階層型サポートモデル

階層型サポートモデルとは？

階層型サポートモデルは、カスタマーサービスを階層的なレベルに分けて編成し、レベルが上がるほど複雑な問題を扱う仕組みです。

• Tier 1（L1）： 定型的な問題に対応する一次サポート。パスワードのリセット、注文状況、請求に関する質問、よくある質問への回答など。件数が多く、複雑さは低め。
• Tier 2（L2）： より深い調査、システムへのアクセス、専門知識が必要な問題に対応するテクニカルサポート。件数は中程度で、複雑さは高め。
• Tier 3（L3）： 最も複雑な問題に対応するエキスパートレベルのサポート。エンジニアリングへのエスカレーション、製品のバグ、カスタム設定、前例のない問題など。件数は少なく、複雑さは最も高い。

このモデルは、人の専門知識を効率的に配分するために設計されています。大半の問い合わせはL1で解決され、本当に複雑な問題だけが上位にエスカレーションされます。

AIが階層型モデルをどう変えるか

AIエージェントは、L1の業務の大部分、さらにはL2の業務までを自律的に処理することで、階層型サポートモデルを根本から変えつつあります。

• L0/L1を担うAI： AIエージェントが第1階層のサポートをすべて担い、質問への回答、依頼の処理、定型的な問題の解決を人の関与なしで行います
• 人はL2/L3へ： 人間のエージェントは、複雑で判断を要し、関係構築が重要なやり取りに集中します
• ** AI Copilot（L2）：** 上位の階層でも、AIが回答の下書き、コンテキストの要約、アクションの提案によって人間のエージェントを支援します

業界調査： ヘルスケア、自動車、カスタマーサービスなどの業界では、音声AIがL1-L2のサポートチケットの最大77%を処理しています。また、初回のやり取りの73.8%をAIが対応するWebチャットが占めています。階層型モデルがなくなるわけではなく、下位の階層から順に自動化されつつあるのです。

Mavenの強み：L1以上に対応するAI

Maven AGIのAIエージェントは、顧客からの問い合わせの80-93%を解決し、L1の全階層とL2の大部分をカバーします。人の専門知識が必要な場合は、Mavenのインテリジェントなエスカレーションが完全なコンテキストと判断の根拠を人間のエージェントに引き継ぐため、顧客が最初から説明し直す必要はありません。さらにMavenのCopilotが、リアルタイムの提案、コンテキストの要約、アクションの自動化によって、L2・L3の人間のエージェントを支援します。

Mavenの導入実績： ClickUpでは、Maven AGIのCopilotを導入してから1週間以内に、担当者の1時間あたりの解決件数が25%増加しました。AIエージェントがL1を自律的に処理する一方で、L2/L3の人間のエージェントの業務も加速しています。

よくある質問

AIによってL1サポート担当者は不要になりますか？

多くの組織では、定型的な問い合わせについてはそのとおりです。ただし、感情面での配慮が必要なやり取り、VIP顧客、複雑なアカウント変更など、技術的にはAIで対応できる場合でも、人によるL1サポートが望ましい場面もあります。効率性だけでなく、カスタマーエクスペリエンス（CX）戦略に基づいて判断すべきです。

人が対応するものとAIに任せるものはどう決めればよいですか？

チケットの種類を件数と複雑さで整理しましょう。件数が多く明確に定義された問題（注文状況、よくある質問、アカウントに関する質問）はAIに適しています。件数が少なく判断を要する問題（苦情、交渉、前例のない問題）は人が対応します。その中間にあるグレーゾーンは、概念実証（PoC）の結果に基づいて評価するとよいでしょう。

AIの時代にも階層型モデルは有効ですか？

複雑さに応じてエスカレーションするという考え方は今も有効ですが、その境界は変わりつつあります。L1/L2/L3はエージェントの経験年数による区分ではなく、AIの能力と人の判断による区分になります。このモデルは、人の階層構造から、人とAIが協働する構造へと進化しています。