生成AIとAIエージェント、CSでの最適な使い分けは？

カスタマーサポート（CS）の世界は急速に変化しています。生成AIの普及に続き、より進化したAIエージェントの登場により、企業のCS戦略にも新たな選択肢が生まれました。しかし、これら2つのAI技術の違いや、どのような場面で使い分けるべきかについては、まだ多くの企業が模索している段階です。

本記事では、マーケティング担当者やCS責任者が知っておくべき、生成AIとAIエージェントの違いや最適な使い分け方について、最新の事例と共に解説します。AI時代のCS戦略を構築するための実践的な知識を身につけましょう。

生成AIとAIエージェントの基本的な違い

まず、生成AIとAIエージェントの基本的な違いを理解しましょう。両者は一見似ているように見えますが、目的や機能に大きな違いがあります。

生成AI（Generative AI）とは

生成AIは、学習したデータのパターンに基づいて新しいコンテンツ（文章、画像、音声など）を生成する技術です。ユーザーからの指示（プロンプト）に応じて回答を返す一問一答型のシステムで、ChatGPT、Gemini、DALL-Eなどが代表例です。

AIエージェント（AI Agent）とは

AIエージェントは、特定の目標を達成するために環境を観察し、自律的に意思決定を行い、必要な行動を実行するシステムです。単に情報を生成するだけでなく、外部システムと連携して問題解決までを完結させることができます。

最も大きな違いは「自律性」にあります。生成AIはユーザーからの指示に応じて受動的に動作するのに対し、AIエージェントは与えられた目標に向かって能動的に行動します。AIエージェントは「ツールを使用する能力」と「LLMをワークフローのどこかで利用する」という特徴を持っています。

CSにおける生成AIの活用方法

カスタマーサポート領域では、生成AIは主に以下のような場面で活用されています。

コンテンツ生成支援

生成AIを活用することで、CSチームは以下のようなコンテンツ作成業務を効率化できます：
・FAQ記事の作成と更新
・顧客向けメールテンプレートの生成
・マニュアルやガイドラインの作成
・トレーニング資料の準備

オペレーター支援

生成AIは、CS担当者の日々の業務をサポートする形でも活用されています：
・顧客問い合わせの要約と分類
・回答案の作成と提案
・専門的な知識の提供
・社内ナレッジベースの検索と情報抽出

データ分析と洞察

顧客とのやり取りから得られるデータを分析し、有益な洞察を導き出します：
・顧客の声の要約とトレンド分析
・センチメント分析による感情把握
・問い合わせの傾向と対応パターンの特定
・CS改善のための提案生成

生成AIは特に、定型的なコンテンツ作成や情報提供、分析作業に強みを発揮します。一方で、複雑な問題解決や外部システムとの連携が必要な業務には限界があります。

CSにおけるAIエージェントの活用方法

AIエージェントは、より高度な自律性を持ち、CSの現場で以下のような活用が進んでいます。

自律的な顧客対応

AIエージェントは、問い合わせの受付から解決までを自律的に実行します：
・顧客の意図理解と適切な対応の判断
・複数のシステムにアクセスして情報を収集
・問題解決のためのアクションの実行（注文状況確認、返品処理など）
・必要に応じた人間のオペレーターへの引き継ぎ

パーソナライズされた体験提供

顧客データを分析し、個々のニーズに合わせた対応を提供します：
・過去の購入履歴や問い合わせ履歴の参照
・顧客の好みや傾向に基づいた提案
・顧客に合わせたコミュニケーションスタイルの調整
・プロアクティブな提案や問題解決

マルチチャネル対応

複数のコミュニケーションチャネルを横断して一貫したサポートを提供します：
・チャット、音声、メールなど複数のチャネルでの対応
・チャネル間での会話の文脈維持
・顧客の好みに合わせたチャネル選択の提案
・24時間365日の一貫したサポート提供

AIエージェントの最大の特徴は、顧客との対話だけでなく、実際のアクションを実行できる点です。注文処理、予約変更、商品推奨など、従来は人間が行っていた業務プロセス全体を自律的にこなすことができます。

生成AIとAIエージェントの最適な使い分け

カスタマーサポートでの最適な使い分けを考えるには、業務の性質や目標を明確にすることが重要です。以下のポイントを参考に、自社のCS業務における最適な選択を検討しましょう。

生成AIが適している場面

・単一のタスク：特定の情報提供や文書作成など、一つのタスクに集中する場合
・創造的コンテンツ：マニュアル、トレーニング資料、カスタマイズされたメールなどの作成
・情報の要約と分析：顧客の声や問い合わせデータの分析、傾向把握
・オペレーターの補助：人間のCSスタッフをサポートする形での活用

AIエージェントが適している場面

・複数ステップのプロセス：問い合わせ対応から問題解決まで一連の流れを自動化したい場合
・システム連携が必要：CRM、注文管理、在庫管理など複数のシステムと連携した対応
・自律的な意思決定：状況に応じた判断と行動が求められる複雑な対応
・プロアクティブな対応：顧客の潜在的なニーズを先回りして対応したい場合

企業での導入事例

実際の企業での導入事例から、生成AIとAIエージェントの効果的な活用方法を見ていきましょう。

Salesforce「Agentforce」

Salesforceは「Agentforce」という自律型エージェント機能を開発し、自社プラットフォームに統合しました。このAIエージェントは問い合わせ内容を理解して適切な回答を返すだけでなく、必要に応じてワークフローを実行する能力も持っています。

