AIエージェントと生成AIが変える未来の顧客体験（CX）とは？初心者向け徹底解説
こんにちは、ベテランブログライターのジョンです。今日は、最近よく耳にするようになった「AIエージェント」「顧客体験（CX）」「生成AI」という、ちょっと難しそうなキーワードについて、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。これらの技術が、私たちの普段の買い物やサービス利用の体験を、どのように変えていく可能性があるのか、一緒に見ていきましょう！
はじめに：AIエージェントと顧客体験(CX)、生成AIってなに？
まず、基本的な言葉の意味から確認しましょう。
- AIエージェント（AI agents）：簡単に言うと、「私たちの代わりに、あるいは私たちを助けるために、特定のタスクを自動的に実行してくれる賢いソフトウェアプログラム」のことです。例えば、スケジュールを管理してくれたり、情報を集めてくれたり、複雑なシステムを操作してくれたりします。
- 顧客体験（Customer Experience, CX）：お客さんが、ある企業の商品やサービスに触れてから、購入し、利用し、その後のサポートを受けるまでの一連の体験全体を指します。この体験が良いと、お客さんは満足し、またその企業の商品やサービスを使いたいと思うようになります。
- 生成AI（Generative AI）：新しい文章、画像、音楽、さらにはプログラムコードまで、オリジナルのコンテンツを「生成」することができるAIの一種です。例えば、質問に対して自然な文章で回答したり、指示に基づいて新しいデザイン案を作成したりできます。最近話題のChatGPTもこの一種ですね。
これらの技術、特にAIエージェントと生成AIが組み合わさることで、企業はお客さん一人ひとりに合わせた、よりスムーズで質の高い顧客体験を提供できるようになると期待されています。
AIエージェントが注目される背景：SaaSプラットフォームと従業員体験の向上
かつて、AIと言えば大規模言語モデル（LLM）が消費者向けに注目を集めましたが、企業の世界では少し違う動きがあります。特にSaaS（Software as a Service – 必要な時に必要な分だけ利用できるソフトウェアサービス）プラットフォームを通じて、従業員の働きやすさや生産性を向上させるために、AIエージェントの活用が進んでいます。
例えば、人事部門では採用活動の効率化、マーケティング部門では広告キャンペーンの個別最適化、ITサービスデスクではヘルプデスクへの問い合わせ対応などにAIエージェントが貢献し始めています。これにより、従業員はより創造的で重要な業務に集中できるようになるのです。
AIエージェントによる顧客体験(CX)革新の可能性
従業員体験の向上で成果を上げているAIエージェントが、次なるフロンティアとして顧客体験（CX）の分野で標準的な存在になるのは時間の問題と言われています。これまでの分かりにくい操作画面、複雑な検索ツール、長いデータ入力フォームといった手間は、AIエージェントによって劇的に改善されるかもしれません。AIエージェントがお客さんの好みや状況を理解し、先回りしてサポートしてくれる未来が近づいています。
Sendbird社のCEOであるジョン・キム氏は次のように述べています。「顧客体験においてAIによる価値を求める企業は、製品ライン、在庫、価格設定、配送、法的制約といった特定分野の専門知識を持つ特化型AIエージェントを展開するでしょう。この変化は、AIがパーソナライゼーションや積極的なサービスを通じてショッピング体験を向上させる小売業界などで既に起きています。将来的には、消費者は個人のAIアシスタントを持つか、金融、エンターテイメント、ヘルスケア、旅行など複数のエージェントを使い分けることになるでしょう。」
導入の第一歩：退屈な繰り返し作業の自動化から始めよう
AIを活用した顧客体験の提供を急ぎすぎた結果、顧客やブランドイメージに悪影響を与えてしまった事例も過去にはありました。そのため、多くの企業はAIエージェントを顧客体験の向上に活用する際、AIガバナンス（AIの倫理的・法的・社会的な課題に対応するための指針や体制）、データ品質、そして徹底したテストといった前提条件の整備に慎重に取り組んでいます。
初期の導入機会としては、範囲が限定的で、顧客をイライラさせがちな、大規模に発生する「退屈な」繰り返し作業に注目するのが良いでしょう。
