AIエージェントとは『完全ガイド』の記事を読む

案件の急増に対応しなければならないのに、チームの人数が足りない。　24時間365日のサポートを提供したいのに、予算が限られていて24時間体制のスタッフを雇うのは難しい。応答時間の短縮を迫られているにもかかわらず、顧客の期待は膨らむ一方で、対応にますますスピードが求められる。 そんな時こそ、 Agentforce のようなAIエージェントの出番です。 AIエージェントとは何か、どのように機能するか、そしてそれらをうまく導入するために何ができるかを手短に確認してみましょう。

• AIエージェントとは?
• AIエージェントはどのように機能しますか?
• AIエージェントのメリットは何ですか?
• AI エージェントの実装方法: 成功のための 8 つのヒント
• AIエージェントに Service Cloud を使う理由

AI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インテリジェントなシステムです。機械学習と自然言語処理(NLP)を利用して、単純な質問への回答から複雑な問題の解決、さらにはマルチタスクまで、幅広いタスクを処理します。何より重要なことは、AIエージェントは自己学習を通じて自身のパフォーマンスを継続的に向上させることができるということです。 これは、特定のタスクに人間の介入を必要とする従来のAIとは異なります。 (トップに戻る)

ここでは、AIエージェントの仕組みを詳しく見ていきましょう

• 認識とデータ収集。 AIエージェントは、顧客とのやり取り、取引履歴、ソーシャルメディアなど、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。 このデータは、顧客からの問い合わせの背景やニュアンスを理解する上で非常に重要です。 高度なAIエージェントは、データをリアルタイムで統合して処理し、問い合わせに効果的に対応するための最新情報を提供することができます。
• 意思決定。AIエージェントは、高度な機械学習モデルを使用して、収集したデータを分析してパターンを特定し、意思決定を行います。 たとえば、過去のやり取りや現在の状況に基づいて、顧客からの問い合わせに対する最も適切な対応を決定することができます この意思決定プロセスは、エージェントが過去の経験から学び、時間の経過とともに応答を洗練する能力によって強化されます。
• アクションの実行:決定が下されると、AIエージェントは必要なアクションを実行できます。 これには、顧客の問い合わせへの対応、リクエストの処理、または複雑な問題を人間のエージェントにエスカレーションすることが含まれる場合があります。 実行はシームレスかつ効率的に設計されているため、顧客はタイムリーで正確な対応を受けられます。
• 学習と適応:AIエージェントは、各インタラクションから継続的に学習し、アルゴリズムを改良して精度と有効性を向上させます。 ナレッジベースを更新し、フィードバックを活用して今後のやり取りを改善します。この継続的な学習機能によりAIエージェントは、顧客の期待やビジネス環境が変化しても、効果的かつ適切であり続けることができます。

これらの機能を組み合わせることで、AIエージェントは、製品の推奨、問題のトラブルシューティング、フォローアップのやり取りなど、幅広い カスタマーサービス タスクを自律的に処理できます。 これにより、人間のエージェントは、より複雑で付加価値の高い活動に集中できるようになるのです。 (トップに戻る)

カスタマーサービスにおけるAIエージェントの採用は、企業と顧客の関わり方やサービス業務の管理方法を一変させ、多くのメリットをもたらします。

AIエージェントは、複数の顧客とのやり取りを同時に処理できるため、応答時間が大幅に短縮され、 カスタマーサービス業務の効率が向上します。これにより、企業はサービスの品質を損なうことなく、大量の問い合わせを処理できます。

AIエージェントは迅速かつ正確な対応を提供し、 顧客満足度スコアの向上につながります。 データを使用してやり取りをパーソナライズし、全体的な 顧客体験を向上させることができます。 また、時間をかけて学習するため、継続的な改善に対応しています。

人間のエージェントとは異なり、AIエージェントは24時間体制で対応しているため、タイムゾーンや営業時間に関係なく、顧客からの問い合わせに迅速に対応できます。 この継続的な可用性は 、セルフサービス に対する顧客の期待に応え、顧客ロイヤルティの向上につながります。

