自律型エージェントの完全ガイド

AIはいまだに黎明期ですが、そのメリットはすでに明らかです。当社の調査によると、AIを導入している組織の90%以上が、コストと時間を節約できたと報告しています。現在、自律型エージェントなどのテクノロジーの登場により、自動化されたカスタマーサービスは大きく飛躍しようとしています。

まず、この「自律型エージェント」が何なのかを簡単に説明しましょう。自律型エージェントは、人間の介入なしに顧客の問い合わせを理解して対応できる高度なAIです。事前定義されたルールに従う従来のソフトウェアプログラムとは異なり、自律型エージェントは動的な環境で動作できるため、カスタマーサービスの複雑なタスクに最適です。

これらの自律型エージェントがどのように機能するのか、どのようなタスクができるのか、そしてカスタマーサービス戦略にどのように組み込むのか、少し振り返ってみましょう。

• 自律型エージェントはどのように機能するか？
• 自律エージェントができることの3つの例
• カスタマーサービス戦略に自律型エージェントを組み込む方法
• 自律型エージェントにService Cloudを選ぶ理由
• 自律型エージェントとカスタマーサービスの未来

自律型エージェントは、機械学習、自然言語処理（NLP）、リアルタイムデータ分析などの高度なテクノロジーを組み合わせて機能します。ここでは、その仕組みを詳しく見てみましょう。

• 認識とデータ収集：自律型エージェントは、顧客とのやり取り、取引履歴、外部データベースなど、さまざまなソースからデータを収集することから始めます。このデータ収集は、それぞれのタスクのビジネス文脈を理解し、適切な意思決定を行うために重要なプロセスです。
• 意思決定：自律型エージェントは、機械学習アルゴリズムを使用して、収集したデータを分析してパターンを特定し、結果を予測します。そして、この情報を用いて目標に沿った意思決定を行います。たとえば、カスタマーサービスの自律型エージェントは、過去のやり取りを分析することで、顧客の問い合わせに対して最適な回答を判断することができます。
• アクションの実行：決定を下した後、エージェントは目的の結果を達成するために必要なアクションを実行します。たとえば、顧客の質問に答えたり、注文を処理したり、複雑な問題を人間の担当者にエスカレーションするといったアクションが考えられます。実行プロセスは効率的かつシームレスになるように設計されており、スムーズな顧客体験を実現できます。
• 学習と適応：自律型エージェントの主な特徴の1つとして、それぞれのやり取りから学習する能力があります。ナレッジベース（英語）を継続的に更新し、意思決定アルゴリズムを改良して、時間とともにパフォーマンスを向上させます。この適応能力により、AIエージェントはますます広範囲のタスクや状況に対応できるようになります。（トップに戻る）

カスタマーサービスにおける自律型エージェントの大きな可能性に触れたところで、注目すべき用途をいくつか見ていきましょう。

1. パーソナライズされたやり取り：当社の調査によると、顧客の65%は、ニーズや好みの変化に合わせて企業が対応することを期待しています。自律型エージェントは、顧客データを分析することで、パーソナライズされたレコメンデーションとソリューションを提示し、顧客体験を向上させることができます。たとえば、過去の購入にもとづいて製品を提案したり、顧客の好みにもとづいてカスタマイズされたアドバイスを提示できます。
2. 先を見越したサービス：自律型エージェントは、顧客のニーズを予測し、今後の予約のリマインダーを送信したり、潜在的な問題が発生する前に顧客に通知するなど、先を見越したサポートを提供できます。この先読み的なアプローチは、問題を未然に防ぎ、顧客ロイヤルティを高めるのに役立ちます。
3. マルチチャネルサポート：自律型エージェントは、メール、チャット、ソーシャルメディア、電話など、複数のチャネル（英語）での顧客とのやり取りを管理できます。そのため、顧客の連絡方法にかかわらず、一貫性のある効率的なサービスを提供できます。（トップに戻る）

