クレーム対応AI

AIでクレーム対応を効率化する方法

チャットボットやボイスボットで一次対応する

クレームの一次対応をAIチャットボットやボイスボットに任せることができれば、業務を効率化できます。簡単な問い合わせや定型的なクレームであればAIのみで完結することが可能であるため、オペレーターの対応件数を削減できます。

また、悪質なクレームや暴言についてもAIが一次対応することで従業員が直接ハラスメントを受ける機会が減少するため、心理的な負担を軽減できます。一次対応にて要件をヒアリングし、必要に応じて有人窓口に振り分ける仕組みにすることで、顧客の不満増幅を抑える効果も期待できます。

顧客の感情や不満度を分析する

音声認識やテキスト解析技術の活用により、顧客感情や不満度を分析することができます。声のトーンや話すスピード、特定の単語の出現などをAIにより数値化します。この対応により顧客がどれくらい不満を抱えているのかを客観的に把握できます。

オペレーターは事前に顧客の感情の状態について察知可能であることから、心の準備をしてから対応を開始可能。言葉遣い・トーンを顧客に合わせて調整することによって、さらなるクレームの発生を抑えます。

回答候補やトークスクリプトを提示する

顧客との会話の内容などをAIにて解析を行い、それに合った回答候補やトークスクリプトをオペレーターの画面に提示します。クレームに対応している時には、焦りから誤った案内をしてしまうリスクがありますが、AIのサポートを受けられるため情報を探す保留時間を大幅に短縮可能。さらに、次に案内するべき代替案などの提案も可能であることから、経験が浅いオペレーターでも落ち着いて対応を行うことができるようになります。

危険な発言やカスハラの兆候を検知する

AIの活用により、カスタマーハラスメントの兆候を早期に検知可能です。会話やテキストの中で脅迫的な言葉や過剰な要求、人格否定などの危険なキーワードや異常な声の大きさなどをAIが察知します。

これまでは、「どこからがカスハラなのか」という判断はオペレーターの主観に委ねられていましたが、AIの導入により客観的な基準でアラートを出すことができます。

管理者へのエスカレーションを自動化する

クレームが深刻化しそうな兆候や、カスタマーハラスメントをAIが察知した場合、管理者やスーパーバイザーに自動的に通知する機能を活用できます。これまではオペレーター自身が手を挙げる必要があったものの、AIによる会話のモニタリングにより、危険度に応じてアラートを発します。この機能によって、管理者は事態が悪化する前に通話を傍聴する、対応を代わるなどといったように早期の介入が可能になります。オペレーターを孤立させずに組織で守る体制を構築することができます。

対応履歴を分析してナレッジ化する

顧客とのやり取りをAIにより文字起こしし、クレームの要点や解決に至った経緯を要約して記録することができます。この機能から、対応後の入力業務にかかる負担を軽減できます。さらに、蓄積された対応履歴を分析することによって、どのような対応が顧客の怒りを鎮めたのか、あるいは余計に怒らせたのかという成功パターンと失敗パターンをナレッジ化可能です。

クレーム対応にAIを導入するメリット

オペレーターの負担を軽減できる

AIの導入によりクレーム対応におけるオペレーターの負担を大幅に軽減できる点が非常に大きなメリットです。ボイスボットを一次対応に使用することによって直接的に暴言を浴びる機会を減らせます。また、感情分析や回答を提示してくれる機能などを活用することで、対応中の焦りや迷いにより誤った対応を行ってしまうのを防ぎます。

対応品質を標準化できる

AIは過去の対応の中から、優良な対応履歴やマニュアルをリアルタイムで分析し、それぞれに合った回答候補や適切な言葉遣いなどの提示を行うため、たとえ新人だったとしてもベテランのような対応が可能となります。組織全体で対応品質の標準化ができます。

さらに、AIによる客観的な基準を元に対応していくため、「人によって案内が異なる」という二次クレームの原因を排除可能です。

初動対応を迅速化できる

クレーム対応の際には、「初動の早さ」が非常に重要です。問い合わせが入ると、AIが要件をテキスト化して過去の対応履歴や関連する社内資料を検索します。この点により、オペレーター自身が情報を把握するための時間や情報検索のための保留時間も極力短くすることができます。

顧客を待たせる時間を短時間にし、スムーズな早期解決や要件に合った初期対応を行えるようになるため、スムーズな初期対応を行えるため、顧客の怒りをそれ以上大きくすることを防げます。

問題のある対応を早期に発見できる

AIにより通話やチャットをモニタリングしているため、不適切な対応やクレームの火種をすぐに見つけられます。管理者が全ての録音チェックを行うことは難しいと言えますが、「NGとしているワードを使用された」などの異常を検知し、すぐにアラートを発することができます。このことから、問題がさらに大きくなる前にスーパーバイザーがフォローに入ることができるようになります。

