AIエージェントとは、人の指示に従うだけでなく、状況を理解して自ら判断・行動できる次世代型のAIシステムです。

機械学習や自然言語処理、大規模言語モデルといった複数のAI技術を組み合わせ、社内のシステムや外部データベースと連携しながら、従来のAIでは難しかった複雑な意思決定や業務の自動化を実現します。

従来のAIが「入力されたデータに基づいて定型的に反応する」ものであったのに対し、AIエージェントは与えられた目的に向けて「何をすべきか」「どのように行うか」を自ら考え、実行します。つまり、判断力と行動力を持つAIといえます。

AIエージェントには複数のタイプがあります。例えば、業務プロセスの自動化を担う実行型エージェント、データ分析や意思決定を支援する分析型エージェント、人と自然な対話で課題解決を進める対話型AIエージェントなどが挙げられます。本コラムでは、このうちコンタクトセンターに適用する「対話型AIエージェント」を中心にご紹介します。

生成AIは、ユーザーの指示に基づき文章や画像などを生成する“受動的なAI”です。これに対し、AIエージェントは目的を理解し、必要なタスクを自ら計画・実行する“能動的なAI”として位置づけられます。生成AIが創造的な出力に強みを持つ一方、AIエージェントは情報収集や意思決定、行動実行までを一貫して担います。たとえば、生成AIが「文章を作る」のに対し、AIエージェントは「調べ、判断し、行動する」までを自律的に行う存在です。つまり、AIエージェントは創造よりも「目的達成」を重視した実行型AIといえます。

本コラムで扱う対話型AIエージェントは、生成AIの言語生成能力を土台にしつつ、対話の文脈理解・外部システム連携・タスク実行までを一体で担います。単なる“応答装置”ではなく、顧客課題を把握し、必要な処理を実行して解決に導く自律的な対話パートナーとして機能します。

労働人口の減少や、デジタルネイティブ世代の就業価値観の変化により、応募者数は年々減少傾向にあります。新規採用に成功しても、業務の複雑さから一人前のオペレーターに育成するまでに平均3〜6ヶ月と相当な教育コストが必要となります。

デジタル化の進展により、従来の電話だけでなく、メール、チャット、SNS経由での問い合わせが増加し、それぞれに異なるスキルが求められます。さらに商品・サービスの高度化に伴い、専門知識を要する案件や、複数部門をまたぐ複合的な問い合わせも増えています。

顧客は迅速で的確な回答を求める一方、限られた人員で対応品質を維持するためには、一人のオペレーターが処理する案件数を増やさざるを得ません。その結果、オペレーターの精神的・身体的負担が増大し、離職率の上昇という悪循環を生み出しています。

問い合わせ件数は、季節要因や新商品発売、キャンペーン実施などで大きく変動します。しかし、人員体制の調整には時間とコストがかかります。繁忙期に合わせれば閑散期のコスト効率が悪化し、平常時基準では繁忙期の対応品質低下が避けられません。これも大きな経営課題となっています。

上記の課題を解消するための手段として、AIエージェントの活用が注目されています。

以下では、対話型AIエージェントを前提に、コンタクトセンターにおける具体的な効果を解説します。

AIエージェントは複雑な問い合わせにも対応でき、質問意図を理解して履歴や商品情報を踏まえた適切な回答を生成します。従来のチャットボットでは難しかった案件も解決策や次のアクションを提示可能です。24時間365日対応により深夜や海外からの問い合わせにも即応でき、案件は必要に応じてシステムに登録されます。オペレーターに依存しない均質な対応が可能となり、顧客満足度とブランド信頼性の向上につながります。

通話やチャット中にリアルタイムで情報や解決事例を提示し、経験の浅いオペレーターでも即座に適切な応答が可能です。取引や問い合わせ履歴を要約・整理して表示するため、顧客に繰り返し説明を求める必要がありません。さらに、内容を分析して最適な部署や担当者を提示し、たらい回しを防止。顧客の待ち時間短縮と対応効率の向上を実現します。

住所変更や契約確認などの定型業務を自動化することで、オペレーターは複雑な課題解決や関係構築に集中できます。事前情報整理と回答候補提示により通話時間が短縮され、処理件数が大幅に増加。AIエージェントが一次対応を担うことで、熟練者は戦略的業務に専念でき、繁忙期の人員不足補完や追加採用コスト削減にも貢献します。

AIエージェント導入により、応答率は大幅に改善し、夜間や休日の追加要員が不要になります。定型的な問い合わせを自動で処理できるため、一人当たりの処理件数が増え、運営コストの削減にもつながります。経営層にとっては、生産性向上とコスト最適化を同時に実現する有効な手段となります。

問い合わせ対応にかかる時間が短縮され、複数システムを操作する手間も減少します。オペレーターは繰り返しの業務から解放され、ストレスや疲労が軽減。職場環境の改善や離職防止に寄与します。また、クレーム対応や新人指導といった高度で価値のある業務に集中できるようになります。

AIエージェントは常に利用可能で、顧客は「待たされる不満」から解放されます。機械的でなく丁寧な応対が一貫して提供されるため、安心感と信頼感が高まり、顧客からの肯定的な評価も増加。苦情件数の減少や企業イメージの向上にもつながります。

AIエージェントの効果を最大化するには、既存システムとの連携が不可欠です。顧客管理や問い合わせ管理、商品データベース、ナレッジベースと統合することで、最新かつ正確な回答が可能になります。APIによるリアルタイム同期やデータ標準化を行い、既存フローへの影響を最小限にする設計が求められます。

