AI顧客体験：2026年における戦略、ユースケース、そして実際のビジネスへの影響

AIは顧客サービスを向上させることができるか？データはイエスと答えている。 顧客の58％は既にそれが可能だと考えている。

AIは既にサービス利用におけるインタラクションに組み込まれている。 消費者の6人に1人が、直近のカスタマーサービス対応はすべてチャットボットまたはAIアシスタントによるものだったと回答している。チャットボットは、そもそも問題解決の必要性を減らすことで、最大の価値を発揮する。

2028年までに、 テクノロジーベンダーとの顧客サービスおよびサポートに関するやり取りの68%は、エージェント型AIによって処理されると予測されています。顧客体験全体を通して、人工知能はチームの業務効率化を支援すると同時に、顧客が必要とするものを必要な時に正確に提供することを可能にします。

即時解決から、フィードバックを収集して今後のやり取りを改善することまで、AIは顧客体験を根本から変えつつあります。

この記事では、詳しく解説します。

AIを活用した顧客体験とは何ですか？

AI顧客体験（AI CX）とは、人工知能を活用して、電話やチャットでの会話からサポートチケット、予約、オンボーディング、フォローアップコミュニケーションに至るまで、あらゆるタッチポイントにおいて顧客と企業とのやり取りを改善することです。

AIを活用した顧客体験は、単にタスクを自動化するのではなく、顧客とのやり取りをより迅速に、よりパーソナライズし、より一貫性のあるものにし、顧客が必要な時にいつでもサポートを受けられるようにすることに重点を置いています。

例えば、AIシステムは次のようなことが可能です。

• お客様からの質問に24時間365日即座に回答します

• 日常的なサポート依頼を人手を介さずに処理する

• お客様を適切な部署へ案内する

• 予約をスケジュールし、リマインダーを送信する

• 顧客の履歴に基づいて応答をパーソナライズする

• 会話を分析して、繰り返し発生する問題や顧客の感情を特定する。

• 人間のエージェントにリアルタイムの情報と推奨事項を提供する。

AIエージェントは、従来のチャットボットでは決してできなかった方法で、企業を支援し、サポートする能力を備えている。

2029年までに、AIは一般的な顧客サービス問題の80%を人間の介入なしに自律的に解決するだろう。

AIは顧客体験をどのように向上させるのか？

今日の顧客は、シームレスなエンドツーエンドのカスタマージャーニーを期待しています。同じことを何度も繰り返すことを嫌い、あらゆる接点で一貫性のある、迅速でパーソナライズされた対応を求めています。AIは、企業が顧客ニーズをリアルタイムで理解し、大量のデータを分析し、迅速な意思決定を行う能力を提供します。

改善は、顧客が問い合わせをした瞬間から、企業がそのやり取りから学ぶ時点まで、顧客体験全体にわたって実現されます。

問い合わせが入る

顧客が問題を抱えた場合、まず最初に行うのはカスタマーサポートチームへの連絡です。連絡手段は、電話、チャット、メール、ソーシャルメディアのメッセージ、ウェブサイトのフォームなど様々です。

自動化されたコールセンターは、様々なチャネルにシームレスに統合され、顧客が好みのチャネルを使って企業とつながることを可能にします。

例えば、RetellのAI音声エージェントはリアルタイムの会話を処理し、その結果をCRM、ヘルプデスク、またはマーケティングプラットフォームに統合します。さらに、必要に応じて（例えば、ドキュメントや確認リンクの送信など）、会話をSMS、メール、またはチャットにシームレスに切り替えることができます。

意図と感情分析

発信者が特定され認証されると、AIエージェントは自然言語で発信者と対話し、発信者の意図（電話の目的）を判断します。

通話の意図を理解することで、相手が電話をかけてきた根本的な理由を特定できます。それは会話の「理由」であり、予約、請求に関する質問、パスワードのリセット、サービスの解約など、様々なケースが考えられます。一方、感情分析は、相手の感情が肯定的、中立的、否定的のいずれであるかを検出します。

