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タグ: カスタマーサポート
カスタマーサポートのAI活用事例
Salesforce Agentforceで商談数4〜5割増
AI活用事例の構造図
参照
代替
展開
分担
応対
実績
成果
背景
構造化されたデータ
背景
人による初期対応
AI処理
Agentforceで応対
AI処理
初期対応を自動化
人の役割
高優先顧客に集中
利用
サポートサイトで利用
成果
431万件に対応
成果
商談数4〜5割増
https://www.itmedia.co.jp/business/articles/2608/03/news030.html
Salesforce Agentforceで商談数4〜5割増
EFSG、Copilot Studioで顧客応対を自動化
AI活用事例の構造図
統合
対応
自動化
連携
判断
調整
応答
軽減
背景
分散した顧客対応
要望
定型業務の自動化
課題
即時対応の判断難
その他
Dynamics 365統合
AI処理
Copilot Studio
人の役割
フローの調整
利用
オムニチャネル対応
利用
FAQ対応と案件更新
成果
作業負荷の軽減
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSG、Copilot Studioで顧客応対を自動化
JBSがD365 CSでサービスデスクAI協働を検証
AI活用事例の構造図
再設計を促す
整備対象になる
役割分担を決める
AI運用へ接続
自社で試す
協働モデルになる
検証結果
知見を広げる
課題
AI導入止まり
課題
情報資産の未活用
要望
IC化と役割転換
人の役割
再設計とデータ整備
AI処理
初動対応の生成AI
利用
自社サービ
スデスク検証
成果
AI・人協働モデル
結論
他社業務への展開
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000218.000051640.html
JBSがD365 CSでサービスデスクAI協働を検証
Microsoft Defenderで守るNTTデータ接客AI
AI活用事例の構造図
活用
対策
準拠
開発
継続
背景
顧客接点の機密データ
課題
生成AIの新たな脅威
制約
セキュア設計の基準
AI処理
接客AIエージェント
成果
安全なAI基盤を開発
結論
脅威への継続対応
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26179-ntt-data-japan-corporation-azure
Microsoft Defenderで守るNTTデータ接客AI
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
AI活用事例の構造図
対応
統合
分析
連携
監視
回答
短縮
判断
要望
即時・個別対応
背景
分散した顧客対応
課題
介入優先の判断
AI処理
Copilot Studio
その他
Dynamics 365統合
AI処理
感情分析
利用
FAQ即時応答
成果
対応時間の短縮
利用
介入優先判断
https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/26351-emperor-group-power-apps
EFSGのCopilot Studio顧客対応統合
ContactXの多言語電話AI受付と日本語記録
AI活用事例の構造図
受電
代替
書起し
受付
引継ぎ
作成
対応
背景
外国語の電話
課題
多言語人材の不足
AI処理
ContactX Log
AI処理
ContactX Voice
人の役割
複雑な相談の判断
利用
対応履歴の管理
利用
多言語の一次受付
利用
有人対応へ引継ぎ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000036760.html
ContactXの多言語電話AI受付と日本語記録
KDDI生成AIチャットボットで回答時間短縮
AI活用事例の構造図
補完
特定
担保
短縮
未解決
引継ぎ
課題
意図不明が約3割
制約
回答の正確性
AI処理
生成AIで意図補完
AI処理
定型AIで回答
AI処理
会話を要約
成果
回答時間を短縮
利用
アドバイザーへ引継ぎ
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000033151.html
KDDI生成AIチャットボットで回答時間短縮