日本では富士通がAgentforceをサポートデスクに導入し、総問い合わせの約15%をAIエージェントが処理する運用を開始。パイロット検証では従来型チャットボットよりも少ない手順で正確な回答に到達できることが確認されています。

JR西日本カスタマーリレーションズ×ELYZA

JR西日本カスタマーリレーションズでは、ELYZAの生成AI技術を活用して、顧客問い合わせの要約とメール作成の自動化を実現しています。これにより、オペレーターの業務負荷が軽減され、より複雑な問い合わせへの対応に集中できるようになりました。

トランス・コスモス（社内ナレッジ検索）

トランス・コスモスでは、オペレーターでは答えられない難しい問い合わせが来た場合に、生成AIを呼び出して質問し、過去の社内ドキュメントなどを参照してオペレーターに回答する取り組みを始めています。Microsoft「Azure OpenAI Service」のAPIを利用したこの取り組みにより、エスカレーションが6割削減できる見込みとなっています。

Unity（チケット対応）

インタラクティブなリアルタイム3Dコンテンツ開発プラットフォームのUnityは、AIエージェントを導入し、チケット対応の効率を向上させることで、顧客に迅速な回答を提供しています。Unityのナレッジベースとの連携により、AIエージェントは8,000件のチケットに自動対応し、コスト削減を実現しました。

AIエージェント導入のステップと注意点

AIエージェントをカスタマーサポートに導入する際の実践的なステップと注意点を解説します。

導入の基本ステップ

１．現状分析と目標設定
　　・現在のCS業務の課題や非効率な部分を特定
　　・AIエージェント導入による明確な目標（KPI）を設定
　　・自動化すべき業務プロセスの優先順位付け

２．適切なソリューション選定
　　・自社の要件に合ったAIエージェントプラットフォームの選定
　　・カスタマイズ性や既存システムとの連携可能性の確認
　　・コスト対効果の検討

３．パイロット導入と検証
　　・限定的な範囲でのパイロット導入
　　・実際の顧客対応での効果測定
　　・フィードバックに基づく調整と改善

４．段階的な展開と教育
　　・成功を確認したうえでの段階的な展開
　　・CS担当者へのトレーニングと役割の再定義
　　・継続的なモニタリングと改善サイクルの確立

導入時の注意点

・人間による監視と介入の仕組み：AIエージェントの判断や行動に誤りがあった場合に人間が介入できる仕組みを必ず設けましょう。
・透明性の確保：顧客に対して、AIエージェントとのやり取りであることを明示し、必要に応じて人間のオペレーターに切り替える選択肢を提供しましょう。
・データの取り扱い：顧客データの保護とプライバシーに配慮し、適切なデータガバナンスを確立しましょう。
・継続的な学習と改善：AIエージェントの応答品質や課題解決率を定期的に評価し、継続的に改善する仕組みを構築しましょう。

2025年以降のCS×AI展望

2025年以降、カスタマーサポート領域におけるAI活用はさらに進化すると予想されています。今後のトレンドと準備すべきポイントを解説します。

AIエージェントの普及と進化

2025年は、カスタマーサポート領域のAI活用が「実験段階」から「実用段階」へと完全に移行する年になると予測されています。単なる「質問に答えるチャットボット」から、システム操作や意思決定支援を行う「行動するAI」へと進化し、問い合わせ対応の多くを完結させる主役となります。

顧客の期待値の変化

「AIによる迅速・正確・24時間対応」はまもなく当たり前となり、若年層を中心にAIエージェントによる解決を人間対応より好む傾向が強まるでしょう。同時に、機械的な対応への不満も高まり、感情理解と共感を示すAIエージェントへの需要が増加すると予想されます。

マルチモーダル対応の重要性

テキストだけでなく、画像、音声、動画などを組み合わせたマルチモーダル検索が普及する中、これらの多様なコンテンツタイプに対応したAI戦略が求められるようになります。音声AIの自然さも向上し、人間のようなコミュニケーション体験が一般化するでしょう。

AIと人間のハイブリッド体制

AIによる業務効率化と人間のきめ細かなサポートのハイブリッド化が加速します。AIは定型業務や基本的な問い合わせに対応し、CS担当者はより複雑な問題解決や感情的なサポートに集中するという役割分担が明確になるでしょう。

まとめ：最適なAI活用戦略の構築

生成AIとAIエージェントの違いを理解し、CSにおける最適な活用方法を見てきました。最後に、効果的なAI活用戦略を構築するためのポイントをまとめます。

生成AIとAIエージェントの使い分け

・生成AIは、コンテンツ作成、情報提供、データ分析など、単一タスクに適しています
・AIエージェントは、複数ステップの問題解決、システム連携、自律的対応に適しています
・両者を組み合わせたハイブリッドアプローチも有効です

段階的な導入アプローチ

・まずは生成AIを活用して業務効率化や人間支援から始めることも一つの選択肢です
・成功体験を積み重ねながら、段階的にAIエージェントへと発展させていく戦略も効果的です
・パイロット導入と効果検証を繰り返し、自社に最適なAI活用方法を見つけましょう

人間とAIの役割分担の明確化

・AIと人間それぞれの強みを活かした役割分担を設計することが重要です
・人間にしかできない共感や複雑な判断が必要な業務は人間が担当しましょう
・定型業務や24時間対応が求められる業務はAIに任せる方針を検討しましょう

よくある質問