AIエージェントが通話の意図と感情を検出する方法は次のとおりです。

• 音声およびテキスト入力：エージェントは、話された内容（文字起こし）と、話された方法（声のトーン、ピッチ、ペース）の両方を分析します。

• 大規模言語モデル（LLM）：意味を解釈し、会話を特定の意図カテゴリに照合する。

• 感情検出モデル： AIは、通話の各段階における話者の全体的な気分や口調を分類します。

• リアルタイムルーティングまたは適応：否定的な感情が検出された場合、エージェントは口調を変えたり、対応を遅らせたり、エスカレーションを提案したり、人間に引き継いだりする場合があります。

意図分析と感情分析はどちらもリアルタイムで行われるため、AI音声エージェントは単に通話を転送するだけでなく、感情を理解しながら聞き取り、顧客の感情に共感を示すことができる。

インテリジェントエージェントマッチング

AIエージェントは、従来のIVRシステムよりもはるかに高い精度で、通話と人間のオペレーターをマッチングさせることができます。意図や感情分析を、事前に定義されたルーティングルールやオペレーターの専門知識と比較することで、発信者に最適なオペレーターをマッチングさせるのです。

• 発信者の意図：自然言語処理（NLP）は、AIエージェントが顧客の発話または入力された言葉に基づいて顧客の要求を分析するのに役立ちます。

• エージェントのスキル：システムは、発信者のニーズとエージェントのスキルセットをマッチングします。

• ワークロードバランシングにより、コンタクトセンターのエージェントが過剰な通話量に悩まされることなく、通話を均等に分散して効率性を高めます。

• 通話の優先順位付け：システムは、価値の高い顧客や緊急性の高い問題を抱えている顧客からの通話を優先的に処理できます。

AIは最適なエージェントに直接接続し、画面にポップアップ表示で状況全体を示します。

その違いは劇的です。発信者は煩雑なメニューを操作する必要がありません。問題を一度説明すれば、実際に助けてくれる担当者につながります。オペレーターは挨拶をする前に、状況を完全に把握しているのです。

解決

カスタマーサポートチームが一日を通して対応するチケットの多くは、自動化可能な反復的で単純な質問です。こうした反復的な質問に答えることはカスタマーサポートの重要な部分ですが、これらのチケットは収益創出に大きな影響を与えるものではありません。

幸いなことに、Retell AIのようなカスタマーサービスプラットフォームを利用すれば、これらのチケットを完全に自動化できるため、チームはより重要なチケット（エスカレーションされた苦情や販売前の話し合いなど）に集中できるようになります。

Retell社のAIエージェントができることは以下のとおりです。

• 着信に自動応答する

• Calendlyなどに直接予約を入れることができます。

• よくある質問に回答し、以下の基準に基づいて見込み客を選別します。

• 数千件の同時リクエストを待ち時間なしで処理します

• 負荷がかかった状態でも一貫した応答品質を維持する

例えば、ある中規模の消費者金融会社は、RetellのAI音声エージェントを利用して毎月70万件以上の申請を処理し、顧客からの電話の80%を解決し、放棄率を6分の1に削減しました。

フィードバックループ

ほとんどのAIエージェントは、フィードバック収集を念頭に置いて設計されています。通話フローは、通話を自然に処理できるように構築でき、主要なタスクが完了すると、モードを切り替えたり顧客体験を妨げたりすることなく、直接フィードバックを促す画面に移行します。

例えば、Retellの組み込み型アプローチでは、以下のことが可能になります。

• ライブ会話中のリアルタイムフィードバック収集

• 通話内容、感情、または問題の種類に基づいて、適応的な質問を設計する機能

• 定量的スコア（NPSとCSAT）と非構造化音声フィードバックの両方を収集する

顧客は別途アンケートに回答したり、フォローアップを受けたりする必要がないため、Retell AIの顧客は、業界平均をはるかに上回る、非常に高いフィードバック完了率を報告しています。

