この投稿のバージョンは、Zendeskのコンテンツマーケティングマネージャー、Mark Smithと共同執筆したものです。最初にZendeskのブログに掲載されました。 Zendesk + Guru統合を使用して集中化されたZendeskナレッジベースを作成する方法について学んでください。

AIが人間の仕事を置き換えるという暗い予感や悲観論（Googleでは「AIが仕事を置き換える」というキーワードで4450万件以上の結果が出ています）にもかかわらず、人工知能の最も直接の適用は、人間が仕事をより良くすることにあります。 - 仕事を置き換えるのではなく。 AIが人間の労働力を補完する領域の1つは、人間対人間の顧客サービスのやり取りです。 顧客が興奮し、迅速に回答が必要なときに、AIパワードのチャットボットを感情移入的な人間の代わりに挟むのは最良のアイデアではありません。 代わりに、AIは人間の代理人が問題を解決するために必要な答えをより速く取得するために使用されることがあります。

AIパワードのナレッジベースは、両方の代理人と顧客のために以下を通じてより良い経験を提供します：

1. 異なるソースからの知識を集約し、代理人の回答の品質と正確さを向上させる
2. コンテンツを正確かつ関連性のある状態に保つのに役立ちます
3. 新しいエージェントが継続的なトレーニングとコンテキストによる指導で迅速に理解できるように支援します

1. AIは異なるソースからの知識を集約し、代表の回答の質と正確さを向上させることが可能です

代表が顧客の質問に対する正確な回答を探す時間を短縮し、その時間節約を顧客に還元するために、必要な知識が指先に届くとき、AIの支援を受けていることに気づかれることはありません。 代表がAIの支援を受けているかどうかは顧客にはわかりませんが、即座の回答と「後ほどお知らせします」という違いはわかります。 代表がAIシステムから積極的に知識を提供されると、必要な回答を探す必要がなくなります。

顧客は「その回答を見つけましょう」と「その回答を持っている同僚におつなぎしましょう」という違いも知っています。 AIがナレッジベースを操作化し、異なる部門からの情報を即座に利用できるようにすると、代表は、質問が彼らの範囲外にある場合でも、顧客を部署から部署に受け渡す必要がありません。 顧客はどの部署と対話しているのかは関係ありません。ただし、顧客は会社と話していることを知っており、回答を期待しています。 組織全体から知識を統合し活性化させるためにAIを使用することは、代表が迅速な回答を提供し、顧客に待ち続けたり同じ質問を複数の代表に繰り返しする苛立ちを取り除くのに役立ちます。

ケイト・レジェットのフォーレスターによると、代表が顧客を保留にするか、別の部署に移す必要がない通話中の変化点は、会社が実際に成長し、顧客関係を育成できる場所です。「代表は、顧客の質問にできるだけ迅速に回答できるようにすべての正しいデータと知識を持つように権限を与えられていなければなりません 顧客は、自分の時間を尊重してもらうことが最も重要だと述べています。 それは本当に難しい提案です。 これは顧客との関係を育む唯一の貴重な瞬間です。

2. AIはコンテンツを正確かつ関連性のある状態に保つのに役立ちます

代表にコンテンツを提供して、顧客の問題を迅速に解決できるようにするだけでなく、AIは企業のナレッジベースが実際に関連性を保つことを確認できます- 研究によると、コンテンツを迅速に更新するアジャイルなアプローチを取る企業ほど、自己サービス比率が高く、検索結果が良好です。 複雑な製品やサービスの時代において、ヘルプセンターの管理は驚くほど困難ですが、サポートチームはAIを頼りにプロセスをスムーズに運営できます。

例えば、AIは定期的な間隔でコンテンツをレビューし、機械学習を活用して更新されたタイトル、新しいコンテンツ、より良い検索ラベルを必要とする記事を特定できます。 しかし、AIがサポート要求で顧客が求めるものに基づいて新しいコンテンツを提案するという最も強力な機能かもしれません。 これにより、内部の専門家が顧客に最も影響を与える内容に集中し、それによって、エージェントは上質なサービスに焦点を当てることができます。

