優れたカスタマーサービスは、サポートを求めるお客様にとってシンプルなものです。しかし、そのやり取りの裏側では、多くの業務が発生することがあります。例えば、注文の確認、ポリシーの適用、顧客の履歴情報の確認、他のチームとの調整、別のシステムでの処理などが挙げられます。こうした業務の内容は、業界によっても、企業によっても異なります。
AIエージェントが担える業務は、今や大きく広がっています。ただし、業務負担を大きく軽減するには、回答する能力に加え、業務そのものや業界の特性、企業ごとの仕事の進め方を理解する必要があります。
本日、Zendeskは特化型AIエージェントを発表しました。業界で重要なワークフローに対応する専門知識をあらかじめ備えた「業界特化型AIエージェント」と、各企業のポリシー、ナレッジ、システムに適応する「カスタムエージェント」を組み合わせて提供します。特化型AIエージェントは、Zendeskが描く自律型サポートワークフォース構想の実現に向けた、最新の一歩です。このワークフォースでは、AIエージェント、自動化、人の専門知識が、ひとつのサービスプラットフォーム上で連携します。AIが自律的に業務を担う一方で、その成果を左右する運用方針や業務ルール、AIの動作を制御するガードレールは、チームが引き続き管理します。
すばやく導入し、自社の業務に合わせて調整する
企業は、導入のスピードと柔軟性を両立できます。業界特化型AIエージェントは、業界で共通する、処理件数の多いワークフローに対応できる専門知識をあらかじめ備えており、チームはすばやく活用を始められます。カスタムエージェントは、その土台をさらに広げ、企業独自のポリシー、プロセス、ナレッジ、システムを必要とする、その企業ならではの複雑な業務にも対応します。
業界特化型AIエージェントとカスタムエージェントを組み合わせることで、カスタマーサービス業務をより幅広く担う専門エージェントのチームを構成できます。あるエージェントがよくある依頼に対応する一方で、別のエージェントが背景情報を集め、企業固有のルールを適用したり、システム間の処理を調整したり、例外的な依頼を適切な担当者に振り分けたりできます。
これにより、自動化しやすいワークフローでは、導入後すばやく価値を引き出せます。同時に、従来チームの負担となっていた手間のかかる業務や調整作業にも、柔軟に対応できるようになります。
対話を業務の完了につなげる
たとえば、最近購入した自転車を交換したいお客様がいるとします。
回答のみを行うアシスタントなら、返品ポリシーを説明して別のページへ案内するだけかもしれません。特化型AIエージェントなら、さらに踏み込んだ対応が可能です。
たとえば、以下の処理を実行できます。
お客様は、それぞれの手順をどのチームやシステムが担当するのかを意識する必要がありません。エージェントが裏側で業務を調整し、会話を続けながら対応を進めます。
同じ仕組みは、複数のシステムにまたがることが多い返金の依頼にも活用できます。
エージェントは、以下のような処理を実行できます。
顧客のロイヤルティポイントに応じて、独自の返金ポリシーを適用する
こうした処理は、お客様から見えないところで数秒のうちに行われます。引き継ぎのたびに同じ問題を説明していただく必要はありません。エージェントが背景情報を活用し、業務の完了を支援します。
特化型AIエージェントは、Shopify、Narvar、Stripe、Riskifiedなど、小売業務に対応するさまざまなシステムと連携できます。こうした連携により、エージェントは判断や次の処理に必要な情報と機能を利用できるようになります。その結果、お客様にはよりシームレスな体験を、企業にはより価値のあるサービスをもたらします。
専門性を結集し、未来のカスタマーサービス体制を築く
特化型AIエージェントは、Zendeskの自律型サポートワークフォースを構成する基盤です。業界特化型AIエージェントが業界共通の業務に対応する土台を提供し、カスタムエージェントが各社独自の業務へと対応を広げます。これらのエージェントは、Zendeskのプラットフォーム上で人や他のエージェントと協働し、業務で使うシステムと連携して、カスタマージャーニー全体で必要な処理を実行できます。
Zendeskは、AIエージェント、人の専門知識、共有された顧客データ、連携システムをひとつにまとめ、より多くの問い合わせを解決へ、そして、より多くの解決をビジネスの成長へとつなげます。
