はじめに
問い合わせ窓口では、同じ内容の問い合わせに人のオペレーターの時間が取られ、営業時間外に届いた問い合わせへの回答が遅れます。AIオペレーターの導入を検討しても、任せられる業務の範囲がわからないと導入するかどうかを決められません。
この記事では、AIオペレーターの仕組みと対応範囲・導入するメリット・導入手順・よくある失敗と対策を解説します。記事を読めば、自社の問い合わせ窓口にAIオペレーターを導入するかどうかと、導入の進め方を判断できます。
AIオペレーターの導入は、目的を決めて対応範囲を絞り、段階的に運用を広げる進め方が基本です。
AIオペレーターとは？問い合わせに回答する仕組みと求められる背景
AIオペレーターとは、顧客からの問い合わせにAIが人のオペレーターに代わって回答する仕組みです。顧客が電話やチャットで問い合わせると、AIオペレーターは問い合わせの内容を読み取り、FAQ(よくある質問と回答をまとめたもの)などの登録された情報をもとに回答を返します。
AIオペレーターが注目される背景は、人のオペレーターの採用や育成に負担がかかることと、営業時間外にも回答を求める顧客がいることです。
従来のチャットボットとの違いは想定外の聞き方に回答できるか
AIオペレーターと従来のチャットボットとの違いは、想定していない聞き方の問い合わせにも回答できるかどうかです。従来のチャットボットは、シナリオに沿って回答します。シナリオとは、問い合わせを受けてから回答するまでの流れをあらかじめ決めた台本のことです。
AIオペレーターは、顧客が自分の言葉で書いた文章や話した内容から用件を読み取ります。顧客から見た違いは、以下の表のとおりです。
| 比べる点 | 従来のチャットボット | AIオペレーター |
|---|---|---|
| 問い合わせの方法 | 選択肢を選ぶ、登録されたキーワードを入力する | 自分の言葉で書く、話す |
| 想定していない聞き方 | 回答できないことが多い | 用件を読み取って回答する |
| 回答の内容 | 登録された回答文を示す | 登録された情報をもとに回答文を組み立てる |
AIオペレーターにも、登録された情報にない内容は正しく回答できない制約があります。
AIオペレーターに任せられる業務と人が担当すべき業務
AIオペレーターには得意な業務と苦手な業務があり、苦手な業務は人のオペレーターが担当します。導入を検討する担当者は、自社の問い合わせがどちらに多く当てはまるかを先に確かめてください。
任せられる業務｜定型の問い合わせへの一次対応を24時間自動化
AIオペレーターが得意な業務は、回答が決まっている定型の問い合わせへの一次対応です。回答の内容が決まっていれば、AIオペレーターも人のオペレーターと同じ内容を案内できるからです。一次対応とは、問い合わせを最初に受けて用件を聞き取り、その場で回答できるものに回答する対応を指します。AIオペレーターは休憩や交代を必要としないため、深夜や休日を含む24時間365日、同じ手順で一次対応を続けられます。
一次対応を自動化しやすい定型の問い合わせの例は、以下のとおりです。
- 営業時間や所在地の案内
- 商品やサービスの基本的な説明
- 申し込みや変更の手続き方法の案内
- よくある不具合への対処方法の案内
回答の根拠になる情報がFAQや社内の資料にそろっている問い合わせほど、AIオペレーターは正確に回答できます。
人が担当すべき業務｜感情に寄り添うクレーム対応と前例のない問い合わせ
AIオペレーターが苦手な業務は、顧客の感情に寄り添う必要がある対応と、前例のない問い合わせへの対応です。クレームを伝える顧客は、回答の正しさだけでなく、事情を理解してもらえたかどうかを重視します。AIオペレーターは定型の謝罪文を返せても、顧客ごとの事情をくみ取った共感対応や、例外的な判断には向いていません。
イレギュラーな問い合わせとは、登録された情報に回答がない問い合わせや、複数の事情が絡む問い合わせのことです。AIオペレーターは登録された情報をもとに回答するため、根拠になる情報がない問い合わせには正しく回答できません。
クレームとイレギュラーな問い合わせは、人のオペレーターが担当する前提で対応範囲を決めます。
AIオペレーターの導入で得られる4つのメリット
AIオペレーターを導入するメリットは、費用・顧客への対応・応対品質・改善の4つの面に分かれます。どのメリットも導入するだけでは得られないため、メリットが出る条件とあわせて確認してください。
コストを抑え、人のオペレーターを判断が必要な対応に回せる