AIエージェントは、顧客とのやり取りの増加に準じて簡単に拡張できるため、サービスの品質を維持しながら成長を目指す企業に最適です。 ケース数が増えても、AIエージェントなら追加の負荷を処理できるよう簡単に調整できるため、一貫した信頼性の高いサポートを提供できます。

AIエージェントは、顧客とのやり取り、好み、行動に関する貴重なデータを生成します。 企業はこのデータを使用して、顧客のニーズと傾向に関するインサイトを得ることができ、情報に基づいた意思決定を行い、サービス提供を改善できます。

AIエージェントは、顧客からの問い合わせに対して一貫性のある正確な回答を提供し、エラー発生のリスクを減らし、顧客が信頼できる情報を確実に受け取れるようにします。この一貫性は、顧客のブランドに対する信頼と信用の構築に役立ちます。

AIエージェントは、生産性の向上、コストの削減、意思決定の強化、顧客体験の向上など、多くのメリットを提供します。 マッキンゼーの調査によると、調査対象企業の72%以上がすでにAIソリューションを導入しており、生成AIへの関心が高まっています。このような活動を考えると、企業がエージェントなどの最先端技術を計画プロセスや将来のAIロードマップに組み込み始めるのは驚くべきことではありません。」

これらの高度なAIソリューションを活用することで、企業は時代を先取りし、顧客エンゲージメントのイノベーションを推進することができます。 (トップに戻る)

AIエージェントの導入を準備している場合、念頭に置くべきベストプラクティスをいくつかご紹介します。

1. 明確な目標の定義。 まず、AIエージェントで何を達成したいのかを定義することから始めます。 応答時間の短縮、顧客満足度の向上、運用コストの削減など、明確な目標を持つことが実装プロセスの指針となり、成功を測定するのに役立ちます。
2. データの評価と準備。 AI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、および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により、AIエージェントは正確で適切な応答を提供できます。
3. 適切な 種類のAI エージェントの選択。 ニーズに最も適したAIエージェントのタイプを選択してください。 たとえば、日常的な顧客からの問い合わせを処理するエージェントが必要な場合は、リアクティブ エージェントで十分かもしれません。より複雑なタスクの場合は、変化する顧客のニーズに適応し、より高度なサポートを提供できる目標指向のエージェントまたは学習エージェントを検討してください。
4. 既存のシステムとの統合。 AIエージェントが既存のCRMや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、情報の流れがスムーズになり、AIエージェントの能力が向上します。これによりAIエージェントは関連データにアクセスし、より効果的なサポートを提供できるようになります。
5. ユーザーエクスペリエンスの重視。 エンドユーザーを念頭に置いてAIエージェントを設計します。 やり取りが直感的であり、応答がタイムリーかつ正確であることを確認し、ポジティブな顧客体験を提供します。 AI エージェントを徹底的にテストして、導入前に潜在的な問題を特定して対処し、顧客の期待に応えられていることを確認します。
6. 監視と最適化。 AI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。 この情報を使用して、AIエージェントを継続的に改善し、効果と関連性を維持します。 この継続的な最適化により、変化する顧客のニーズに適応し、AIエージェントの全体的なパフォーマンスを向上させることができます。
7. 人的監視の計画。 AIエージェントは多くのタスクを自律的に処理できますが、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。
8. 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実装して、AIエージェントが取り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)

AI 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考えているなら、Salesforce Service Cloud が役立ちます。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基づいて行うことで、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、 自動化ツール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、AIエージェントは包括的で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を含めることで、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。
• Salesforce Platformによる拡張性。Service Cloud は Salesforce Platformに基づいて構築されており、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、AI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と応答を作成できるため、AI 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致していることを確認できます。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必要がある場合でも、サードパーティのアプリケーションと統合する必要がある場合でも、 Service Cloud シームレスな顧客体験を実現するために必要な柔軟性と相互運用性を提供します。

パーソナライズされたサポートを大規模に提供することで、AIエージェントはサービス組織に大きな飛躍をもたらします。 このテクノロジーを採用する企業は、コスト削減を実現しながら、競争の激しいグローバル市場で現代の顧客のニーズに応えることができるでしょう。(トップに戻る)