エージェントの寄せ集めから脱却を：AIエージェントの乱立はカスタマーエクスペリエンス（CX）の問題です

あるお客様が、Webサイト上のエージェントにプランのアップグレードについて問い合わせます。2日後、重複請求についてメールを送ると、別のエージェントが返信します。翌週、解約のために電話をかけると、音声エージェントはまずアカウント番号を尋ねてきます。それぞれのエージェントは、自分の担当業務をきちんとこなしていたかもしれません。それでも彼女は同じ話を3回繰り返すことになりました。そして、契約を更新するかどうかを決めるのは彼女です。

これが、顧客側から見たAIエージェントのスプロール（乱立）です。これまでのスプロールをめぐる議論は主にIT部門のものであり、ガバナンス、認証情報、シャドーAIに焦点が当てられてきました。CXリーダーにとってのコストは、もっと見えにくいところに表れます。ベンダーの構成図ではつながって見えるシステムが、用件を済ませようとしている当人にはいかに分断されて感じられるか、そのギャップです。

一般的な企業はすでに多数のエージェントを運用している

MuleSoftが1,050人の企業ITリーダーを対象に実施した「2026 Connectivity Benchmark Report」によると、1組織あたりのAIエージェント数は平均12で、この数は2年以内に67%増加すると見込まれています。そして、その半数は連携したシステムの一部としてではなく、孤立したサイロの中で稼働しています。

ITリーダーはこの事態を予見しています。OutSystemsが約1,900人のITリーダーを対象に実施した「2026 State of AI Development」調査では、94%がAIのスプロールによって複雑さ、技術的負債、セキュリティリスクが増大していると懸念を示しました。一方、それを管理する一元的なプラットフォームを持っているのはわずか12%です。

どれも誤った判断から生じたわけではありません。エージェントは、エンタープライズソフトウェアがいつもそうであるように、部門ごとに購入されてきました。サポート部門はキュー対応のためにエージェントを選び、営業部門はインバウンドリード向けに1つ追加しました。請求部門のエージェントは決済プラットフォームにバンドルされており、音声は個別のRFPとして発注されました。各チームは自分たちの指標に照らして妥当な選択をしましたが、それらすべてを通じて顧客が何を体験するかに責任を持つ人はいませんでした。

顧客はリーダーが思う以上に継ぎ目を感じている

ServiceNowが2026年4月に公表した、カナダの消費者と経営幹部を対象とする調査は、認識のギャップがいかに大きいかを示しています。顧客の44%が、問題を繰り返し説明したり情報を再入力したりしなければならないことに不満を感じたと回答した一方、それが顧客にとって問題だと考えていた経営幹部はわずか15%でした。部門間でたらい回しにされることに不満を感じた顧客は半数に上りましたが、経営幹部では27%にとどまりました。

AIエージェント間の引き継ぎは、保留音こそなくても転送であることに変わりありません。2番目のエージェントが最初のエージェントの把握した内容を知らなければ、顧客は一から説明し直すことになります。新しいエージェントの応答がどれほど速くても、その不満は変わりません。

カスタマーエージェントの違い

カスタマーエージェントは、スプロールに対するMavenの答えです。最初の質問から契約更新まで、あらゆるチャネルで一人ひとりの顧客を把握する単一のエージェントです。

実際には、チャットで料金に関する質問に答えたエージェントが、その顧客が請求書について電話してきたときにも、すべての履歴を把握したうえで対応します。チャット、音声、メール、SMS、WhatsApp、Slack、Teamsを単一のエンジンで処理し、チャットでは54言語、音声対音声では57言語に対応します。顧客がチャネルを切り替えても、情報の乏しいブランド対応に切り替わることはありません。

さらに、オーバーレイとして稼働します。カスタマーエージェントは、Zendesk、Salesforce、Freshdeskなど既存のヘルプデスクや、Twilio、Vonage、Cisco、Genesysといった既存の電話システムに接続します。エージェントを統合するために、それらが接続されていたシステムを入れ替える必要はありません。 [Link: /product/agent-platform]

