AIカスタマーエクスペリエンス：洞察、予測、およびヒント

CXにおけるパーソナライゼーションの変革

消費者はブランドとのよりパーソナライズされた交流を求め、たった一度のネガティブな体験でそのブランドとの取引を打ち切ることを厭わない。こうした顧客価値観の変化にうまく適応する企業は、AIなどの新たな技術ソリューションを活用して顧客体験の質を向上させている。

本記事では、AI駆動型カスタマーエクスペリエンス技術（AI CRMから機械学習ベースの分析まで）を活用し、組織がより優れた均一なサービスを提供する方法について解説します。

顧客体験におけるAIはなぜ重要なのか？

世界中の顧客はよりパーソナライズされた体験を求めています。2024年のBCG調査によると、顧客が求めるパーソナライゼーションは以下の機能を備えたものです：

• ブランドとの関わりをより楽しいものにしましょう。
• もっと速くして。
• もっと簡単にしましょう。
• ブランドが提供する関連製品やサービスについて学ぶお手伝いをします。
• 最も重要なのは、適切な価格帯を見つけることです。

Five9の2025年調査によると、消費者の79%がブランドに自身のニーズを予測し、問題解決においてより積極的なアプローチを取ることを望んでいる。同調査では、問題解決がより迅速化されるのであれば、72%がAIを活用したソリューションや自律型サービスを利用したいと考えていることも明らかになった。

• AI分析は顧客の行動やニーズを予測し、消費者にとって最も関連性の高い接点においてパーソナライゼーションを向上させることができる。
• AIチャットボットは、適切に設定すれば、顧客がサービスを受けるまでの時間を短縮できる。

CXにおけるAIのメリットと課題

人工知能を活用してユーザー体験を向上させることは大きな利点をもたらしますが、いくつかの欠点も伴います。両面の側面を見ていきましょう。

CXにおけるAI活用のメリット

ユーザー体験にAIを導入する主な利点をいくつかご紹介します：

• 間接費の削減。AIチャットボットの運用は決して安価ではありませんが、フルスタッフのカスタマーサービス部門を維持する費用とは比べ物になりません。セルフサービスオプションを導入すれば、大規模なカスタマーサービス部門が不要となり、結果的に間接費を節約できます。
• より深い顧客理解。AIを活用した調査ツールは、顧客に対する理解のレベルを向上させます。大量のデータを定量的に分析するだけでなく、顧客会話ログなどの定性データも解釈することで実現します。
• シームレスなマルチチャネル対応。AI搭載のCRMソフトウェアは、同一データベースに接続されているため、複数のプラットフォームにまたがるチャットボットを統合し、同等のサービスレベルを提供できます。チャネルを横断した顧客インタラクションの分析により、顧客対応はよりパーソナライズされ、関連性の高いものとなります。
• より迅速なセルフサービス。AIチャットボットは人間のオペレーターが対応するのを待つ必要がないため、顧客はこのセルフサービスオプションをより迅速に利用できます。

CXにおけるAI活用の課題

AI技術によるユーザー体験の向上には、いくつかの共通の課題もある：

• 実装コスト。研究目的でLLMを利用する場合、無料となる可能性があります。しかし、自社サーバー上でLLMをホストし、自社データベースを用いてトレーニングを行う必要がある場合、コストはかなり高額になる可能性があります。機械学習ベースのBIツールの利用についても同様です。
• バグや誤回答の可能性。LLMのトレーニングが不十分だと、顧客に誤った回答を提供することになり、ブランドイメージを損なう恐れがある。
• 人間との繋がりの喪失。現代の消費者の半数以上がAIセルフサービスの有効性を認めているにもかかわらず、誰もがそれを好むわけではありません。たとえ非効率なサービス提供方法であっても、顧客が人間との対話を好む傾向にある場合、チャットボットの導入は彼らを不快にさせる可能性があります。

