なんだかスゴイぞ！「エージェントAI」でお客さまとの未来が変わる？
こんにちは、AIとテクノロジーの世界をナビゲートするジョンです！最近、「AI（エーアイ）」って言葉、テレビやネットで本当によく見かけますよね。「チャットGPT」みたいな、賢いAIと会話したことがある人もいるかもしれません。
今日は、そんなAIの中でも特に注目されている「エージェントAI」っていう技術が、私たちがお客さんとして体験するサービス（これを専門用語で「カスタマーエクスペリエンス」とか「CX」って言ったりします）を、どう変えていくのか？というお話を、いつものように、やさ～しく解説していきますね！
「エージェントAI」って、なあに？ いつものAIとどう違うの？
まず、「エージェントAI」って何でしょう？
皆さんがよく聞くAI、例えば文章を作ったり、質問に答えてくれたりするAIは、「LLM（大規模言語モデル）」なんて呼ばれることが多いです。これは、たくさんの文章を読んで賢くなった、いわば「言葉の博士」みたいなものです。
「エージェントAI」は、この「言葉の博士」の能力を使って、さらに一歩進んだことができます。それは、自分で考えて、判断して、タスクを実行すること。まるで、私たち一人ひとりに優秀な秘書がついてくれるようなイメージでしょうか。指示を出すと、その目的を達成するために、必要な情報を集めたり、他のシステムと連携したり、色々な作業をこなしてくれるんです。
実は、企業の中ではすでに、社員さんの仕事を助けるためにエージェントAIが活躍し始めています。例えば、人事の人が新しい社員さんを見つけるのを手伝ったり、マーケティングの人がお客さん一人ひとりにピッタリの広告を考えるのを助けたり、IT部門の人がパソコンのトラブル相談に答えたり…といった具合です。
これからはお客さまの体験が「エージェントAI」で進化する！
そして、この流れは社員さんだけでなく、私たちお客さんにも広がってきそうです。「これからはエージェントAIがお客さま体験の新しい当たり前になるのは、時間の問題だね」と専門家は言っています。
どういうことかと言うと、今までみたいに、お店のウェブサイトで分かりにくい操作にイライラしたり、たくさんの情報の中から欲しいものを見つけるのに苦労したり、長ーい入力フォームにうんざりしたり…なんてことが少なくなるかもしれません。
代わりに、エージェントAIが私たちの好みや状況をサッと理解して、もっと簡単でスムーズなやり取りを実現してくれる、というわけです。
Sendbird（センドバード）という会社のCEO、ジョン・キムさんはこう言っています。「企業は、商品の知識、在庫、価格、配送、法律的なことなど、それぞれの専門分野に詳しいAIエージェントを導入するようになるでしょう。これは、例えば小売業界ではもう始まっていて、AIがお客さん一人ひとりに合わせたおすすめをしたり、先回りしてサポートしたりすることで、お買い物がもっと楽しくなっています。将来的には、私たち一人ひとりが、お金のこと、趣味のこと、健康のこと、旅行のこと…みたいに、いろんな分野専門のAIアシスタントを持つようになるかもしれませんね。」
最初の一歩は「退屈な作業」からお任せ！
とはいえ、いきなりAIに何でもかんでも任せるのは、ちょっと心配ですよね。実際に、焦ってAIを導入して、お客さんや会社の評判に影響が出ちゃった…なんてケースも過去にはありました。
だから多くの会社は、AIエージェントをお客さま体験に活用するにあたって、まずは慎重なアプローチを取っています。具体的には、AIを正しく使うためのルール作り（これを「AIガバナンス」と言います）、AIが学習するためのデータの質を高めること、そしてしっかりテストすること、といった準備を大切にしています。
じゃあ、どこから始めるのがいいんでしょう？専門家は、「まずは、お客さんにとってもイライラするし、会社にとっても退屈で、何度も繰り返されるような作業から始めてみては？」とアドバイスしています。
Verint（ベリント）という会社のデイブ・シンガーさんは、「生成AIやエージェントAIが一番効果を発揮するのは、お客さま対応の中でも特に面倒で反復的な細かい作業を自動化することです」と言います。例えば、
- お客さまとの会話の最初に、状況を把握するために適切な質問をする
- お客さまの質問に対する答えを探す
- 電話が終わった後の事務処理をする
こういった作業を専門のAIボットに任せることで、人間のスタッフはもっと重要な仕事に集中できるようになり、お客さま体験も向上し、コスト削減や売上アップにも繋がる、というわけです。
他にも、商品の使い方を調べたり、設置したり、トラブルを解決したりする時に見る説明書やヘルプページ。分厚い説明書を隅から隅まで読む代わりに、AIエージェントに質問すれば、もっと早く簡単に答えが見つかるかもしれませんよね。
Quickbase（クイックベース）という会社のCTO、ジョン・ケネディさんは、「お客さんが製品を使う上でよく訪れる場所、例えば製品のヘルプページ、ユーザーさんが作る情報サイト（Wiki）、オンラインコミュニティなんかを、生成AIやLLMでどうやったらもっと良くできるか考えてみましょう」と提案しています。業界別、役割別など、お客さまに合わせたテンプレートをAIがサッと出せるようにしたり、AIがお客さまの次のステップを案内してくれたりするのも良いアイデアですね。