AIを活用した顧客体験の中核的なユースケース（実際のシナリオ付き）

2026年には、AIは顧客の手間を軽減するだけにとどまらない。

これにより、エクスペリエンス・オーケストレーションを実現できるようになりました。つまり、AIがチャネル、システム、ワークフローに深く組み込まれたプラットフォームを構築し、リアルタイムで適応、推奨、最適化するエクスペリエンスを可能にするということです。

顧客サービスを向上させるために、どのようにAIを活用すればよいでしょうか？このセクションでは、テクノロジーに精通した企業が、サービスのスピード、正確性、効率性、そしてパーソナライゼーションを向上させるためにAIを活用している主な方法について説明します。

24時間365日対応の音声AI

現代の消費者は、もはや何十もの商品ページを閲覧するのではなく、会話を始め、非常に個人的な質問を投げかけ、同じようにパーソナライズされた回答を期待する。

そのため、顧客にFAQの検索、チャットボットの自動化ループの操作、商品コレクションの精査といった負担を負わせるのではなく、成功しているブランドは音声AIエージェントを活用しています。AIエージェントを音声で利用する企業の大半が、通話内容の要約や顧客からの質問への回答にAIエージェントを使用しているのはそのためです。

例えば、最新の音声AIエージェントは企業に以下のようなメリットをもたらします。

• 複数の言語で顧客をサポートする

• 会話中に顧客の不満、緊急性、満足度をリアルタイムで分析する。

• 顧客の履歴と意図に基づいて、おすすめ商品やアップセル商品をパーソナライズする。

• 会話全体を通してパターンを特定し、関連情報を積極的に提示することで、顧客のニーズを予測する。

• ピーク時でも24時間365日対応することで、待ち時間と着信漏れを削減します。

• 会話の要約と分析結果を自動的に生成し、手動でのメモ作成をなくし、業務の可視性を向上させます。

2030年までに、 購入者の89%は、多言語対応、パーソナライズされたアップセルおよびクロスセルを備えたAI音声による購入を期待している。顧客は、連絡方法や時間に関わらず、常に利用可能な状態を基本的な期待事項としている。

Retellの低遅延AI音声モデルは、お客様の技術スタックと統合し、これらの定型業務をエンドツーエンドで完全に自動化します。数千件の通話を同時に処理でき、シームレスな人的引き継ぎを実現することで、オペレーターはより複雑で共感力の高い対応に専念できるようになります。

さらに、Retellは50以上の言語に対応しているため、グローバルな顧客を持つ企業にとっては、コストとリソースを大幅に節約できます。

基本を超えたパーソナライゼーション

お気に入りのコーヒーショップに電話をかけたと想像してみてください。AIエージェントがあなたの名前で挨拶し、アプリでの前回の注文履歴を既に確認し、同じ飲み物でよろしいか尋ね、昨日チャットで報告した配達の遅延について、自ら謝罪してくれるのです。

これこそ、 AIによるパーソナライズの真髄だ。

ハイテク業界のリーダーたちは、AIを活用したオーケストレーションツールを用いて、認知度向上キャンペーンからロイヤルティプログラムまで、あらゆるタッチポイントを網羅する統一的なパーソナライゼーション戦略の策定に着手している。

ソース

AIがどのように役立つかをご紹介します。

• AIは、チャネルを横断する膨大な顧客データを分析し、顧客のニーズをより深く理解し、効率的に顧客のニーズに合わせた商品やサービスを提供するための洞察を明らかにすることができます。

• AIエージェントは、顧客の購入履歴、サービス履歴、行動、嗜好に基づいて各顧客のニーズを迅速に学習し、関連情報や推奨事項を提供することで、顧客満足度とロイヤルティを高める超パーソナライズされた体験を生み出すことができます。

