はじめに
はじめに
近年、AI の急速な進化とともに、ビジネスにおける活用領域も拡大しています。急速に受け入れられつつある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 ）の支援機能です。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強力なツールとなります。AI による支援機能がコンタクトセンター、顧客、ビジネスにどのように役立つのかについて見ていきます。
はじめに
近年、AI の急速な進化とともに、ビジネスにおける活用領域も拡大しています。急速に受け入れられつつある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 ）の支援機能です。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強力なツールとなります。AI による支援機能がコンタクトセンター、顧客、ビジネスにどのように役立つのかについて見ていきます。
基礎
CX Copilot とは、どのようなものなのでしょうか？AI Copilot はどこから現れたのでしょうか？エンゲージメントの向上や改善を実現する AI Copilot ならではの特長とは何でしょうか？
AI は、CX のあり方に革命をもたらしました。AI は、オペレーターやスーパーバイザー、その他のカスタマーエクスペリエンスに関わるスタッフがこれまで処理していた単純な定型タスクを、簡単に自動化することができます。AI の進歩に伴い、AI に任せることのできるタスクも増加しています。
CX Copilot とは、エージェント、スーパーバイザー、管理者など、AI を活用したアシスタントのことです。指示されなくとも、重要な情報をプロアクティブかつリアルタイムに明確化し、オペレーターやスーパーバイザーにコンテキストやガイダンスを提供します。どのようにそれを実現するのでしょうか？簡単に言えば、AI です。では、この仕組みについて詳しく見ていきましょう。
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。
AI Copilot 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。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、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の開発が行われます。人が明示的にプログラムしたりプログラムし直したりする必要はなく、システムが時間経過とともにパフォーマンスを向上させることができます。
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て文法や意味を詳しく調べ、文の背景まで理解することにより、これを実現しています。
CX Copilot は皆様のビジネスに、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をもたらすのでしょうか？
例えば、オペレーター向け Copilot の場合、カスタマージャーニーのあらゆる接点を接続することで顧客に関するインサイトをリアルタイムに提供し、顧客が次に何を必要とする可能性が高いかをオペレーターに提示します。さらに、顧客自身も十分に認識していない可能性のある問題の解決に役立つ情報を提示することもできます。
AI による自動化により、オペレーターやスーパーバイザーが単純な、あるいは繰り返しの多いタスクや問い合わせに費やす時間が短縮されます。例えば Copilot は、オペレーターに必要な情報を提示したり、トランスクリプションから重要なインサイトを抽出したり、スーパーバイザー向けにはインタラクションのスコアリングや要約により評価を容易にすることができます。
詳細
さまざまな業界のアプリケーションで CX Copilot がどのように機能するかを、詳しくご紹介します。
ある顧客が商品を探して小売企業の Web サイトを訪問しましたが、見つけられずにいたとしましょう。幸い、この企業はオペレーター向けに AI Copilot を導入していました。さまざまな種類の商品を見て時間を費やした後、顧客はカスタマーサービスのオペレーターに連絡します。
Copilot は、オペレーターが顧客に合わせた体験を提供できるようにサポートすることができます。これにより、オペレーターは顧客の探している商品をより迅速に見つけることができます。しかもその時、その顧客が過去に購入した商品は除外されます。顧客がその日探しているものに基づいて、アップセルやクロスセルのオプションを特定することもできます。つまりランダムに提案するのではなく、一人ひとりの顧客に合わせた提案を行うことができるのです。
Copilot は、インタラクションの理由、解決策、顧客の感情、その背後にある理由などに関するインサイトを含む要約を自動生成し、オペレーターのスーパーバイザーに提供します。これにより品質保証プロセスが迅速かつ容易になり、スーパーバイザーがオペレーターに対して適切なコーチングを行う際にも役立ちます。
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、患者対応の担当者が対応します。オペレーターの Copilot はその患者を自動的に特定し、関連する情報をオペレーターに提示します。
最も重要なことは、Copilot 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オペレーターに知らせることによって情報がスムーズに引継がれ、患者が同じ説明を繰り返す必要がなくなることです。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のために必要十分な情報を取得することができ、迷惑をかけることも避けられます。対応終了後は Copilot がチャットの内容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。これでオペレーターは、素早く次の顧客に対応することができます。
企業が負っている最も重要な責任のひとつは、顧客のプライバシー保護です。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 Copilot 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。
何よりもまず、企業が業務で使用する CX Copilot 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微妙に要件が異なるため、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。
