顧客サービスのAI：サポートチームのための究極のガイド（2025）

午前2時に質問をし、何秒でも有益な答えを受け取っていると想像してみてください。

未来的に聞こえますね。

実際、これは顧客サービスの人工知能（AI）のおかげで今日起こっています。

別の「 AIがすべてを変える」という主張に目を向ける前に、私を明確にさせてください。 aiは魔法ではありません。それはツールです。強力なもの。また、適切に使用すると、サービスをロボットパレードに変えることなく、時間を節約し、コストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。

私はここで、AIが顧客サービスをどのように変えているかを探り、品質を損なうことなくサポートワークフローに組み込む方法を教えてくれます。始めましょう！

カスタマーサービスのAIとは何ですか？

顧客サービスのAIとは、通常、人間の努力を必要とするサポートタスクを実行または支援するためのインテリジェントコンピューターシステムの使用を指します。

それは次のかもしれません：

• よくある質問に応答するチャットボット。
• メールの返信をドラフトするアシスタントがエージェントの時間を節約します
• チケットにタグを付けて優先順位を付けるボット。
• 顧客が通話でパスワードをリセットするのに役立つ音声ボット。

古い学校のスクリプトボットとは異なり、現代のAIは自然言語を理解しています。 「どうすれば計画を変更できますか？」と尋ねます。または「アップグレードできますか？」そして、AIは、たとえフレーズが異なっていたとしても、両方を取得します。

なぜ顧客サービスのAIが重要なのですか？

サポートマネージャーが気にするものをお知らせください。チケットの少ない、より速い返信、より幸せな顧客、および低コスト。 AIは4つすべてに役立ちます。

• 速度と24時間年中無休の可用性：AIは睡眠やコーヒーブレイクを必要としません。いつでも瞬時の回答を提供できます。顧客は迅速な対応を高く評価しています。実際、消費者の51％は、即時の支援のためにボットと対話することを好みます。 FAQと簡単なリクエストを即座に処理することにより、AIは待ち時間を劇的に削減し、より幸せな顧客につながります。
• 一貫性と精度：人間のエージェントは、特に疲れたり複数のチケットを処理したりする場合、わずかに異なる答えを出したり、時には間違いを犯す可能性があります。 AIは、検証された知識ベースで訓練されたとき、毎回一貫した正確な答えを提供します。私はあなたのチームを解雇することについて話しているのではなく、AIで簡単なタスクを自動化することについて話しているので、あなたのエージェントはより重要なタスクに集中できます。
• 低コスト：サポートチームのスケーリングは、特に成長するにつれて高価です。 AIは、シートを追加せずにスケールします。
• サポートエージェントを支援し、エージェントを交換しません。AIは、うなり声を上げることに輝いています。着信チケットの並べ替え、初期応答の起草、アカウントの詳細の取得により、人間のサポートスタッフが、複雑な問題の解決と関係の構築という最善のことに集中できるようになります。
• パーソナライズ： AIは、ユーザーのプロフィール、過去の注文、および好みからコンテキストを引き込み、答えを調整できます。したがって、返信は一般的ではなく、誰かがそれらを知っているように感じます。
  たとえば、「こんにちはサラ、先週アップグレードして以来、プレミアムレポートにアクセスできるようになりました。これらを見つける方法は次のとおりです。」保存された返信やテンプレートよりもはるかに優れています。
• 洞察と積極的なサポート：直接的な相互作用を超えて、AIは大量のサポートデータをクランチしてトレンドをスポットできます。今週、特定の製品の問題がチケットを急いでいることを特定するかもしれません。これは、あなたのチームにアドバイザリーを投稿したり、バグを修正したりするよう警告していることを特定するかもしれません。 AI主導のセンチメント分析は、顧客の感情を言葉から測定することができ、不幸な顧客にフォローアップのためにフラグを立てることができます。これらの洞察をリアルタイムで知ることは、ビジネスが単なるリアクティブではなく積極的になるのに役立ちます。