後者を避けるため、AIベースのカスタマーサービスオプションの導入を顧客が受け入れられるかどうか、事前に調査を行うことが重要です。また、一部のユーザーが人間との対応のみを希望する場合に備え、会話にカスタマーサービス担当者を追加するための専用ボタンを設置することも検討してください。

企業はAIカスタマーエクスペリエンスにおいてブランド認知度を最優先すべきである

より多くの人々がオンライン情報取得手段として生成AIを活用する中、ブランドはChatGPT、Claude、PerplexityなどのプラットフォームにおけるAIの可視性を適応・向上させるべきです。そのための戦略をいくつかご紹介します。

• サードパーティプラットフォームにおけるブランドの一貫性。多くのAIプラットフォームは 、ユーザーの質問に適したブランドを見つけるために他のウェブサイトを利用しています。 権威性の高いウェブサイトで自社ブランドが言及されれば、AI上での露出が増加します。
• 構造化データ。AIは 構造化データを用いてページの文脈を理解します。AIがページをより効果的にクロールできるよう、スキーママークアップを追加してください。
• AIは監視について言及しています。 SE RankingのAIブランド可視性ツール を使用すれば 、AI検索において自社ブランドがどの程度、どのような文脈で表示されるかを把握できます。

AIプラットフォーム上で存在感を示すことは、リードの創出に役立ち、消費者が競合他社ではなく自社ブランドに誘導されることを保証します。

AIが顧客体験を向上させる8つの方法

AI技術が御社の顧客体験（CX）を向上させる方法について、いくつかのアイデアをご紹介します。

代替セルフサービスオプションの提供

消費者の多くは現在、セルフサービスオプションに関心を持ち、担当者に連絡する代わりに自ら問題を解決することを好む。こうしたオプションには通常、ナレッジベースの構築、カスタマーポータル、チャットボット、コミュニティフォーラムなどが含まれる。

AIは顧客が問題を解決する新たな手段を提供できる。従来のチャットボットはボタンをクリックして進む決まった会話ルートを持つが、AIはその制約のある体験を人間のような会話に変え、音声入力の選択肢さえ提供できる場合が多い。

これは、AIチャットボットがあなたと顧客間の主要なコミュニケーション手段になるという意味ではありませんが、別のコミュニケーション手段を用意することは、より多くの顧客を引き寄せるのに役立ちます。

即時サービス

顧客はサービスを受ける際のスピードを重視します。平均的なチケット対応時間が数時間かかる現状では、十分な人員を配置したカスタマーサービス部門とライブチャットを備えていない限り、大半の顧客の期待に応えることはできません。

チャットサポートソリューションにAIを導入することで、待ち時間を効果的にゼロに削減できます。訓練されたAIモデルからのサポートを受け入れる顧客は、instantlyサポートを受けられます。これにより、顧客満足度の向上が見込まれます。

24時間対応

AIによる24時間体制のカスタマーサポートは、夜間勤務が必要な担当者の削減、あるいは夜間シフトそのものの廃止にも貢献します。人間の従業員がサポートを提供できない時間帯でも、AIを活用すれば貴社は営業時間外に顧客を支援し続けることが可能です。

特定の時間以降は、人間の従業員との接続が不可能であることを明記した短い免責事項を追加し、お客様の期待値を管理する必要があります。

日常業務の効率化

顧客対応の大半を担うことに加え、AIはカスタマーサポート担当者の業務から定型作業を排除するのに役立ちます。例えば、CSチケットを分析し、従業員によるスクリーニングを必要とせずに分類するのに活用できます。

また、顧客とのやり取りに基づいてCRMの更新を自動化することも可能です。そのやり取りがAIによるものであれ、人間によるものであれ対応します。これによりデータ入力に費やす時間が大幅に削減され、従業員はより生産性の高い業務に集中できるようになります。

👉🏼folk をお試しください。顧客データを一元管理し、AIでメール・メモ・チケットを自動記録。担当者の手動更新作業を削減します。

リアルタイムのパーソナライズド・レコメンデーション

AIは顧客の行動や購買パターンを分析し、過去の行動に基づいて製品やサービスに関するパーソナライズされた推奨事項を形成できます。この分析フレームワークは、注文作成に利用される場合はチャットボットに、あるいは製品提案システムに統合することが可能です。

