社内の問い合わせを効率的に解決するため、多くの企業でChatGPTなどのAIチャットボットが導入されています。彼らの長所は、24時間365日の対応と、複数の問い合わせを同時に処理できる点にあります。しかし、一方で、その知識はプログラムされたものに限られているため、特定の職員の専門知識や経験に基づく問い合わせへの対応が難しいという課題もありました。
属人化された知識をChatGPTで一元化し、全社共有することは可能です。ChatGPTは、指定したテキストデータから学習するため、専門家の知識や経験をテキスト化して学習させることで、その知識をチャットボットが持つことが可能になります。テキストデータの作成には、専門家へのインタビューや既存のマニュアル、FAQの利用が有効です。
社内の属人化された知識をChatGPTによって共有化し、それがどのように顧客サポートの品質を向上させたかの具体的な事例を2つご紹介します。
【事例1：IT企業での技術問い合わせへの対応の高速化】
まず、あるIT企業では、システムエンジニアの専門知識をChatGPTに学習させるプロジェクトが実施されました。エンジニアが日々遭遇する具体的な技術的問題とその解決策をテキストデータにまとめ、それをChatGPTに学習させました。その結果、一部の技術的な問い合わせに対する対応時間を大幅に短縮し、エンジニアの作業効率を向上させることができました。さらに、エンジニアが顧客から頻繁に受ける一般的な問い合わせへの対応も、ChatGPTが担当することで、エンジニアがより専門的な問題解決に集中できるようになりました。
【事例2：製造業企業での詳細な製品質問への対応】
次に、ある製造業企業では、製品に関する深い知識を持つエンジニアの知識をChatGPTに学習させるプロジェクトが展開されました。エンジニアは製品マニュアルをはじめ、自身の経験や製品に対する深い理解をテキスト形式で整理し、それをChatGPTに学習させました。この結果、顧客からの製品に関する詳細な質問に対し、ChatGPTが直接、正確かつ迅速に回答することが可能になりました。顧客からのフィードバックも良好で、製品について深く知ることができると評価され、顧客満足度が向上しました。
これらの事例から、ChatGPTの活用によって属人化された知識を共有し、顧客サポートの品質を大幅に向上させることが可能であることがわかります。
ChatGPTの活用により、社内の属人化した知識を効率的に共有し、高品質な顧客サポートを提供することが可能になります。しかし、人間の直感や判断力を補完するためには、ChatGPTの更なる進化が求められています。技術の進歩とともに、より質の高い顧客サポートが期待できます。
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