自律型エージェントを導入するには、慎重な計画と実行が必要です。ここでは、導入を成功させるためのベストプラクティスをいくつか紹介します。

• 明確な目標の定義：まず、自律型エージェントで何を達成したいのか、大まかな枠組みを決めます。応答時間の改善、顧客満足度の向上、運用コストの削減など、明確な目標を掲げることで、導入プロセスの指針を得られ、成功を測定しやすくなります。
• データインフラの評価：自律型エージェントが効果的に機能するためには、高品質なデータが不可欠です。まず、堅牢なデータ収集および管理システムを確保します。これには顧客とのやり取りデータ、取引履歴、その他の関連情報が含まれます。クリーンで構造化されたデータを得ることで、エージェントは正確で適切な回答を提供できるようになります。
• 適切なテクノロジーの選択：顧客のビジネスニーズと目的に合わせて自律型エージェントのテクノロジーを選択しましょう。拡張性、統合機能、使いやすさなどの要素を考慮してください。さまざまなベンダーやソリューションを評価し、組織に最適なものを見つけましょう。
• 既存のシステムとの統合：自律型エージェントが既存のCRM、顧客自動化ソフトウェア、その他のカスタマーサービスツールとシームレスに統合されていることを確認します。この統合により、情報のスムーズな流れを確保し、エージェントの能力が向上し、エージェントの関連データへのアクセスが可能になり、より効果的なサポートを提供できるようになります。
• ユーザーエクスペリエンスの重視：最終的な利用者である顧客を念頭に置いて、自律型エージェントを設計します。直感的なインターフェースで、タイムリーかつ正確に応答できるように配慮し、ポジティブな顧客体験を確立します。導入前にエージェントを徹底的にテストすることで、潜在的な問題を特定して対処し、顧客の期待に応えられることを確認します。
• 監視と最適化：自律型エージェントのパフォーマンスを定期的に監視し、ユーザーからフィードバックを収集します。この情報を利用して、エージェントを継続的に改善し、エージェントの効果と関連性を維持できるようにします。このように継続的に最適化することで、変化する顧客のニーズに対応し、エージェントの全体的なパフォーマンスを高めることができます。
• 人的監視の計画：自律型エージェントは多くのタスクを独立して処理できますが、必要に応じて人間が介入する計画を立てておくことが重要です。より複雑あるいはデリケートなやり取りのためのセーフティネットを提供し、人間のエージェントがいつ、どのように介入して支援すべきかに関する明確なガイドラインを設定します。
• データのプライバシーとセキュリティの確保：堅牢なデータプライバシーとセキュリティ対策を導入し、AIエージェントが扱う顧客情報を保護します。これには、データ保護規制の遵守、機密データの保護、顧客の信頼を維持するための定期的なセキュリティ監査が含まれます。（トップに戻る）

自律型エージェントをカスタマーサービス戦略に統合したいとお考えなら、Salesforce Service Cloudがお役に立ちます。その方法を紹介します。

• インテリジェントなAIエージェント：24時間365日、あらゆるチャネルで顧客と自律的に関わり、人間のようなやり取りで対応します。また、すべての対応を信頼できるデータにもとづいて行うことで、問題を迅速に解決します。
• Data Cloudとの統合プラットフォーム：Salesforce Service Cloudは、カスタマーサービスAI、CRM、カスタマー自動化ソフトウェアを組み合わせた統合プラットフォームを提供します。この統合により、自律型エージェントは包括的な最新の顧客データにアクセスできるようになり、より正確でパーソナライズされたサービスを提供できるようになります。Data Cloud（英語）を組み込むことで、シームレスなデータ統合と管理が可能になり、すべてのチャネルで顧客データを一元的に把握できます。
• 拡張性：Agentforceプラットフォームは、Salesforceの信頼性、セキュリティ、拡張性をカスタマーサービス業務にもたらします。このプラットフォームを使用すると、AIソリューションを拡張し、パフォーマンスを損なうことなく、増加する顧客とのやり取りを処理できます。
• 高度なツールによるカスタマイズ：Service Cloudは、自律型エージェントを特定のビジネスニーズに合わせて調整するための広範なカスタマイズオプションを提供します。Prompt BuilderやCopilot Studioなどのツールを使用すると、カスタマイズされたワークフローや応答を作成することができ、自律型エージェントがブランドとカスタマーサービスの目標に合わせて行動させることができます。Apexコードの柔軟性とMuleSoftの統合機能により、Service Cloudを他のシステムに接続し、要件に合わせて機能を拡張できます。
• シームレスな統合と相互運用性：Service Cloudのオープンアーキテクチャにより、他のシステムやプラットフォームとのシームレスな統合が保証され、まとまりのある効率的なカスタマーサービスエコシステムを構築できます。既存のCRMシステムと統合する場合や、サードパーティのアプリケーションと統合する場合でも、Service Cloudは、シームレスな顧客体験に必要な柔軟性と相互運用性をもたらします。（トップに戻る）

テクノロジーが進歩し続ける中、自律型エージェントはさらに洗練され、ますます複雑化するタスクを処理できるようになります。ここでは、注目すべきカスタマーサービスのトレンドを見ていきましょう。

• 強化されたパーソナライズ：将来的には、自律型エージェントは、顧客の好みや行動に関するより深いインサイトを活用することで、さらにパーソナライズされた体験を提供できるようになります。その結果、企業は高度にカスタマイズされたソリューションを提供し、顧客満足度を高めることができます。
• 先を見越した対応の強化：自律型エージェントは、顧客からの問い合わせに対応するだけでなく、顧客のニーズも予測します。この先読み的なアプローチは、問題を未然に防ぎ、全体的な顧客体験を向上させるのに役立ちます。
• より広範な統合：自律型エージェントをIoTやブロックチェーンなどの他のテクノロジーと統合することで、よりシームレスで安全なカスタマーサービスのやり取りが生まれます。こうした統合により、企業はより包括的で効率的なサービスを提供できるようになり、顧客のニーズを効果的に満たす能力を強化できます。
• より多くのユースケース：自律型エージェントの高度化により、その用途はカスタマーサービスにとどまらず、営業、マーケティング、業務などの分野にまで拡大しています。その結果、企業はプロセスを合理化し、生産性を向上させ、成長を加速できます。（トップに戻る）