問い合わせ対応のコスト削減！より効果的な生成AIツール活用法

近年、企業の問い合わせ対応を生成AIチャットボットで効率化する動きが広がっています。

生成AIチャットボットとはその名の通り、生成AI（LLM）の自然言語処理技術を利用したチャットボットのこと。従来のチャットボットと比べて手軽に導入でき、ユーザーの入力内容に応じた柔軟な回答が可能です。生成AIチャットボットは企業のFAQ対応と相性が良く、様々な業種・業界に急速に普及しています。

しかし、「質問に対して理想的な答えを返してくれるのか？」「本当に問い合わせ対応コストを削減できるのか？」と疑問に感じる方もいるでしょう。

そこでこの記事では、SELF株式会社が提供する生成AIチャットボット「SELFBOT」による、FAQ対応に止まらない生成AIチャットボット活用法を提案します。

◇問い合わせ対応コストを削減するには

◆問い合わせ対応の課題

企業のサイトに設置されているフォームから送信される問い合わせには、一般的に下記のような内容があります。

• 商品・サービスについての質問、資料請求
• 新規購入や新規契約の申込み
• 商品やサービスに対しての不満やクレーム

これらの問い合わせは事業規模が大きくなればなるほど増加し、対応コストも嵩んでいきます。
顧客からの問い合わせに迅速に対応できなかったり、対応にばらつきが生じることで、顧客満足度が低下し、クレームや解約、失注につながることも考えられます。
そうしたビジネス上のリスクを避けるためには、問い合わせ対応業務における「無駄」をできる限り削減しなければなりません。そのために、生成AIチャットボットなどのWebツールやサービスを利用する企業が増えているのです。

◆生成AIチャットボットで問い合わせ対応コスト削減

これらの課題を解決可能なツールとして注目を集めているのが、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）と連携した生成AIチャットボットです。
企業データを学習した生成AIチャットボットをWebページに設置すれば、チャットボットがユーザーからの幅広い質問に自動で回答してくれるため、問い合わせ対応コストの削減が期待できます。

◆生成AIチャットボットの課題

ただし、生成AIチャットボットには、従来のチャットボットにはなかったいくつかの課題、懸念点が存在します。

・ハルシネーションへの懸念

まずは、「人工知能の幻覚」とも言われるハルシネーションの問題です。LLM（大規模言語モデル）は学習済みの膨大なデータから、ユーザーの入力に応じて創造的に回答を生成します。その性質上、様々な要因で「事実とは異なる情報」をあたかも事実かのように生成してしまうことがあるのです。
LLMと連携した生成AIチャットボットでも、ハルシネーションは起こりうる問題です。RAG（検索拡張生成）の仕組みを導入するなどの対策によって抑制可能ではあるものの、現時点では100％確実にコントロールすることは困難とされています。

・コスト面の課題

LLMは、質問が送られてくる度にそのテキストを処理し、回答を生成します。そのためLLMを様々なサービスに利用するために必要なAPIの利用料金も、応答数が多くなればなるほど高額になっていきます。
生成AIと連携したサービスの多くはこの仕組みに則り、応答数が多くなればなるほど金額が増加する料金体系を採っています。その場合、ユーザーが生成AIチャットボットを利用すればするほど、システムの運用にかかるコストも高くなってしまうのです。

◇【問い合わせ対応コスト削減】SELFBOTの新機能

SELF株式会社が提供する「SELFBOT」は、問い合わせ対応の課題解決に特化した生成AIチャットボットです。標準機能として、以下の機能があります。

• 企業固有データと連携した回答生成
• 想定される質問の生成、チャット画面上への表示
• 参照リソースファイル、WebページURLの提示
• 専用画面からのボット追加・管理・カスタマイズ
• 会話ログ閲覧・分析・改善指標の表示
• 閲覧中のURLやキーワードによる参照リソース変更
  など

