カスタマーサポートのトラブル対応をAIで効率化！原因究明から解決までを迅速化する方法を解説

カスタマーサポートにおけるトラブル対応では、類似事例が見つからず解決に時間がかかる、担当者によって品質にバラつきが生まれるといった課題が少なくありません。
こうした状況を放置すれば、顧客対応の遅れによる信頼の低下や解約のリスク、同じトラブルの再発による業務負担の増大につながる恐れがあります。

AIを活用すれば、過去の対応履歴をもとに迅速な原因究明や最適な対応策の提示が可能となり、スピードと品質を両立したトラブル対応を実現できます。
本記事では、AIによるトラブル対応の仕組みと、その手順をプロンプトつきで紹介しますので、「トラブル対応を効率化したい」「AIを活用して顧客対応の品質を高めたい」という企業さまは、是非ご覧ください！

この記事でわかること

• カスタマーサポートのトラブル対応でよくある課題と原因
• AIを活用してトラブル対応を効率化する方法

　こんな人におすすめの記事です

• トラブル対応のスピードや品質に課題を感じている方
• 対応履歴を活用して業務を仕組み化したい方

カスタマーサポートのトラブル対応でよくある課題と原因

カスタマーサポートでは、日々トラブル対応に追われています。
トラブル対応を効率化するためには、現状の課題と原因を把握しておくことが重要です。
次に挙げるよくある課題の内、自社はどれに当てはまるでしょうか？

対応に時間がかかる

トラブルが発生したとき、顧客情報を部門や担当者ごとに管理していると確認や引き継ぎに時間がかかり、初動が遅れがちです。
問い合わせ内容の分類や優先度判断にも工数を要するため、迅速な対応が難しくなります。

こうした対応の遅れは顧客の不満を増幅させ、信頼を損なう要因となりかねません。

対応品質にバラつきがある

トラブル対応は担当者の経験やスキルに左右されやすく、ナレッジベースが整備されていないと

回答の深さや内容の正確性に差が生じます。
また、マニュアルやナレッジが更新されていないと最新の事例に対応できず、結果的に担当者の知識や経験に依存する形になってしまいます。

こうした品質のバラつきは顧客満足度の低下を招き、対応への信頼を損なうリスクにつながります。

原因究明に時間を要する

過去の対応履歴が整理されていないと、類似事例を探すのに時間がかかり、根本原因の特定が遅れます。
原因分析のノウハウが個人に依存していると、調査や検証も属人化してしまいます。

その結果、同じトラブルが繰り返され、全体最適な改善が進まず、生産性や顧客対応の信頼性を大きく損なう恐れがあるのです。

カスタマーサポートのトラブル対応はAIを活用することで効率化できる

カスタマーサポートの課題が解決できずそのままになっていると、顧客対応の遅延による信頼低下や契約解消につながる可能性があります。
これらの課題を解決するためには、トラブル対応の仕組みそのものを見直し、効率化と標準化を進めなくてはなりません。

そんな時、トラブル対応の仕組みを改善する方法として効果的なのがAIの活用です。
AIに過去の対応履歴を読み込ませれば自動で分析し、類似事例を瞬時に検索して対応を提案してくれるため、迅速に対応できます。

問い合わせ内容を自動で分類し、優先度を判定することも可能なため、緊急度の高い案件を見逃さず効率的に処理することも可能です。
また、過去の成功事例やナレッジをもとに最適な回答内容や改善策を提示できるため、担当者ごとの対応品質の差を抑えられます。

対応履歴とノウハウを蓄積していけば、AIの精度も向上し、誰でも一定の水準でスピードと品質を両立したトラブル対応を実現できるでしょう。

AI × kintoneなら対応履歴を活用して迅速なトラブル対応につながる分析が可能

AIの効果を最大化するには、対応履歴やナレッジをAIが使いやすいよう構造的に蓄積しておく必要があります。
そこで役立つのが、業務データを一元管理できるkintone(キントーン)です。

kintoneとは、ノーコードでアプリを作成でき、部門や案件ごとに散らばる情報を一元管理できる業務改善プラットフォームです。
kintoneにトラブル対応の履歴や顧客情報を蓄積すれば、AIがすぐに使える形でデータを整備できるため、過去の事例から類似ケースや根本原因を瞬時に抽出でき、初動をスピードアップできます。

さらに、現場で入力した情報がリアルタイムに共有されるため、担当者に依存せず、組織全体でナレッジを活用できる仕組みが整うのも活用のメリットです。

kintoneについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

▼kintone(キントーン)とは？できること･できないことまとめ アプリの活用事例もご紹介！

kintone × AIを活用してカスタマーサポートのトラブル対応を迅速化する手順

ここからは、kintoneとAIを使って構築したトラブル対応支援の仕組みを紹介します。

まずは以下のように、kintoneアプリに過去の障害情報やトラブル内容、対応履歴を蓄積します。

これにより、現場で起きた事象やそのときの解決方法が統一フォーマットで整理され、AIが参照しやすい形になります。

次に、以下のプロンプトを使ってAIに指示を出します。

このプロンプトは、発生したトラブルの事象と過去の履歴を突き合わせ、複数の対応策を提示する構造になっています。
偏りのある判断を排除し、ナレッジを全社で再利用できるようにするのが狙いです。

実際のAIによる分析結果はこちらです。
過去の対応履歴を根拠とした提案がURL付きで示されるため、担当者はすぐに類似事例を確認できます。

これなら経験の浅いスタッフでも一定の品質で対応できるでしょう。
このように、従来時間がかかっていたトラブルの原因究明や対応策の検討を自動化し、初動の迅速化と品質の均一化を実現できます。

AIを活用してカスタマーサポートにおけるトラブル対応の仕組みを改善しよう

トラブル対応はスピードと品質が求められる一方で、情報探索や原因究明に時間がかかり、対応のバラつきが生じやすい業務です。
AIを活用すれば、過去の対応履歴を根拠に迅速に類似事例を抽出し、最適な対応策を提示できます。

さらに、kintoneと組み合わせれば履歴管理とAI分析が一体化し、担当者の経験に依存せず一定品質の対応を再現できる仕組みを構築可能です。
これにより、顧客満足度の向上と業務効率化を同時に実現できます。

コムデックでは、kintoneとAIを掛け合わせて業務課題を解消する事例を多数ご用意しております。
「顧客対応を効率化したい」「顧客満足度を高めたい」という企業さまは、ぜひ資料をご覧ください。

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