定型の問い合わせが多い問い合わせ窓口では、AIオペレーターの導入でコスト削減と人的リソースの最適化を見込めます。人的リソースとは、人のオペレーターの人数と作業時間のことです。
AIオペレーターが定型の問い合わせに回答すると、人のオペレーターが対応する件数が減ります。件数が減ると残業や繁忙期の増員を抑えやすくなり、空いた時間をクレームや相談など人の判断が必要な対応に充てられます。
コスト削減の大きさを左右するのは、問い合わせ全体に占める定型の問い合わせの多さです。定型の問い合わせが少ない問い合わせ窓口では、AIオペレーターの導入と運用にかかる費用が、削減できる金額を上回る場合があります。
いつでも待たずに回答でき、顧客満足度の向上につながる
AIオペレーターが24時間365日対応すると、定型の問い合わせであれば、顧客は問い合わせたいときに待たずに回答を得られます。営業時間外や電話が混み合う時間帯に問い合わせた顧客は、回答を待つあいだに不満を感じたり、購入や申し込みをやめたりすることがあります。待ち時間を減らせることが、AIオペレーターが顧客満足度を高められる理由です。
顧客満足度が高まるのは、AIオペレーターの回答で問い合わせが解決した場合に限られます。回答が的外れだと、いつでも問い合わせできても顧客の不満は増えます。24時間365日対応がメリットになる条件は、AIオペレーターの回答の正確さです。
回答する人による品質の差と人が原因のミスを減らせる
AIオペレーターは、同じ問い合わせに対して毎回同じ情報をもとに回答するため、応対品質を均一にできます。人のオペレーターの回答に差が出る原因は、経験の長さや知識の量の違いです。AIオペレーターが一次対応を担当すると、回答する人による差を小さくできます。
ヒューマンエラーとは、思い違いや確認漏れなど人が原因で起こるミスのことです。案内の読み間違いや伝え忘れは、AIオペレーターに任せた範囲では減らせます。一方でAIオペレーターは、登録された情報が古いと誤った回答をすべての顧客に同じように返します。応対品質を保つ条件は、登録する情報を最新の内容に更新し続けることです。
やり取りの記録を分析して回答できる範囲を広げられる
AIオペレーターの中には、顧客とのやり取りの記録である対話データを蓄積し、分析できるサービスがあります。対話データを活用すると、問い合わせの多い内容や回答できなかった質問を把握できます。
ただし、記録の保存方法や分析機能はサービスによって異なります。顧客を識別できる情報が含まれる場合は、個人情報の適切な管理が必要です。
対話データから読み取れる内容の例は、以下のとおりです。
- 件数の多い問い合わせの内容
- AIオペレーターが回答できなかった問い合わせ
- 顧客が途中で利用をやめた場面
読み取った内容は、FAQの追加や修正、Webサイトの説明の見直しに使えます。分析と修正を繰り返すと、AIオペレーターが回答できる問い合わせが増えていきます。対話データを確認する担当者と頻度を決めていない場合、蓄積された記録は改善に結びつきません。
AIオペレーターを導入する3つのステップ
AIオペレーターの導入は、導入目的の決定から始め、対応範囲の決定と回答に必要な情報の整備を経てテスト運用へ進めます。導入目的が決まらないと対応範囲を決められず、テスト運用で確かめる内容も定まらないからです。AIオペレーターを導入する手順は以下のとおりです。
- 問い合わせ窓口の課題を書き出して導入目的を決める
- 任せる範囲を絞り、回答に必要な情報と引き継ぎ条件を整える
- 一部で試して課題を解消してから対象を広げる
ステップ1｜問い合わせ窓口の課題を書き出して導入目的を決める
最初に、問い合わせ窓口が抱える課題を書き出し、AIオペレーターの導入目的をひとことで説明できる状態にします。問い合わせ窓口の課題の例は、以下のとおりです。
- 電話がつながりにくい
- 営業時間外の問い合わせに回答できない
- 人のオペレーターの残業が多い
課題の大きさは、問い合わせの記録から内容ごとの件数と対応の手間を調べて確かめます。導入目的が「業務を効率化したい」のようにあいまいだと、AIオペレーターに任せる問い合わせを決められません。導入目的を「定型の問い合わせへの回答を自動化して電話をつながりやすくする」のように具体的に決めると、成果を判断する基準も決まります。
ステップ2｜任せる範囲を絞り、回答に必要な情報と引き継ぎ条件を整える
導入目的が決まったら、AIオペレーターに任せる対応範囲を決め、回答に必要な情報を整えます。対応範囲は、件数が多く回答が決まっている定型の問い合わせのうち、誤っても影響が小さいものから選びます。最初から対応範囲を広げると、整える情報が増えて回答の誤りを見つけにくくなるためです。
