対話型AIの導入メリットやカスタマーサービスでの活用例を詳しく解説

ここで、対話型AIを可能にした様々な技術を見ていきましょう。実際は複雑に関連し合っていることもありますが、各技術の概要と対話型AIとの関係の一例を、下記で簡潔に紹介します。

■対話型AIを支える様々な技術

機械学習（ML）とその役割

機械学習（ML）は、データからパターンを学習し、予測や分類などを自動で行うAI技術です。対話型AIでは、ユーザーの意図認識や応答の最適化などの基盤として機能します。

ディープラーニング（DL）の進化

ディープラーニング（DL）は、多層のニューラルネットワークを用いてデータの特徴を見つけ学習する技術です。自然言語処理や音声認識など対話型AIの中核を支え、文脈理解や応答生成の高度化を可能にしています。

自然言語処理（NLP）の重要性

自然言語処理（NLP）は、テキストや音声を理解・生成する技術で、対話型AIの「聞く力」と「話す力」を支えます。ユーザーの意図や文脈を読み取り、適切な応答を導く役割を担っています。

音声認識（STT）と音声合成（TTS）

音声認識（STT）は音声をテキストに変換し、音声合成（TTS）はテキストを音声に変換する技術です。音声での自然な対話を実現するために不可欠で、音声アシスタントなどで活用されています。

生成AI（Generative AI）の登場

生成AI（Generative AI）は、深層学習と自然言語処理の進化によって実現された技術で、テキスト・画像・音声などの新たなコンテンツを生成することが可能です。

この技術は、膨大なデータから文脈を理解し、意味の通った応答を構築するため、対話型AIにおける「考えて答える力」の中核を担っています。機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの複数の技術が成熟し統合された結果、生成AIが実現したといえるでしょう。

対話型AIは、様々なビジネス課題の解決に貢献します。ここではカスタマーサービスの現場を例に、対話型AIの導入で得られる代表的なメリットを紹介します。

＜カスタマーサービスにおける対話型AIの活用メリット＞
・コスト削減につながる
・業務を効率化できる
・顧客満足度が向上する
・データ分析との連携による高度な対応ができる

コスト削減につながる

問合わせ対応を対話型AIで自動化すればオペレーターの稼働が抑えられ、人件費の削減につながります。簡易な対応も対話型AIに任せられるので、人的リソースをより重要な業務へ集中できるでしょう。

業務を効率化できる

対話型AIを活用すれば、応答の標準化と迅速化が実現し、対応のばらつきや遅延を防げます。人材不足の課題にも対応でき、限られたリソースで安定した業務運用が可能になります。

顧客満足度が向上する

対話型AIなら24時間対応や即時応答ができるため、エンドユーザーの待ち時間や対応漏れのストレスを軽減します。迅速かつ一貫性のある応対により、ユーザー体験の質が高まり、顧客満足度向上につながるでしょう。

データ分析との連携による高度な対応ができる

対話型AIと顧客データと連携すると、個別ニーズに応じたパーソナライズ対応が可能になります。対応履歴や属性情報をもとにした応答や提案は、ユーザビリティの向上とマーケティング施策へ活用できるでしょう。

対話型AIは、カスタマーサービスの様々なシーンで実用化が進んでいます。よくある質問の自動応答から、感情をくみ取ったクレーム対応、多言語での案内まで、幅広い業務の自動化・高度化が可能です。ここでは、実際に活用されている代表的なユースケースを紹介します。

＜対話型AIのカスタマーサービスでの活用例＞
・FAQ対応の自動化
・チャット受付の一次対応
・問合わせ内容の分類・振り分け
・予約・変更・キャンセル対応
・クレームや不満の一次対応
・多言語での対応支援
・アンケートの自動送信と集計

FAQ対応の自動化

対話型AIなら、よくある質問に対して即時に正確な回答を提供できます。これにより、オペレーターの負担を軽減し、エンドユーザーはストレスなく自己解決できる環境が整います。

チャット受付の一次対応

営業時間外や混雑時でも、対話型AIがチャットで一次対応をすれば、対応の遅延を防ぎます。顧客の不満を抑え、満足度を維持する効果があります。

問合わせ内容の分類・振り分け

対話型AIがユーザーの発言内容を分析し、問合わせを自動で適切な部署や担当者に振り分けます。対応のスピードと精度が向上し、業務効率化が可能です。

予約・変更・キャンセル対応

対話型AIがユーザーからの予約や予定変更、キャンセルといった手続きを、24時間自動で受け付けます。手間やミスが減り、顧客利便性の向上にもつながります。

クレームや不満の一次対応

クレーム対応においても、対話型AIなら顧客の感情を検知しながら、冷静かつ丁寧に一次対応できます。トラブルの拡大を防ぎ、落ち着いた対応が可能になります。

多言語での対応支援

対話型AIと自動翻訳機能を連携させれば、英語や中国語など多言語での顧客対応が可能です。グローバル対応力が強化され、海外ユーザーへのサービスもスムーズに行えます。

アンケートの自動送信と集計

対話型AIは、対応後にアンケートを自動で送信し、回答を収集・分析できます。顧客の声を継続的に取得すれば、サービス改善に活用できます。

カスタマーサービスに対話型AIを取り入れるなら、テクマトリックスが提供する「FastSeries」各サービスの導入がおすすめです。「FastSeries」のCRMシステムやFAQシステムなどは生成AI機能群「FastGenie」と連携でき、AIチャット機能に加えて、CRM機能を組み合わせてFAQ支援から対話要約、VOC抽出まで幅広くカバーします。