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選定する際には、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 Copilot も例外ではありません。正常に機能させるために大量のデータを必要とするのですから、これは当然です。可能な限り厳格なデータ保護を適用し、Copilot がセキュリティ上のリスクにならないことを確認します。
実装
CX Copilot がビジネスに最適であると判断できたら、いよいよ総合的なカスタマーサービスエコシステムと統合します。
まず、ユースケースを決定します。誰が Copilot を使用するのか（エージェント、スーパーバイザー、管理者など）、そしてどのような機能を必要とするのか？何を必要とするのかを把握したら、CX Copilot を実装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 Copilot 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。Copilot 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 Copilot よりも、ネイティブの Copilot に優位性があります。既存のコンタクトセンターソフトウェアに Copilot 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。ネイティブなソリューションは、Copilot 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・管理されているため、統合作業の必要がなく、コンテキストが維持される点で優れています。
最後に、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させる上で、Copilot 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、Copilot 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。問題が生じた際にすぐに該当個所を特定することで、ジャーニーマネジメントにも役立ちます。Copilot を導入して稼働させた後も、デバイス上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、継続的にパフォーマンスを向上させます。
誰が利用するかに応じて、CX Copilot の有効性を測定するためのさまざまな KPI を使うことができます。カスタマーサポートにおいては、いくつかの主要な指標があります。ART（average resolution time）は顧客が問題を解決するまでに要した時間を測定し、FCR（first-contact resolution rate）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、Copilot 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することができます。
オペレーター側に関しては、次のような指標があります。NIA（next issue avoidance）は、オペレーターが次の問題が発生することをどれだけ回避できているかを測定します。AHT（average handle time）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。ACW（after-call work）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 Copilot がどのように役立っているかを示すものです。
スーパーバイザーの観点では、品質管理に関わる運用コスト、評価にかかる時間（トレーニングやオンボーディングに要する時間を含む）、さらにグローバル企業の場合は多言語レビューに要する時間に注目する必要があります。インタラクションを評価するために費やされる時間、コーチングの有効性、Copilot から得られたナレッジに基づくカスタマーエクスペリエンスの長期的な改善も、追跡可能な KPI です。
何が必要かを理解したら、それを探しましょう。ここでは、検討時に注目すべき項目をいくつか紹介します。
最もシンプルなオプションは、完全にネイティブな Copilot を選択することです。統合に関わる問題がなく、容易に拡張することができます。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。Copilot は、企業のすべての部分からデータを引き出せる必要があるため、そうした情報へのシームレスなアクセスが必要です。コミットメントや追加料金なしで、Copilot の利用料に応じて課金され、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。
Copilot 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。パートナーを検討する際には、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 Copilot 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。
Copilot 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。Copilot がコンタクトセンターソフトウェアのネイティブな機能である場合、これは大きな問題にはなりませんが、それでも使用しているナレッジベースに接続できる必要があり、ナレッジベースと Copilot 間でデータを双方向にやり取りできる必要があります。
多くの場合、Copilot 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がサポートできるはずですが、その際は自社からの情報も重要です。
前述した KPI も、比較の基準となる出発点がなければ、実質的な効果は得られません。CX Copilot を実装する前に、導入の成否を評価するために使用する指標を測定しておきます。これがベースラインとなり、今後のすべての測定結果と比較することで、Copilot が効果を発揮しているかを判断します。
Copilot 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。ナレッジが最新でなければ、Copilot も最新の状態ではありません。Copilot にトリガーされるナレッジだけでなく、要約の正確性やラップアップコードの推奨、インサイト、コール内容の翻訳についても同様です。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。
