デジタル接客サービスにおける生成AIの活用と課題

AI接客のデメリットとは

AI接客には以下のようなデメリットがあります。

顧客の気持ちやニーズを完璧には理解できない

顧客が具体的な要望を述べていない場合や、質問に対する回答が曖昧な場合など、AIは顧客の気持ちやニーズを十分に理解できません。例えば、顧客が「今日は寒いね」と言った場合、AIはそれが単なる挨拶なのか、暖かいものを提供してほしいという要望なのか、判断することができません。また、顧客が「この商品はどうですか？」と質問した場合、AIは「良いです」という回答ではなく、「どういう点に興味がありますか？」という返答をすることができません。

感情や文化的な背景などの非言語情報の扱いが難しい

顧客が悲しんでいる場合や、怒っている場合など、言葉だけではなく、表情やトーンなどから感情を読み取る必要がありますが、AIはそのような情報を的確に解釈できません。例えば、顧客が「ありがとう」と言った場合、AIはそれが本当に感謝しているのか、皮肉を言っているのか、分かりません。また、文化的な背景によって言葉や表現が異なる場合にも、AIは十分に対応できません。例えば、日本人とアメリカ人では、「すみません」という言葉の使い方や意味が異なります。

人らしい接客が難しい

人らしい接客を実現するためには、コミュニケーションが自然であったり、質問や返答が柔軟であったりする必要がありますが、AIはそのような接客を提供することが難しいことがあります。例えば、顧客が「今日は忙しいですか？」と聞いた場合、AIは「そうですね」という回答ではなく、「忙しくてもお手伝いします」という回答をすることができません。また、顧客が求めるサービスの種類や雰囲気に応じて、適切な接客を提供することもできません。例えば、ファストフード店ではスピーディーな対応が求められますが、高級レストランでは丁寧な対応が求められます。

トラブルの対処が難しい

例えば、顧客に誤った情報を提供してしまった場合や、サービスが不具合を起こしてしまった場合など、AIはトラブルに自動的に対処することができません。例えば、顧客に「この商品は在庫があります」と言ってしまったのに、実際には在庫切れだった場合、AIは顧客に謝罪したり、代替品を提案したりすることができません。また、サービスがダウンしてしまった場合、AIは顧客に原因や復旧予定を説明したり、補償を提供したりすることができません。

最新のAI技術でデメリットは解消されるか

最新のAI技術では、以下のような取り組みが行われており、デメリットを解消することができます。

顧客の気持ちやニーズを把握する

最新のAI技術では、非言語情報の扱いも向上しており、顧客の感情や文化的な背景をより正確に理解することができます。例えば、ChatGPTなどの自然言語処理（NLP）技術を使うことで、顧客の言葉だけでなく、文脈やニュアンスも捉えることができます。また、顧客データの分析や利用アンケートなどを活用することで、顧客のニーズをより正確に把握することができます。例えば、ビッグデータや機械学習（ML）技術を使うことで、顧客の購買履歴や嗜好などを分析し、パーソナライズされたサービスを提供することができます。しかし、完璧ではありません。そのため、人間が補完したりフィードバックしたりすることも必要です。例えば、AIの回答に対して顧客からの評価やコメントを収集し、AIが学習することで、より精度の高い回答を提供することができます。

より人に近い接客を実現

人らしい接客を実現するためには、「アバター接客」というハイブリッドモデルを採用することがあります。これは、初期の対応はチャットボットが行い、複雑な質問やトラブルが発生した場合には人間が対応するという方法です。これにより、人らしい柔軟な対応ができるだけでなく、コスト面でも効率的に運用できます。例えば、「LINE」や「Facebook Messenger」などのメッセージングアプリでは、「LINE Clova」や「Facebook Messenger Platform」などのAI技術を使ってチャットボットを作成し、顧客とのコミュニケーションを行うことができます。しかし、チャットボットだけでは対応できない場合には、「LINE Call」や「Facebook Workplace」などの通話機能を使って人間が対応することもできます。

トラブルの対処を迅速に行う

AIがトラブルを検知した場合には、サポートする人や提供企業が迅速に対応することで、トラブルを最小限に抑えることができます。例えば、AIが顧客に誤った情報を提供してしまった場合には、人間が謝罪し、正しい情報を提供するとともに、AIの回答を修正することができます。また、サービスが不具合を起こしてしまった場合には、人間が原因や復旧予定を説明し、補償を提供するとともに、AIのサービスを改善することができます。また、過去のトラブル対応データを蓄積しておくことで、同じ問題が発生した場合には迅速かつ正確な対処ができるようになります。例えば、「Amazon Connect」や「Google Cloud Contact Center AI」などのクラウドサービスでは、AIのトラブル対応履歴や顧客満足度などのデータを分析し、AIのパフォーマンスを向上させることができます。

AI接客を成功させるためにはサポートが必要

AI接客のデメリットを解消するためには、AI技術の進歩だけではなく、顧客データの分析やアンケート調査、ハイブリッドモデルの採用、トラブル時のAIと人間の協力が必要です。これらの取り組みを全て導入企業だけで行うことは困難です。そのため、AIを導入する企業のサポートがあるかどうか、運用や改善まで行ってくれる企業に協力を求めることを強くお勧めします。また、IT系コンサルティング会社の中には、AI接客の改善や最適化までをサポートしてくれる企業もあります。これらの企業に協力を求めることで、より効果的なAI接客が実現できると期待されます。