顧客サービスの変革：生成AIがどのように変化させるか

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商品を注文する場合でも、交換をリクエストする場合でも、請求上の不明点について質問する場合でも、今日の顧客は、問い合わせに対して迅速で十分満足に回答されることを含む優れたエクスペリエンスを求めています。顧客はまた、サービスが複数のチャネルで24時間365日提供されることを期待しています。

従来のAIのアプローチは顧客に迅速なサービスを提供しますが、限界があります。これまでのチャットボットは、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事前定義された回答を提供しています。

生成AIは複雑な問い合わせを理解し、より自然な受け答えを生成するように設計された大規模な言語モデル（LLM）とディープラーニング技術を活用して、顧客サービスを大きく変革させる可能性があります。企業組織（その多くはすでにAIの導入に着手している）は、顧客サービスのために生成AIの力を活用することを切望しています。生成AIモデルは、コンテキストに沿って会話を分析して一貫性のある文脈的に適切な応答を生成し、顧客の問い合わせやシナリオをより効果的に処理し、微妙な意図、感情、文脈を含む複雑な顧客の問い合わせを処理し、関連する情報を提供することができます。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と推奨事項を提供し、顧客体験を向上させるためのカスタマイズされた提案とソリューションを提供することもできます。

生成AIはどのように顧客サービスを変革するのか

生成AIは、企業が生産性を高め、顧客ごとのサポートを改善し、ビジネス成長を促進する強力な機会を提示します。生成AIが顧客サービスを変えることができるエキサイティングなユースケースは次の5つです。

1. 対話型検索：企業のナレッジベースに基づいて微調整された言語モデルから生成された自然な応答で、顧客は探している答えをすばやく見つけることができます。特長は、生成AIは、ユーザーが使用する言語による検索に合わせて関連する情報を提供でき、翻訳のための労力を最小限に抑えることができることです。
2. エージェント・アシスタント－検索と要約：生成AIを使用することでカスタマーサポート・エージェントは、ユーザーが選択したチャネルで、対話に基づいて自動生成された応答で顧客の質問に答えることができ、生産性が向上します。生成AIによる自動要約は、従業員が簡単に参照して対話で使用できる、製品、サービス、または推奨事項を提供するための要約を作成します（また、傾向を分類して追跡することもできます）。
3. ビルド・アシスタント：チャットボットやその他の顧客サービス・ツールを開発する従業員は、コンテンツ作成に生成AIを利用して、既存の企業や顧客のデータに基づいて生成された回答や提案を提供する、サービスリクエストをサポートするためのアシスタントを構築できます。
4. コールセンター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の情報収集に必要な反復的なタスクを実行できます。苦情、カスタマージャーニーなどをまとめて分析できるため、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。 得られた洞察により、サービス向上のためのパフォーマンス改善評価がより容易になるため、コールセンターは利益創出に貢献できます。
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顧客と企業のやり取りの履歴を考慮し、顧客に固有の情報を提供します(そして、顧客が好むトーンと形式で提供されます)。

AIでコンタクトセンターを変革する

IBMコンサルティングは、IBMやパートナー企業のAIソリューションを使用して、顧客サービスのために生成AIを活用することを支援します。例えば、優れた顧客サービスを提供するために、従来のサポートのあつれきを克服するのに役立つように設計された対話型AIプラットフォームであるwatsonx Assistantを使用して、カスタマーサービスの回答を自動化できます。ワークフローを自動化・合理化するwatsonx Orchestrateと組み合わせることで、watsonx Assistant は、コールセンターの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、顧客からの質問の管理と解決を支援します。

IBMの次世代AIおよびデータプラットフォームであるwatsonxの登場により、AIはwatsonx.ai、watsonx.data、今後のwatsonx.governanceの3つの強力なコンポーネントでより高度なレベルに引き上げられています。Watsonx.aiは、生成AIの機械学習（ML）と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は、顧客データを使用してAIワークロードのスケーリングを可能にします。watsonx.governanceは、透明性があり説明可能な責任あるAIワークフローを可能に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。

コンタクトセンターに合わせた生成AIソリューションを提供するために、IBMコンサルティングは、Salesforce、Amazon、Genesys、Five9、NICEなどのエコシステム・パートナーと緊密に連携して、お客様がオープンソースやその他のテクノロジーの恩恵を享受できるように支援します。

提供中の顧客サービスのための生成AI

多段階契約の一環として、Bouygues TelecomはIBMコンサルティングと協力して、エンタープライズ対応の生成AI機能でコールセンター業務を変革してきました。この段階に先立ち、欧州通信事業者はIBMと提携して、IBMエコシステム・パートナーであるアマゾン ウェブ サービス（AWS）クラウド上で最初の4つのクラウドネイティブAIアプリを拡張しました。

800万件の顧客とエージェントの会話が洞察に満ちていたにもかかわらず、電話会社のエージェントはカスタマー・リレーションシップ・マネジメント（CRM）システムの情報の一部しか捉えることしかできませんでした。さらに、彼らは以前の通話からの自動トランスクリプトを完全に読む時間がありませんでした。IBMコンサルティングは、基盤モデルを使用して自動通話要約とトピック抽出を実装し、実用的な洞察を迅速に得られるCRMへと刷新しました。このイノベーションにより、受信前後の業務が30％削減され、年間500万ドル以上の業務改善が見込まれています。

別の例では、ロイズ銀行グループは、既存のウェブおよびモバイル・アプリケーションで顧客のニーズを満たすのに苦労していました。IBMの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のチームは、LLMが失敗した検索を減らし、仮想アシスタントのパフォーマンスを向上させ、顧客の検索パフォーマンスをパーソナライズすることで、仮想アシスタント・エクスペリエンスを改善できることを証明する概念実証(POC)を数週間で実施しました。実装されたLLMソリューションにより、手作業が80%削減され、会話を分類する精度が85%向上しました。

生成AIの課題を克服する

IBM Institute of Business Valueが実施した2023年の調査では、調査対象となったCEOの75%が、最先端の生成AIを持つ組織が競争上の優位性を持つと考えています。しかし、これらの幹部は、偏見・倫理・セキュリティーなどのリスクをいかに克服するかについても懸念しています。¹

お客様が生成AIの実装を成功させるために、IBMコンサルティングは、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。このCoEには、これまで4万件以上のお客様企業のプロジェクトを支援してきた21,000人のデータ・サイエンティストおよびAIコンサルタントが含まれます。さらに、1,000人以上の生成AIの専門知識を持つコンサルタントがおり、ITオペレーションや人事、マーケティングなどの主要なビジネス・プロセスの生産性を高め、顧客体験を向上させ、新しいビジネス・モデルを生み出すために、世界中のお客様企業と協業しています。

IBMコンサルティングは、顧客サービス変革のどの段階においても、オープンでターゲットを絞った方法でビジネスに特化した生成AIの可能性を追求できる、比類のないパートナーです。

1. AI時代の到来で変わるCEOの意思決定, IBM Institute for Business Value, 2023年6月発行.

この記事は英語版ブログ「Transforming customer service: How generative AI is changing the game」（2023年7月17日公開）を翻訳したものです。

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IBMのサービスとソリューション

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• AIを活用した、より優れたバーチャル・アシスタントの構築「watsonx Assistant」