顧客サービス2025年のAI：主要なユースケースと例

AIは単一のツールではありません。多くのアプリケーションを備えた幅広いテクノロジーです。

実際の例と実用的なヒントを使用して、顧客サービスにおけるAIの特定の使用ケースを分解しましょう。

1。インスタントサポートのためのAI搭載のチャットボット

あなたがウェブサイトにアクセスすると、 「どうすれば私はあなたを助けることができますか？」と尋ねるチャットボックスがポップアップします。 、それは多くの場合、AIを搭載したチャットボットです。

たとえば、IBMは、カスタマーサポートでWatson AIを活用して、企業がより速く答えを見つけるのを支援します。

ここヘロセームでは、AIチャットボットを使用して、製品に関する一般的な質問に答えています。画面の右下隅にあるヘルプアイコンをクリックして、チャットボットにアクセスできます。

チャットボットは、今日の顧客サービスで最も目に見えるAIツールの1つです。彼らは一般的な質問を処理し、基本的なタスクを通じてユーザーを導き、さらにはフレンドリーなチャットインターフェイスを通じて販売を支援することができます。

AIチャットボットを適切に実装するためのヒントと事実：

• ナレッジベースに基づいてAIをトレーニングするオプションを提供するチャットボットツールを使用します。これにより、より正確で一貫した回答が可能になります。
• よくある質問（FAQ）、簡単なタスク（アカウントの残高や注文ステータスの確認など）、および初期トリアージに最適です。
• さまざまなタイムゾーンの顧客を持つグローバルビジネスに最適です。
• チャットボットが不十分に実装されている場合（たとえば、質問を理解できない、または無関係な答えを与えることはできません）、顧客を苛立たせる可能性があります。
• 必要に応じて人間と話す簡単な方法を許可してください。スマートな戦略は、ボットに深みがないときに丁寧に認めることです。たとえば、 「ごめんなさい、その情報が見つかりません。さらなる支援のためにあなたをサポートエージェントとつなげましょう。」このようにして、顧客は立ち往生していません。

英雄的な知識ベースを試して、知識ベースに基づいてAIチャットボットを作成することを強くお勧めします。これは非常に簡単に設定できます。

2。AI電子メールおよびサポートチケットの自動化

すべての顧客がチャットを使用しているわけではなく、多くの人がまだ電子メールを送信したり、サポートチケットに記入したりします。 AIは、これらの問い合わせがどのように管理され、回答されるかを劇的に改善できます。

サポートチームが現在受信トレイまたはチケットシステムに住んでいる場合、このユースケースはあなたのためです。

バンクオブアメリカのAIアシスタントであるエリカは、チャットに住んでいるだけでなく、伝統的に電子メールや電話であった可能性のある処理リクエストにも役立ちます。 2025年の時点で、エリカは20億以上の顧客のやり取りを処理しており、98％のクエリを解決できます。それは何百万もの問い合わせであり、人間によって手動でタイプする必要はなく、大きな時間と労力を節約します。

電子メールおよびサポートチケットの自動化にAIを使用するためのヒントと事実：

• 多くの場合、質問に実際に対処する自動繰り返しで即座に顧客に答えます。
• ひび割れを通して何も落ちないことを確認してください。
• エージェントのワークロードを削減します。
• コンテキストに基づいてチケットを自動ソートし、優先順位を付けます。
• 電子メール、サポートチケットの分類、ドラフトの返信を介した一般的な質問に最適です。
• トーンと情報の一貫性を実施するのに最適です。

3。AI搭載の知識ベースとセルフサービス

ナレッジベース（KB）は、ヘルプ記事、FAQ、ハウツーガイド、および顧客が独自の回答を見つけることができるドキュメントのライブラリのようなものです。カスタマーサポートイニシアチブの大部分。

AIは、知識ベースをよりインタラクティブでインテリジェントにすることにより、セルフサービスを充電できます。

AI搭載の知識ベースを使用するためのヒントと事実：

• 顧客は実際に自分で答えを見つけることを楽しんでいます。それはより速く、彼らは達成されていると感じます。
• 顧客は、マニュアルを歩き回るのではなく、即座に具体的な答えを得ることができます。
• セルフサービスの成功率を高め、チケットを開くことなく問題を解決する人が増え、ワークロードを減らします。
• AIは、静的FAQページを動的なQ＆Aエクスペリエンスに変えます。

