生成AIを活用することで、Q&A作成がどのように変化するのか。代表的な変化を3つご紹介します。

AIは、日々更新されるナレッジや追加の商品情報、問い合わせ履歴などの膨大なデータを瞬時に処理します。さらに、それらのデータを基に、自動でQ&Aを生成できるため、担当者の工数を最小限に抑えつつ、短時間で大量のQ&Aを作成することが可能です。作業負荷が軽減されることで更新のハードルが下がり、常に最新化された情報が提供できるようになることで、ユーザーの自己解決率の向上につながります。

また、生成AIには、大量に作成したQ&Aから内容の似たデータを自動的にまとめ、類似データとして提示してくれる機能も備わっています。たとえば、同じテーマに関する微妙に異なる質問や回答が複数生成された場合、それらをグループ化して整理することで、FAQの重複を防ぎ、より簡潔でわかりやすい内容に仕上げることが可能です。この機能により、担当者は一つひとつのデータを手作業で確認する必要がなくなり、さらに効率的にQ&Aを最適化できます。

「どこから手をつければいいかわからない」という状況は、Q&A作成においてよくある課題です。たとえば、新しいサービスを導入した際、どの質問をFAQに追加すべきか迷うこともあるでしょう。生成AIは、こうした初期段階の作業を強力にサポートします。

AIが問い合わせデータを分析し、頻出する質問や重要なトピックを自動でリストアップすることで、作業のハードルを下げることができます。たとえば、「新商品の返品ポリシーに関する質問が増えている」といった傾向をAIが検出し、それに基づいたQ&Aを提案します。これにより、今まで手がつけられなかったタスクを前進させ、効率的に進めることが可能です。

さらに、AIが作成した初期案を基に編集を加えることで、短時間で高品質なQ&Aを完成させることができます。これにより、時間の創出が実現し、他の重要業務に集中できる環境が整います。

従来のQ&A作成は、事業者視点で作成されることが多く、顧客のニーズを十分に反映できないケースがありました。たとえば、Q&Aに専門用語が多く含まれていたり、顧客が求める具体的な情報が不足していたりした場合、かえって顧客の不満を招くことがあります。

生成AIは、顧客の行動データやニーズを分析し、それに基づいたQ&Aを生成します。たとえば、過去のチャットログや検索履歴を基に、顧客がどのような言葉で質問しているのかを把握し、それに合った回答を作成します。これにより、顧客が本当に求める回答を提供することが可能になり、顧客満足度の向上に大きく貢献します。

顧客視点を取り入れたQ&Aは、問い合わせ対応の質を高めるだけでなく、顧客が自己解決できる環境を整えることで、オペレーターの負担軽減にもつながります。

生成AIを活用したQ&A作成は、以下のプロセスで進められます。それぞれのステップを簡単にご紹介します。

活用場面や目的によってプロンプトの設定や、必要とするデータが異なります。事前に関係者間で活用の目的を明確にしておくことで、以降の作成プロセスがスムーズに進みます。

Q&Aを作成する際に必要なデータを準備します。マニュアルなどのPDF、Q&A形式のお問い合わせログ、属性情報やカテゴリ情報などの付随情報を揃えましょう。

次に、収集したデータをAIが正確に理解できるように前処理を行います。主には、マニュアルデータのOCR精度の確認・修正。その他、高精度なアウトプットを得るために、データを構造化や、必要な付加情報の特定と準備を実施します。

目的やデータの状況に応じて、生成AIに適切な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」を行います。プロンプトエンジニアリングとは、AIが正確かつ効果的に回答を生成できるように、質問や指示の内容を工夫して設定するプロセスのこと。プロンプトの設計次第で、AIの出力結果の質が大きく変わるため、目的に合った最適なプロンプトを作成することが重要です。

AIが生成したQ&Aを確認し、必要に応じて編集を加えましょう。最終的な調整は人間が行うことで、より実用的なQ&Aに仕上がります。

また、必要に応じてステップ①～④を再度実施することでAIの出力精度を高めます。

生成AIを活用したQ&A作成は、コンタクトセンターの業務効率化と顧客体験向上を実現するための革新的な手法です。生成AIの特性を理解して活用することで高い導入効果が得られる一方で、適切な設定や活用ができていない場合、期待通りの効果を得られない可能性があります。

導入や運用に不安がある方は、お気軽にご相談ください。