パーソナライゼーション機能を提供する多くのツールはリアルタイムで動作します。これによりユーザーエンゲージメントの向上とコンバージョン率の増加が期待できます。

👉🏼folk をお試しください。連絡先とエンゲージメント履歴を統合し、AI駆動のリアルタイム製品レコメンデーションを全チャネルで提供しましょう。

予測分析

AIを活用したツールは、カスタマーサポートチャットで顧客を支援するだけでなく、ビジネスを前進させる高度な分析タスクも数多くこなせます。

その一つが予測分析である。過去の販売パターンに基づき、予測分析は将来の販売動向を予測する。これは季節在庫の計画立案や、異なる顧客層の生涯価値予測に極めて有用である。

もちろん、他の分析手法と同様に、過去のデータに基づく判断に限定され、業界の新たな動向を考慮に入れることはできません。

感情分析

AIは人間が生成したテキストをよく理解できるため、感情分析などの定性分析において特に有用なツールです。顧客との会話を分析し、自社ブランドに対する一般的な感情を把握することができます。

これにより、自社製品に対する不満のレベルを理解し、製品・サービス・ブランドメッセージに必要な変更を計画するのに役立ちます。

通話文字起こし

AI技術の大きな利点の一つは、音声からテキストへの文字起こしが非常に優れている点です。カスタマーサポートでは、この機能により顧客との通話をテキスト文書に変換でき、従業員の作業時間を大幅に削減する可能性があります。

これらの文字起こしデータは分析され、CRMへのデータ追加や電話での顧客対応品質に関する理解を深めるために活用できます。20～50名の顧客体験担当者を管理するチームにとって、folk AI文字起こし機能と使いやすいインターフェースの最適なバランスを提供し、エンタープライズレベルの複雑さを伴わずに強力な機能を求める組織にとって最適な選択肢となります。

顧客体験におけるAIの活用事例

AIを活用したカスタマーエクスペリエンスの実践的な応用例は、具体例を見ることでより理解しやすくなります。CXにおけるAIの最適な活用事例を浮き彫りにする4つの事例を見てみましょう。

アマゾン

AIを活用した大規模な製品推薦による収益拡大という点では、オンライン小売の巨人アマゾンに匹敵する企業はおそらく存在しない。同社はAIを用いて各顧客の購入パターンを分析し、このようなパーソナライズされた推薦を生成している。

• お客様のような方が購入しています。 Amazonは、お客様の行動に基づいてグループ分けを行い 、そのグループに合った商品を提案しています。
• この商品をご覧になったためです。予測分析により 、Amazonは顧客の閲覧履歴に基づいて商品購入の可能性を判断できます。
• 近いうちに必要になるかもしれません。 Amazonは顧客の購入パターンに基づき 、お気に入りの商品の定期購入についてリマインドできます。

ネットフリックス

もう1つの効果的な商品推薦の例は、動画配信プラットフォームのNetflixである。機械学習を用いて数百万人のユーザーの行動パターンを分析することで、批評家のレビューではなく、異なる顧客層が動画コンテンツとどのように関わるかに基づいてコンテンツを提案できる。

また、顧客の嗜好に関する知見を活用し、異なるサムネイルを表示します。このシンプルなマーケティング手法により、Netflixは同じ番組を異なる角度から提示し、ユーザーがより関心を示す可能性の高いサムネイルを表示できるのです。

バンク・オブ・アメリカ

バンク・オブ・アメリカは2018年、AIチャットボット「エリカ」というバーチャルアシスタントを導入した。導入以降、20億件以上の問い合わせに対応し、現在では1日あたり200万件の顧客サポートを提供していると推定されている。