Heroic Knowledge Baseソフトウェアは、AIナレッジベースとセルフサービスエクスペリエンスの素晴らしい出発点となります。

4。AI音声アシスタントとIVRシステム

AIはテキストベースのチャットや電子メールに限定されておらず、電話サポートを変換し、全体的な顧客サービスエクスペリエンスを向上させています。

音声AIアシスタントは、音声認識や自然言語の理解などのテクノロジーを使用して、顧客と話をします。これらのシステムは、古いTouchstoneメニューよりもはるかに高度です。

カスタマーサービスラインに電話して、あなたが言っていることを実際に理解できるフレンドリーな自動化された音声に迎えられた場合（「いくつかの言葉で助けが必要なことを教えてください...」）、音声形式でAIに遭遇しました。

利点：

• 高速でハンズフリーのサポート。
• アプリを使用して技術に精通していない場合や、電話をかけることを好む顧客には便利です。
• 企業の場合、それは多くの日常的な呼び出し（バランスの問い合わせ、注文ステータス、ストアの時間、簡単なトラブルシューティングなど）がエージェントを必要としないことを意味します。
• より複雑なコールだけが人間に送られるため、すべての人のコールセンターホールド時間を短縮します。
• 音声ボットは人間と一緒に機能することもあります。たとえば、コールをリアルタイムで転写および分析して、エージェントの提案（音声を介してエージェントアシストの形式）を提供します。

メリットは間違いなく良いですが、 AIの良い声を設計するのは挑戦的です。

さまざまなアクセント、バックグラウンドノイズ、および人々が物事を説明できる無限の方法を処理する必要があります。

AI Voice Assistantを使用すると（「パッケージの追跡」や「請求書を支払う」など）、システムが学習するにつれて拡張することをお勧めします。AIが試してから2つか2で理解できない場合は、欲求不満を避けるために発信者を人間のエージェントに自動的に渡す必要があります。

5。センチメント分析と顧客の洞察

時には、顧客に直接答えることではなく、理解することです。

センチメント分析は、テキスト（または音声）が肯定的、否定的、またはニュートラルなトーンであるかどうかを評価するAI手法です。

顧客サービスでは、センチメント分析は、顧客満足度を測定し、早期に問題を見つけるための強力なツールになります。

利点：

• 顧客満足度に関する洞察を提供します。
• AIは感情に基づいてメッセージをルーティングできます。

6。パーソナライズされた推奨事項と予測サポート

顧客サービスにおけるAIのより高度な（しかしますます一般的な）使用は、データを使用してニーズを予測し、やり取りをパーソナライズすることです。これはマーケティングと販売に少し迷いますが、特にB2C小売およびB2Bアカウント管理でもサービスに非常に関連しています。

HubSpotはAIを使用してサポートを使用して、顧客が見た知識ベースの記事を分析するため、顧客がエージェントに到達すると、エージェントは顧客が既に試したことを知っており、情報を繰り返しません。時間を節約する簡単なパーソナライズ。

利点：

• よりカスタマイズされた体験を構築します。
• 顧客満足度と忠誠心を高めます。
• 間接的に収益を上げることができます（より幸せな顧客が固執し、より多くを購入します）。

次に、これらのAIソリューションを独自のサポートオペレーションに実際に実装するためのツールと手順を見てみましょう。

AIを搭載したカスタマーサービス用のツールとプラットフォーム

顧客サービスにAIを実装することは魔法ではなく、適切なツールが必要です。

幸いなことに、ウェブサイト用のシンプルなプラグインからエンタープライズグレードのソフトウェアまで、さまざまなソリューションがあります。

最良の選択は、ビジネスサイズ、技術スタック、および特定のニーズに依存します。

1。HeroicInbox：AIポテンシャルを備えた共有受信トレイ

Heroic Inboxは、WordPress Help Deskプラグインであり、WordPressダッシュボードを共有電子メール受信ボックスにサポートするために共有電子メールの受信トレイに変えます。

