経営会議で却下された生成AI企画　KINTOは“引き算”でカスタマーセンターの後処理時間を3分の1に

着信からクローズまで全工程にAIを……“てんこ盛り”のAI企画はなぜ却下されたのか

　KINTOは、2019年に設立されたモビリティサービス企業だ。トヨタグループと住友商事をはじめとする住友グループの合弁会社であり、グループ内にはテックカンパニーのKINTOテクノロジーズを擁する。主力事業である自動車のサブスクリプションサービスは、車両代金に税金や自動車保険、車検・メンテナンス、消耗品の交換費用までを含めて月額定額で提供するもの。昨年時点で累計申込者数は17万人を超えた。

　テックカンパニーを有し、生成AIの専門部隊も抱えるなど、全社として生成AIの活用に前向きな企業だ。しかし縄田氏は、各社で同じような状況が起きているのではないかと会場に問いかける。

　「いざ業務にAIを活用しようと具体的な企画を立てて経営会議などに上げると、『生成AIの精度や品質は本当に大丈夫なのか』『投資に見合うインパクトを本当に得られるのか』と指摘を受け、企画が却下されてしまう。われわれもまさに同じことを経験しました」（縄田氏）

　当時、同社のカスタマーセンターは大きく3つの課題を抱えていた。1つ目は、顧客対応における処理時間の長さだ。電話、メール、チャットの3チャネルのうち、電話対応が全体の約85％を占めており、その効率化が急務だった。2つ目は、オペレーターの採用・育成の難しさである。採用市場が厳しさを増すなか、商品性が次々と変わる同社では問い合わせ内容の高度化と件数の増加が進み、有人対応だけでは限界を感じていたという。3つ目は、チャネルの分散だ。チャットのみ外部ツールを使い、それ以外はSalesforceで運用していたため、情報が分散してしまい、オムニチャネル対応が分断されていた。

　そこで同社は、「Salesforce Service Cloud」のAI機能を用いて、AIによる業務効率化や省力化、そしてオムニチャネル化によるAI活用領域の拡大を目指したという。

　最初に着手したのは、最も課題の大きかった電話対応の領域だ。同社の電話対応は、着信後に案件のヒアリングと契約者・契約内容の特定を行い、数百におよぶ応対ナレッジを検索しながら対応するところから始まる。判断に迷えばスーパーバイザーへエスカレーションして指示を仰ぎ、終話後は応対ログを入力。最後にスーパーバイザーがログを確認し、誤りがなかったかをチェックしてようやく案件がクローズとなる。

　この一連のフローに対して、同社は5つのAI活用を描いた。AI音声による本人確認と問い合わせ内容の把握、応対内容をモニタリングした上でのナレッジのレコメンド、エスカレーション前までの応対内容の要約連携、応対内容の要約によるログ作成、そしてAIによる応対内容の正誤判定である。

　「一気に導入することで、業務の大幅な省力化と品質向上をねらいました」（縄田氏）

　投資計画と回収モデルを描き、満を持して臨んだ経営会議の結果は「棄却」だった。経営陣が挙げた主な理由は3点ある。1点目は、AI接客に対する懐疑的な見方だ。AIによる自動接客で顧客の体験価値や満足度が下がるのではないか、という指摘である。2点目は、AIの精度に対する信頼性の低さ。ハルシネーションによる誤案内のリスクが懸念された。3点目は、ROIの不明瞭さだ。相応の初期投資をともなう計画だったため、PoCを実施して効果が出なかった場合にどうするのかを問われたという。

　「まさにてんこ盛りで理想を追求した結果、リスクと不確実性が膨らんでしまいました」（縄田氏）