GMOペパボ株式会社がmiiboを活用して、カスタマーサポート（CS）部門の問い合わせ対応を50%削減し、さらにそのノウハウを活かした新サービス『GMO即レスAI』を開発した事例を紹介します。この事例は、会話型AIの導入が単なる業務効率化にとどまらず、守りの組織を攻めの組織へと転換させ、新たな収益源を生み出す可能性を示しています。
GMOペパボの取り組みは、3つの重要な成果を達成しました。第一に、有人対応を平均50%削減しながら、問い合わせ数は増加させるという一見矛盾する成果を実現しました。第二に、11名のCS人材がディレクターなど攻めのポジションへ転向するリスキリングを成功させました。第三に、CS部門のノウハウとAI技術を掛け合わせた新サービス『GMO即レスAI』を開発し、新たな収益源を創出しました。
2つの課題を同時に解決する会話型AI導入の背景
GMOペパボがmiibo導入を決定した背景には、CS部門が抱える2つの重要な課題がありました。これらの課題は多くの企業に共通するものであり、会話型AIがその解決策となることを示しています。
第一の課題は、問い合わせ対応が業務全体の9割を占める中で、新しい価値を生み出すための時間確保が困難だったことです。人数を増やすことなく生産性を高める必要がありました。第二の課題は、サイレントカスタマーの存在です。アンケート調査により、「人とのコミュニケーションが苦手」「問い合わせまでの手間」などの理由で問い合わせを躊躇する顧客が多いことが判明しました。
miiboが選ばれた決定的な理由は、RAG環境の構築が簡単で、非エンジニアのCS部門内で保守やチューニングが可能だったことです。GMOインターネットグループの「GMO AIセミナー」でAIを学んだCSメンバーが、自ら会話型AIを構築・運用できる環境が整っていたことも後押しとなりました。
質にフォーカスしたKPI設計と新サービス開発への展開
GMOペパボの成功の鍵は、単なる量的削減ではなく、顧客体験の質を重視したKPI設計にありました。この独自のアプローチが、予想を超える成果と新サービス開発につながりました。
AIによる応答の質を測定するため、回答速度、離脱率、ラリー回数などの顧客行動データを詳細に分析しました。単なる回答率ではなく正答率を重視し、質を担保するための細やかな分析と改善を繰り返しました。読み込ませるデータのフォーマット調整や、CSメンバーからのフィードバックを基にした継続的なチューニングにより、高精度な回答を実現しました。
2024年3月にリリースされた『GMO即レスAI』は、自社のCS運用で培ったノウハウを他社に提供する新サービスです。単純な質問応答にとどまらず、ヒアリングによる回答精度向上やニーズに応じたシナリオ分岐により、顧客体験の質を高めています。リリースまで1ヵ月、チューニングに3ヵ月という自社での経験を活かし、導入企業の負担を大幅に軽減しています。
守りから攻めへ：11名のリスキリング成功と新たな価値創造
miiboの導入は、単なる業務効率化を超えて、CS部門の役割と人材の可能性を大きく変革しました。この変革は、会話型AIがもたらす組織変革の可能性を示す重要な事例となっています。
有人対応を50%削減しながら、サイレントカスタマーからの問い合わせが増加したことで、新たなニーズの発見につながりました。問い合わせをした顧客の70%がAIエージェントを利用し、解決できなかった問題のみ有人対応で解決する理想的な分業体制が確立されました。予想をはるかに上回る効果により、当初の削減時間目標を見直す必要が生じるほどの成果を達成しました。
軽減されたリソースを活用し、11名のCS人材がディレクターなど攻めのポジションへ転向しました。これまで守りの業務に従事していた人材が、新サービス開発などの価値創造活動に着手しています。『GMO即レスAI』では、単純な問い合わせ対応を超えて、提案型コミュニケーションとして活用する企業も現れており、会話型AIの新たな可能性を示しています。
まとめ：会話型AIがもたらす組織変革の実例
GMOペパボの事例は、miiboを活用した会話型AI導入が、CS部門の業務効率化と新たな価値創造を同時に実現できることを証明しました。非エンジニアでも構築・運用可能なmiiboの特性を活かし、CS部門が主体となって推進した点が成功の鍵となりました。今後は『GMO即レスAI』のマルチモーダル化や、問い合わせ対応を起点とした新たな顧客体験の創出など、会話型AIの可能性をさらに広げていく構想が進められています。