あなたが一般的な電子メール（[email protected]など）を介してサポートを処理する中小企業またはスタートアップである場合、Heroic Inboxを使用すると、これらのメールをチーム全体をコラボレーションできるダッシュボードに直接引くことができます。 WordPressのすぐ内側にある、軽量で自己ホストのZendeskまたはScoutの助けを持っていると考えてください。

AI統合：

Heroic Inbox自体はプラットフォームですが、AIをさまざまな方法で統合できます。

たとえば、WordPress Automationプラグインを使用して、Heroic InboxをAIサービスに接続できます。

いくつかの企業が取っているアプローチの1つは、OpenAI APIでZapierまたはUncanny Automatorを使用することです。たとえば、新しいチケットが入ったら、テキストをOpenAIに送信してドラフト応答を生成し、そのドラフトをエージェントがレビューするためのプライベートメモとして追加します。エージェントは編集して送信できます。

この種の統合により、電子メールサポートのためのAI副操縦士が効果的に提供されます。

別の可能性は、AIを使用して受信トレイを分析し、マネージャーに毎日の要約を提供することです。「今日50メールを受け取りました。10はログインの問題（すべてボットで処理された）、5はエスカレーションに値しました」など

2。英雄的な知識ベース：AIブーストを備えたセルフサービス

Heroic Knowledge Base（Heroic KB）は、Herothemesチームによるもう1つのWordPressプラグインです。これにより、プロの検索可能な知識ベースまたはドキュメントサイトを簡単に作成できます。

大企業のWebサイトでこれらの「ヘルプ」セクションをうらやましく思いましたが、Heroic KBでは、カテゴリ、記事、検索バー、フィードバックボタン、レポート、AI統合など、独自のサイトにそれを手に入れることができます。

AIヘルプアシスタント：

このトピックの星の特徴。

Heroic KBは、知識ベースでトレーニングされたAIチャットボットを追加する組み込みの方法を提供します。

OpenaiのChatGPTモデルを活用して質問を理解し、Pinecone（Vector Database）を理解して、記事の最も関連性の高いチャンクを取得して答えを形成します。

さらに、WordPressベースのシステムとして、他の何百ものプラグインや自動化プラットフォームと簡単に統合できます。

カスタマーサービスのためのその他のAI対応ツール

Heroic InboxとKBは、WordPressベースの企業やより多くの制御と統合を望んでいる中小企業にとって優れていますが、より広範な市場ツールに注目する価値があります。

• Scout、Zendesk、FreshDeskのヘルプ：これらは、AI機能が組み込まれている人気のあるカスタマーサポートプラットフォーム（SAAS）です。
• Intercom：ライブチャットで知られるインターコムには、Webサイトまたは知識ベースから回答を引き出すことで顧客クエリを処理できるAIボット「FIN」があります。精神は英雄KBのアシスタントと非常に似ていますが、ホストされたサービスとしてです。
• IBM Watson Assistant / Google Dialogflow：これらは、チャットボット（音声ボットを含む）を構築するためのよりエンタープライズレベルのAIフレームワークです。大規模な企業は、これらを使用して、バックエンドシステムと深く統合された非常にカスタムAIエージェントを作成する場合があります。彼らはより多くの開発作業を必要としますが、強力になる可能性があります。

良いニュースは、顧客サービスでAIの使用を開始するために博士号や6桁の予算を必要としないことです。

上記のツールの多くは、英雄的な受信トレイやナレッジベースのようなものです。非開発者向けに設計されています。

カスタマーサービスにAIを実装する方法：ステップバイステップ

AIの利点について確信していると感じていますが、実際に始める方法がわかりませんか？

カスタマーサポートにAIを実装することは、段階的で管理可能なステップで行うことができます。すべてを一晩自動化する必要はありません（そしてすべきではありません）。

以下は、AIをサポートワークフローにスムーズに導入するための段階的なゲームプランです。

ステップ1。目標とユースケースを定義します

AIで達成したいことを特定することから始めます。

• 応答時間を短縮しようとしていますか？
• 同じチームサイズのチケットをもっと処理しますか？
• 夜勤を雇わずに24時間年中無休のサポートを提供しますか？

サポート操作の主要な問題点を明確にします。

たとえば、「ライブエージェントから簡単な請求とパスワードリセットの質問を排除したい」または「緊急の問題には営業時間外のカバレッジが必要です」と決定する場合があります。明確な目標を持つことで、どのAIソリューションが最初に追求するか（チャットボット対電子メールの自動化と知識ベースなど）を導きます。