FAQやマニュアルは、AIオペレーターが回答の根拠にする情報です。古い内容や人によって表現が違う回答を整理し、1つの問い合わせに1つの回答がある状態に整えます。あわせて、どのような場合に人のオペレーターへ引き継ぐかの条件を決めましょう。
シナリオ型のサービスでは問い合わせから回答までの会話の流れを設計しますが、シナリオレス型ではFAQやマニュアルなどの情報整備を中心に準備する場合があります。必要な作業はサービスの仕組みによって異なるため、導入前に提供元へ確認しましょう。
AIオペレーターの導入前には、個人情報の取り扱いも確認します。氏名・連絡先・通話記録などの取得範囲、利用目的の通知・公表、保存期間、アクセス権限、情報漏えい対策を整理しましょう。
外部サービスに個人データの取り扱いを委託する場合は、委託先の安全管理体制も確認する必要があります。生成AIを利用する場合は、入力データがAIの学習などに使われるかも確認してください。
ステップ3｜一部で試して課題を解消してから対象を広げる
AIオペレーターは、対応範囲の一部に絞ったテスト運用を行ってから展開します。テスト運用とは、対象を絞ってAIオペレーターを実際に動かし、課題を確かめることです。準備の段階では、顧客がどのような内容を問い合わせるかを予測しきれません。
テスト運用で確かめる内容は、以下のとおりです。
- 回答が正しいかどうか
- 想定していなかった問い合わせがないか
- 顧客が問い合わせの途中で利用をやめていないか
- 人のオペレーターへの切り替えが滞りなく行われるか
見つかった課題は、FAQなど回答のもとになる情報や回答の設定(シナリオ型ではシナリオ)を修正して解消し、解消を確かめてから対象を広げます。修正の方法はサービスによって異なります。
AIオペレーター導入で陥りやすい2つの失敗と防ぎ方
AIオペレーターの導入時によくある失敗は、準備や確認の不足から起こります。担当者が陥りやすい失敗を先に知っておくと、準備の段階で対策を取れます。
回答の正確さを過信し、誤回答を見つける仕組みを作らない
AIオペレーターは、誤った内容を正しい回答のように返すことがあります。回答精度(回答の正確さ)を過信して確認の仕組みを作らないことが、よくある失敗です。誤回答が顧客に伝わると、苦情や訂正の対応が発生します。料金・契約条件・安全に関わる案内の誤回答は、顧客に損害を与えるおそれがあります。
誤回答リスクへの対策は、以下のとおりです。
- 担当者が対話データを定期的に確認する
- 誤回答を見つけたらFAQを修正する
- 誤ると影響が大きい問い合わせは人のオペレーターが回答する
- AIオペレーターの回答であることを顧客に明示する
誤回答をなくす前提ではなく、誤回答を早く見つけて直す前提で運用を組み立てます。AIオペレーターが回答する内容は、登録する情報や問い合わせの変化に合わせて変わり続けるからです。
UI・UXの検討が足りず、顧客が問い合わせの途中で離脱する
UI・UXの設計が不足していると、顧客が問い合わせの途中で利用をやめる離脱が起こります。
UIは顧客(ユーザー)が操作する画面や入力欄のこと、UXは顧客がAIオペレーターを使って問い合わせを解決するまでの体験のことです。
顧客が離脱する原因になりやすい点は、以下のとおりです。
- 問い合わせの入口が見つけにくい
- 何を問い合わせできるのかがわからない
- スマートフォンで入力しにくい
- 人のオペレーターへ切り替える方法がわからない
対策は、担当者が顧客の立場でAIオペレーターを操作し、問い合わせの開始から解決までを確かめることです。テスト運用で顧客が離脱した場面を調べると、直す箇所が見つかります。
まとめ：AIオペレーターは目的を決めて小さく始め、段階的に広げよう
AIオペレーターは、定型の問い合わせへの一次対応を得意とする仕組みです。クレームへの共感対応とイレギュラーな問い合わせは、人のオペレーターが担当します。AIオペレーターを導入するメリットは、以下の4つです。
- コスト削減と人的リソースの最適化
- 24時間365日対応
- 応対品質の均一化
- 対話データによる改善
メリットを得るには、導入目的を明確にし、対応範囲を絞ってテスト運用から段階的に展開する進め方が欠かせません。誤回答への対策、使いやすさの確認、個人情報の取り扱いの確認を準備に含めると、導入時の失敗を防ぎやすくなります。まずは自社の問い合わせの記録から件数の多い内容を書き出し、定型の問い合わせが多いかを確かめてください。
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