Forethought（フォアソート）という会社の創業者、ディオン・ニコラスさんは、単に情報を早く見つけるだけでなく、簡単な作業をAIにやってもらうことにも注目しています。「LLMを使って開発しやすいのは、FAQ（よくある質問）から素早く情報を見つけてくれるチャットボットです。でも、ウェブサイトやアプリにエージェントAIを組み込めば、お客さまの代わりにパスワードをリセットしたり、注文状況を確認したりといった行動まで取れるので、もっと大きな効果が期待できます」とのことです。
AI活用のカギは「お客さまデータの一元化」
AIともっとインタラクティブな（対話的な）お客さま体験を実現するには、AIが学習したり、正しく動いているか確認したりするために、お客さまに関するデータがちゃんと整理されて、一箇所に集められていることが重要になります。そのために企業は、「カスタマーデータプラットフォーム（CDP）」や「データファブリック」といった技術を使って、お客さまのデータや過去のやり取りを繋ぎ合わせようとしています。
Pega（ペガ）という会社のタラ・デサオさんは、「AIを活用した強力な顧客体験戦略も、元になるデータとその管理体制がしっかりしていなければ意味がありません。データの鮮度と正確さを保つために、継続的なテストと学習戦略を重視すべきです」と語っています。これによって、AIの性能が上がるだけでなく、リスクを減らし、お客さまからの信頼も高まるんですね。
お客さまのデータを一元化する際には、セキュリティや、誰がどの情報にアクセスできるかといった権限管理、本人確認などをしっかり行う必要があります。
Inrupt（インラプト）という会社のオズマー・オリボさんは、「データの保存方法やアクセス方法を見直し、バラバラに管理されていた情報をユーザー中心のデータモデルに変えることで、個人の好みにリアルタイムで適応する、よりスムーズで反応の良いウェブやモバイル体験を作り出せます」と言います。AIが提供する情報や提案も、いろんな実際のデータで学習させつつ、ユーザー自身が「これは違うよ」「こっちの方がいいな」と修正したり、自分の好みを伝えたりできる仕組みが大切なんですね。
ただ、SnapLogic（スナップロジック）という会社のマニッシュ・ライさんによると、生成AIプロジェクトの8割以上が、データの接続性、品質、信頼性の問題で失敗してしまうそうです。「成功の鍵は、エージェントの開発を簡単にし、データをAIが使える状態にし、そして正確性やルールの遵守を監視・評価することで信頼性を確保するツールにかかっています。」
KNIME（ナイム）という会社のロザリア・シリポさんは、多くの場合、AIエージェントが出した結果が正しいか、人間がチェックする工程（「ヒューマン・イン・ザ・ループ」と言います）があると指摘しています。「場合によっては、結果をチェック専門のAIエージェントが担当し、もし満足いかない結果なら、やり直しを指示することもあります。」
イライラする電話やチャットも、AIエージェントが助っ人に？
情報検索や簡単な作業の自動化だけでなく、お客さまにとっても、対応する人間のオペレーターさんにとっても、ストレスになりがちな電話やチャットでの問い合わせ。ある調査では、23%もの人が「何度も悪い顧客サービスを経験するくらいなら、ペンキが乾くのを見てる方がマシだ」と答えたそうです。これは大変！
これまでは、決まったルール通りにしか答えられないチャットボットが多かったかもしれませんが、これからはデータに基づいて柔軟に対応できるAIエージェントが登場します。そして、人間のオペレーターさんは、AIエージェントのサポートを受けながら、より複雑で難しい問題の解決に集中できるようになるでしょう。
Cisco（シスコ）のヴィノッド・ムトゥクリシュナンさんは、「お客さま満足度と、効果的なセルフサービス（お客さま自身で問題を解決できる仕組み）の利用には、はっきりとした関連があります」と述べています。「真のエージェントAIへの進化は、ブランドとお客さまの間のやり取り全体を調整することで、セルフサービス体験を変革します。この高度なAI能力によって、お客さま対応チームは、お客さまがいる場所や都合に合わせて、賢くスムーズなやり取りを提供できるようになるのです。」
ここでも課題となるのはデータの問題、そしてもう一つは、これまでの顧客体験が、お客さまの行動全体の一部だけに対応する「点」の解決策として作られてきたことが多い点です。専門家は、生成AIを活用した体験に変えていく際には、「デザイン思考」（ユーザーの視点に立って問題解決の方法を考えるアプローチ）を取り入れて、もっと全体的でつながりのある体験を再設計すべきだとアドバイスしています。
ASAPP（アサップ）という会社のクリス・アーノルドさんは、「ウェブサイトやスマホアプリ、企業から消費者へのメッセージングアプリなどは、通常、お客さま固有のデータソースと裏側で繋がっていて、それによって質問に答えたり問題を解決したりできます。LLMを活用して、会話形式でパーソナライズされた体験を提供することは、これらのアプリが単独で提供する事務的な体験よりもはるかに優れています」と説明しています。
AIエージェントを導入する前に、徹底的なテストが命！