ステップ2。一般的な問い合わせとタスクを在庫します

次に、サポートチームのハンドルをサポートする最も一般的な顧客の質問またはタスクをリストします。これは、FAQ、ヘルプセンターのトップ検索用語、またはエージェントに尋ねるだけです。

AIがデータから学習するため、このステップは非常に重要であるため、どのパターンまたはQ＆をトレーニングするかを知る必要があります。

たとえば、毎週のチケットの30％が「住所を更新するにはどうすればよいですか？」であることがわかりました。そして「計画を変更できますか？」これらは、AIが処理する主要な候補者です。

同様に、チケットの分類、重複リクエストのマージ、または注文ステータスの確認など、繰り返しタスクに注意してください。このリストは、AIが迅速な勝利を収めることができる場所を強調します。

ステップ3。知識ベースとデータの準備を整えます

AIは、あなたがそれを養う情報と同じくらい良いです。

派手なボットを展開する前に、ナレッジベースまたはFAQコンテンツが最新かつ包括的であることを確認してください。

知識ベースを作成していない場合は、作成を検討してください。簡単なFAQページでさえも役立ちます。

たとえば、チャットボットを使用する予定がある場合は、知識ベースの記事を使用して情報（Heroic KBのアシスタントが使用するように）を使用するか、Q＆Aペアでスクリプト化します。

どちらの場合も、堅実で正確な回答が必要です。

同様に、電子メールの自動化を行っている場合は、AIが引き出すことができる保存された返信テンプレートを準備します。

基本的に、サポートコンテンツを整理します。 「学生」（AI）が彼らからの質問に答えることを期待する前に、教科書を準備するようなものです。

探索：カスタマーサービスの自動化：それが何であるか、例と方法

ステップ4。適切なツールまたはプラットフォームを選択します

ユースケースとコンテンツを念頭に置いて、適切なAIツールを選択します。

目標がインスタントウェブサイトのサポートである場合、Heroic Knowledge BaseのアシスタントのようなAIチャットボットが理にかなっています。

WordPressで電子メールの回答を自動化する場合、英雄的な受信トレイとAI統合が方法である可能性があります。

Voiceについては、Twilio AutopilotやDialogflowのようなサービスを見ることができます。

選択するときは、次のような要因を考慮してください。

• 現在のシステムとの統合
• 複雑さをセットアップします
• コスト

多くは、コーディングを必要としないチャットボットのようなものから始まります。多くの場合、ビジュアルインターフェイスを介して構成できます。

ステップ5。小規模で実装（パイロットテスト）

初日にどこにでも展開する衝動に抵抗してください。

最初のAI実装の小さなスコープを選択し、パイロットとして扱います。

たとえば、FAQのセットのサポートホームページでのみチャットボットを有効にするか、AIを使用して1つのカテゴリの電子メール（パスワードリセットなど）のみを処理します。

この制御された起動により、大きな混乱を危険にさらすことなく、データとフィードバックを収集できます。

このフェーズでは、AIのパフォーマンスを監視してください。顧客は回答に満足していますか？正しい情報を提供していますか？処理できない質問はありますか？

ステップ6。AIをトレーニングし、監視を提供します

「設定して忘れる」はここには適用されません。

AIはトレーニングとチューニングが必要です。パイロットフェーズの結果を使用して改善します。

AIがいくつかの回答が間違っている場合、または特定のフレージングを認識しなかった場合は、トレーニングデータまたはルールを更新する必要があります。

たとえば、質問のバリエーションをチャットボットのトレーニングセットに追加するか、追加の記事を知識ベースに送り込むことがあります。

また、人間の監視をすることも賢明です。おそらく、サポートエージェントを割り当てて、最初に毎日AI処理されたチャットまたは電子メールのサンプルを確認してください。

ステップ7。サポートチームを教育し、関与させます

サポートチームを早期にプロセスに持ち込みます。変化は威圧的です。一部のエージェントは、AIがそれらに取って代わるか、仕事を大幅に変えることを心配するかもしれません。