また、セキュリティとプライバシー保護は企業の信頼性に直結します。個人情報保護法や業界規制への準拠、暗号化やアクセス管理、監査ログの整備が必須です。さらに、レスポンス速度と稼働率も顧客満足度を左右するため、冗長化・負荷分散・自動スケーリングなどで安定性を確保する必要があります。

導入は一度に全範囲へ展開するのではなく、定型業務から始め、効果検証と改善を重ねながら段階的に拡大するのが効果的です。住所変更や契約確認などの単純業務から着手し、一般的な質問、技術的・複合的な案件へと広げていくロードマップが有効です。

さらに、人とAIの役割分担を明確に定義することが不可欠です。クレームなど感情的配慮が必要な対応は人間が担い、定型手続きや情報提供はAIが担当することで、最適な顧客体験を提供できます。加えて、AIが対応困難なケースを人に引き継ぐエスカレーション基準を設けることで、顧客満足度と効率を両立できます。

AIエージェントの導入効果を定着させるには、社内体制の整備が不可欠です。IT部門、カスタマーサービス、品質管理が連携するプロジェクトチームを設け、一貫した責任体制を築く必要があります。学習データ管理や改善提案を担う専任スタッフの配置も有効です。

教育・トレーニングも欠かせません。オペレーターにはAIとの協働方法やエスカレーション手順を、管理者には性能分析や改善策立案を教育し、継続的な学習機会を設けます。

最後に、導入後も定期的に効果を測定し、顧客フィードバックや現場の改善提案を反映する仕組みを整備することが重要です。月次レビューや四半期ごとの見直しを通じて、持続的な最適化を図ります。

課題
AIエージェントを導入した企業では、初期段階に回答精度の調整期間が生じるケースが少なくありません。業界特有の専門用語や自社ルール、顧客の問い合わせパターンへの学習がまだ十分でないため、不正確な回答や的外れな応答が出ることもあります。特に複雑な商品仕様や特殊な契約条件では誤解を招くリスクがあり、こうした調整期間は数か月程度続くことが一般的だとされています。
PoC実施にも注意点があります。PoCで価値を測定するには大量かつ質の高い本番データが不可欠ですが、限定的な範囲では課題が見えにくく、ROIを即座に証明することは困難です。AIエージェントは「完璧な状態から始める」ものではなく、本番運用を通じて改善を重ねる性質があるため、PoCはあくまで「可能性を確認する段階」に過ぎないことを理解しておく必要があります。

解決策
企業は実際の顧客対応データをもとに誤回答や改善すべきパターンを特定し、AIエージェントの知識ベースを継続的に更新することが重要です。週ごとのログ分析や月単位の改善を積み重ねることで、回答精度を着実に高められます。例えば、「この回答は役立たなかった」といった顧客フィードバックを収集・分析し、同様のケースにより適切な回答を返せるよう改善していく仕組みが有効です。また、PoCの結果を過度に成果指標として扱うのではなく、改善の出発点として位置づけることが、導入を成功させる鍵となります。

課題
AIエージェントはゴールを与えると自律的に判断・行動できるのが特徴で、RPAのように詳細な手順を固める必要がありません。その一方で、実装にあたっては承認プロセスや責任分担が複数部門にまたがり、完全自動化は難しいという現実があります。特にセキュリティや信頼性の観点からは承認プロセスの再設計が求められます。組織がフラットなスタートアップでは自動化が進みやすい一方、大規模企業では慎重さが必要です。

解決策
企業は承認フローを含む業務設計を見直し、AIエージェントの自律性と安全性の両立を図る必要があります。部門横断での責任範囲の明確化や、段階的な自動化の導入が現実的な解決策となります。

課題
オペレーターの中には「自分の仕事がAIに奪われるのではないか」という不安を抱き、新しいシステムに抵抗を示す人もいます。また、ベテランオペレーターは従来のやり方に慣れているため、変化を受け入れにくい傾向があります。こうした感情的な不安は、単なるツールの導入説明だけでは解消しにくく、継続的な対話や実際の体験を通じた理解促進が必要です。

解決策
企業はAIエージェントを「人に代わる存在」ではなく「協働するパートナー」と位置づけ、役割を明確にすることが重要です。AIは情報収集や定型的な初期対応を担い、オペレーターが顧客対応や高度な問題解決に専念できるようにします。さらに、成功事例を共有することで現場の安心感を高め、理解と協力を促すことが効果的です。

課題
顧客の中にはAIエージェントとの会話に違和感を持ち、「やはり人間と話したい」「機械的な応答は不安だ」と感じる人もいます。特に高齢層では人間対応を希望する声が強く、AIの回答に対して「正しいのか」「人に確認してほしい」と不信感を抱くケースもあります。

解決策
企業は導入初期に「AIでの対応」と「人による対応」の選択肢を用意し、顧客が安心して利用できる環境を整える必要があります。その後、AIの精度が向上し信頼が得られた段階で、少しずつ担当範囲を拡大していくのが効果的です。また、顧客フィードバックや満足度調査を積極的に活用し、改善につなげることで、顧客の受け入れ度合いを高めていけます。

AIエージェントは、人材不足や問い合わせの複雑化といったコンタクトセンターの課題を解決する有力な手段です。その一方で、導入には既存システムとの連携やセキュリティ対策、導入後のチューニングが不可欠であり、コンタクトセンター業務におけるAI活用のノウハウと知識が求められます。

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