投稿者 global-ai-media 
顧客対応の自動化と効率化は、多くの企業にとって喫緊の課題です。本記事では、断片化したシステムを統合し、AI活用によってSLA（サービス品質保証）を劇的に改善した米Aterian社の事例を参照しつつ、日本のコンタクトセンターが直面する「人手不足」と「おもてなし品質」の両立に向けた実務的アプローチを解説します。
システムの「断片化」が招くCXの低下
多くの日本企業において、顧客対応部門（コンタクトセンター）は長年の課題を抱えています。それはシステムの「断片化（Fragmentation）」です。電話（PBX）、メール、チャット、CRM（顧客管理システム）がそれぞれ独立したサイロとして存在し、オペレーターは複数の画面を行き来しながら対応を行っています。
今回参照した米国のテクノロジー企業Aterian社の事例では、こうした断片化したツール群をGenesysのような統合型クラウドプラットフォーム（CCaaS）へ移行させることで、SLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）の達成率を90%にまで引き上げることに成功しました。
顧客体験（CX）の視点で見れば、「電話でたらい回しにされる」「チャットボットに同じ説明を繰り返す」といったフラストレーションは、まさにこのシステムとデータの断断片化に起因します。AI導入以前に、まずデータ基盤が統合されていなければ、最新のAIエージェントもその真価を発揮できないという事実を示唆しています。
AIエージェントと人間の最適な役割分担
記事の冒頭で触れられている「AIエージェントとの対話か、迷路のような電話メニューか」という問いは、AI導入における重要な岐路を示しています。従来型のIVR（自動音声応答）は、顧客にとって「迷路」になりがちでした。一方で、生成AIやLLM（大規模言語モデル）を活用した現代のAIエージェントは、より自然な対話で意図を汲み取ることが可能です。
しかし、ここで重要なのは「すべてをAIに任せる」ことではありません。Aterian社の成功要因は、定型的な問い合わせや一次受付をAIが効率的に処理し、複雑な問題や感情的なケアが必要な場面では、即座に「文脈を理解した人間」に引き継ぐフローを確立した点にあります。
日本企業、特に「おもてなし」を重視する組織文化においては、AIによる自動化率のみをKPI（重要業績評価指標）にするのは危険です。AIはあくまで「顧客の待ち時間を減らし、オペレーターの負担を下げるためのツール」と定義し、人間がより付加価値の高い対応に注力できる環境を作ることが、結果としてSLAの向上につながります。
統合プラットフォームへの移行がもたらすデータ価値
クラウド型の統合プラットフォームへの移行には、単なるコスト削減以上のメリットがあります。それは「データの民主化」と「リアルタイム分析」です。
電話、チャット、メールの履歴が一箇所に集まることで、AIは顧客の過去の行動履歴に基づいた高精度な推論が可能になります。例えば、過去の購買履歴や問い合わせ内容をもとに、顧客が次に何を求めているかを予測し、先回りした提案を行うことも可能になります。
逆に言えば、オンプレミスのレガシーシステムを残したまま、表面的な「AIチャットボット」だけを導入しても、AIは顧客の背景情報を参照できず、期待した成果は得られません。AI活用を成功させるためには、その土台となるデータパイプラインの整備と、チャネル間の連携が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
本事例から、日本のビジネスリーダーや実務者が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「部分最適」から「全体統合」へのシフト
部署ごとに異なるツールを導入するのではなく、全社的なCX基盤としてのプラットフォーム統合を優先すべきです。特に人手不足が深刻な日本において、システム間の転記作業や検索時間は致命的なリソースの浪費です。
2. AIガバナンスと品質管理の徹底
生成AIを顧客対応に用いる際は、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを考慮する必要があります。日本国内の商習慣や法規制（個人情報保護法など）に準拠するためには、AIの回答範囲を社内ナレッジベースに限定するRAG（検索拡張生成）技術の活用や、定期的なモニタリング体制の構築が必須です。
3. 「おもてなし」の再定義
AI活用は「手抜き」ではありません。顧客を待たせないこと、何度も同じ説明をさせないこともまた、現代における重要な「おもてなし」です。AIに任せる領域と、人間が深掘りする領域を明確に線引きし、ハイブリッドな対応モデルを構築することが、これからの日本企業の競争力となるでしょう。