Verint社のグローバルVPであるデイブ・シンガー氏は、「生成AIとエージェント型AIが最も大きなインパクトを与えられるのは、最も退屈で反復的なCXのマイクロワークフロー（ごく小さな定型業務）を自動化することです」と指摘します。「顧客とのやり取りの開始時に関連情報を得るための適切な質問、顧客の質問への回答検索、通話後の後処理といった様々なCXタスクは、特化したAI搭載ボットで自動化でき、より強力で迅速なビジネス成果を推進できます。結果として、人間のオペレーターは余裕ができ、CXが向上し、コスト削減か収益増加、あるいはその両方が達成されます。」
例えば、顧客が製品について学んだり、インストールしたり、問題を解決したりするために使うマニュアルやツールについて考えてみましょう。顧客に何ページもの文書を読んでもらう代わりに、AIエージェントが質問に答える方が、はるかに速くて簡単な体験になる可能性があります。
Quickbase社のCTOであるジョン・ケネディ氏は、「製品ヘルプページ、ユーザーWiki、オンラインコミュニティなど、顧客が製品を利用する過程で訪れる『情報収集の場』について考え、生成AIやLLM（大規模言語モデル）がそれらをどのように改善し、顧客体験を向上させられるかを検討しましょう」と提案しています。「いくつかのプロンプト（指示）でアクセスできる、事前に構築されたテンプレートのライブラリを使って、ソリューションをより使いやすく、より効果的にするのです。これらはすべて、業界、役割、その他のセグメントごとの顧客へのサービスのためです。顧客の継続的な学習について、そしてAIが顧客コミュニティで構築された経験を活かして、顧客を次のマイルストーンに導き、カスタマージャーニーを改善するのにどのように役立つかを考えてみてください。」
Forethought社の創設者兼社長であるデオン・ニコラス氏は、単に情報を素早く提示するだけでなく、簡単な顧客タスクを処理する簡単な方法を見つけるべきだと述べています。「LLMで開発する最も簡単なユーザーエクスペリエンスの1つは、RAG（Retrieval Augmented Generation – 検索拡張生成）ベースの検索を提供し、FAQから顧客の質問に応じて情報を迅速に提示できるチャットボットです。しかし、エージェント型AIをウェブやアプリの体験に組み込むことで、パスワードのリセットや注文状況の確認など、顧客に代わって行動を起こすため、さらに優れたROI（投資収益率）を実現できます。」
AI活用の鍵：顧客データの一元化と品質管理
AIをよりインタラクティブな顧客体験に活用するには、AIエージェントの学習と検証のために、一元化され、クレンジングされた（不正確なデータや不要なデータを取り除いた）データを使用する必要があります。企業は、顧客データプラットフォーム（CDP – 顧客に関する情報を収集・統合・分析するための基盤）やデータファブリック（企業内外に散在するデータを連携・統合し、活用しやすくする仕組み）のようなツールを使って、顧客データとインタラクション（やり取り）を繋いでいます。
Pega社のシニアディレクターであるタラ・デサオ氏は、「堅牢なAI駆動のCX戦略は、その基盤となるデータと関連するガバナンス（統治・管理）があって初めて成り立ちます。いかなるCXプログラムも、データの鮮度と正確性を確保するために、継続的なテストと学習戦略を重視すべきです」と語ります。「このアプローチは、エージェントのパフォーマンスを向上させるだけでなく、消費者が様々なチャネルを通じて企業とやり取りする際にリスクを軽減し、ブランド価値を高めます。」
顧客データを一元化する際には、セキュリティ、ユーザーアクセスレベル、ID管理に関するデータコントロール（統制）を確立する必要があります。多くの組織は、多数のデータソース、複数のクラウドデータベースプラットフォーム、および異種のインフラストラクチャを管理する際のリスクを軽減するために、データセキュリティ体制管理（DSPM – Data Security Posture Management）プラットフォームを利用しています。
