業務フローを変えずに、メール1通3分を削減　応対履歴からAIが返信案を生成する「楽楽自動応対」 [2/2]

業務を変えたくない現場と、導入を推進したい層とのギャップ

鈴木：そうですよね。やはりガイドラインなどを設定されている企業さまも増えてきている中で、そういうところを整備されていないと、なかなかAI活用って難しい。全員に「じゃあ、積極的にやろうね」と言ったところで開放するのはなかなか難しいのかなというところもあるので。

そういったところは、中村さんとしてはどういう解決策が望ましいとか、頼れる先みたいなところってあったりするんですかね？

中村：そうですね。そこでいくと、まず「みなさまがそもそも、生成AIに期待していることはどこなのか？」とかで、やりたいことを明確にするところがまず大事かなとは思います。

サポート部門やコールセンター、コンタクトセンターなどでいくと、業務を変えたくないこともけっこうあるのかなと思ったりはしているので。

鈴木：（笑）。はい。

中村：導入の意思決定をする人たちが、現場の負担がない状況でやりたいことを見極めていくというのは、けっこう大事になってくるのかなとは思います。

AI導入で余計な手間が増えることへの漠然とした不安

鈴木：非常によく聞きますね。我々はやはり主にメールの部門で、RevCommさんは電話だと思うのですが、なかなか日々の業務を変えていきたくない。

AIを導入することによって余計な一手間が増えたり、今までスムーズにやれていると思っていたプロセスが変わってしまうことへの漠然とした不安は、やはり現場の方からすると拭い去れないのかなというところはあるので。

そういったところは、非常に我々ベンダーとしても、しっかりと「効率化できるよ」と伝えていかないといけないところなのかなとは我々も強く感じていますね。

中村：あともう1個、ちょっと別視点になるんですけど、ここの導入に際しての懸念や課題のアンケート結果について。

ハルシネーションのリスクとセキュリティ懸念がメインではあるんですけど、その次がセンター現場で扱える人材がいないとか不足しているとか、社内全体での人材やスキル不足というものがあったりします。

AIを使うハードルの高さがあるのかなとは思ったりするので、仮にChatGPTやGemini、Copilotなどが社内で使えるよとなったとしても、たぶん、どういう時に聞きにいけばいいのかと。

「プロンプトをどういうふうに入力したらいいかがわからないから大変だ」とか、業務の動線に入ることも大事だけど、どの場面で生成AIを使ったほうがいいよ、というところをわかりやすくしてあげる必要もあるのかなと思ったりします。

導入ハードルは「学習させるデータがそろっていない」こと

鈴木：間違いないですね。いわゆるAI活用の導入ハードルの1つとして、我々も非常に多くの声をいただくのが、データの整備というところもあったりするんですよ。

なので、こういったハルシネーションやセキュリティ系の問題の他に、やはり今おっしゃっていただいたような、AIを活用するに当たって必要なプロセスを知っている方や、整備できる方、それを継続的に推進していく人材がいないと、環境的にゼロからやっていくのはなかなか難しいのかなと思っていて。

我々の中で、AI活用の最初のハードルになりがちなのが、「AIを使いたいけど学習をさせるデータがそろっていない」とか、「どこに何があるんだっけ？」みたいに、AIにインプットするデータが蓄えられていないところが多いのかなとは思ったりするんですよね。

なので、そういったデータベースの話も、我々のほうで何かできたりするのかなとは思うんですけど、RevCommさんで言うと、そのへんはどうでしょう？

中村：商談などでは使っていないんですけど、今見せているような感じで、いろいろAIがありますとお話ししたんですけど。

赤字が、今各社さんが出しているようなAIです。サポート向けのところで、上が業務プロセスのところで、顧客対応の業務プロセスと、顧客対応以外でこういうのをやっていくよね、というところです。

けっこう単発で動くところとかはあると思うんですけど、今みなさまが期待しているのって、このへんのところをAIで簡単にできないかというのが出てくると思います。

このへんの「何か使います」とか、わかりやすく言うと「サジェスチョンを出します」とか。次に取るべき行動やヒアリングはどういうことをやればいいかというものを出しますと。

本当にAIが参照するデータベースがないとそもそも使えないとか、最近の音声のボイスボットなども、本当に参照するデータベースがないと（ならない）。あるいは、そのデータベースもメンテしておかないと使い続けられないようなところもあるのかなと思っています。

馬渡：ありがとうございます。盛り上がっているところなんですが、次のトピックでぜひお話ししていただきたいなと思っていたのがありましたので、次に進めさせていただければなと思います。

日々の業務がAIのナレッジになる、「使いながら整える」発想

馬渡：今、ラクスの鈴木さんからもデータでいただきましたが、それこそデータがそもそも整っていないみたいな話があったと思います。ここは、使いながら整える逆転の発想みたいなところで、ご両者間で意見を持たれているということだったので、ぜひお話しいただけたらなと思っています。

「実際に使いながら整えるってどういうこと？」とか、「どうやっているの？」というところを事例ベースでちょっとお伝えできればなと思いますが、いかがでしょうか。まずはRevCommさんの中村さんから軽くご教示いただいてもよろしいでしょうか？

