カラクリ小田氏：カラクリでは、「カスタマーサポートをエンパワーメントする」というパーパスのもと、AIチャットボットをはじめとした自動化ソリューションを開発しています。たとえばマーケティングオートメーションやセールステック系の要素をコンタクトセンターにも取り入れることで、カスタマーサポートの成果を可視化し、カスタマーサポートの経済価値を再認識していただきたいと考えています。

プライムフォース澤田氏：プライムフォースはテクノロジーの会社ではなく、コンサルティングの会社です。もともと私はコールセンターの品質評価を行う機関の監査役をしていました。しかし、5年ほど前から抜本的にデジタルの時代に入り、コンタクトセンターのコンサルティングも変化が必要だと感じ、4年前に会社を立ち上げました。SDIでは、デジタルチャネルのデザイナーのような資格制度の企画を進めており、カスタマーサポートを変えていくような人材育成を推進したいと考えています。

SDI向川氏：私たちは、カスタマーサポートのDXに特化したサミットを行おうと考え、その中心となる団体として去年の秋にSDIを立ち上げました。カスタマーサポート業界には100万人ほど働いている人がいますが、デジタル化を推進していく中で、なかなか電話中心の世界から脱却できずにいます。そういう人たちのキャリアアップというミッションもあり、幹事企業各社で一緒にやった方がより推進できると思ったのが設立背景です。活動としては、Support DX Summitのような啓発イベントの他にも、カスタマーサポートに関わるDX系の資格制度や、勉強会の開催、コミュニティなどを作っていきたいと考えております。

AI Shift 米山氏：AI Shiftは人とAIが共存する世界を目指して対話のAI化に取り組んでいる会社です。事業としては、チャットボットとボイスボットの2つをメインに行っています

りらいあデジタル清水氏：私自身はりらいあデジタルの代表に着任して一年ほどになります。当社ではチャットボットのプロダクト単品で売っていくというよりは、親会社のコンタクトセンターサービスの中にチャットボットやAIを組み合わせて、オムニチャネル全体でどのように価値を出していくか、といった部分に取り組んでいます。

1つ目は歴史的な変化です。1980-1995年まではコールセンターの草創期で「マナーの時代」と呼んでいます。そこから95年にWindows95が発売されるとヘルプデスク業界が勃興し、正しい対応を大量に効率よく行う「精度と効率の時代」になりました。そして2015年ぐらいから今に至るまでは、カスタマーサポートがお客様や企業にどんな効果や影響を与えたのかという「効果の時代」へと変化しています。例えば、サブスクリプションなどのサービスを継続しよう、新しいものを買ってみよう、といった顧客のアクションに効果があったのか？などです。お客様の要望以外のものも勧めるのではなく、お客様の要望がスムーズでエフォートレスに満たされるかが問われる時代になりました。

2つ目はサービスの時系列の変化です。今まではコールセンターに電話が入ってきたり、店舗にお客様が来てから対応、分析するという流れでした。しかし、今はデジタルの時代ですのでネット上でのよくある質問であったり、チャットボットなど、お客様に直接的に「対応する前」にどういったサポートを提供するのかが重要になってきました。

3つ目はサービスの担当者の変化です。昔はオペレーターが大量の電話に対して同じ対応をしていくのが正しいとされていましたが、今はコミュニティの重要性が上がってきて、ソーシャルな時代となっています。

このようにカスタマーサポートの定義がガラッと変わってきているんです。

カラクリ小田氏：効果の時代に移行するには、移行後すぐに結果はでにくいため、会社にもたらす恩恵や利益ばかりに目を向けるのではなく、「カスタマーサポートはこうあるべきだ」という理想を持って変革していかなければいけないと思います。変革後に収集したデータを見て、意味があることを実感するといった順序なので、移行はハードルが高いです。

そのため、顧客や社内から反対されても、社長をはじめとしたトップ層の人間が思い切った決断ができなければ厳しいと感じています。

モビルス石井氏：さらに、現在は効果の時代への移行というところに問題意識をもって取り組んでいる会社が少なく、海外から見ると相当遅いです。事例もテクノロジーも出てきているのに、改革するときの原動力がコンタクトセンターというレイヤーに任されていることが原因だと思います。コンタクトセンターが他の部門を巻き込んで、セキュリティポリシーなどを変えなければならないなど、ボトムアップしにくい話でもあります。

海外を見ると、役員レイヤーでCXを革新しようというポジションを作って、顧客接点＝ブランディングという方向性をもって推進しています。日本ではこのような仕組みでやっている会社は3％もないというのが現状です。

