よくある質問

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