エンタープライズのCXチームにとって、AIの導入はもはや「あれば望ましいもの」ではなく、競争上不可欠なものです。
しかし、この新たな常識に対応するには、AIの能力に関する膨大な情報（と誤った情報）をかき分けていく必要もあります。
導入を成功させるには、正しい知識が欠かせません。ここでは、AIサポートにまつわる5つのよくある誤解と、その実際をご紹介します。
1. 「既存のチャットボットで十分」
すべてのAIボットが期待に応えられるわけではありません。
従来型のチャットボットや、ChatGPTなどのモデルをベースにした生成AIラッパーといった低コストの選択肢で十分だと考えるかもしれません。しかし実際には、長期的には機能しません。
従来型のソリューションはデシジョンツリーに依存しています。これは厳格な「if-then」構造に従うため、ボットはあらかじめ決められた質問に対して台本どおりの回答しかできません。
LLMをベースにした生成AIラッパーはより高度ですが、基幹システムと連携できないため、複雑な質問には答えられません。
どちらの場合も、結果として顧客の不満が高まり、人への引き継ぎが増えます。
日常的な介入なしに顧客のあらゆる質問に答えられるAIボットを導入するには、ノーコードでのカスタマイズと、Salesforce、Zendesk、Snowflake、Stripeなどスタック全体とのネイティブ連携を提供するパートナーを選びましょう。
2. 「AIシステムの回答は信頼できない」
最高水準の生成AIソリューションでは、ハルシネーションはほとんど起きません。
AIの回答を信頼できないものと考えるのには、根拠がないわけではありません。性能の劣るシステムは、今でもハルシネーションを起こしやすいのが実情です。
これは、社内外の情報源から情報を取得するRAGモデルで構築されたソリューションに当てはまります。こうしたシステムは情報源を誤って解釈し、まったく不正確な回答にまとめてしまうことがよくあります。
商用に構築されたモデルは、これを防ぐ仕組みを備えています。複数の社内情報源から回答を引き出し、データを検証済みの小さな情報単位に分割したうえでLLMに渡し、簡潔で信頼性の高い回答を生成します。
こうしてMaven AGIのような先進的なAIベンダーは、5,000,000件を超えるチケットに93%の精度で自律的に回答しています。
3. 「AIによって人によるサポート業務は不要になる」
人によるCX業務はなくなるのではなく、進化しています。
限られた人員で無限に拡張できるというAIの可能性は、非常に魅力的です。実際、さまざまな業界の企業がすでに採用を減らし、AIの導入を進めています。
しかし、どれほど高度なシステムでも、人の監督なしに運用できるほど成熟してはいません。AI単独では、ニュアンスを見落とし、共感に欠け、機密データを誤って扱うことがあります。
さらに、人が電話に出て対応しない限り満足しない顧客も必ずいます。
実際、多くの企業はまだAIの導入に慎重で、その能力よりも限られた範囲でしか任せていません。
AIが将来のCX業務に与える影響を心配するよりも、反復的なタスクの自動化に活用し、今日からチームの業務を楽にしましょう。
4. 「AIが答えられるのは簡単な質問だけ」
優れたLLMは、使うたびに賢くなります。現在のAIエージェントは、パスワードのリセット、返金処理、異議申し立ての開始など、ますます複雑なリクエストを解決しています。
LLM技術はほとんど理解が追いつかないほどのスピードで進化しているため、多くのチームがその能力を過小評価しています。
しかし、優れたモデルは、取り込むすべてのデータが精度を高め、より複雑な業務をこなせるようになるというフライホイール効果を生み出します。
その仕組みは次のとおりです。
- LLMがユーザーの自然言語によるリクエストを読み取る
- リクエストの実行に必要なバックエンドAPIを判断する
- オーケストレーションレイヤーがリクエストをAPI呼び出しにマッピングし、実行する
- LLMは時間とともに新たなパターンを学習し、複雑なタスクの遂行能力が向上する
貴社とともに成長するよう設計されたAIを提供するベンダーを選びましょう。
5. 「AIはコストが高く、ROIも不明確」
エンタープライズグレードのAIソリューションを利用しているCXリーダーに聞けば、AIは大幅なコスト削減と迅速なROIをもたらすと答えるでしょう。
AI導入の失敗談は誰もが耳にしたことがあるはずです。初期には、損益への影響を考慮せず、性急にAIを導入する企業もありました。
そのため、大きな議論を呼んでいるMITの最新レポートが、組織の95%がAIへの巨額の投資からまったくROIを得られていないと結論づけているのも不思議ではありません。
しかし、このレポートは、現在の戦略的で思慮深いAI活用の実態を反映していません。導入が第2段階に入った今、ROIは確実に生まれています。
サポート業務をMavenに任せているCXチームは、すでに具体的な成果を上げています。たとえばフィンテック企業のPapaya Payは、チャットでの問い合わせの90%を自動化し、チケットあたりのコストを半減させました。
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雑音に惑わされず、AIがCXチームにもたらす価値を確かめるときです。
Mavenは、あらゆる顧客接点を最適化し、パートナー企業に大きなビジネス成果をもたらします。ClickUp、Tripadvisor、Thumbtackなどの業界リーダーがその証人です。
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