投稿者 global-ai-media 
Teneo.aiが主要家電ブランド向けに、保証対応やトラブルシューティング、修理予約を自動化する「エージェント型AI」ソリューションを発表しました。生成AI活用が単なる「対話」から具体的な「業務実行」へとシフトする中、企業が直面するガバナンスと精度の課題、そして日本企業が取るべき戦略について解説します。
「対話」から「行動」へ：エージェント型AIの台頭
生成AIの活用フェーズが、急速に次の段階へと移行しています。これまでの「質問に答えるだけのチャットボット」から、ユーザーの意図を汲み取り、具体的なタスク（システム操作や手続き）を自律的に遂行する「エージェント型AI（Agentic AI）」への進化です。
今回取り上げるTeneo.aiの事例は、家電業界におけるカスタマーサポート（CS）の高度化を示唆しています。具体的には、製品のトラブルシューティングだけでなく、保証規定の確認、修理サービスのスケジュール調整といった、従来は人間がバックエンドシステムを確認しながら行っていた複雑な業務をAIが完遂するというものです。
LLMオーケストレーションによる「制御」と「精度」の両立
企業がエージェント型AIを導入する際、最大の障壁となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」と「制御不能な動作」のリスクです。特に保証契約や修理予約といった契約・金銭に関わる領域では、AIが勝手な判断で規約外の保証を約束してしまっては、経営上のリスクに直結します。
元記事で言及されている「LLMオーケストレーション」とは、単一の巨大言語モデルにすべてを委ねるのではなく、複数のモデルやルールベースのシステム、外部APIを指揮者（オーケストレーター）が適切に管理・制御する仕組みを指します。これにより、自然な対話能力（LLMの強み）を維持しつつ、業務プロセスの順守や正確なデータ参照（エンタープライズグレードの制御）を担保することが可能になります。
音声とデジタルのシームレスな統合
もう一つの重要なポイントは、音声チャネルとデジタルチャネル（チャットやWeb）を横断してスケーリングしている点です。家電の故障対応という文脈では、ユーザーは焦っていることが多く、電話（音声）での問い合わせニーズが依然として高い傾向にあります。
AIが音声認識と音声合成を介して電話応対を行い、その文脈を維持したままWeb上の手続きに誘導する、あるいはその逆を行うといったオムニチャネル対応は、顧客体験（CX）の質を決定づけます。日本国内においても、高齢者層の多さや電話対応重視の商習慣を鑑みると、音声AIの高度化は避けて通れないテーマです。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAIの実装を進める上で考慮すべきポイントは以下の3点です。
1. RAGからエージェントへの進化を見据える
社内文書を検索して答えるRAG（検索拡張生成）の構築が一巡しつつある現在、次は「AIに何を実行させるか」というエージェント化の議論が必要です。API連携による予約・申請・決済などの自動化を視野に入れたシステム設計が求められます。
2. 「おもてなし」と「厳格な統制」のバランス
日本市場では、丁寧な対応（おもてなし）と、コンプライアンス順守の両立が厳しく問われます。AIに自律性を持たせつつも、ガードレール（逸脱を防ぐ仕組み）を設ける「オーケストレーション」技術の選定が、実用化の鍵を握ります。
3. 既存の電話業務へのAI適用
デジタル完結を急ぐあまり、電話窓口を軽視するのは得策ではありません。特にCS領域では、オペレーター不足が深刻化しているため、音声対話AIによる「一次受けの自動化」や「定型業務の代行」は、ROI（投資対効果）が出やすい領域と言えます。