投稿者 global-ai-media 
顧客エンゲージメントプラットフォームを提供するeGainが、Cisco Webex Contact Center向けに「AIエージェント」の提供を発表しました。このニュースは単なる製品連携にとどまらず、生成AI活用において「対話機能」と「ナレッジ管理（知識基盤）」がいかに密接であるべきかを示唆しています。本記事では、この事例をもとに、日本企業がカスタマーサポート領域でAIを導入する際に直面する課題と解決の糸口を解説します。
「対話のパイプ」と「知識のハブ」の統合
eGain社の発表によると、同社はCisco Webex Contact Centerのクライアント向けに「AI Agent」および「AI Knowledge Hub」の提供を開始しました。これは、Webexという堅牢な通信基盤（コンタクトセンター機能）に対し、eGainが得意とするナレッジマネジメントとAI推論能力を直接組み込むものです。
ここでのポイントは、単にチャットボットを設置するのではなく、会話の中からインサイト（洞察）を合成し、オペレーターや顧客に対して最適な回答を即座に提示する点にあります。世界的なトレンドとして、通信プラットフォームとAIナレッジベンダーがエコシステムを形成し、「つながる機能」と「考える機能」をベスト・オブ・ブリード（各分野の最良の製品を組み合わせる手法）で統合する動きが加速しています。
なぜLLM単体ではなく「ナレッジハブ」が必要なのか
生成AIや大規模言語モデル（LLM）の導入を検討する日本企業の多くが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）の構築に注目しています。しかし、実務現場では「マニュアルが整備されていない」「PDFやExcelが散在している」といったデータ基盤の問題により、AIが期待通りの回答を生成できないケースが頻発しています。
今回の事例で強調されている「AI Knowledge Hub」という概念は、AIが参照すべき知識を構造化し、信頼性を担保する仕組みです。AIエージェントが自律的に動くためには、参照元のデータが「AIにとって読みやすく、人間にとって管理しやすい」状態であることが不可欠です。特に日本の商習慣では、曖昧な文脈や「暗黙の了解」が多く存在するため、単なるドキュメント検索以上の、文脈を理解したナレッジ管理が求められます。
「AIエージェント」への進化と日本市場への適合性
従来のチャットボットと「AIエージェント」の最大の違いは、自律性とタスク遂行能力にあります。今回のソリューションが目指すのは、顧客との対話履歴や文脈をリアルタイムで解析し、オペレーターの支援（回答案の提示や後処理の自動化）あるいは自己完結型の対応を行うことです。
日本国内では、労働人口の減少に伴い、コールセンターの人手不足が深刻化しています。一方で、日本の消費者はサービスの質に対して高い期待値（おもてなしの心）を持っています。無機質な自動応答は顧客満足度を著しく下げるリスクがありますが、信頼できるナレッジに基づいたAIエージェントが、オペレーターを「拡張」する形で支援に入れば、品質と効率の両立が可能になります。
リスクと限界：ハルシネーションとガバナンス
もちろん、AIエージェントの導入にはリスクも伴います。生成AI特有のハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは完全にゼロにはなりません。特に金融や医療など、規制が厳しい業界においては、AIの回答が法規制やコンプライアンスに準拠しているかを担保するガバナンス機能が重要です。
また、ベンダーロックインのリスクも考慮すべきです。特定のプラットフォーム（今回の場合はCisco Webex）に強く依存したAIを構築すると、将来的なシステム移行の障壁となる可能性があります。API連携の柔軟性や、ナレッジデータ自体のポータビリティ（持ち運び可能性）を確保しておくことが、長期的なIT戦略として重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「ナレッジの整備」がAI活用の最優先事項
どんなに高性能なAIエージェントを導入しても、参照する社内マニュアルやFAQが陳腐化・散在していては機能しません。AI導入プロジェクトの工数の半分以上は、泥臭いデータの整理と構造化に充てるべきです。
2. オペレーター支援（Copilot）からの段階的導入
最初から完全無人化を目指すのではなく、まずは人間のオペレーターを支援するツールとしてAIエージェントを活用すべきです。これにより、AIの回答精度を人間がモニタリングしながら、リスクを最小限に抑えて学習データを蓄積できます。これは、失敗が許容されにくい日本の組織文化にも合致します。
3. プラットフォームと専門AIの組み合わせ
「Zoom」「Microsoft Teams」「Cisco Webex」などの通信基盤と、ナレッジ管理に特化したAIツールをどのように組み合わせるか、全体アーキテクチャを設計する視点が不可欠です。オールインワン製品に飛びつく前に、自社のナレッジ資産を最も活かせる組み合わせを検討してください。