• 顧客の要望やコミュニケーションの好みを分析し、顧客の特定のニーズに対応するのに最適なエージェントとマッチングさせることができます。

ファネルの早い段階でパーソナライゼーションを拡大することは、顧客獲得率を高めるだけでなく、顧客生涯価値と長期的な顧客ロイヤルティの向上にもつながります。

大規模な予測的かつ積極的なエンゲージメント

ほとんどのコンタクトセンターは膨大なデータに埋もれているが、それらは過去の分析にしか使われていないことが多い。真の力は、過去に何が起こったかではなく、これから何が起こるかに焦点を当てることから生まれる。

予測分析とは、高度な分析手法の一分野であり、過去のデータ、人工知能（AI）、機械学習（ML）を用いて将来の結果を予測するものです。

顧客は、企業が自ら問題解決のための初期対応を行うのではなく、積極的に顧客サービスを提供してくれることをますます期待するようになっている。Salesforceによると、顧客の53%は企業が顧客のニーズを予測することを期待しているが、ほとんどの企業がサービス上の問題に積極的に対応していると答えたのはわずか33%だった。

予測モデルは、以下の方法でコールセンターのコストを数百万ドル削減し、処理時間を40%短縮することができます。

• 正確な需要予測：予測モデルを用いることで、電話、チャット、メールの件数を時間単位で高精度に予測できるため、人員計画の効率が大幅に向上します。これにより、人員過剰によるコスト増を回避し、人員不足による顧客の不満を防ぐことができます。

• 顧客ニーズの予測：顧客が離脱する可能性を示す微妙な行動シグナルを検出することで、システムは積極的なサポートやターゲットを絞ったオファーを提供し、顧客を維持する貴重な機会を提供します。

• よりスマートなエージェントルーティング：これらの分析結果から、特定の顧客プロファイルや複雑な問題に最も効果的に対応できるエージェントが明らかになります。システムは問い合わせを最適なエージェントに自動的に振り分けることができ、初回解決率を大幅に向上させます。

これは単なる小さなトレンドではなく、業界全体の大きな変革です。コンタクトセンター分析市場は22億3000万ドルから25億7000万ドルに拡大し、年平均成長率18.5%という力強い成長率に牽引され、50億8000万ドルへと倍増以上になる見込みです。

オムニチャネル統合とデータ統合

顧客は、チャネル、デバイス、部門を問わず、一貫性を重視している。しかし、一貫性は必ずしも当たり前ではなく、 顧客の56%は異なる担当者に同じことを何度も繰り返さなければならないと感じている。これは、情報が分断されている兆候である。

ソース

最終的に、テクノロジーとプロセスがうまく連携していない場合、 顧客の55％は、まるで統一された組織ではなく、別々の部署とやり取りしているかのように、体験が断片的だと感じると答えています。

AIを活用した効果的なオムニチャネルサポートの主要構成要素は以下のとおりです。

• 統合された顧客ビュー： AIが閲覧履歴、購入履歴、チケット情報、顧客とのやり取りなどのデータを統合し、エージェントに即座に状況を把握させることで、顧客はあらゆるチャネルでシームレスかつパーソナライズされたサポートを受けることができます。

これにより、エージェントは顧客がどのチャネルを選択しても、顧客に情報を繰り返し入力させることなく、パーソナライズされたサポートを提供できます。

• チャネル統合：効果的なオムニチャネルサポートには、異なるチャネル間の完全な統合が必要です。つまり、あるプラットフォームで始まった会話が、別のタッチポイントでもシームレスに継続される必要があります。Retellのような対話型AIソリューションは、お客様の技術スタックと統合することで、360度あらゆる角度からの問い合わせに対応します。

フォレスターによると、統合型オムニチャネルソリューションは、初回解決までの時間を31%短縮し、顧客の待ち時間を39%減少させたという。

• AIと自動化： AIは2026年までにビジネス差別化の主要な推進力となるでしょう。全米経済研究所の調査によると、AIエージェントを使用するカスタマーサービスチームの生産性は平均14%向上しています。

