chatbot顧客対応の効率化を図る一方で、企業が直面するのは、顧客体験の質をどう維持するかという難題である。ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、ノンボイス化の推進により、コスト削減や業務の効率化を実現する一方で、顧客体験の壁を感じていた。技術的な問い合わせや複雑な相談に対して「人に対応してほしい」という声が少なくなかった。ノンボイス化の取り組みが進む中で、顧客の利便性とコストのバランスをどう取るかが課題であった。ノンボイス化の先陣を切る従来のチャットボットでは限界を感じた同社は、さらに一歩進んだ解決策を模索。この課題に対して同社が選んだのが、KARAKURIの生成AIオプション「GAI」の導入だった。ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社は、コストと顧客体験のバランスをどう取り戻したのか。より、テレワークや動画サービスの視聴、オンラインゲームなどでも、ストレスなく安定して利用できます。家庭内で同時に複数台のデバイスを接続した状態でも快適に通信でき、高速通信へのニーズに対応しています。chatbotの生成AIオプション「GAI」を導入いただきましたが、どのような課題があったのでしょうか課題は大きく2つありました。1つ目は、お客さまからの質問に対してチャットボットのAIの確信度が低く、正確に答えられないケースをいかに減らしていくかということでした。回答精度を上げるためには、AIのトレーニングと会話カード(チャットボットの会話に最適化されたQ&A)のメンテナンスが欠かせませんが、GAIを活用することで、回答精度の向上とメンテナンス工数の削減、さらには回答範囲の拡大を期待していました。1つの課題は、ノンボイス化を推進する上で、いかに顧客体験を高めるかということです。お客さまからのお問い合わせは、料金に関するものと「インターネットがつながらない」といった技術的なものの2種類があります。チャットボットを検討した理由は、この2つの問い合わせをいかにノンボイス化できるかというところから始まっています。一定数のお客さまからは「技術的な問い合わせは人に対応して欲しい」という声が寄せられています。一方で、事業としてはコストと利便性の最適化を進める必要があり、お客さまのニーズとの間にギャップが生じかねません。そこで、従来のチャットボットよりもオペレーターに近い対応ができることを期待して、GAIの活用を検討し始めました。多くの企業が顧客対応に生成AIを活用することに二の足を踏んでいますが、抵抗感などはなかったのでしょうかもちろん、社内でも生成AI活用に関する議論はありましたが、一定のリスクは伴うものの、時代の変化に対応するためにも一歩踏み出す必要があると判断しました。生成AIの特性上、どうしてもハルシネーション(もっともらしい嘘)は発生してしまうのですが、カラクリさんのGAIは定型AIの確信度が閾値を一定下回った場合に生成AIが回答するハイブリッドな仕組みなので、それが導入のハードルを下げた要因でもあったと思います。生成AI導入初期の課題をカラクリの柔軟なサポートで解決GAIの導入はPoCという形で始まりましたが、スムーズに進んだのでしょうかデータもほとんどなく、世間的にも事例が少ない中で取り組むことには、やはり一定のハードルがあると感じていました。お客さまからの質問に対して「これは生成AIで対応すべきなのか、それとも定型AIで対応すべきなのか」という判断が難しかったです。結局、その回答に対してどう感じるかはお客さま次第なので、生成AIに回答させる最適なバランスは試行錯誤しながら見つけました。回答生成の方法は、PoCを進める中で進化していきました。ソースはチャットボットの会話カードのみでしたが、途中からHTML(Webページ)がソースとして選択できるようになったことで、回答範囲が広がり、会話カードのメンテナンス工数も徐々に削減できました。この辺りはカラクリさんのフットワークが非常に軽く、柔軟にご対応いただけたと感じています。完成したサービスを導入するという形であれば、もっと時間がかかったと思います。今回は、お互いに新しいことにチャレンジしながら手探りで進めていたからこそ、逆にこのスピード感で実現できたのではないかと感じています。GAIの活用で運用効率を高め、顧客満足度を底上げGAI導入後、どのような変化がありましたか当社では、満足度をKPIとして定めています。今回、初めての試みであったにもかかわらず、定型AIの回答とほぼ同等の満足度に近づけることができました。これまで、確信度が低い回答は満足度も低くなりがちで、満足度をどう引き上げるかについてずっと頭を悩ませていましたが、GAIを活用することでそういった問い合わせにも対応できるようになり、その課題から解放されたと思います。チャットボットのメンテナンス工数についてはいかがでしょうかAIのトレーニングに関しては、現在かなり減らしており、学習自体はあまり行っていません。変な回答をしていないかのチェック程度です。既存の会話シナリオの改修に関しては、金額や内容の変更があった場合には対応していますが、満足度を上げるために回答を変更するといった大幅な改修は行わず、生成AIに置き換える形で運用を大きく変えました。会話内容やシナリオを何度変更しても効果が出ない場合は、むしろ自動化した方が効率的であると感じています。その結果、メンテナンスにかかる工数はトータルで下がっています。生成AI運用に伴い、データの登録やログの確認などの作業は発生しますが、以前のように満足度が低い部分を見て、みんなでアイデアを出しながら見せ方を考える作業は減少しました。人間のアイデアの限界を生成AIに助けてもらっていると感じています。今後の展望をお聞かせください現在の目標としては、生成AIを安定させることと、より少ないリソースでの運用を実現することです。将来的には生成AIがどのように進化するかが大きなポイントになるかと思います。新しいモデルが次々と登場し、技術が進化している中で、弊社としてもノウハウを活かし、導入した生成AIの回答精度をさらに向上させていきたいと考えています。現在は定型AIで対応している範囲が多いため、少しずつ生成AIの回答範囲を広げていければと考えています。今後の課題としては、生成AIと個々のサービスに対応したパーソナルな回答をどのように融合させるかです。回線や工事に関するお問い合わせに対して、生成AIが適切に対応できるようにすることが大きなテーマです。セキュリティやプライバシーの制約をクリアしつつ、よりパーソナルな対応が可能になれば、顧客満足度の向上に繋がると考えています。将来的には、生成AIがさらに進化し、お客様の感情やニーズに応じた柔軟な対応ができるようになることが理想です。今後の技術の進展に期待しています。