コールセンターAIの投資順序を決める ー 構築・テスト・改善・連携の詰まりを分ける

コールセンターAIの導入検討が長引くとき、比較されているのはたいてい機能一覧である。だが、実際に成果が出るかどうかを決めているのは機能の多寡ではなく、自社の業務が4つの工程のどこで止まっているかだ。株式会社miiboの久野祐揮氏は、AIカスタマーサポートを阻む4つの壁として、初期構築・公開前検証・精度向上・データ連携を挙げ、少なくとも2番目の壁までを越えないと成果は上がらないと語っている（同記事は会員限定）。本稿はこの4区分を出発点に、編集部の独立した判断として「次の1件の投資をどこに置くか」を決める表に組み直す。壁の見立ては久野氏に帰属し、以下の投資順序の表と手順は編集部案である。

機能一覧より先に、今止まっている工程を特定する

これは国内に限った話ではない。SuccessKPIがCMSWireと共同で世界のコンタクトセンター運営者400名に実施したContact Center Maturity Surveyでは、7つの柱のうち最も成熟しているのは「戦略」で、それを実現する技術が揃っていないか、成果がまだ出ていない企業が大半だった。AIを広範に導入または完全に統合できていると答えた米国のコンタクトセンターは10%にとどまり、英国・アイルランドとAPACの24%を下回る（同社調査）。戦略があるかどうかではなく、どの工程で止まっているかを見に行くべき理由がここにある。

比較検討に入る前に、自社が4工程のどこで止まっているかを1つだけ選ぶ。複数選びたくなるが、それが選べない状態こそが検討の長期化を招いている。

工程の定義を編集部の言葉で置き直すとこうなる。

①初期構築は、FAQやマニュアルを参照して、とりあえず答えるAIが立ち上がるかどうか。ここは現在、ほとんどのツールが達成できる領域になっている。ここで止まっているなら、問題はツールではなく参照元の文書が存在しないことである可能性が高い。

②公開前検証は、その出力を顧客に出してよいと判断できるかどうか。ハルシネーションや不適切な回答を、公開前に検証して安心して出せる状態にできるか。久野氏はこの壁を越えられないと成果が出ないと位置づけている。

③精度向上は、運用しながらAIが答えられる範囲を広げていけるかどうか。誤回答の原因を特定し、直す作業が回るか。

④データ連携は、会員情報や契約情報と接続して、その顧客に固有の情報で答えられるかどうか。

この4つは順番に並んでいるが、投資の優先順位が必ずしも順番通りとは限らない。②で止まっているのに④の連携要件でRFPを書き始めると、検討は必ず膨らむ。