より高度な顧客体験や、自律的に動くAIエージェントを開発しようとする企業にとって、その能力を検証するための包括的なテスト計画は絶対に欠かせません。
不適切な会話や、対応範囲外の話題を避けるための仕組み（例えば、入力された言葉をチェックする「プロンプトフィルター」、AIの返答を監視する「AI応答モデレーション」、不適切な内容を表示させない「コンテンツセーフガード」など）はもちろん重要です。しかし、企業はそれ以上に、AIエージェントが適切に、正確に、そして倫理的に（人として正しいやり方で）応答することを確かめなければなりません。
Sada（サダ）という会社のCTO、マイルズ・ウォードさんは、「テストも監視もせずにエージェントを世に出すなんてありえません。正確性とパフォーマンスに関する厳格なテストは、絶対に譲れない条件です。それがスムーズで信頼できる体験を提供していると確信できなければ、新たな問題を生み出すだけです」と強く訴えています。
LatentView（レイテントビュー）という会社のガネーシュ・サンカラリンガムさんは、AI体験やLLMの応答は、以下の5つの側面から正確性とパフォーマンスをテストすべきだと言っています。
- 関連性 (Relevance)：応答が質問に対してどれだけ的を射ているか。
- 根拠性 (Groundedness)：応答が入力された情報やデータに基づいているか。
- 類似性 (Similarity)：AIが生成した応答が、期待される模範解答とどれだけ近いか。
- 一貫性 (Coherence)：応答の流れが自然で、人間らしい言葉遣いになっているか。
- 流暢さ (Fluency)：応答の言葉遣いが文法的にも正しく、適切な語彙を使っているか。
Forethoughtのディオン・ニコラスさんも、「企業は、過去のお客さまからの質問に対してAIエージェントを実際に動かしてみて、どう対応するかを見るべきです。また、AIがどれくらいの割合でお客さまとのやり取りを自律的に処理できるかを測定し、さらに別の評価モデルを使って会話の雰囲気や正確性をチェックすることも重要です」と述べています。
エージェントAIが切り拓く、未来の顧客体験とは？
では、近い将来、エージェントAIは私たちの顧客体験をどのように変えていくのでしょうか？ Sitecore（サイトコア）という会社のモ・チェリフさんは、「真にエージェント的な体験を創り出すためには、既存のものを少し良くするのではなく、最初から生成AIを前提とした体験を構築し直すべきです」と提案しています。
エージェントAIが今後どう進化していくかについては、いくつかの異なる見方があります。
ある人たちは、AIエージェントがもっと自律的になり、人間がAIを信頼して、より複雑な判断や広範囲な行動を任せる未来を予測しています。一方で、より人間中心のアプローチを予測する人たちもいます。その未来では、AIエージェントは人間の能力を拡張し、人間と協力して、より賢く、より速く、より安全な決定を下すパートナーとなる、というものです。
Amazon Web Services（アマゾン ウェブ サービス、略してAWS）のマイケル・ウォレスさんは、エージェントAIが人間の介入なしに問題を解決できる可能性について語っています。例えば、何かトラブルが発生したときに、コンタクトセンターが自ら問題を察知し、自動的にリソースを再配分したり、お客さまへの連絡を更新したり、お客さまが問題に気づく前に解決してしまったりする、そんな未来です。
ウォレスさんはこう言います。「想像してみてください。航空会社が天候不良による急なトラフィック増に直面したとします。エージェントAIがあれば、コンタクトセンターは乗客の再予約や事前の通知について自律的に判断を下し、人間のエージェントは事務作業ではなく、複雑な顧客ニーズへの対応に集中できるようになるのです。」
Sutherland Global（サザーランド・グローバル）という会社のダグ・ギルバートさんは、「AIは顧客体験を自動化するためだけのものではありません。体験をより人間らしく、より知的なものにするべきです」と述べています。「生成AIの真の価値は、人間のやり取りを置き換えることではなく、それらをよりスマートに、より速く、より自然なものへと強化することにあります。その秘訣は、現実世界のやり取りから学び、常に進化し、ロボットっぽさを減らして、より直感的に感じられるようになるAIです。」
おそらく、完全に自律的に動くAIエージェントも、人間が間に入ってサポートするAIエージェントも、どちらも実現していくでしょう。それまでの間、企業はしっかりとお客さまのニーズを調査し、データの質を高め、そして厳格なテスト体制を確立していくことが大切ですね。
ジョンからのひとこと
いやー、なんだかワクワクする未来が待っていそうですね！面倒な手続きや、なかなか繋がらない問い合わせ窓口のイライラから解放される日が来るかもしれません。もちろん、AIが何でもやってくれるわけではなく、私たち人間との上手な付き合い方が大事になってくるでしょう。でも、AIが私たちの生活をより便利で快適にしてくれる可能性には、大きな期待を寄せたいと思います！
この記事は、以下の元記事をもとに筆者の視点でまとめたものです：
Design a better customer experience with agentic AI