AIはそれらを支援するツールであり、それらを置き換えるのではないことを説明します。それがどのように機能するかを見せ、さらには訓練に関与します。

例えば​​：

• エージェントは、AIが使用する知識ベースの記事または保存された返信を書くのに役立ちます。
• AIの提案が（ドラフトレスポンスなど）が来たら、エージェントにSendだけでなく慎重にレビューすることを奨励します。

チームを巻き込むことで、最前線の知恵をタップしてAIをより良くします。結局のところ、あなたのエージェントは顧客の質問のニュアンスを知っています。それらの入力は、これらのニュアンスを処理するためにAIを改良することができます。

ステップ8。顧客に通信します（必要に応じて）

理にかなっている顧客と透明になります。

チャットボットを導入する場合は、AIアシスタントとして明確にラベルを付けます（例：「仮想アシスタントとチャット」）。人々は、それがボットであることを知っている限り、時々それを手に入れないボットを我慢する傾向があります。

その事実を隠すと、「エージェント」が奇妙な答えを与えると、フラストレーションが急増する可能性があります。また、人間の助けが舞台裏であることを顧客に保証します。

たとえば、「新しいAIアシスタントをテストして質問に早く答えるのを手伝っています。心配しないでください。人間のチームはまだここにいて、必要に応じて支援する準備ができています！」

このタイプのメッセージングは​​信頼を構築し、適切な期待を設定します。

ステップ9。メトリックを監視し、フィードバックを収集します

AIの実装が目標に対してどのように機能しているかを追跡します。

重要なメトリックは次のとおりです。

• 平均応答時間の短縮
• 偏向したチケットの数（セルフサービスの成功率）
• AIハンドルのインタラクションと人間のハンドルの顧客満足度スコア
• エージェントの生産性統計（1日あたりのエージェントあたりのチケットなど）。

また、直接フィードバックを求めます。チャットボットセッションの後に簡単な調査（「必要なものを手に入れましたか？」）を追加して、満足度を測定できます。

ステップ10。反復と展開

データとフィードバックに基づいて、改善します。

AI Chatbotは製品の質問で優れているが、アカウント固有の問題では不十分であることがわかるかもしれません。

おそらく、電子メールAIは英語で堅実ですが、スペイン語の問い合わせに苦労しているため、多言語のトレーニングデータを追加するか、英語以外の電子メールのワークフローを調整します。

パイロットがうまく動作したら、 AIを他の領域（より多くのトピック、より多くのチャネル）に拡張することを検討してください。

これらの手順に従うことにより、AIは、破壊的なオーバーホールではなく、サポートを思慮深く強化するものとして実装できます。

サポートエージェントとカスタマーエクスペリエンスに対するAIの影響

サポートのAIが議論されるたびに、2つの大きな疑問が生じます： 「これはサポートエージェントにとって何を意味しますか？」そして「顧客はそれについてどのように感じますか？」両方を率直に取り上げましょう。

サポートエージェントへの影響

• 役割の変化（より良い）：サポートエージェントは、自分の役割が純粋な「回答工場」からよりガイドと問題解決者に進化することを確認します。
• 生産性の向上とスキル開発： AIが繰り返しのタスクの塊を処理することで、エージェントは同時により多くのチケットを処理するか、本当に必要な各顧客により多くの時間を費やすことができます。エージェントはボリュームで過労していないため、燃え尽き症候群を減らすことができ、品質に焦点を合わせることができます。
• 仕事のセキュリティ上の懸念：エージェントがAIを「私の仕事をする」ことを心配するかもしれないことを認めることが重要です。多くの企業で観察されている現実は、AIが仕事ではなくタスクを取ることです。少なくとも思慮深く実装されたとき。
• 士気と動機：ボットが仕事の一部を行うことができれば、エージェントは最初は士気を失ったと感じるかもしれません。しかし、時間が経つにつれて、多くの人は、彼らがもはや繰り返しのクエリに連れて行かれていないことを理解するようになります。

