カスタマー・サービスの変革：生成AIがゲームを変えている

注文、製品交換の依頼、請求に関する問い合わせなど、今日の顧客は、問い合わせに対して迅速かつ完全な回答を含む優れた体験を求めています。また、複数のチャネルを通じて24時間365日体制でサービスが提供されることも期待しています。

従来のAIアプローチは顧客に迅速なサービスを提供できますが、そこには限界もあります。現在、チャットボットは、ルールベースのシステムまたは従来の機械学習アルゴリズム（またはモデル）に依存してタスクを自動化し、顧客の問い合わせに対して定義済みの応答を提供しています。

一方、生成AIは、複雑な問い合わせを理解し、より自然な会話応答を生成するように設計された大規模言語モデル（LLM）とディープラーニング技術により、カスタマー・サービスに大きな変化をもたらす可能性があります。企業（その多くはすでにAIの導入に着手しています）は、生成AIをカスタマー・サービスに活用することに注力しています。生成AIモデルは対話のコンテキストを分析し、これに基づき、一貫性がありコンテキストに適した応答を生成し、顧客からの問い合わせやシナリオをより効果的に処理します。つまり、微妙な意図、感情、コンテキストを含む複雑な顧客の問い合わせを適切に処理し、回答できます。生成AIは、顧客データを活用してパーソナライズされた回答や推奨事項を提供し、カスタマイズされた提案やソリューションを提供して顧客体験を向上させることもできます。

生成AIは、生産性の向上、パーソナライズされたサポートの改善、成長の促進を実現する素晴らしい機会を企業にもたらします。ここでは、生成AIがカスタマー・サービスに革命をもたらす5つの興味深いユースケースを紹介します。

1. 対話型検索：顧客は、会社のナレッジベースに基づいて細かく調整された言語モデルから生成される自然な応答により、探している答えをすばやく見つけることができます。その違いは、生成AIがユーザーが選択した言語で検索クエリーに関連情報を提供できるため、翻訳サービスの労力を最小限に抑えられることです。
2. エージェント・アシスト – 検索と要約：カスタマー・サポートのエージェントは、生成AIを使用して生産性を向上させることができ、ユーザーの対話に基づいて選択したチャネルで自動的に生成された回答で顧客の質問に答えられるようになります。生成AIの自動要約は、従業員が対話で簡単に参照したり使用したりして、製品やサービス、推奨事項を提供するための要約を作成します（また、傾向の分類と追跡も可能）。
3. アシスタントの組み込み：チャットボットやその他のカスタマー・サービス・ツールを作成する従業員は、コンテンツ作成に生成AIを使用し、カスタマー・サービスを支援するアシスタントを組み込み、会社および顧客の既存データに基づく対応や提案を取得することができます。
4. コールセンターの運用とデータの最適化：生成AIは、コールセンター内のフィードバック・ループを強化するために必要な情報を収集に欠かせない反復タスクを実行できます。苦情や顧客行動の要約や分析は生成AIに任せることができるため、エージェントは顧客により多くの時間を費やすことができます。生成された洞察により、パフォーマンスが向上したかを評価できるため、サービスの改善がはるかに簡単になり、ひいてはコールセンターが収益の創出に貢献できるようになります。
5. パーソナライズされた推奨事項：生成AIは、プラットフォームやサポート・サービス全体での顧客とブランド間のやり取り履歴を分析し、各顧客に適した情報を顧客が希望する口調や形式で提供できます。

IBM Consultingは、IBMのAIソリューション・スイートを使用して、カスタマー・サービスが生成AIを最大限に活用できるように支援します。例えば、企業が従来のサポート担当者が直面していた課題を克服して優れたカスタマー・サービスを提供できるように設計された対話型AI製品であるwatsonx Assistantを使用すると、カスタマー・サービスの回答を自動化できます。また、ワークフローを自動化および合理化するwatsonx Orchestrateと組み合わせることで、watsonx Assistantは、コールセンター・テクノロジーを統合してシームレスなヘルプ・エクスペリエンスを提供しながら、顧客の質問を管理および解決できるよう貢献します。