クレームを商品・サービス改善に活用できる

AIによってクレームを分析し、「顧客の声」として商品やサービスの改善に利用できます。対応履歴は非常に膨大な量となりますが、AIによってテキストマイニングすることで、特定製品に対する不具合の報告やサービスへの不満の傾向、潜在的なニーズなどを客観的なデータとして抽出できます。 人間では気づきにくい細かいパターンや根本原因の可視化も可能であることから、商品開発や業務プロセスの改善に活かすことができます。

クレーム対応AIの導入手順

クレームの種類と発生状況を把握する

まずは、自社に寄せられているクレームについて、現場を正確に把握することが必要です。過去の対応履歴や録音データの分析を行い「商品の不良」「接客態度」などクレームの種類を分類してください。さらに、どのような時間帯にクレームが発生することが多いのか、それはどのような顧客層から発生しているのかといった点などを整理します。

このように、自社の課題・ボトルネックを具体的に洗い出すことによって、自社の目的に合ったAIツール導入が可能となります。

AIに任せる対応範囲を決める

全てのクレーム対応をAIに任せるのは現実的ではありません。AIと人間の役割分担について、明確に定義することが大切です。例として「定型的な初期対応や情報の検索、危険ワードの検知はAIに任せ、顧客の感情に寄り添った謝罪や複雑な事情のヒアリングは人間が行う」といった形で線引きを行っておきます。

AIと人間の得意な部分を組み合わせることにより、それぞれの強みを生かしたクレーム対応の体制を構築できます。

エスカレーション基準を設定する

AIが管理者にアラートを出す条件や、オペレーターから管理者に対応を引き継ぐエスカレーション基準の設定を行います。例えば「特定の暴言が○回検出された場合」「同じ要求が執拗に繰り返された場合」といったように、AIが検知しやすい客観的な数値のルール化を行います。基準を具体的に設定することによって、現場のオペレーターが過度なプレッシャーを抱え込むという事態を防げます。

対応履歴やFAQをAIが参照できる状態にする

AIが質の高い回答候補を提示するには、質の高い学習データが必要となります。AIを導入する前に社内の業務マニュアルや過去のクレーム対応履歴、FAQのデータを整理しておきます。もし古い情報などが残っていた場合、AIが誤った案内をする可能性があり、新たなクレームを引き起こす原因になってしまいます。AIが正しい情報を読み込めるように、データベースの整備を行い、継続的なメンテナンスを行う体制を整えることが大切です。

人による確認と改善の流れを整える

AIの導入を行ってそれで終わりではなく、実際の運用を行う中で精度を高めるためのPDCAサイクルの構築を行います。AIの提示した回答候補が適切だったのか、カスタマーハラスメントの検知に漏れや過剰な反応がなかったかなど、定期的に人間が確認を行っていきます。誤った判定があればAIの学習データを修正するといったように、継続的に改善を行えるよう流れを整えておくこともポイントとなります。

クレーム対応AIを選ぶポイント

音声・メール・チャットに対応しているか

顧客からのクレームは電話のほか、メールやチャットなどさまざまなチャネルから寄せられます。そのため検討しているAIツールは自社が導入しているチャネルに対応しているかを確認しておくことが重要です。電話の音声認識に加えて、テキストデータの解析も行えるシステムを選択すれば、チャネルごとに対応品質がばらついてしまうことを防げます。 さらに一元管理されたAIであれば、顧客がチャットから電話に切り替えを行った場合でもそれまでの対応をスムーズに引き継いで対応を継続することができます。

感情分析や危険ワード検知に対応しているか

クレーム対策やカスハラ対策を重視したい場合には、声の抑揚や話のスピード、声のトーンなどから怒りや不満を可視化する感情分析機能や、暴言や脅迫など特定の単語を察知する危険ワード検知機能を搭載しているか、という点もポイントになってきます。これらの機能の精度が高いと、カスハラの早期発見やオペレーターの適切なサポートを行えるようになります。

管理者への通知・エスカレーション機能があるか

トラブル発生時にオペレーターを現場で孤立させないためにも、アラート機能の有無も確認すべきところです。顧客の激しい怒りやカスハラの兆候を検知した場合には、スーパーバイザーや管理者のチャットツールや管理画面に通知が行われる機能があるか確認してください。迅速に通知を行えれば、スーパーバイザーがリアルタイムで通話をモニタリングして必要に応じオペレーターにアドバイスする、対応を交代するといったことも可能になります。

対応履歴を分析・検索できるか

クレームへの対応履歴を分析・検索することにより、業務改善のヒントを得られることもあります。そのため、データの蓄積と分析が行える機能が搭載されているかを確認します。通話内容が自動でテキストに変換されて要約されるほか、特定のキーワードやクレームの種類などで過去の履歴を検索できるツールが理想的といえます。 また、顧客が不満を持っている原因などが把握できれば、商品開発へのフィードバックに活用できるケースもあるでしょう。