アシスタントは、銀行の顧客が自身の財務習慣を分析したり、銀行のプログラムについて調べたり、特定の取引の検索や送金といった日常業務を行うのを支援します。より高度な質問については、会社の従業員が常駐しており、チャットを通じて連絡を取ることができます。

これは企業が参考にすべき、カスタマーサービスにおけるAI活用の優れた事例です。特にエージェント機能の導入という点において顕著です。

エジソンOS

人工知能をコンピュータサイエンスで成功裏に活用した事例は、すべて大企業によるものとは限らない。この事例は小規模な教育テクノロジー企業、EdisonOSによるものだ。

彼らはナレッジベースにAIを導入し、単純な回答の検索を効率化しました。複数のドキュメントページを読み通す代わりに、AIが異なる文書から短い要約を提供できるのです。

このソリューションはセルフサービスの質を向上させ、技術に不慣れなユーザーにとっての参入障壁を下げます。

AI駆動型カスタマーエクスペリエンスの未来

AIは、その能力の向上と既存技術の新たな応用分野の開拓の両面で、活発に発展している技術です。5年後のAI分野がどのような姿になるかは予測が難しいものの、今後数年間で現れそうな3つのトレンドがあります。

• CXの水準を引き上げる。顧客の 期待は現在でも高いが、AIベースの顧客サービスソリューションの普及が進めば、その水準はさらに高まるだろう。特に、サービス提供のスピードや提案のパーソナライズ度合いについて、消費者はより高い基準を求めるようになる可能性が高い。
• 能動型AI。現在 、ほとんどの組織ではユーザーがウェブサイトやモバイルアプリを通じて注文を行っています。AIがカスタマーサービスに統合されるにつれ、AIエージェントを利用した注文方法が主流となる可能性が高いでしょう。
• 立法による規制の可能性。 AI技術がまだ 発展の頂点には程遠いにもかかわらず 、多くの国々が既に立法による制限を検討している。知的財産権に関連する潜在的な制限は、分析AIやCS AIには影響しない可能性が高い。これらは専有データに依存しているためだ。しかし、労働者の権利に関する立法が導入され、AI導入による雇用喪失を制限する可能性がある。

業界の動向を常に把握し、新たなトレンドが広まる前にいち早く察知し、それを活用しましょう。

結論

AI技術は、機械学習による分析能力の拡張と次世代AIによる迅速なサービス提供を通じて、ブランドが提供する顧客体験を向上させることができます。ただし、これらを適切に実装することは容易ではありません。

自社で顧客体験にAIを活用したい場合は、CRMやカスタマーサービスソフトウェアと統合可能な既製ソリューションから始めましょう。これにより、独自ソリューションの開発に投資することなく、AI技術の最大のメリットを得られます。

よくある質問

AIはどのように顧客体験を向上させられるか？

パーソナライズされた推奨事項の提供、24時間365日の即時サポート、ニーズの予測、ルーティングの効率化、要約と次善の行動によるエージェント支援を通じて。その結果、より迅速な解決、一貫したサービス、そして高い満足度が実現されます。

顧客体験向上のためのAI導入方法とは？

CXのギャップを監査し、クリーンなデータをCRMに一元化、チャットボットとナレッジベースを立ち上げ、KPIを設定、1チャネルでパイロット運用、ガードレールと人的引き継ぎを追加、監視し、その後スケールする。 folk を活用して連絡先とワークフローを統合する。

AIが顧客体験（CX）に与える影響を示す指標は何か？

顧客満足度（CSAT）、ネットプロモータースコア（NPS）、初回対応解決率、応答時間と解決時間、AIによる対応抑制と転送、顧客離反率と維持率、生涯価値（LTV）、コンバージョン率とアップセル率、およびコンタクト単価を追跡する。

顧客サービスにおけるAI利用のリスクとは何ですか？

設定コストの高さ、不正確または偏った回答、プライバシーとコンプライアンス上のリスク、そして人間味のある対応の喪失。高品質なデータ、テスト、人間への明確なエスカレーション、ガードレール、継続的な監視によって軽減する。