自己解決AI

自己解決率が上がらない原因

FAQの場所が分かりにくい

FAQがどこにあるのかがわからない場合には、ユーザーは利用できません。Webサイトに掲載していたとしても、トップページからの導線が複雑になっている、文字が小さいために目立たないといった状況になっていると、ユーザーは自分で探すのを諦めてしまい、電話やメールでの問い合わせに切り替えてしまいます。

自己解決率を上げるには、ユーザーが疑問を感じた時や聞きたいことが出てきた時に、すぐにFAQを見つけられるという点が重要になってきます。

検索しても欲しい回答が見つからない

FAQのページにたどりついた場合でも、検索の結果欲しい回答が見つからなければ自己解決率の向上は見込めません。従来のキーワード一致型の検索システムの場合、ユーザーが検索した単語が完全に含まれていない場合、検索しても該当する情報を見つけられません。

結果として、自分が欲しい情報が実はFAQ内に存在しているにもかかわらずユーザーが見つけられないため、最終的に問い合わせを行うという流れになってしまいます。

質問の言い回しとFAQの表現が一致しない

ユーザーが入力する言い回しとFAQの表現が一致しないケースも考えられます。例えば、ユーザーは「パスワード 忘れた」というキーワードで検索を行っているのに対し、FAQでは「ログイン情報の再発行」というタイトルで登録されているといった場合にも、回答にたどりつきにくくなってしまいます。

このような状態だったとしても、最終的にユーザーは欲しい情報を得ることが難しいために、電話やメールでの問い合わせを行う、という状況につながります。

情報が古く更新されていない

FAQの内容など、情報が古く更新されないまま放置されている場合でも、自己解決率の向上は難しいといえます。ユーザーがせっかく回答を見つけたとしても、それが現在の情報と異なっている場合には問題は解決したとはいえませんし、逆にクレームに発展する可能性も考えられます。

FAQなどの情報はいったん作成して終わりではなく、制度の変更や新機能のリリースなどがあった場合にはメンテナンスを行うことが大切です。

AIで自己解決を促進できること

曖昧な質問や表記ゆれを理解して回答を提示する

自然言語処理を用いたAIは、ユーザーが入力した言葉の意味や文脈を理解できます。例えば、パスワードの再設定に関する内容を検索したい時には、「パスワード 忘れた」「ログイン できない」「PW 再設定」といったように、人によってさまざまなキーワードを使用しますが、AIはこれらを同じ意図の質問だと解釈できます。このように、曖昧な質問や表記ゆれがあったとしても、内容を理解した上で回答を提示することが可能です。

FAQやマニュアルから適切な情報を探す

生成AIを活用したシステムの導入によって、すでにあるFAQやマニュアル、過去の対応履歴などから必要な情報を探し、要約した回答の生成が可能となります。ユーザーから寄せられた問い合わせに対し、さまざまな資料から関連した箇所をスピーディに見つけ出せるため、長文の資料を読んで回答を探す手間を省けます。

チャット形式でユーザーを回答まで誘導する

チャット形式でユーザーと会話を行うことで、もしユーザーが「何がわからないのか」「何を知りたいのか」といった点をうまく言語化できていなかったとしても、状況を絞り込むために逆に質問を投げかけて、どのような課題を抱えているのかという点を絞り込んでいきます。

単なる検索とは異なり、会話のキャッチボールを行ってユーザーが回答に辿り着くまで伴走できるため、自己解決率を高めることにつなげられます。

未解決の問い合わせを分析してFAQ改善に活かす

AIはユーザーとの対話内容を自動で蓄積し、さらに分析を行えます。例えば「AIにより回答ができなかった質問」や「AIの回答に低評価がついた項目」などを抽出して可視化することによって、企業は「ユーザーは何に困っているのか」「どのような内容についてのFAQが不足しているのか」といった内容をデータに基づいて把握でき、FAQの改善に活かせます。

自己解決AIを導入するメリット

問い合わせ件数を削減できる

ユーザーが自分自身で疑問を解決できるよう仕組みを整えると、サポート窓口やコールセンターに対する電話やメールの流入数を削減できる点が大きなメリットです。中でも、パスワードリセットやサービスの退会手続といった「よくある定型質問」が大幅に減ることが期待できるため、問い合わせ対応に要していた人件費などの運用コストも圧縮できるといった面もあります。

また、繁忙期にもAIが一次受けとして対応ができるため、スタッフを増員することなく問い合わせへの対応を行えます。

ユーザーの待ち時間を短縮できる

問い合わせに対し有人対応を行っている場合には、混雑時には電話がつながりにくい、メールの返信に数日かかるといった状況が発生するなど、問い合わせをしてきたユーザーを待たせる場面もあります。