Inrupt社のVPであるオズマー・オリボ氏は、「データの保存とアクセス方法を再考し、サイロ化された（孤立した）サードパーティシステムからユーザー中心のデータモデルに移行することで、組織はリアルタイムで好みに適応する、より流動的で応答性の高いウェブおよびモバイルインタラクションを作成できます」と述べています。「精度とパフォーマンスを維持するために、AI駆動の体験は多様な実世界のデータで学習させると同時に、個人が自身の好みやメタデータを提供することでAIが生成した洞察を修正、洗練、誘導できるユーザーフィードバックメカニズムを組み込むべきです。」
SnapLogic社のVPであるマニッシュ・ライ氏は、生成AIプロジェクトの80%以上が、データの接続性、品質、信頼性の問題で失敗すると予測しています。「成功は、エージェント開発を簡素化し、データをAI対応にし、可観測性（システムの内部状態を外部から把握できること）、精度の評価、ポリシーの施行を通じて信頼性を確保するツールにかかっています。」
KNIME社のデータサイエンスエバンジェリズム担当VPであるロザリア・シリポ氏は、多くのエージェント型アプリケーションには、正しさ（correctness）を確認するためのヒューマンインザループ（人間が介在する）ステップがあると指摘します。「他のケースでは、特別なガーディアンAIエージェント（監視役のAI）が結果の制御に集中し、結果が満足のいくものでない場合は差し戻して改善版を要求します。」感情分析などのデータ関連タスクについては、「生成AIの精度は、他の古典的な機械学習モデルの精度と比較されます。」
顧客対応を進化させる：AIエージェントによる電話・チャット応対の高度化
情報検索や簡単なタスクの実行を超えて、消費者と対応する人間のエージェントの両方を悩ませるのが、顧客サービスの電話やチャットです。ある調査では、回答者の23%が、繰り返される悪い顧客サービス体験を経るくらいなら、ペンキが乾くのを見ている方がましだと回答しています。
限られた機能しか持たないルールベースのチャットボット（あらかじめ設定されたルールに基づいて応答するチャットボット）の代わりに、顧客サービスAIエージェントはデータをふるい分け、顧客に応答することができます。その間、人間のエージェントは、カスタマーサクセスAIエージェント（顧客の成功を支援するAI）の助けを借りて、より困難なケースに取り組むことができます。
Cisco社のWebex Customer Experience Solutions担当VP兼COOであるヴィノッド・ムトゥクリシュナン氏は、「顧客満足度と効果的なセルフサービス（顧客自身で問題を解決できる仕組み）の利用との間には明確な関連性があります」と述べています。「真にエージェント的なAIへの進化は、ブランドと顧客間のエンドツーエンド（最初から最後まで）のエンゲージメントを調整することにより、セルフサービス体験を変革します。この高度なAI機能により、顧客体験チームはインテリジェントでシームレスなインタラクションを提供し、顧客がいる場所で、顧客のスケジュールに合わせて対応できるようになります。」
課題の一部はデータであり、もう一つは多くの顧客体験がカスタマージャーニー（顧客が製品やサービスを知り、購入し、利用するまでの一連の道のり）の一部しか対応していないポイントソリューション（特定の問題解決に特化した解決策）として開発されたことです。技術者は、生成AI対応のエンゲージメントに移行する際には、デザイン思考（利用者視点で問題解決や新たな価値創造を行う思考法）のアプローチを適用して、より包括的な体験を再設計すべきです。
ASAPP社の顧客体験戦略担当VPであるクリス・アーノルド氏は、「ウェブサイト、モバイルアプリ、B2Cメッセージングなどの顧客向けアプリケーションは通常、顧客固有のデータソースとのバックエンド統合（裏側のシステム連携）を備えており、これによりアプリケーションは質問に答えたり問題を解決したりできます」と述べています。「LLMを活用して会話形式でパーソナライズされた体験をキュレーション（収集・整理して提供）することは、これらのアプリケーション単独で提供されるトランザクション的な（一方的な処理の）体験よりもはるかに優れています。」
導入前に不可欠：AIエージェントの徹底的なテスト
より高度なCX機能や自律的なAIエージェントの開発を目指す組織は、機能を検証するための包括的なテスト計画が必要になります。プロンプトフィルター（不適切な指示を除外する仕組み）、AI応答モデレーション（AIの応答内容を監視・調整すること）、コンテンツセーフガード（不適切なコンテンツを防ぐ保護機能）、その他のガードレール（安全策）は、CXエージェントが不適切または範囲外の会話を避けるのに役立ちます。しかし、ブランドはこれらの基本を超えて、CX AIエージェントが適切に、正確に、そして倫理的に応答することを確認する必要があります。
