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時代はRevOpsへ。成果を上げるマーケティングとセールスが連携する仕組みとは
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ツールを導入してマーケティングを強化する企業が増えている一方で、思い通りの成果を出せないと感じている企業が多いことも事実だ。セールスとマーケティングを連携することで、売上に貢献する仕組みづくりを解説する。
顧客対応の自動化の歴史を振り返ると、Webサイトに「よくある質問」(FAQ)を設置することから始まったのではないだろうか。顧客自身に解決したい内容に近い質問と回答を探してもらい、自己解決を促すというものだ。
古くからある技術では、郵便物や宅配便の再配達に利用されているIVR(自動音声応答システム)がある。電話をしたら音声ガイダンスに従ってボタンをプッシュ、再配達希望日や時間を登録する。利用したことがある方も多いのではないだろうか。
こうした自動化の技術はAIが本格的に活用されるようになって様変わりした。特に2000年代からAIがさまざまな知識や言い回しを学習し、自然言語処理ができるようになると、高性能化が急速に進んだ。チャットツールで文字でのやりとりを行う「AIチャットボット」、電話での音声による会話形式による「AIボイスボット」などがさまざまなチャネルに組み込まれるようになった。
このように、コンタクトセンターでは多くの仕事をAIが担うようになったが、ヒトの仕事はどのように変わるのだろう。今回は顧客対応における「AI」と「ヒト」の役割分担について考えてみよう。
AIがあれば、ヒトは不要?
まず、コンタクトセンターにおける「従来型AI」と「生成AI」の活用シーンを考えてみる。これまでチャットボットやボイスボットに搭載されてきた従来型AIは、「Aという質問にはBと回答する」といったFAQの仕組みをベースにしている。
従来型AIは、ヒトが与えたデータを数多く学習すれば精度が向上し、曖昧な表現で質問しても、多くの回答の中からより最適な回答を選ぶ。しかし、想定していないシナリオに対する受け答えや、あいまいな回答が苦手だ。
そこで期待されるのが、今話題の生成AIである。ビッグデータを自ら学習した大規模言語モデルにより、あらゆる質問にある程度の回答を創り出すことができるようになった。
注意しなくてはならないのは、従来型AIはヒトが学習させた内容の範囲を逸脱することはないが、生成AIは分からないときにもそれなりの回答を抽出してしまい、真偽不明の情報が含まれる可能性があることだ。
こうした懸念を理解した上で、生成AIにどんなことを任せるべきだろうか。
1つは要約が挙げられる。コンタクトセンターの応対履歴入力や音声のテキスト化と組み合わせ、適切な要約を作成して工程処理を効率化できる。さまざまな検証が実施され、既に実用レベルにあることが確認されており、生成AIを組み込んだ製品も販売されるようになってきている。
もう1つは既に導入されている従来型AIの最適化である。例えば、生成AIに顧客からの問い合わせのフレーズを何通りも作成してもらい、FAQの内容を最適化する。さらにFAQを仮想トークとして使用し、AIチャットボットのシナリオに転用する。生成AIを用いれば、従来型AIに多くの言い回し表現を効率よく学ばせることができ、回答性能の向上、導入のハードルやメンテナンスの手間も軽減するだろう。
しかしながら本命はやはり顧客対応といえる。生成AIと従来型AIそれぞれ得手不得手があるので、両者を組み合わせて仕組みを作るのが理想だ。将来的にはヒトが一切介在しない顧客対応の自動化が実現しそうだが、AIだけで判断基準を設定すること、誤情報を修正する必要があることなど、まだまだ課題がある。今後の動向を注視していきたい。
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