• 積極的なサポート：現代のオムニチャネル戦略は、積極的なサポートを組み込むように設計されることが増えています。 顧客の87%は、遅延アラート、支払いリマインダー、予防的な修正といった積極的な対応を好みます。調査によると、2025年末までに、積極的なサービス対応が受動的な対応を上回ると予測されています。

エージェント向けAIアシストが標準装備に

エージェント型AIシステムは、人間の直接的な監視を最小限に抑えつつ、複雑な目標やワークフローを処理するように設計されています。真の課題解決能力を発揮し、状況、顧客履歴、リアルタイムデータ分析に基づいてアプローチを適応させます。

最近 Intercomのレポートによると、エージェント型AIエージェントがサポートチームの負担を軽減している主な分野は以下のとおりです。

• 顧客フィードバックの分析（35％）： AIが大量の顧客コメント、チケット、チャット、アンケート回答を自動的にレビューし、人間が見落とす可能性のあるパターンを特定します。

• ナレッジベースコンテンツからの回答の提案（34％）： AIが最も関連性の高いナレッジベースの記事、ポリシー、またはトラブルシューティング手順を抽出し、エージェントにリアルタイムで表示します。

• メモや箇条書きを顧客からの質問に対する完全な回答に展開する（28％）： AIは、短いフレーズ、社内メモ、技術的な箇条書きを受け取り、洗練された共感的な顧客メッセージに瞬時に変換できます。

• 顧客との会話の要約（25％）： AIが過去のやり取り、トランスクリプト、チケット、チャットスレッドの簡潔な要約を生成します。

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顧客体験におけるAIの利点

顧客体験におけるAI導入が急増している主な理由は、サポート件数の増加、人員不足、そしてコスト効率の向上へのニーズの高まりにある。そのため、CXリーダーたちがテクノロジーを活用してこの混乱を解消しようと躍起になっているのも当然と言えるだろう。

コンタクトセンター内外における自動化のメリットは以下のとおりです。

通話待ち時間の短縮

チャットであれ電話であれ、順番待ちをすることは消費者にとって現実のことだ。しかし、待ち時間の長さは、イライラの原因にも、満足感の原因にもなり得る。

世界中の消費者のうち、待ち時間が5分未満だったと答えたのはわずか13%で、ほとんどの人は5分から30分待っています（59%）。残念なことに、消費者の29%は30分以上待っており、そのうち8%は

1時間以上も保留にされていた人たち。

コールセンターにおけるAIは、問題解決までのプロセスを円滑化します。顧客がコールセンターに電話をかけた瞬間から、AI音声エージェントは次のようなデータの収集を開始します。

• 誰からの電話ですか？

• この顧客はどのような製品やサービスを利用していますか？

• この顧客は最近、このチャネルまたは他のチャネルでどのような問題について問い合わせましたか？

• それらの問題は解決されましたか？

会話型AI音声ボットは、電話を待たせる代わりに、関連情報を収集し、定型的で反復的、かつ単調な問い合わせに対応します。複雑な問題が発生した場合でも、これらの音声ボットは関連情報とともに人間のオペレーターに解決を委ねます。

消費者が待ち時間に満足すると、信頼度が2.6倍高くなり、再購入する可能性も高くなる。

さらに、その会社を他人に勧める可能性が3倍高くなる。

繰り返しの会話を自動化する

8x8が300人以上のコンタクトセンターおよびITリーダーを対象に行った調査によると、サポート件数の増加が組織が直面している最大の課題であることが明らかになった。サービス担当者の82％が、顧客からの問い合わせが以前よりも増えていると回答しているのも当然と言えるだろう。

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こうした何千件ものサポート電話に対応するということは、単に電話に出るということだけではなく、運用コストを管理しながら、あらゆるやり取りにおいて一貫して価値を提供することなのです。