Sada社のCTOであるマイルズ・ウォード氏は、「テストも監視もせずにエージェントを世に出すことなんてできません」と強調します。「精度とパフォーマンスに関する厳格なテストは交渉の余地がありません。それらがスムーズで信頼性の高い体験を提供していることを確認する必要があります。さもなければ、新たな問題を生み出すだけです。」
LatentView社のデータサイエンスおよびビジネスアナリティクスリーダーであるガネーシュ・サンカラリンガム氏は、AI体験とLLMの応答は、5つの側面で精度とパフォーマンスをテストすべきだと述べています。
- 関連性（Relevance）：応答が質問に対してどれだけ適切で関連しているかを測定します。
- 根拠性（Groundedness）：応答が入力データと整合しているかを評価します。
- 類似性（Similarity）：AIが生成した応答が期待される出力とどれだけ近いかを定量化します。
- 一貫性（Coherence）：応答の流れを評価し、人間らしい言語を模倣していることを確認します。
- 流暢性（Fluency）：応答の言語能力を評価し、文法的に正しく、適切な語彙を使用していることを確認します。
Forethought社のデオン・ニコラス氏は、「企業は、AIエージェントを過去の顧客の質問に対して実行し、その結果を確認することでAI体験の精度とパフォーマンスをテストすべきです。AIが顧客とのやり取りを自律的に処理できる頻度を測定し、別の評価モデルを適用して会話のセンチメント（感情）と精度を確認することも重要です」と述べています。
AIエージェントと顧客体験の未来展望
近い将来、AIエージェントは顧客体験（CX）にどのような影響を与えるのでしょうか？ Sitecore社のジェネレーティブAI担当シニアディレクターであるモー・シェリフ氏は、体験全体を再考することを推奨しています。「真にエージェント的な体験を創造するためには、既存のものを強化するだけでなく、生成AIファーストのインタラクションとしてジャーニーを特別に構築してください。」
AIエージェントがどのように進化するかについては、対照的な見方があります。一部の人々は、人々がAIエージェントにより複雑な決定を下し、より広範な行動をとる権限を与え、信頼する、より自律的な未来を予測しています。他の人々は、AIエージェントが人間の能力を増強し、人々がより賢く、より速く、より安全な決定を下すために人々と提携する、より人間中心のアプローチを予測しています。
Amazon Web Services（AWS）のアメリカ地域ソリューションアーキテクチャリーダー（顧客体験担当）であるマイケル・ウォレス氏は、エージェント型AIは人間の介入なしに問題を解決できると述べています。危機発生時に自己修復するコンタクトセンターを考えてみてください。リソースを自動的に再配分し、顧客への連絡を更新し、顧客が問題を経験する前に問題を解決します。
ウォレス氏は、「航空会社が悪天候による遅延で突然のトラフィック急増に直面していると想像してみてください。エージェント型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な決定を下し、人間のエージェントは管理業務ではなく複雑な顧客ニーズに集中できるようになります」と語ります。
Sutherland Global社のCIO兼チーフデジタルオフィサーであるダグ・ギルバート氏は、AIは顧客体験を自動化することが目的ではなく、体験をより人間的でインテリジェントにすることであるべきだと述べています。「生成AIの真の価値は、人間の相互作用を置き換えることではなく、それらをより賢く、より速く、より自然なものに強化することにあります。その秘訣は、現実世界の相互作用から学習し、ロボット的でなくより直感的に感じられるように常に進化するAIです。」
自律的なCX AIエージェントと人間が介在するCX AIエージェントの両方が実現する可能性が高いでしょう。それまでの間、企業は顧客のニーズを徹底的に調査し、データ品質を向上させ、厳格なテスト慣行を確立する必要があります。