あらゆるビジネスや業界には特有の用語がありますが、Copilot は最初からそれらを認識できるわけではありません。ブランド名や製品名、サービスの階層、略語などは、ビジネスのコンテキストによって他社とは大きく異なる場合があるため、それをCopilot に教える必要があります。これにより文字起こしと要約の両方が改善され、Copilot の出力がより実用的で分かりやすくなります。
最適化
当然ながら、他の場合と同様に、CX Copilot の導入を進める中で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。
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をかけられるわけではありません。とはいえ、AI Copilot には手が届かないというわけでもありません。必要な分だけ利用してその分だけ支払えば良い、柔軟な価格モデルが用意されています。また、Copilot はオペレーターの有効性と効率を向上させることで企業のコストを削減し、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。Copilot は ROI が非常に大きく、即効性があります。
Copilot は複雑なソフトウェアです。既存のシステムが古く複雑な場合は特に、統合のために複雑な作業が必要となる可能性があります。良いベンダーであれば、システム全体が適切に連携するようサポートしてくれるでしょう。しかし、既存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特に、それらを更新することを検討すべきです。最善の選択は、コンタクトセンターのソフトウェアスタックに組み込まれたネイティブの Copilot を使用することであり、これであれば統合についてはまったく問題になりません。
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。Copilot 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。
Copilot はすでに最先端の技術といえますが、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。Copilot の次のステップを見てみましょう。
オペレーターとスーパーバイザー向けの Copilot に加えて、管理者向けの Copilot も登場します。さらに今後は、より多くの役割を支援できる Copilot が提供され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チームが分断されていると、カスタマーサービスにおいて問題が発生する可能性があります。両者を橋渡しする Copilot 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ジメントは、Copilot の有効性を管理するために役立ちます。Copilot はデータをジャーニーマネジメントに供給し、ジャーニーマネジメントソフトウェアからのインサイトを利用して Copilot 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 Copilot とカスタマージャーニーマネ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できるため、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
Copilot 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 Copilot は非常に強力な方法の 1 つとなります。AI の進化に伴い、Copilot 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
CX Copilot がオペレーター支援を目的とした他の CX テクノロジーと異なるのは、オペレーターとスーパーバイザーの両方のユーザーインターフェースに直接組み込まれているという点です。すべてがネイティブに提供されるため、画面を切り替えてインタラクションに関するナレッジを検索したり、インテリジェンスを表示したりする必要はありません。
Copilot が他の既存システムと連携する主な方法は、既存システムをデータソースとして使用することです。CX Copilot は、顧客の全体像を可能な限り正確に把握するために、企業で使用されている既存システム全体からデータを取り込みます。これにより、どの情報が特定の状況に関連しているかを判断し、それを抽出してオペレーターやスーパーバイザーに提供できます。また Copilot は、システム全体で利用できるようにする必要があるデータ（例えば、インタラクションの要約など）も自ら作成します。
はい、可能です。Copilot を使用すると、オペレーターは仕事が容易になり、インタラクションのスピードと効率が上がり、顧客のニーズに沿った対応が可能になるため、カスタマーエクスペリエンスが向上します。これはスーパーバイザーにとっても同じで、Copilot は定型的なタスクを引き受け、評価プロセスを容易にし、トレーニングやコーチングをより効果的に行うことができます。
CX Copilot は、カスタマーサービス能力の向上を希望する大半の企業に役立ちます。柔軟な従量制モデルを導入すれば、企業は必要な分だけを使用することができ、膨大な予算や使用量へのコミットメントは必要ありません。そのため小規模ビジネスでも Copilot のようなツールを導入し、必要に応じて拡張することができます。多くの場合、AI Copilot によるコスト削減だけで元が取れます。
Copilot のベンダーには、Copilot のインストールと立ち上げ、Copilot の訓練、トラブルシューティング、チームによる導入の支援、オペレーターやスタッフに Copilot の使用方法や使用すべき理由を学習してもらうための支援など、お客様が直面するあらゆる問題を支援する能力が求められます。Copilot がコンタクトセンターソフトウェアにネイティブで組み込まれていれば、サポートが標準で付属するため、これらの作業がスムーズに進みます。
オペレーターやスーパーバイザー向けの Copilot がビジネスにどのように役立つかを知る準備はできていますか？ジェネシスがどのようにお客様のカスタマーサービス能力をレベルアップするお手伝いができるか、お問い合わせください。
ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。
弊社担当より、折り返しスケジュール調整のご連絡をさせていただきます。