テクマトリックスが提供している生成AI機能群「FastGenie」の特徴を、下記で紹介します。

対話内容をリアルタイムで要約でき、後処理も短縮化

生成AI機能群「FastGenie」は、コンタクトセンターの管理と業務効率化を実現するコンタクトセンター向けCRMシステム「FastHelp」と連携できます。対話型AIの高い文脈理解力を活かし、顧客との会話内容をリアルタイムで要約。これまでオペレーターが手動でまとめていた応対履歴を自動で整理・記録できるため、後処理時間が大幅に削減されます。

単なる文字起こしではなく、「誰が・何を・どう求めたか」という意味を把握して要約できるため、対応品質を維持しながら業務効率を大きく向上させ、組織全体の生産性にもつながります。

精度の高いVOC分析で新たな価値を創造

コンタクトセンター向けCRMシステム「FastHelp」で「FastGenie」を活用すれば、対話型AIの自然言語理解能力を活かし、エンドユーザーの発言意図や感情のニュアンスまで解析できます。これにより、単なるキーワード抽出では難しかった本音や潜在ニーズを把握でき、精度の高いVOC（Voice of Customer）分析の材料収集につながります。

こうしたデータはマーケティングや商品開発、ナレッジ蓄積など、組織全体の価値創出に貢献。これまで属人的になりがちだった顧客の声の活用を、再現性のあるプロセスとして実行できる点が強みです。

FastVoiceでは音声応対を自動化

自社希望に合わせたセルフカスタマイズができるAIボイスボット「FastVoice」も、生成AI機能群「FastGenie」を活用した運用が可能です。電話での一次対応や事前ヒアリングを「FastVoice」が担ってオペレーターへ引き継ぎ、顧客応対をAIが自動で後処理して「FastHelp」へ登録。24時間365日、人的リソースを使わずに高精度な対応が可能になります。

コンタクトセンターの管理と業務効率化を実現するコンタクトセンター向けCRMシステムは「FastHelp」
自社の希望に合わせたセルフカスタマイズができるAIボイスボットは「FastVoice」
リアルタイム対話要約、回答支援、FAQ作成支援、VOC抽出ができる生成AI機能群は「FastGenie」

対話型AIを効果的に導入し、ビジネス成果につなげるためには、単に技術を導入するだけでなく、運用体制や社内の理解促進までを視野に入れる必要があります。導入を成功させるために押さえておきたい重要なポイントを、下記で紹介します。

＜対話型AI導入成功のポイント＞
・PoC（概念実証）の実施
・ユーザー教育の重要性
・段階的なロールアウトのすすめ
・社内連携と業務フローの整理
・KPI設定と効果測定

PoC（概念実証）の実施

対話型AIはいきなり全社導入せず、一部チームから導入し、小規模なPoC（Proof of Concept：概念実証）で実用性や効果を事前に検証することをおすすめします。対象業務やデータの特性に応じた調整をすれば、導入リスクを最小限に抑えられます。

ユーザー教育の重要性

対話型AIを導入する際は、利用マニュアルやトレーニングを丁寧に行い、オペレーターや担当者に新しい運用フローの浸透を計りましょう。どれだけ高性能な対話型AIでも、現場の理解がなければ活用されません。現場の不満につながらないよう、導入前から関係者に目的や期待される効果を共有し、使い方の教育やサポート体制を整えることが重要です。

段階的なロールアウトのすすめ

前述したとおり、対話型AIは一度にすべての業務へ適用するのではなく、部門や業務単位の段階的な導入が重要です。そうすれば現場が安心かつ納得し、フィードバックを得ながら無理なくスケールできます。柔軟な調整と改善がしやすくなるでしょう。

社内連携と業務フローの整理

対話型AIの導入時は、AIと人の役割分担や社内連携のルールの明確化が必要です。対話型AIが担うべき範囲と、オペレーターが引き継ぐ範囲を整理すれば、スムーズな運用が実現します。

KPI設定と効果測定

対話型AIの導入後はKPIを設定し、継続的な効果測定がポイントです。解約率や対応時間、満足度スコアなどの指標をもとに、改善サイクル（PDCA）を回しながら最適化を図りましょう。