各種調査の結果からは、顧客から企業への問い合わせ量は今後も増加し続け、顧客は単に「回答があること」ではなく、迅速で一貫性のある回答体験を重視する傾向が強まっていることが見えてきた。顧客対応担当者は、顧客満足度や継続利用意向に負の影響を及ぼすリスクを回避すべく、問い合わせへの対応を迅速化しつつ、その質も確保することが求められるなど、絶え間のないプレッシャーにさらされているのだ。
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こうした状況から脱却し、カスタマーサービス部門の負担を軽減するための技術として大きな期待が寄せられているのが、生成AIだ。生成AIは従来のチャットボットやFAQ検索などとは異なり、自然言語を理解し、人に近い文章を生成できるため、あいまいな質問でもある程度その意図をくむことができ、人間よりも高速に回答を作成し、複数資料の横断的な検索も瞬時に可能になるなど、業務そのもの、顧客体験そのものを大きく変化させる可能性を秘めている。
その一方で、自身の学習データに含まれない内容でも、もっともらしく回答するため、不確かな情報を提供（ハルシネーション）してしまうほか、社内ルールや会社独自の情報が回答に反映されない場合があるといったリスクが懸念される。そのため生成AIの成果を最大化するには、AIを適切に制御・補完するための仕組みづくりが不可欠となる。そこで注目したいのが、企業の独自データなどの外部データベースを検索し、その情報を生成AIの回答に反映する機能である「RAG」だ。 さらに、こうした環境をノーコードで構築できる点にも注目する。
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本コンテンツでは、顧客対応業務の自律化を実現するためには、生成AIとRAGを組み合わせた環境の構築が不可欠であると提案し、その理由について解説している。併せて、生成AI+RAGの導入で失敗しないために意識すべき3つのポイントとともに、継続的な運用に向けた、ノーコードツールを用いた環境構築の方法についても解説しているので、参考にしてほしい。
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