従来のコールセンターは、複数の限界点に直面している。

• 拡張性の制約により、ボリュームの急増に迅速に対応できない。

• 人員不足により、申請ピーク時にボトルネックが発生する。

• 研修と人材定着の課題により、応募者の体験に一貫性がなくなる。

• 人的接触が増えるにつれて、コンプライアンス上の懸念も高まる。

こうした課題こそが、多くのコンタクトセンターのリーダーがAI機能に投資している理由を説明している。

AIエージェントは、通話の管理から、人間の指示を一切必要とせずに通話を処理するという、根本的な変化を象徴するものです。

収益性と売上高の増加

AIを最優先としたカスタマーサービスがなければ、従来の直線的な成長モデルを打破するメリットは得られません。カスタマーサービスの質はサポートチームの規模によって制限され、事業拡大に対応するためには新たなスタッフの増員（採用、オンボーディング、トレーニングを含む）が必要になります。

だからこそ、AIファーストのカスタマーサービスの真の価値はコスト削減にとどまらず、サポートの質、拡張性、そしてビジネス全体への影響力の向上をもたらすのです。

Retellでは、最も成功している顧客は、投資対効果を2つの観点から考えています。それは、帯域幅の増加とコスト効率の向上です。

これは人間のエージェントを置き換えることではなく、チームがより影響力がありやりがいのある業務に集中できるようにすることです。まさにこの理由から、リーダーの72%が、これらの機能が企業の収益性と売上を向上させ、企業リスクを低減する（57%）と確信しているのです。

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顧客体験を向上させるためのAIエージェントを構築するにはどうすればよいでしょうか？

顧客体験向上のためのエンタープライズ対応AIエージェントを構築するには、単純な自動化やスクリプトの設定だけでは不十分です。AIエージェントを開発または統合する際には、コードを記述する役割から、サードパーティシステム全体にわたって思考、適応、行動できる自律システムの設計へと役割が変化します。

Retell AIは、実績のあるエンタープライズ対応プラットフォームであり、導入当初からお客様のビジネスの最も困難なニーズを満たすことができるAIエージェントを提供するように設計されています。

顧客体験向上のための独自のAIエージェントを構築するための手順は以下のとおりです。

大量の顧客とのやり取りを特定する

まずは、最も時間とリソースを消費する会話を特定することから始めましょう。これらは多くの場合、明確なプロセスに従う、反復的で予測可能な要求です。

一般的な例としては、以下のようなものがあります。

• 予約の受付と変更

• 注文状況の問い合わせ

• 請求および支払いに関する質問

• 製品の在庫状況確認

• アカウントの更新

• よくある質問

通話記録、サポートチケット、チャット履歴、メールによる問い合わせ内容などを確認し、顧客が最も頻繁に連絡してくる場所を把握しましょう。こうした問い合わせ件数の多い案件を優先的に処理することで、より複雑な顧客体験を損なうことなく、迅速な成果を上げ、サポート業務の負担を軽減し、応答時間を短縮できます。

既存顧客のワークフローをマッピングする

AIを導入する前に、顧客からの問い合わせが現在どのように処理されているかを、最初から最後まで文書化してください。

各インタラクションについて、以下を特定します。

• 顧客が連絡を開始する方法

• リクエストを解決するために必要な情報

• 従業員がアクセスするシステム

• 意思決定ポイントと承認手順

• 人間の関与が必要な状況

このプロセスは、ボトルネック、手作業、不要な引き継ぎを明らかにするのに役立ちます。また、AIが既存の業務をサポートするものであり、既存の業務と乖離した体験を生み出すものではないことを保証します。明確なワークフローマップは、実際の業務の流れを反映した自動化を設計するための基盤となります。

自動化を段階的に導入する

AIの導入が成功するには、一度にすべてを自動化しようとするのは困難です。顧客とのあらゆるやり取りをすぐに自動化しようとするのではなく、まずは明確に定義された少数のユースケースから始めるべきです。