中村：ありがとうございます。そこでいくと、我々はこのへんのまとめ的なところとか、FAQの整備のほうになるんですけど。

これは後ほど展開されると思うんですけど、「データ、溜めていきます」というのがうちのコンセプトだったりはするので、履歴がどんどん溜まっていきます。

この履歴に対して「トークスクプトを作りたいよ」とか「FAQを作りたいよ」というものがやはり出てくると思うんですけど、弊社のツールの場合は、評価なども自動で質問をしたら出すといったことができるようになっています。

ここで、Copilotみたいな感じで出せるようになっていて、「トークスクリプトを作成してください」とか、それこそ「ソーシャルスタイル別に作って」というふうに自動で出せるようになります。

うちの場合は元になるのが音声で、文字起こしされたデータがそのまま使えるかたちなので、日々の電話をどんどんかけていけばトークスクリプトや音声評価のデータはどんどん溜まっていきます。

「FAQも作って」といったこともできるので、オペレーターからすると電話だけをかけていればいいことになって、非常にわかりやすいものにはなるのかなと思っております。

メール対応をするほどナレッジが溜まり、回答精度が向上

鈴木：めっちゃいいですね（笑）。我々も思っているところではあるのですが、今のRevCommさんの話で言うと、電話の応対でしてきたことを、自分たちのナレッジとしてそのまま使えるというところがありました。

我々もまさにそうで、RevCommさんは電話で我々はメールみたいなところで、毛色は違えど方向性は同じかなと思って、ちょっと共有させていただきます。

我々も「メールの問い合わせ応対に生成AIを活用していきましょう」というところを推進させていただいているのですが、その中で、普段だとナレッジを探す手間や、各種ツールを行き来したりすることがあると思います。

「楽楽自動応対」では、今までのメール対応をナレッジデータ化して、その中から回答文面を作成していくので、メール対応をすればするほどナレッジが溜まっていって回答精度が上がっていきます。

まさに、使いながらAIが機能していくようになるというところがあってですね。今、RevCommさんの話を聴いていて、すごく「あぁ、なんかやっぱりいいよな」と。

我々も社内で使っているのですが、メールの返信ボタンを押すだけで、メールの内容を読み取って、過去のメールやナレッジからメールを自動生成してくれます。

比べてもらうとけっこう手間が省けるというところがあります。

手軽に始められるAI活用が効率化への第一歩

鈴木：やはり中村さんもおっしゃっていましたが、FAQなどのデータを作成していくのはけっこう手間だったりハードルになったりすると思います。

我々も、当社カスタマーサポート部門で何も用意せずにやってみたのですが、こういう結果も出ています。社内の実際の事例にはなるのですが、こういったメールの文面作成をAIにやらせるだけでも、1通3分ぐらい削減ができています。

けっこう手軽にというか、メールの対応の削減、カスタマーサポート部門の1つの効率化にはつなげられるのかなと思います。我々もRevCommさんと同じように「使いながら育てていく」ところを意識しているサービスになっているというところですね。

お客さまの反応とかで言うとどうですか？　RevCommさんは始めやすいという印象がけっこうあるんですけども……。我々も使わせていただいているので（笑）、すごくイメージは湧くんですが、いかがですか？

中村：多いですね。あとはやはり「AIで何ができるかがわからないけれど、とりあえずAI」という時には、始めやすいというところがありますね。

サービスに包括されたAIを手軽に使い始めるのがお勧め

鈴木：やはり我々もよくいただくのは、使い始めてみてようやく、「あっ、こんなに楽になるんだ」と。普段はもう、ベテランの方とかは「メールを打ったほうが早い」という声をいただきながらも使ってもらっていたりしたんですが、試してもらうと、「えっ、めっちゃいいじゃん」という声をいただいたりするので。

こういうベンダーのサービスの中に包括されているAIを手軽に使い始めてみるのは、我々がお勧めできる最初のステップの1つなんじゃないかなと思うのですが。中村さんはどんなイメージですか？

中村：残り時間がわずかなんですけど、方向性があるかなと思っていて。けっこうみなさま、コールのほうのACW（平均後処理時間）削減みたいなところは、データベースとかも気にせずに始めていくところがあるんですけど。

「次のステップ、どこを狙おうか？」「次のAIとかAI活用、どこをやるか？」みたいなところは、けっこう（ソリューションの）方向性とかが違うかなとは思ったりはしているので。

これは縦軸・横軸で分けているような感じなのですが、どこの方向性にいくかによって、使うAIも変わってくると思っていたりはします。

そこに合ったツールなどを選定してもらいながら、「業務負荷がかからないように楽できるAIはどれなんだろう」みたいなところは、ぜひ今日のセミナーを通して、みなさまの知見をぜひ増やしていっていただければなと思っています。

鈴木：ありがとうございます。我々もそうですけれども、おそらくいろんなベンダーさんに、いろんなAIを搭載した各サービス、各AIの強みがあると思います。

なので、悩んだらぜひいろんな情報を持っている詳しいベンダーがいると思うので、我々を含めて頼っていただきたいなと思います。

馬渡：はい、ありがとうございます。