投稿者 global-ai-media 
Google広告が従来の問い合わせフォームをAIエージェントに置き換えようとしています。この動きは単なるUIの変更にとどまらず、B2Bサービスにおける顧客対応のあり方が「チケット処理型」から「対話型解決」へとシフトしていることを示唆しています。本記事では、このトレンドの背景にある技術と、日本企業が同様の仕組みを導入する際に考慮すべき実務的なポイントを解説します。
「フォーム入力」から「対話による解決」への転換
Google広告（Google Ads）のサポート窓口において、従来の入力フォームがAIエージェントに置き換わりつつあるという報告がなされています。これまで多くのB2Bサービスでは、ユーザーが「アカウントの問題」「請求の問題」「広告審査」といったカテゴリをプルダウンで選択し、詳細を記述して送信する「チケット制」が主流でした。
今回の変更は、ユーザーが自然言語で「広告が表示されない」といった状況を相談するだけで、AIが文脈を理解し、その場で診断や解決策の提示、あるいは適切な担当者への振り分けを行うモデルへの移行を意味します。これは、生成AI（Generative AI）とRAG（検索拡張生成）技術の成熟により、AIが単なるFAQの検索を超え、個別のアカウント状況を踏まえた「エージェント（代理人）」としての振る舞いが可能になったことを背景としています。
単なるチャットボットと「AIエージェント」の違い
ここで重要なのは、これが従来の「シナリオ型チャットボット」とは異なるという点です。シナリオ型は事前に決められた選択肢を辿るだけですが、LLM（大規模言語モデル）を搭載したAIエージェントは、以下の特徴を持ちます。
- 意図理解：ユーザーの曖昧な表現から、具体的な課題（例：予算設定ミスなのか、審査落ちなのか）を推論する。
- 動的な診断：バックエンドのシステムと連携し、実際にユーザーのアカウントデータを参照して異常検知を行う（Googleの「Ads Advisor」のような機能）。
- 自律的なアクション：必要に応じて設定変更を提案したり、ドキュメントを要約して提示したりする。
この進化により、ユーザーは「どのカテゴリを選べばいいかわからない」というストレスから解放され、企業側は一次対応の自動化率を大幅に向上させることが期待できます。
日本企業における導入のハードルと商習慣への適合
日本国内で同様の仕組みを導入する場合、欧米とは異なるいくつかの課題に直面します。
第一に「品質への期待値」です。日本のビジネス現場では、回答の正確性や礼儀正しさに対して非常に高い水準が求められます。AIがいわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を出力し、誤った操作を誘導してしまった場合、企業の信頼失墜に直結します。特に金融やインフラ、B2Bの基幹システムにおいては、免責事項を入れるだけでは済まされないケースも多々あります。
第二に「有人対応への接続性」です。AIだけで解決できない場合、スムーズに人間のオペレーターに引き継ぐ動線（Human in the loop）が不可欠です。完全にフォームを廃止し、AIとの対話だけを強制するUIは、急いでいるユーザーや複雑な事情を抱えるユーザーにとって「たらい回し」と感じられ、顧客満足度（CS）を著しく下げるリスクがあります。
日本企業のAI活用への示唆
Googleの事例は、AIが「ツールの操作補助」から「業務プロセスの代行」へと進化していることを示しています。日本企業が自社サービスや社内ヘルプデスクにAIエージェントを導入する際は、以下の3点を意識する必要があります。
1. UI/UXの再設計と段階的移行
いきなり全てのフォームを廃止するのではなく、AIエージェントを「推奨」としつつ、従来のフォームも選択肢として残すハイブリッドな設計が現実的です。AIの解決率をモニタリングしながら、徐々に比重を移していくアプローチが、保守的なユーザー層の反発を防ぎます。
2. 責任分界点とガバナンスの明確化
AIエージェントが提示した解決策によって損害（データ消失や機会損失など）が発生した場合の責任の所在を明確にする必要があります。利用規約の改定や、AIの回答に対する免責表示のデザイン、そして何よりAIが「やってはいけないこと（ガードレール）」をシステム的に厳格に制御するエンジニアリングが求められます。
3. 「おもてなし」の自動化
日本の文脈では、単に正解を出すだけでなく、ユーザーの焦りや不満に寄り添うトーン＆マナーが重要です。プロンプトエンジニアリングやファインチューニングを通じて、自社のブランドボイスに合った丁寧な対話スタイルを構築することが、AIサポートの成功の鍵となります。