カスタマーエクスペリエンスへの影響

• より速い答え、より高い満足：今日の顧客は速度と利便性を高く評価しています。顧客サービスのAIは、それに直接対応しています。いつでも即座に答えます。
• 人間のバックアップ：しかし、裏返し側があります。 AIが問題を理解または解決できない場合、顧客はイライラする可能性があります。私たちは皆、「代表！代表！」と叫ぶループにいます。それを取得していない自動化された電話システムで。そのため、AIが人間のサポートとシームレスに統合されている場合、AIでの最高の顧客体験が起こります。
• パーソナライゼーションと暖かさ：驚くべきことに、AIは実際に特定の方法でサービスをより個人的に感じさせることができます。顧客に関するデータを引き出すことにより、AIは名前でそれらに挨拶し、最近の注文を参照し、顧客の気分を検出した場合にトーンを調整することもできます。
• 信頼と快適さ： AIに警戒している顧客のセグメントがまだあります。透明性とデータセキュリティを確保することにより、信頼を維持することが重要です。
• チャネル間の一貫したサービス： AIでのカスタマーエクスペリエンスの1つは、より一貫性です。
• 倫理的かつ公正な治療： AIは、サポートのいくつかの人間の偏見を取り除くことでここで支援できます。たとえば、AIは「馬鹿げた」質問をしたことで焦りを感じたり、顧客を判断したりしません。毎回同じ丁寧な方法で応答します。

顧客サービスにおけるAIの将来

今後、AIは今後数年間でどのようにカスタマーサービスをさらに変えることができますか？

風景は急速に進化しており、わずか10年で不格好な電話の木から会話型AIへの飛躍を想像することができたかもしれません！

地平線上のいくつかのトレンドと可能性は次のとおりです。

• よりスマートなチャットボット（どこでも生成AI）
• チャネル全体の統一されたAI：チャネル全体で顧客に続くAIが表示される可能性があります。
• 積極的で予測的なサポート：顧客がサポートに連絡するのを待つ代わりに、AIは企業が問題を予測するのに役立ちます。
• AIエージェント複雑なタスクの処理：現在、AIは通常、シンプルで反復的なタスクを処理し、複雑な問題を人間に残します。しかし、「複雑」のバーは上昇し続けます。 AIは、推論能力が向上するにつれて、より複雑なタスクを徐々に引き受けています。
• 感情的なAIと共感：これは少し実験的ですが、感情（ポジティブ/ネガティブ）だけでなく、声とテキストからのより深い感情やストレスレベルを検出するAIに関する作業があります。
• より大きなエージェント - AIコラボレーション： 「エージェントアシスト」ツールに言及しました。それらがコールセンターで標準的な問題になることを期待してください。すべてのサポートエージェントは、会話に耳を傾けるAIヘルパーウィジェットを画面に持っている場合があり、熟練したコーチのようにリアルタイムの提案を提供します。
• 顧客の期待と規範： AIがユビキタスになると、顧客はサービスの質に対する期待をさらに高める可能性があります。

全体として、顧客サービスにおけるAIの将来は、明るくダイナミックに見えます。これは、AIが何らかの形でほぼすべての顧客とのやり取りに関与する未来です。顧客に見えるか、舞台裏で人間の担当者を支援するかどうか。

最終的な考え

AIカスタマーサービスはもはや単なる流行語ではなく、あらゆる規模の企業が今日活用できる実用的なツールです。

このガイドでは多くのことをカバーしているので、高速で効率的でスケーラブルな最新のカスタマーサービス運用の構築を開始できますが、それでも魅力的で顧客中心です。

AIは、思慮深く使用する場合、サポートチームにとって強力な同盟国です。

ただし、顧客サービスの中心にあるのは、問題を解決し、顧客の世話をすることです。 AIはそれを変更するべきではありません - それはそれを効果的に行う能力を高めるはずです。