同じようにカスタマーサポートAIを導入しても、成果が出る企業と、思うように出ない企業に分かれます。その差を生んでいるのは、AIそのものよりも、導入した後の「ナレッジ運用」です。本記事では、なぜナレッジ運用が成果を分けるのかを、株式会社miiboの調査のデータとともに解説し、運用を続けるための仕組みまでをお伝えします。
結論を先にお伝えします。ナレッジを更新し続けている企業ほど、AI導入の成果を実感しています。自社調査では、ナレッジを月1回以上更新している企業の割合が、全社で本番運用している企業ではPoC段階の約3.5倍でした。差が生まれるのは、AIの回答精度がナレッジの鮮度で決まり、更新が止まると答えられない問い合わせが増えていくからです。そして、運用を続ける鍵は、有人対応の内容が自動でナレッジ改善に回る仕組みにあります。
同じAIを導入しても、成果に差が出るのはなぜか
カスタマーサポートAIは、導入すれば成果が出るとは限りません。
別の記事では、AIを導入しても54.7%が「問い合わせ対応の負担は減っていない」と回答した調査を紹介しました。同じようにAIを入れても、負担が減る企業と減らない企業があり、成果にも差が出ます。では、その差はどこから来るのでしょうか。本記事では、成果を分ける要因を、調査データから明らかにします。
成果を分けるのは「ナレッジ運用」だった
成果の差を生んでいたのは、ナレッジ運用の差でした。
株式会社miiboの調査では、ナレッジを月1回以上更新している企業の割合を、導入段階ごとに比べました。その結果、全社で本番運用している企業では64.4%だったのに対し、β版・PoC段階の企業では18.4%にとどまりました。その差は約3.5倍です。ナレッジ更新や改善活用が進んでいる企業ほど、AI導入の成果を実感する傾向が見られました。
この結果は、成果を出せるかどうかが、AIを入れたかどうかではなく、ナレッジを育て続けられるかにかかっていることを示しています。
なぜナレッジ運用が成果を左右するのか
ナレッジ運用が成果を左右するのには、3つの理由があります。
理由1：AIの回答精度は、ナレッジの鮮度で決まる
1つ目の理由は、AIの回答精度がナレッジの鮮度で決まることです。カスタマーサポートAIは、登録されたナレッジをもとに回答します。ナレッジが新しく正確なら回答の精度は上がり、古いまま放置されれば精度は下がります。だから、更新を続ける企業ほど精度が保たれ、成果につながります。
理由2：更新が止まると、答えられない問い合わせが増えていく
2つ目の理由は、更新が止まると答えられない問い合わせが増えることです。商品やサービス、料金や制度は、時間とともに変わり続けます。ナレッジの更新が止まると、現状と合わない回答や、そもそも答えられない問い合わせが増えていきます。その分は人に回るため、負担と未解決が積み上がります。
理由3：未解決の問い合わせは、ナレッジ改善の最良のヒントになる
3つ目の理由は、未解決の問い合わせがナレッジ改善のヒントになることです。
AIが答えられなかった問い合わせは、どのナレッジが不足しているかを教えてくれます。ところが同じ調査では、この未解決の問い合わせを改善に「活用できていない」企業が44.7%にのぼりました。未解決を改善に回せる企業ほど、ナレッジが的確に育ち、成果につながっていきます。
ナレッジ運用が「続かない」理由と、続けるための考え方
ナレッジ運用が大切だと分かっていても、続けるのは簡単ではありません。続かない理由と、続けるための考え方を整理します。
人の手作業に頼ると、ナレッジ更新は後回しになる
続かない最大の理由は、更新を人の手作業に頼っていることです。通常業務に追われると、ナレッジの更新は後回しになりがちです。どこを直すべきかを人が探し、一つずつ書き直す運用は負担が大きく、長続きしません。
有人対応の内容が、自動でナレッジ改善に回る仕組みにする
続けるための鍵は、更新を人の根性ではなく仕組みに乗せることです。人が対応した内容を、AIがナレッジの修正案・追加案として提示すれば、更新の手間は大きく下がります。人が一度答えるたびにAIが賢くなる、この「使うほど育つ」考え方を、自律進化型と呼びます。
成果を可視化すると、改善が続く
もうひとつの鍵は、成果を可視化することです。
何がどれだけ改善したかが見えなければ、改善は続きません。調査では、AIの解決率やエスカレーション率などを「管理できている」企業は、いずれの指標でも約半数にとどまりました。可視化できれば、次に直すべき箇所が見え、改善のサイクルが回り続けます。
ナレッジ運用を仕組みにする｜始め方
ナレッジ運用を仕組みにするには、3つのステップで始められます。
まず、既存のFAQやナレッジを登録します。すでに手元にある情報を土台にすれば、すぐに運用を始められます。
次に、有人対応の内容をナレッジに反映する流れを作ります。人が答えた内容が次のAIの回答になることで、同じ問い合わせが繰り返し人に来る状態を減らせます。
そして、解決率などを可視化し、改善を続けます。数字で成果を追えれば、どこを直すべきかが見え、運用が空回りしません。
これら3つを、人の手間としてではなく仕組みとして回すのが、自律進化型カスタマーサポートAI「miibo for カスタマーサポート」です。AIの一次対応から、有人対応の内容を使ったナレッジ改善、成果の可視化までを、一連の流れとして回します。仕組みの全体像は、miibo for カスタマーサポート完全ガイドで確認できます。
よくあるご質問
カスタマーサポートAIの成果は、何で決まりますか？
導入したかどうかより、ナレッジを更新し続けられるかで決まります。自社調査では、ナレッジを月1回以上更新している企業の割合が、本番運用ではPoC段階の3.5倍でした。ナレッジ更新や改善活用が進む企業ほど、成果を実感する傾向が見られました。
なぜナレッジを更新し続ける必要があるのですか？
AIの回答精度が、ナレッジの鮮度で決まるためです。商品や制度は変わり続けるため、更新が止まると現状と合わない回答や答えられない問い合わせが増え、その分が人に回ります。更新を続けることで、回答の精度を保てます。
ナレッジ運用を続けるには、どうすればよいですか？
更新を人の手作業に頼らず、仕組みに乗せることが鍵です。人が対応した内容が自動でナレッジ改善に回り、成果を可視化できる運用にすると、改善のサイクルが続きやすくなります。
まとめ
同じカスタマーサポートAIを導入しても成果に差が出るのは、ナレッジ運用の差によるものです。自社調査では、ナレッジを月1回以上更新している企業の割合が、本番運用ではPoC段階の約3.5倍でした。AIの回答精度はナレッジの鮮度で決まり、更新が止まると答えられない問い合わせが増えていきます。成果を出し続ける鍵は、有人対応の内容が自動でナレッジ改善に回り、成果を可視化できる仕組みにあります。なお、AIを導入しても負担が減らない原因については、こちらの記事で解説しています。自社の運用を見直したい場合は、完全ガイドで仕組みを確認し、他のサービスとの比較はカスタマーサポートAIの比較と選び方もご覧ください。導入相談や資料ダウンロードもご利用ください。
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