評価指標も変わります。部門単位のエージェントは、それぞれのコンテインメント率を報告します。一方、カスタマーエージェントが責任を負うのは、顧客が実際に求めていたことの自律的な解決 [Link: glossary page] です。それは返金かもしれませんし、連携の修正、アップグレードの完了、あるいは取りこぼさずに済んだ契約更新かもしれません。顧客との関係全体を通じた解決率（Resolution Rate）は、12個の個別ダッシュボードよりも達成が難しい数値です。しかし、顧客がすでに御社を評価している基準はまさにそれなのです。

12のエージェントを連携させても、12のエージェントを運用していることに変わりはない

スプロールへの一般的な対処法は、専門エージェント間のルーティングとコンテキストの受け渡しを担うオーケストレーション層です。これによりIT部門は何が稼働しているかを把握しやすくなります。しかし、顧客にとってのメリットはそれほど大きくありません。引き継ぎのたびに渡されるのは要約であり、要約では詳細が失われるからです。請求エージェントは紛争があることは把握できても、顧客が3つ前のメッセージで他社サービスを検討中だと話していたことまでは把握できないかもしれません。

また、エージェントが増えるたびに、それぞれ固有の権限、ガードレール、監査証跡も加わります。SOC 2、HIPAA、PCI-DSS、EU AI Actのもとで業務を行うチームにとって、これは保護し、監査人に説明しなければならない範囲が何倍にも膨らむことを意味します。エージェントが1つなら、管理するポリシーセットも、確認する監査証跡も1つで済み、通話中のリアルタイムなPIIマスキングといった統制を適用する場所も1か所になります。MavenはAIガバナンスのISO 42001やPCI-DSS 4.0 Level 1を含む15の認証・評価を取得しています。その対象範囲は、12のうちの1つではなく、顧客が対話する唯一のエージェントに適用されてこそ、より大きな意味を持ちます。

本番環境における単一エンジンの実例

リーガルテクノロジー企業のClioは、32社のベンダーを評価し、10社以上を直接比較する選定テストにかけたうえでMavenを選びました。グローバル展開で80%の自律的解決を達成し、有人サポートを4倍高速化しました。 [Link: Clio customer story]

Mastermindは導入から6週間以内に93%の自律的解決を達成しました。K1xは稼働初週で80%の解決率を実現しました。Rhoは月間問い合わせ件数が12%増加するなかでも、95%のCSATを維持しました。

これらの導入事例に共通するのは、単一のエージェントがナレッジ、アクション、履歴を保持し、初日から解決を指標としていることです。 [Link: /resources/deflection-vs-resolution-the-metric-that-decides-whether-ai-customer-service-actually-works]

13番目のエージェントを追加する前に確認すべきこと

2027年のAIロードマップを策定しているなら、独自のエージェントを求めるすべてのチームに次の質問を投げかけてください。

• 顧客がチャットから電話に移ったとき、2番目のエージェントは最初の会話について何を把握しているか？
• 1人の顧客のジャーニーが3つのエージェントにまたがるとき、その結果に責任を持つのは誰か？
• 来年、コンプライアンスチームが確認するポリシーセット、権限、監査証跡はいくつになるか？
• 解決率をエージェントごとに測定しているか、それとも顧客との関係全体で測定しているか？

今これらの問いに答えにくいのであれば、13番目のエージェントは状況をさらに難しくするでしょう。

エージェントの寄せ集めから脱却する

顧客には御社の組織図は見えません。顧客に対応するエージェントも、組織図に左右されるべきではありません。カスタマーエージェントは、最初の質問から契約更新まで、顧客が利用するあらゆるチャネルで、完全なコンテキストを備えた単一のエージェントをすべての顧客に提供します。 [Link: /solutions/customer-service]

仕組みの詳細は mavenagi.com/explore/stop-herding-agents をご覧ください。また、デモを予約して、御社のシステム環境でエージェントを統合した場合の姿を具体的に確認することもできます。