AI Shift 米山氏：コンタクトセンターがコストセンターから利益を生んでいく部門へ変わっているというのは、その通りだと思います。変革が困難な状況で、我々が目指しているのは、いかに効率的にユーザーをさばいていくかという考え方から、「顧客体験を向上させていくかという考え方に展開していくか」ということです。それを人だけでやるのはコストも時間もかかってしまうので、AIなどを使ってやっていこうとしているのが現段階だと感じています。

データに関しては、今までアナログで管理されていたものがデジタルで管理され、予測や予期に使われているということです。

チャネルは、メールや電話よりもチャットを使う人が増えているので、カスタマーサポートもチャットにしていくという流れになっています。

オペレーションについては、今まで人が目で確認していたものである画像確認や本人確認がAIに変わってきていることです。

今までは、いかに効率的に処理していくかに目が向けられていましたが、顧客体験を向上させる部分でAIなどのテクノロジーを使わなければいけないという流れが加速してきたように感じています。

カラクリ小田氏：また、データの活用例として、チャットボットのデータをリアルタイムで解析して、今までにない傾向の問い合わせが急激に増えたときにアラートを出してくれるなど、人が異変に気付けるといったリアルタイム性はAIの強みだと思います。

りらいあデジタル清水氏：従来はオペレーターが入力した応対履歴を使って顧客の分析をしていました。この方法ではオペレーターの主観が入ってしまうのですが、音声認識の技術が発展してきたことで、音声ログをダイレクトにテキスト化したものでテキストマイニングをしていくと、本質的なユーザーのニーズや課題が発見でき、AIを活用する利点に繋がっています。

AI Shift 米山氏：自然言語処理に限った話でいうと、すべてAIで対応していくというのはなかなかハードルが高いと割り切っています。なので、人がやるべき対話とAIがやるべき対話を分けて、最適な方が対応していくといった役割分担の世界になっていくと思っています。

顧客体験における究極のカスタマーサポートはパーソナライズだと考えており、その人に合わせた対応は人であれば可能だと思いますが、例えば声のトーンや話し方、タイミング、チャネルなどをAIでサポート出来ることを目指すべきだと思います。

AI Shift 米山氏：チャットボットを利用している企業の導入理由として、電話の数を減らしたいというのがありますが、実際はなかなか減らないという状況です。それを減らすためには、ユーザーが求めていたり、使いやすいチャネルに合わせていかなければならないので、徐々にその流れができると思っています。

プライムフォース澤田氏：現在コールセンターは新型コロナウイルスの影響で営業時間短縮や人数の削減もあり、規模が縮小されているところが増えています。しかし、本当に困って電話をしたい人はやはり一定数存在しているので、そのような方が通常時よりアクセスしにくい問題が起きているんです。そこで、AIがお客様の早急度や重要度を判断して優先的につなげたり、人間同士のコミュニケーションに至るまでの対応からお客様を分析してオペレーターのナビゲーションができたりするとコールセンターが変わっていくと思います。

カラクリ小田氏：10年ほどの時間軸で見ると、コールセンターやカスタマーサポートが企業の差別化要素のかなり上位を占めると考えています。現状、どの分野も技術力が拮抗しており製品のみで差別化することが難しくなってきているので、カスタマーサポートが唯一の差別化で、なおかつ競合他社にすぐには真似されないというようなポジションを得るのではないかと思います。例えば、電話をかけないと問題が解決できないようなサービスは選ばれなくなるはずなので、今の若いデジタル世代がメインとなったときに、電話でもデジタルでも当たり前に問題解決できないと業界の中で生き残れないだろうなと感じています。

モビルス石井氏：10年単位で考えると、テキストに書いてあることやそこに答えがあることに関してはAIのほうが得意になると考えています。なので、聞いて答えるという業務はAIに任されることが増えていくと思います。実際に、現時点で先を行っている企業は元々電話9割とメール1割だったのが、今は電話が25％を切っていて、すべてテキストベースのコミュニケーションへシフトしています。そしてその半分は自動化されています。そうなると顧客接点のCXが、広告や営業よりも効率のいい投資だと認識されるようになると思います。

では、その時に人間は何をするのかというと、答えのないものに対しての対応です。「あなたにはこれが似合います」とAIに言われるのと人に言われるのとでは与える印象は違います。人間はそのような答えのないものやプラスアルファの部分に対応していくようになると考えています。