これらの機能はすべて、問い合わせ対応の効率化とユーザー満足度の向上を両立するために開発された機能です。
さらに最新の追加機能として、問い合わせフォームとの連動機能が実装されました。これは、従来のチャットボットの枠組みに捉われず、より効果的に問い合わせ対応コストの削減を実現するための機能です。この機能によって、上述したコスト面の課題にも対応することが可能となります。ここからは、当該機能の詳細と活用法について解説します。

◆既存の問い合わせフォームと連動→AIが一次回答を提供

一般的なチャットボットは、Webページ内に固有のウィジェット等を常設し、ユーザーの操作によって展開、応答を開始します。SELFBOTはチャットフォームが展開するトリガー（きっかけ）を導入事業者の目的、要件に合わせて多様に設定することができ、一例として「問い合わせフォームの送信ボタン押下時」に自動で展開することも可能です。
その上でSELFBOTは問い合わせフォームに入力されたお問い合わせ内容を解析し、一次回答を提供します。これによりユーザーはカスタマーサポート担当者の対応を待つことなく情報を得ることが可能となり、ユーザー満足度の向上につながります。
上記の場合、SELFBOTとのチャットを行うのは問い合わせフォームを利用したユーザーに限られるため、会話応答数を最小限に抑えることができ、コストを最小化することができます。

◆問い合わせ内容を分類した上で送信も可能

既存の問い合わせフォームに入力された内容をSELFBOTが解析し、内容ごとに分類した上で既存の顧客管理ツールなどに送信することも可能です。SELFBOTを使えば、LLMの自然言語処理によって問い合わせフォームに入力されたテキストが下記のどれに属するものかを自動で判断・仕分けることが可能です。

• 商品・サービスについての質問、資料請求
• 新規購入や新規契約の申込み
• 商品やサービスに対しての不満やクレーム
• 他社からの営業、案内メール
  など

大量の問い合わせメールが寄せられる企業サイトの場合、まず対応が必要なものとそうでないものを仕分けるのも一苦労です。生成AIが自動でその業務を担うことで、問い合わせ対応の業務効率を大幅に改善することが可能となるでしょう。
さらにSELFBOTは、ユーザーとのチャットによって疑問が「解決したか、しなかったか」を取得し、「解決しなかった」が選ばれた場合のみフォームを送信する、といった設定も可能です。これによって、「担当者が確認しなければならない問い合わせ」の数が減少し、業務の効率化につながります。

◆ユーザーとチャットしない運用も

問い合わせ内容の分類を中心に運用するのであれば、SELFBOTはチャットボットでありながら、ユーザーとチャットすることなく、問い合わせ対応コストの削減に寄与することができます。
Webページ上にウィジェットを常設せず、問い合わせ内容の解析、分類のみを行う形であれば、ユーザーに対して誤った回答や不十分な回答を提供する懸念もなく、応答数によって増減するランニング・コストも最小限に抑えることが可能となります。

なお、チャットフォーム展開の有無、タイミング、課題解決状況の取得の有無、分類後の問い合わせ送信先などは導入の目的に合わせて様々な形で提供可能です。

このように、SELFBOTはユーザーからのチャットでの質問に自動応答するだけではなく、問い合わせフォームから送信される質問や要望に対してもアプローチすることができます。だからこそ、より効果的にカスタマーサポートの課題解決を目指すことができるのです。

（問い合わせフォーム連携機能の追加には個別開発が必要になります。無料トライアルプランではご利用いただけません）

◇SELFBOTで問い合わせ対応コストの削減を

◆まずはトライアルプランで効果検証を

SELFBOTには、目的に合わせて選べる２種類のトライアルプランがあります。
無料トライアルではSELFBOT管理画面から設定可能な基本機能をお試しいただけます。また有料トライアルでは、当記事で紹介した問い合わせフォームとの連動などの追加機能にも対応可能です。各トライアルプランの詳細は下記のページより、お気軽にお問い合わせください。