個人情報や音声データを安全に管理できるか

クレーム対応を行う際には、顧客の氏名や連絡先、購買履歴など、個人情報を取り扱うことになります。そのため、AIツールが堅牢なセキュリティ対策を備えているかの確認は必要です。暗号化や厳密なアクセス権限の設定ができるほか、入力情報が生成AIの外部学習データとして二次利用されない環境かどうかの確認が必要となります。 また、テキスト化を行う際に、クレジットカードなどの個人情報を自動でマスキングする機能があるかも確認しておきたい部分です。

クレーム対応にAIを活用する際の注意点

重大なクレームをAIだけで判断しない

AIは事実の整理やルールに基づいた回答の提示は得意としていますが、人間の複雑な感情を理解するといったことはできません。そのため、顧客が深い悲しみや怒りを抱えている重大なクレームや、損害賠償や契約解除などが絡む交渉をAIの判断のみで進めるのは危険です。このような場合にはAIの提案を鵜呑みにせずに、相手の心情に寄り添った対応や最終的な補償などに関する決断は人間が行う運用とすることが非常に重要です。

AIはあくまで支援ツールであることを念頭に置き、責任のある判断は人が担うという点を徹底することが大切です。

企業独自のカスハラ基準を整備する

AIがカスハラについて正確に検知を行うには、社内において「何をもってカスハラとするのか」という基準を整備する必要があります。例えば厚生労働省のガイドラインなどを参考にしながら、自社独自の判断基準を策定します。その社内ルールをAIの検知条件やNGワード設定とシステムに学習させることによって、AIによりアラートを出すことが可能になります。

AIの検知結果に漏れや誤判定があることを理解する

現在のAI技術は非常に高度であるものの、検知結果には漏れや誤判定があるという点を理解しておくことが大切です。現場のオペレーターは「AIの判断が常に正しいとは限らない」という前提に立って活用することが重要といえます。最終的には人間の目と耳により状況を確認した上で、柔軟に対応していく姿勢が必要です。

従業員保護と顧客対応の両面から運用する

AI技術によるクレーム対応は、悪質なカスハラから従業員を守るための強力なツールとなりますが、「顧客の正当な不満を解決する」という目的を見失わないようにすることが大切です。カスハラの検知を厳格に行い過ぎて、正当なクレームまでクレーマーとして扱ってしまうと、企業の信用問題に発展する可能性があります。そのため、「従業員保護」と「顧客対応」の両面から運用を行っていく点を念頭におくことが重要であるといえます。

クレーム対応AIの導入事例

問い合わせ内容の定型化と24時間のAI電話対応窓口を開設

多くのクレジットカード会員を抱える企業での事例です。こちらの企業では問い合わせ窓口へのクレーム電話が多かったことからオペレーターの退職が課題となっていたこと、時間外の問い合わせ窓口がないことからお客様満足度が低下している状態でした。

そのため、利用料金の引き落としに関する問い合わせ内容を定型化するとともに、24時間のAI電話対応窓口を開設。会員情報を専用学習データ化することによって、AIオペレーターが本人確認を行い、問い合わせ内容に回答する、という形態を実現しています。

クレーム対応AIにおすすめの導入支援会社

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Zendeskに特化し、導入や運用に関する支援を行っている企業です。同社は2014年からZendesk支援事業を開始。カスタマーサポートやヘルプデスク周りでの課題について、顧客に寄り添いつつ支援を行っています。

また、カスタマーサポート機能の立ち上げ、クラウド化、運用に関することなどについて困りごとを抱えている顧客の支援も行っています。困りごとや解決したい内容に応じた解決方法を個別に提案します。

株式会社TMJ

株式会社TMJは、コンタクトセンターやマーケティング、管理業務を対象としたAI導入支援サービスを提供しています。必要なデータの整備や評価、運用までサポートを実施。例えばオペレーター支援におけるクレーム対応の最適化に対応。顧客から寄せられたクレームの分析を行い、それぞれに合った解決策を提案します。このことにより、クレーム対応におけるプロセスを効率化することができます。

クレーム対応にAIを活用して従業員の負担を軽減しよう

クレーム対応にAIを導入することによって、チャットボットを用いた一次対応や感情分析、回答候補の提示などを通じ、オペレーターの心理的な負担を軽減するとともに、対応品質の標準化につながるなどのメリットが得られます。さらに、カスタマーハラスメントの兆候を早い段階で検知し、管理者へのエスカレーションを自動化することによって、組織全体で従業員を守るための体制構築を行えます。

クレーム対応に課題を抱えている場合には、ぜひAIを活用して従業員の負担軽減に繋げることを検討してみてはいかがでしょうか。