投稿者 global-ai-media 
デンマークのジュエリーブランドPandoraが導入したAIエージェント「Clara」が、顧客からの問い合わせの約6割を解決に導いているという報道は、カスタマーサポートの現場に新たな基準を提示しています。生成AIの進化により、従来のシナリオ型チャットボットから自律的な「エージェント」へと潮目が変わる中、高いサービス品質と労働力不足という二律背反の課題を抱える日本企業は、この技術変革をどう捉え、実装すべきなのでしょうか。
Pandoraの事例が示す「エージェント型AI」の実力
米PYMNTS等の報道によれば、ジュエリー大手のPandoraはAIエージェント「Clara」を活用し、顧客からの問い合わせの約60%を人間の介入なしに解決（Resolve）しています。これは単に「FAQのURLを提示した」だけでなく、注文状況の確認や返品プロセスの案内など、顧客が求める具体的なアクションまで完了していることを示唆する高い数字です。
多くの日本企業が導入してきた従来のチャットボットは、あらかじめ決められたシナリオ分岐やキーワードマッチングに基づくものが主流であり、少しでも想定外の質問が来ると「担当者にお繋ぎします」となるケースが大半でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）を基盤とした昨今のAIエージェントは、文脈を理解し、社内のデータベースやAPIと連携して動的に回答を生成・実行する能力を持っています。
「おもてなし」文化と自動化のジレンマ
日本市場において、この「60%の自動化」をそのまま目標値として設定することには慎重であるべきです。日本の商習慣には、丁寧さや正確さを極めて重視する「おもてなし」の文化が根付いています。欧米市場では「即座に解決すること」が顧客満足の最優先事項となる傾向がありますが、日本では「AIの回答が素っ気ない」「敬語が不自然」「たらい回しにされた」といった体験が、ブランド毀損に直結するリスクが高いためです。
しかし一方で、少子高齢化による労働力不足は深刻であり、コールセンターやサポートデスクの採用難は限界に達しています。日本企業にとっては、「人間による高品質な対応」を維持するためにこそ、定型的な問い合わせや一次対応をAIエージェントに任せ、人間はより複雑で感情的なケアが必要な案件に集中するという「役割分担」の設計が急務となります。
ハルシネーションリスクとガバナンス対応
AIエージェントを実務に投入する際、技術的な最大の課題は「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の制御です。特にeコマースや金融、インフラなどの領域では、AIが誤った在庫情報を伝えたり、存在しない規約に基づいて返金を約束したりすることは許されません。
これに対応するため、RAG（検索拡張生成）技術を用いて社内の正確なドキュメントのみを回答ソースに限定することや、回答前にAI自身に内容を検証させる「ガードレール」の仕組みを実装することが不可欠です。また、日本の消費者契約法や景品表示法などの観点から、AIが行った回答や約束が法的にどのような責任を持つのか、利用規約でどのように免責事項を定めておくかといった法務面での整理も、導入前の必須事項となります。
日本企業のAI活用への示唆
Pandoraの事例やグローバルの潮流を踏まえ、日本企業がAIエージェント活用を進める上での要点を整理します。
- 完全自動化ではなく「完了率」をKPIに：単に応答することではなく、顧客の課題を解決し切る能力を重視すべきです。ただし、無理にAIで完結させようとして顧客満足度を下げないよう、人間へのスムーズなエスカレーション動線を確保することが最重要です。
- ドメイン特化型の調整：汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、自社の製品知識、トーン＆マナー、接客ポリシーを学習・参照させた独自のエージェントを構築する必要があります。これには社内データの整備（構造化）が前提となります。
- リスク許容度の設定と透明性：AIが対応していることを明示し、誤りがあった場合の補償プロセスを明確にしておくことが、顧客の信頼を得る鍵となります。
- 経営層のコミットメント：AI活用は現場のツール導入レベルではなく、PandoraのようにCEO交代や経営戦略と連動するレベルの変革です。業務フローそのものを再定義する意思決定が求められます。