AI技術を推進する企業と専門家たち
この記事で紹介したように、AIエージェント、顧客体験、生成AIの分野は、多くの先進的な企業と専門家たちの努力によって推進されています。Sendbird、Verint、Quickbase、Forethought、Pega、Inrupt、SnapLogic、KNIME、Cisco、ASAPP、Sada、LatentView、Sitecore、AWS、Sutherland Globalといった企業は、それぞれの専門分野でAI技術の応用と発展に貢献しています。
これらの企業に所属する専門家たちは、AIの可能性を追求し、より良い顧客体験を実現するための知見やソリューションを提供しています。彼らの発言や研究開発動向に注目することで、AI技術の最前線を知ることができます。この分野は非常に活発で、今後も多くのイノベーションが期待されます。
よくある質問（FAQ）
- Q1: AIエージェントって、具体的に何をしてくれるのですか？
- A1: AIエージェントは、特定の目的を達成するために自律的に行動するソフトウェアです。例えば、顧客からの問い合わせに自動で回答したり、商品の推薦、予約手続きの代行、複雑な問題の初期対応など、多岐にわたるタスクを実行できます。これにより、人間の負担を軽減し、より迅速でパーソナライズされたサービス提供が可能になります。
- Q2: 生成AIとAIエージェントは同じものですか？
- A2: いいえ、異なります。生成AIは、新しいコンテンツ（文章、画像など）を作り出すAI技術です。一方、AIエージェントは、タスクを実行する主体であり、その内部で生成AIを利用することがあります。例えば、AIエージェントが顧客と自然な会話をするために、生成AIの文章生成能力を活用する、といった関係です。
- Q3: AIエージェントを顧客体験に導入する主なメリットは何ですか？
- A3: 主なメリットは、24時間365日の対応、応答速度の向上、パーソナライズされた体験の提供、コスト削減、そして従業員の負荷軽減などです。これにより、顧客満足度の向上とビジネスの効率化が期待できます。
- Q4: AIエージェント導入にあたって、企業が注意すべき点は何ですか？
- A4: 最も重要なのは、データ品質の確保と適切なガバナンス体制の構築です。AIはデータに基づいて学習するため、不正確なデータは誤った結果を生む可能性があります。また、倫理的な問題やプライバシー保護にも十分配慮し、透明性を保ちながら運用することが求められます。そして、徹底的なテストも不可欠です。
- Q5: 中小企業でもAIエージェントを導入することは可能ですか？
- A5: はい、可能です。近年では、比較的手頃な価格で利用できるクラウドベースのAIエージェントソリューションも増えています。まずは、小規模な業務の自動化から始めるなど、自社の規模や目的に合った形で導入を検討できます。重要なのは、いきなり大きなシステムを目指すのではなく、スモールスタートで効果を検証しながら進めることです。
まとめと今後の注意点
AIエージェントと生成AIは、顧客体験を根本から変革する大きな可能性を秘めています。よりパーソナルで、より効率的で、より満足度の高いサービスが当たり前になる未来は、そう遠くないかもしれません。しかし、その恩恵を最大限に引き出すためには、企業は慎重な計画、質の高いデータ、そして厳格なテストが不可欠です。
特に、AIが誤った情報を提供したり、予期せぬ対応をしてしまったりするリスクもゼロではありません。そのため、導入初期は限定的な範囲で始め、人間の監督下で運用し、継続的に改善していく姿勢が重要になります。
この記事が、皆さんがAIエージェントや生成AI、そしてそれらがもたらす顧客体験の未来について理解を深める一助となれば幸いです。
免責事項：この記事は情報提供を目的としており、特定のソリューションの導入を推奨するものではありません。AI技術の導入を検討される際には、ご自身で十分な調査と比較検討を行い、専門家の意見も参考にされることをお勧めします。
関連情報・もっと詳しく知りたい方へ
- Infoworld: 大規模言語モデル（LLM）について（英語）
- Infoworld: AIエージェント開発について（英語）
- 各企業（Sendbird, Verint, AWSなど）の公式サイトや技術ブログ
- AIおよび顧客体験に関する専門メディアや調査レポート