3. AIを使ってエージェントに知識をコンテキストに沿って提供することで、彼らはすばやくオンボードされ、仕事の間に学ぶことができます

顧客の質問に答えるために代表が知っておく必要があるすべての知識に対して、新しい代表が知識ベースをナビゲートするのに数週間かかり、しっかりと対応するまでの時間を考えると、それは困難です。 経験豊富な代表は、特定の質問に回答するために顧客に送る必要がある知識のピースを正確に把握しているかもしれませんが、新人代表は、顧客が保留中に知識を探している間に貴重な時間を費やさなければなりません。

AI と組み合わせられた知識ベースでは、代表は検索する代わりに知識を提供されることができます。 AI SuggestなどのGuruのAIソリューションは、進行中の会話のコンテキストに基づいて、代表が選択できる関連する知識を提供し、検索の必要性を排除します。 経験レベルに関係なく、すべての代表が同じ知識に同時にアクセスすることを支援することで、AIはフィールドを均一化し、最も新しい代表でさえベテランの同僚と同じくらい速く質問に答えることができます。

瞬時に知識が提供されることは、文脈に即したコーチングにも役立ちます。 Emergence CapitalのパートナーであるGordon RitterとJake Saperは、このコンセプトを詳細に検討し、機械学習を使用して労働者に仕事のやり方を指導する『coaching networks』と呼ばれるものについてのテーゼを開発しました。

顧客との相互作用の前後に代表を訓練するのではなく、AIは代表がその使用事例を行っている間に代表を指導することができます。

代表が特定の質問の答えを知らず、AIパワーを活用した知識ベースで正しい答えを提案できない場合、彼らは質問に答えるために持っているもので最善を尽くさなければなりません。 最も包括的なトレーニングでも、代表がトレーニングを受けた内容を覚えていない場合は役立ちません。 事後トレーニングは、その質問が再度出てきたときに代表がより良く対応できるようにしますが、現在必要な相互作用には何も役立ちません。 それはコンテキストに即したコーチングから来るその場その場のトレーニングが代表の最高の学びを手助けします。 そして、お客様は学習曲線の結果として被害を受けることはありません。

時間の経過とともにAIはより賢くなり、個々人の創造性を捉え、学んでそれを集合組織をより賢くするために活用する能力を持っています。 Emergence Capitalによると:

「コーチングネットワークの重要な要素は、労働者の分散ネットワークからデータを収集し、作業を行うための最良の手法を特定するソフトウェアです。」

顧客によって複雑なセキュリティの質問をされ、彼のAIパワーを活用した知識ベースがそれに答えるための潜在的に関連性のある知識を提供する。 代表はその知識の一部を使用するかもしれませんが、その後さらに検索を行い、顧客の質問に答えるために異なる知識を引き出すとどうなりますか？ AIが関与しない場合、その学習の瞬間は無意味になります。 AIを使えば、その代表の行動の創造性と成功を捉えることができ、次に代表が同様のセキュリティの質問を受けるとき、AIはその追加の知識をその代表に提供し、最初の代表には提供しなかった知識を提供し、結果が変わった。

「コーチングネットワークのいいところは、センサーデータがあるため、代表が何を言っているか、実際の結果は何か、そして近づくために代表が行ったクリエイティブなことは何かが理解できるので、その創造性を捉え、ネットワークの他のすべての人に広げることができる。」 だから、このコンセプトは実に強力です。 どこかの誰かが仕事を行うことにより、単に仕事を行うことによって、彼らは無意識にネットワーク内の他のすべての人にトレーニングを施すことができます。 –Jake Saper, Emergence Capital' – Jake Saper, Emergence Capital'

エージェントと顧客の双方にとって、AIはより良い体験を実現します。

フロントラインの代表が仕事をより良く行えるようにAIを活用することはWin-Winです: 顧客は必要なサポートを迅速かつ効率的に受け取るとき幸せを感じ、代表は素早くオンボードし、最高の能力を発揮するときにより自信を持ち、力強く感じます。