例えば、AIは次のようなことができます。

• よくある質問に即座に回答します

• エスカレーション前に顧客情報を収集する

• 予約をスケジュールする

• 問い合わせを適切な部署に転送する

• 営業時間外の問い合わせに対応する

パフォーマンスが向上し、信頼性が高まるにつれて、自動化はより高度なワークフローへと拡大していくことができます。段階的なアプローチはリスクを軽減し、導入を容易にし、AIを顧客体験全体に展開する前に、チームが何が効果的かを学ぶことを可能にします。

応答動作とタスクロジックを定義する

AIアシスタントを作成する際は、基本システムパラメータを設定します。これには、応答を生成する言語モデルの選択、音声出力に使用する音声の選択、アシスタントが入力を処理し応答する方法に影響を与える初期デフォルト設定などが含まれます。

これらの設定は、すべての会話ロジックが動作する環境を定義します。次に、エージェントが対話する際の動作を設定します。

• アシスタントが担当する業務

• ユーザーがそのタスクを完了するまでどのように誘導すべきか

• 収集または確認する必要がある情報は何か

この応答ロジックは、アシスタントが無関係な応答に逸れたり、過剰な説明をしたりしないように、境界線を強制します。

タスク完了のための会話の流れを構築する

応答行動を定義した後、会話の進行方法を構造化する。

会話フローを作成することで、エージェントは会話におけるさまざまなシナリオに対応しやすくなります。アシスタントは一連の手順を順に実行し、必要な入力が確実に収集され、アクションが正しい順序で実行されるようにします。

より柔軟な利用ケースに対応するため、プロンプト駆動型のロジックを使用することで、アシスタントが定義された制約内で動作しながらも、状況に応じて適応できるようにすることができます。

関数呼び出しを使用してアクションを接続する

タスクを完了させるには、AIアシスタントが接続され、アシスタントが何らかのアクションを実行できる状態になっている必要があります。

これらのツールは、在庫状況の確認、情報の取得、記録の更新、顧客からの電話をオペレーターに転送するなどの操作を表します。各操作は、対応する意図が検出された際にトリガーされる関数にマッピングされる必要があります。

Retell AIは、ビジネスシステムと連携することで真価を発揮します。2026プラットフォームは以下の機能をサポートしています。

• カレンダー： Cal.com、Googleカレンダー

• CRM： HubSpot、Salesforce

• 支払い方法： Stripe、PayPal

• カスタムAPI： JSON設定経由

関数呼び出しは、アシスタントの実行層として機能します。システムは、何らかのアクションが必要であると判断すると、適切な関数を呼び出し、返されたデータを処理し、会話をスムーズに継続します。

アシスタントの応答ロジックとアクションレイヤーは同期して動作する必要があります。いつ関数をトリガーすべきか、そして結果として得られる出力をどのように利用して効果的にインタラクションを進めるかを理解しなければなりません。

実際の通話状況下でアシスタントをテストする

テストでは、理想的な入力ではなく、実際の通話動作をシミュレートする必要があります。アシスタントは、次のような条件下で評価されなければなりません。

• 不完全または曖昧なユーザー入力

• 応答中の割り込み

• 会話の途中でユーザーの意図が変わる

重点は会話的な振る舞いに置かれています。アシスタントは、中断された際には一時停止し、新しい入力にリアルタイムで対応し、適切な時点から自然に会話を再開する必要があります。

Retell AIのシミュレーションツールを使用すると、次のことが可能になります。

• 50以上のテスト会話を並行して実行する

• シナリオごとの成功率／失敗率を追跡する

• 分析用に完全なトランスクリプトをエクスポートします

本番稼働前に、シミュレーションで90%以上の成功率を目指しましょう。通話時間を追跡し、エージェントは定型業務において人間よりも30～40%速く対応できるようにしましょう。