自己解決AIを導入することによって、ユーザーは疑問を感じてからすぐに自分で情報を検索し、素早く必要な回答を得られます。電話での問い合わせで保留音を聞きながら待つ、メールの返信を待つといった時間を短縮できるため、顧客体験の向上も期待できます。

24時間いつでも疑問を解決できる

一般的に、問い合わせ窓口は平日の営業時間内に対応しているケースが多く見られます。AIを導入した場合には、夜間や早朝、土曜・日曜・祝日といったように、24時間365日問い合わせを行えるようになります。夜間や土日に問い合わせを行いたいと思った場合でも、AIが対応できる範囲であればすぐに疑問を解決できるようになります。

オペレーターが複雑な問い合わせに集中できる

パスワード変更など、「よくある質問」をAIにて自己解決できるようになった場合、オペレーターはより複雑な問い合わせ対応に専念できるようになります。例えば、個別事情を汲み取った上での対応が必要となるクレーム対応や、付加価値の高いコミュニケーションが求められるケースなどの対応に集中できます。

自己解決AIを運用する際のポイント

FAQを作って終わりにしない

自己解決AIを導入したとしても、AIが参照するデータが古いと意味がありません。サービス内容の変更や、新たな機能の追加があった場合には、FAQやマニュアルを更新することにより、AIが新たな情報を参照できるように環境を整えておくことが大切です。

このように、回答の正確性を保ち続けるための運用体制を構築することが成功の鍵であることから、FAQを作成して終わりにしない、という点がポイントのひとつとなります。

検索ログ・問い合わせログをもとに改善する

AIに蓄積された対応ログや検索キーワードは、顧客の生の声ともいえる情報です。定期的に確認をしていくと、「頻繁に検索されているが、自己解決に至らなかったキーワード」や、「新たに多く発生している質問」といった内容を把握できるようになります。このようなデータに基づき、不足しているFAQを追加する、わかりにくい回答文を修正するといった作業を行うことによって、AIの回答精度と自己解決率の向上が期待できます。

AIで解決できない場合の問い合わせ導線を用意する

ユーザーから寄せられる問い合わせの中には、AIでは解決ができないものもあります。その場合に、有人対応への切り替えや、メールフォーム、電話窓口への導線をわかりやすく提示できれば、ユーザーが迷子になってしまうのを防げます。さらに、AIとやりとりをした履歴をそのままオペレーターに引き継げる仕組みが用意されていれば、ユーザーは同じことを複数回説明する必要がなく、よりスムーズに進められます。

回答内容の正確性を定期的に確認する

生成AI型のシステムを導入する場合には、回答内容の正確性を確認することが大切です。これは、AIには誤った情報をもっともらしく回答してしまう「ハルシネーション」のリスクがあるためです。AIの回答が正確な内容とずれていないかという点について、定期的なモニタリングを行うことが必要となります。

そのほか、回答に「参照元のFAQ」などを明記させるといったように、ユーザーが自分で情報の参照元を確認できる仕組みを取り入れるといった工夫が求められます。

自己解決AIの導入事例

電話やメールによる問い合わせ削減のためチャットボットを導入

SBI VCトレード株式会社では、合併によるサービス統合が行われたことから、サービス利用に関する問い合わせの電話が増加し、カスタマーサポートがパンク状態となっていました。この点から、電話やメールによる問い合わせの削減を目的としてチャットボットを導入しています。

その結果、チャットボットの利用数は2023年1月で1万件を超え、順調に利用が進んでいる状況です。さらに「質問パターンのAI自動生成」を活用することによって、90％の回答率を維持しています。

1ヶ月間で約34,000件の問い合わせに対応

株式会社快活フロンティアの導入事例です。同社は、事業の発展に伴い顧客からの問い合わせ数が増加していたこと、さらに24時間365日のサービスを提供していることから顧客サポートを拡充する必要があり、チャットボットの導入を行っています。

導入後、2020年10月の1ヶ月間の実績では、チャットボットにて約34,000件の問い合わせに対応を行っています。さらに、導入の際にFAQを整備したことにより一部曖昧だった運用ルールの統一に繋がり、問い合わせ対応の品質の向上に繋げられています。

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Inankl（イナンクル）

顧客が現在使用している業務の流れに対し、AIの機能を追加で組み込むサービスを提供しています。導入するのは汎用のAIツールではなく、顧客の業務に合わせ設計・構築を行う点が特徴です。

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まとめ

自己解決率が伸び悩んでいる原因は、例えばFAQまでの導線の悪さや検索頻度の低さなどが挙げられます。このような状況において自己解決AIを導入することによって、対話形式によりユーザーを回答に導けるため、自己解決率の課題の解決が期待できます。

ただし、導入を行った後は継続的なナレッジの改善を行うとともに、AIでは解決ができない場合の有人対応への導線の確保などが必要です。「AIにどこまでを任せるか」という点をはっきりとさせておくことも重要なポイントといえます。