AIチャットで問い合わせが増えたら失敗か：コールセンターとマーケが一緒に読む数字

Webサイトにチャット型のAIを置いたら、問い合わせの件数が増えた。コールセンター（コンタクトセンター）の月次報告で、この一行はたいてい悪い知らせとして読まれる。削減を約束して入れた道具で、処理量が増えたように見えるからだ。

ところが、同じ現象を逆の意味で語る現場もある。CC AI Labのmiibo対談で、同社COOの久野祐揮氏は、多品目ECの顧客がCRMツールを使ってAIチャットを半分の顧客にだけ出す対照実験を進めていると話した。話しかけやすくなるぶん問い合わせは通常のフォームより増えるが、顧客が入力する情報を見ると、出していない側より「活性化してる感じ」がある、という観察である。コンバージョン率やLTVが上がったかどうかは、同氏自身が「かもしれない」と留保しており、結果はまだ出ていない。

では、件数が増えたとき、何を見れば失敗か成功かを判定できるのか。本稿の立場は、件数そのものでは判定できず、増えた中身を3つに分けて初めて議論できる、というものだ。以下の手順・表・数値例はすべて編集部案であり、miiboおよび対談で触れられた企業の実験結果ではない。

1. 従来フォームからの移動と新しく生まれた質問を分ける

AIチャット導入後に増えた問い合わせは、少なくとも次の3種類が混ざっている。

1つ目はチャネル置換。これまで問い合わせフォームや電話で来ていた用件が、チャットに移っただけのものだ。総数は変わらず、入口が変わっている。

2つ目は新規接点。フォームを書くほどではなかったが、チャットなら聞いてみる、という質問である。ECなら「このサイズで合うか」「AとBの違いは何か」といった購入前の相談が典型になる。

3つ目は未解決再接触。チャットで聞いたが解決せず、あらためてフォームや電話に来たものだ。これはチャットが処理量を二重にしている部分で、負荷増としてそのまま数えるべきである。

3つ目が小さくないことは、海外の調査でも繰り返し確認されている。Gartnerの2024年8月の発表では、顧客5,728人への調査（2023年12月実施）で、セルフサービスで問題を完全に解決できた割合は14%にとどまった。顧客が「非常に簡単」と感じる問題でも36%である。失敗の最多要因は、関連する情報を見つけられないこと（43%）だった（数値はCX Todayの報道でも確認できる）。

さらにGartnerのチャネルシフトをめぐるCX Todayの報道によれば、顧客1,492人への調査（2022年12月実施）で、カスタマージャーニーの88%はセルフサービスで始まり、その後に複数チャネルへ移っている。

ただし、これらはセルフサービス全般を測った数字で、生成AIを使ったチャットに限った値ではない。示しているのは「チャットを置けば解決が完結する」とは前提にできない、という一点である。

道路にたとえると分かりやすい。バイパスを通すと、既存の道からの乗り換え（置換）に加えて、それまで出かけなかった人が車を出す（新規接点）。一方で、行き止まりの多い道なら、戻ってきた車が元の道を再び混ませる（再接触）。交通量が増えたこと自体は、バイパスの成否を語らない。