投稿者 global-ai-media 
医療現場でのセカンドオピニオンにAIが活用され始める一方で、カスタマーサービスにおけるAI対応には依然として顧客からの拒否反応が根強く存在します。本稿では、最新の生成AI動向を踏まえつつ、日本企業が顧客満足度（CS）を犠牲にせずにAIを実務に組み込むための戦略と、考慮すべきリスクについて解説します。
AIによる「おもてなし」は可能か？ グローバルな期待と現実
米国のメディアVoxが取り上げたように、AIの活用領域は拡大の一途を辿っています。医師が診断のセカンドオピニオンとしてChatGPTを活用するケースも出てくるなど、専門性の高い領域での信頼性は徐々に高まりつつあります。しかし、一般消費者にとって最も身近な接点である「カスタマーサービス」の領域では、必ずしもAIが歓迎されているわけではありません。
従来のシナリオ型チャットボット（あらかじめ決められた回答を返す仕組み）の硬直的な対応にフラストレーションを感じた経験は誰にでもあるでしょう。大規模言語モデル（LLM）の登場により、AIは流暢な対話が可能になりましたが、それでも「AIと話すこと自体を顧客が好まない」というデータは依然として存在します。ここには、技術的な精度とは別に、顧客が求める「共感」や「責任ある回答」への心理的なハードルがあります。
日本市場における「品質」の壁と労働力不足
日本企業がこの課題に向き合う際、特有の事情を考慮する必要があります。それは、世界的に見ても極めて高い「サービス品質への要求水準」と、深刻化する「労働力不足」という相反する現状です。
日本の商習慣において、顧客対応は単なる問題解決の手段ではなく、ブランドへの信頼を形成する重要な「おもてなし」の場です。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」や、文脈を無視した機械的な敬語の使用は、欧米以上にブランド毀損のリスクとなり得ます。一方で、少子高齢化によるオペレーター不足は深刻であり、AI活用は避けて通れない経営課題でもあります。
「AI対顧客」ではなく「AI対オペレーター」という選択肢
多くの企業が「AIチャットボットによる自動応答率の向上」をKPIに設定しがちですが、これには注意が必要です。複雑な問い合わせに対して無理にAIだけで完結させようとすれば、顧客体験（CX）は確実に悪化します。
日本企業における現実的な解の一つとして、「Agent Assist（オペレーター支援）」としてのAI活用が挙げられます。顧客と直接対話するのはあくまで人間ですが、その回答案の作成、マニュアルの検索、通話後の要約作業などをAIがバックグラウンドで行うアプローチです。これならば、AIのリスク（誤回答や不適切なトーン）を人間がフィルタリングしつつ、業務効率を大幅に向上させることが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな動向と日本の実情を踏まえ、意思決定者および実務担当者が意識すべきポイントを整理します。
1. 自動化の境界線を明確にする
「定型業務（住所変更、配送状況確認など）」はAIによる完全自動化を進める一方で、「感情的ケアや複雑な判断を要する業務」は人間が担当するという住み分けを徹底すべきです。無理なAI化は顧客離れを招きます。
2. 「人間参加型（Human-in-the-loop）」の設計
AIモデルを導入して終わりではなく、現場のオペレーターがAIの回答を評価・修正し、そのフィードバックをモデルに再学習させるサイクルを業務フローに組み込むことが重要です。これは精度の向上だけでなく、AIガバナンスの観点からも不可欠です。
3. リスク管理と透明性
生成AIを利用していることを顧客に明示するかどうか、個人情報をAIに入力する際のマスキング処理はどうするかなど、国内のガイドラインや法規制に準拠したルール作りが求められます。特に金融や医療など機微な情報を扱う業界では、オンプレミス環境やプライベートクラウドでのLLM活用も検討材料となります。
AIは「魔法の杖」ではなく、強力な「道具」です。顧客が求めているのはAIとの会話そのものではなく、迅速で正確な課題解決であることを忘れずに、自社のサービス品質に合った導入形態を模索することが成功への鍵となります。