AI製品のポートフォリオであるIBM watsonxの展開により、watsonx.ai、watsonx.data、そして近日中にリリースされるwatsonx.governanceという3つの強力なコンポーネントによってAIが次のレベルに引き上げられます。watsonx.aiは、機械学習（ML）と生成AIの基盤モデルをトレーニング、検証、調整、デプロイするスタジオです。watsonx.dataを使用すると、顧客データを使用してAIワークロードをスケーリングできます。をwatsonx.governanceは、可視性が高く、説明可能なAIワークフローを責任ある方法で実現するエンドツーエンドのソリューションを提供するように設計されています。

IBM Consultingは、サポート・センター向けにカスタマイズされた生成AIソリューションを提供するために、Salesforce社、Amazon社、Genesys社、Five9社、NICE社などのエコシステム・パートナーと緊密に連携し、オープンソースやその他のテクノロジーから顧客がメリットを得られるよう支援しています。

複数のフェーズにわたる取り組みの一環として、通信会社のBouygues Telecom社はIBM Consultingと連携し、エンタープライズ対応の生成AI機能を使用してコールセンターの運用を変革してきました。このフェーズに先立ち、この欧州の通信会社はIBMと提携し、IBMエコシステム・パートナーであるAmazon Web Services（AWS）クラウド全体に最初の4つのクラウドネイティブAIアプリを拡張しました。

顧客とエージェントの間で800万件もの有益なやり取りがあったにもかかわらず、この通信会社のエージェントは顧客関係管理（CRM）システムで情報の一部しか取得できませんでした。さらに、以前の通話の自動書き起こしをしっかりと読み込む時間もありませんでした。IBM Consultingは、基盤モデルを使用して、やり取りの自動要約とトピック抽出を実現し、実用的な洞察をCRMに迅速に適用しました。これにより、通話前後の業務が30％削減され、こうした業務改善により年間で500万ドル以上の節約が見込まれています。

別の例では、金融機関のLloyds Banking Groupは既存のWebサイトおよびモバイル・アプリで顧客のニーズを満たすのに苦労していました。そこで、データサイエンティスト、UXコンサルタント、戦略コンサルタントからなるIBMチームは、概念実証（POC）を構築し、LLMを活用することにより正確に問い合わせができるようになり、バーチャル・アシスタントのパフォーマンスが向上し、顧客向けの検索パフォーマンスがパーソナライズされることで、バーチャル・アシスタントのエクスペリエンスを向上できることを証明しました。LLMソリューションの導入により、手作業が80％削減され、それまでは誤分類されていた問い合わせ内容の分類精度が85％も向上しました。

2023年にIBM Institute of Business Valueが実施した調査では、調査対象となったCEOの75％が、最も先進的な生成AIを備えた組織が競争上の優位性を獲得するだろうと回答しました。その一方でこれらの経営幹部は、バイアス、倫理、セキュリティーなどのリスクをどのように回避できるかについても懸念を抱いていました。¹

IBM Consultingは、お客様の生成AI導入の成功を支援するために、最近、生成AIのためのセンター・オブ・エクセレンス（CoE）を立ち上げました。これは、IBM Consultingがこれまで提供してきたグローバルAIおよび自動化サービスと並ぶ主力サービスの1つと位置付けられています。従来提供してきたサービスでは、21,000人の熟練したデータおよびAIコンサルタントが、40,000件を超える企業契約において、あらゆる業界の組織がAIを導入して拡張し、リスクを検出して軽減し、教育とガイダンスを提供できるように専門的に支援してきました。

組織のカスタマー・サービス・トランスフォーメーションの取り組みがどの段階にあっても、IBM Consultingは、ビジネス向けに構築されたオープンかつターゲットを絞った方法で生成AIの可能性を活用できるよう支援できる唯一の存在です。