結論

時代は 消費者の72％が1年前よりも企業への信頼度が低下しており、卓越した顧客体験を提供することが極めて重要となっている。

小売業界における音声AIは、あらゆる顧客とのやり取りにおいて、明瞭さ、効率性、理解度、そしてエンゲージメントを高めることで、この課題に対処し、顧客満足度（CSAT）、初回解決率（FCR）の向上、そして運用コストの削減につながります。

インテリジェントな通話処理から、リアルタイムのアクセント変換、50以上の言語に対応した音声翻訳まで、Krispはあらゆる通話をよりクリアに、より速く、より効果的にします。

リアルタイム音声エージェントが顧客体験をどのように変革できるか、ぜひ体験してみてください。Retell AIを無料でお試しください。

よくある質問

AIを活用した顧客体験とは何ですか？

AIカスタマーエクスペリエンス（AI CX）とは、人工知能を活用して、電話、チャット、メール、サポート、予約、フォローアップなど、あらゆるタッチポイントにおける顧客と企業のやり取りを改善することです。AI CXは、単なる自動化にとどまらず、顧客の意図を理解し、定型的な問題を解決し、リクエストを適切に振り分け、エージェントにリアルタイムのインサイトを提供することで、より迅速でパーソナライズされた一貫性のあるエクスペリエンスを実現します。

顧客体験におけるAIの利点は何ですか？

AIは、企業が顧客満足度を向上させながら運用コストを削減するのに役立ちます。24時間365日のサポートを提供し、待ち時間を短縮し、反復的な会話を自動化し、顧客とのやり取りをパーソナライズし、人員を比例的に増やすことなく顧客サービスを拡張できます。AIはまた、顧客の感情を分析し、問い合わせをインテリジェントに振り分け、エージェントに推奨事項を提供することで、チームが人間の専門知識を必要とする複雑で価値の高いやり取りに集中できるようにします。

AIは人間のカスタマーサービス担当者に取って代わるだろうか？

いいえ。顧客体験におけるAIは、人間のエージェントを置き換えるのではなく、補完するように設計されています。FAQへの回答、予約、情報収集といった定型的で反復的なタスクをAIが担当する一方、人間のエージェントは判断力、共感力、関係構築を必要とする複雑な問題に集中します。最も効果的な顧客サービス戦略は、AIの効率性と人間の専門知識を組み合わせることで、顧客とサポートチーム双方にとってより良い結果をもたらします。

AIは顧客サービスにおいて信頼性が高く安全か？

はい、適切に導入すれば、AIは顧客サービスにおいて非常に高い信頼性を発揮します。Retell AIのような最新のAIシステムは、事前に定義されたワークフローに従い、ビジネスシステムと統合し、必要に応じて人間のオペレーターに会話をエスカレーションできます。これにより、一貫した応答を提供し、大規模なサービスにおいてもサービス品質を維持し、継続的に稼働します。

顧客体験におけるAIの成功をどのように測定しますか？

顧客体験におけるAIの成功は、顧客指標と運用指標の両方で測定されます。一般的な指標としては、顧客満足度（CSAT）、ネットプロモータースコア（NPS）、初回解決率、応答時間、通話放棄率、フィードバック完了率などが挙げられます。企業はまた、自動化率、解決あたりのコスト、エージェントの生産性、顧客待ち時間の短縮といった効率性指標も追跡しています。

AIは顧客サービスの電話対応を処理できるのか？

はい。Retell AIのような最新のAI音声エージェントは、質問への回答、予約のスケジュール設定、リクエストの処理、見込み客の選別、適切な部署への転送など、顧客サービスの電話対応をエンドツーエンドで管理できます。意図を理解し、感情を検出し、複数の言語に対応し、数千件の会話を同時に処理できます。より複雑な状況では、Retell AIは会話の完全なコンテキストを保持したまま、顧客を人間のエージェントにシームレスに転送できます。