カスタマーサポートにおけるエージェントの強み 第 5 章

自律性を継続的な強みとする

この 10 年間、カスタマーサポートの運用方法が間違っていたわけではありません。 しかし、その方法は別の時代に合わせて構築されたものでした。 製品間の連携は少なく、顧客の環境もそれほど複雑ではありませんでした。 そして、需要が増加した際には、人員を増やすことが生産能力を拡大するための有効な手段でした。

しかし、そうした時代は終焉を迎えつつあります。 現在、サポート部門は新たな課題に直面しています。それは、製品や顧客の期待が絶えず変化する中で、ますます複雑化する問題をより迅速に解決し、一貫性のある顧客体験を提供しつつ、コストを抑制するという課題です。 エージェント AI はこうした困難な現状を打破する方法を提供しますが、その変革はすべてを自動化しようとすることから始まるわけではありません。 まず、現在どこで人の労力が費やされているのかを理解することから始まります。

エージェントが効果的に推論を行うために必要な知識を整備します。 診断から対応へと移行するために必要なシステムを連携させます。 自律性によって確実な成果が得られるケースに着手します。 エージェントが複雑な状況に直面した場合にどうなるかを評価します。 人の専門家が介入する際にどのような対応を行っているかを記録します。 その知見をシステムにフィードバックします。 そして、このプロセスを繰り返します。

サイクルを重ねるごとに、組織は手動から支援型へ、支援型から自律型へ、そして事後対応型の解決から事前対応型のサポートへと、その境界を少しずつ広げていくことができます。

人の専門知識は依然として不可欠です。 従来との違いは、その専門知識を何度も繰り返すトラブルシューティングや情報収集、システム間の移動、あるいは既知の解決策に費やすのではなく、判断力が何よりも重要となる新規の複雑な課題に注げることです。

今後 10 年で優れたサポートを実現する組織は、エージェントの数を増やしたり、より優れたセルフサービスを提供したりするだけにとどまらないでしょう。 こうした組織は、何が自律的に解決できるかを継続的に学習し、人の専門知識が必要になる場面を把握し、解決を重ねるごとに能力を高めていくサポート体制を構築するでしょう。

自律的なサポート実現への道のりでは、一気にすべてを達成する必要はありません。 重要なのは、どこから手をつければよいかを見極め、前進し続ける仕組みを構築することです。

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