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Zendeskが目指す顧客対応8割自動化、その真意とAI時代の顧客体験はどう変わるのか？

「Zendeskが顧客対応の8割をAIエージェントで自動化する」――このニュースを聞いて、あなたも「また来たか」と感じたかもしれませんね。正直なところ、私も最初はそうでした。20年間この業界を見てきて、AIが「魔法の杖」のように語られる場面を何度となく経験してきましたから。でも、今回のZendeskの発表には、これまでのバズワードとは一線を画す、ある種のリアリティを感じています。

考えてみてください。顧客サポートの現場は、常に効率化と質の向上という二律背反の課題に直面してきました。昔はFAQサイトを充実させたり、チャットボットを導入したりと、様々な試みがなされてきましたが、結局のところ、複雑な問い合わせや感情的なニュアンスを含む対応は、人間のエージェントに頼らざるを得なかった。それが、ここ数年の大規模言語モデル（LLM）の進化で、潮目が大きく変わってきたのは、あなたも肌で感じていることでしょう。

Zendeskが今回発表した「Zendesk Resolution Platform」は、まさにこの変化の最前線を行くものです。彼らが目指すのは、単なるチャットボットの延長ではありません。自律型AI、つまり「エージェンティックAI」の導入によって、顧客からの問い合わせの最大80%を人間の介入なしに解決するという、かなり野心的な目標を掲げています。これは、AIが論理的思考や状況に応じた対応を自律的に行い、複雑なトラブルシューティングまでこなせるようになることを意味します。

具体的に見ていくと、彼らのAIエージェントはいくつかのレイヤーで機能します。まず、自律型サポートエージェントが8割の問い合わせを自動で解決。そして、残りの20%の複雑なケースでは、コ・パイロットエージェントが人間のエンジニアを強力に補助する。さらに、管理業務を効率化する管理層エージェント（Admin Copilot）や、まるで人間と話しているかのように自然な対話で問題を解決する音声エージェント（Voice AI Agents）まで用意されているというから驚きです。個人的には、この音声エージェントがどれだけ自然な顧客体験を提供できるのか、非常に興味がありますね。

Zendeskは、このプラットフォームの基盤として、複数のLLMを活用していると説明しています。自社で開発した独自のAIモデルに加え、信頼性の高いサードパーティベンダーのLLMも積極的に統合しているとのこと。顧客データに基づいてモデルをトレーニングする際も、データ最小化の原則やデータの墨消し技術、堅牢な技術的・組織的管理を実装し、プライバシーとデータ保護には細心の注意を払っている点は、さすが長年の実績を持つ企業だと感じます。特に、Zendesk Venturesというグローバルベンチャーファンドを設立し、対話型音声アシスタントのPolyAIや、AIを活用したカスタマーフィードバックプラットフォームのunitQといったスタートアップに投資していることからも、彼らの本気度が伺えます。

過去を振り返れば、AIによる自動化は常に「部分最適」に留まることが多かった。しかし、Zendeskは、2024年2月にQA・自律型サービスシステムを提供するKlausを、同年3月には自動化プラットフォームのUltimateを買収し、さらに2025年7月には分析プラットフォームのHyperarcを買収して分析エージェントにその技術を組み込むなど、戦略的なM&Aを通じて、この「Resolution Platform」を構築してきたことがわかります。これは、単一の技術で解決しようとするのではなく、エコシステム全体で顧客体験（CX）と従業員体験（EX）を向上させようとする、彼らの強い意志の表れでしょう。

この80%自動化という数字は、単なる効率化以上の意味を持ちます。人間のエージェントは、より複雑で、より感情的な対応、つまりAIにはまだ難しい領域に集中できるようになる。これは、エージェントの仕事の質を高め、顧客満足度を向上させるだけでなく、企業全体の生産性にも大きく貢献するはずです。あなたも、簡単な問い合わせでたらい回しにされた経験があると思いますが、それがなくなるだけでも、顧客体験は劇的に変わると思いませんか？

もちろん、課題がないわけではありません。AIエージェントが本当に80%の問い合わせを解決できるのか、その精度と信頼性をどう担保していくのか。特に、顧客のデリケートなニーズに応えるためには、AIモデルのトレーニングデータや、AIエージェントビルダーのようなツールの使いやすさが鍵を握るでしょう。また、TAU-benchのようなベンチマークテストでClaude Sonnet 4.5が返品処理などのサポート類似タスクで85%の解決率を達成しているというデータは心強いですが、実際の運用環境でどこまで再現できるかは、今後の注目点です。

投資家や技術者にとって、Zendeskのこの動きは、カスタマーサービス領域におけるAIの本格的な普及を予感させるものです。この分野は、これまでもAIの導入が進んできましたが、Zendeskのような大手ベンダーがここまで踏み込んだソリューションを出すことで、市場全体のAIシフトが加速するでしょう。技術者としては、LLMの活用はもちろんのこと、エージェンティックAIの設計思想や、プライバシー保護とデータ活用を両立させる技術に、さらに深く踏み込んでいく必要があると感じています。

Zendeskの挑戦は、顧客対応の未来を大きく変える可能性を秘めています。しかし、その道のりは決して平坦ではないでしょう。技術の進化と倫理的な配慮、そして何よりも「人間らしさ」をどうAIに組み込んでいくのか。この問いに、私たちはどう向き合っていくべきなのでしょうか。

Zendeskが提示するこの問いは、単に技術的な課題に留まらず、私たち人類がAIと共存していく上での哲学的なテーマをも含んでいるように思います。個人的には、この「人間らしさ」をAIにどう組み込むか、あるいは、どの領域を人間が担い、どの領域をAIに委ねるかの線引きこそが、今後のCX（顧客体験）とEX（従業員体験）の進化を左右する最大のポイントだと考えています。

AI時代の「人間らしさ」の再定義：共感と創造性の領域

考えてみてください。AIは膨大なデータを学習し、論理的な推論やパターン認識においては人間を凌駕するかもしれません。しかし、顧客が本当に困っている時に求めるのは、単なる問題解決だけでなく、共感や理解、そして時に感情的なサポートです。たとえば、製品の故障で大切な思い出が失われたと嘆く顧客に、AIは最適な修理手順を提示できるかもしれませんが、その顧客の悲しみに寄り添い、「それは大変お辛い経験でしたね」と心からの言葉をかけることは、現時点では難しい。

Zendeskの「コ・パイロットエージェント」の役割は、まさにこのギャップを埋めるためにあると私は見ています。AIがルーティンワークや情報収集、

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Zendeskの「コ・パイロットエージェント」の役割は、まさにこのギャップを埋めるためにあると私は見ています。AIがルーティンワークや情報収集、初期のトラブルシューティングを担い、人間エージェントはAIが収集・整理した情報に基づき、より高度な判断、共感、感情的なサポート、複雑な交渉に集中する。これは、人間のエージェントが「スーパーエージェント」へと進化するチャンスだと捉えることができます。彼らの専門知識と人間的スキルが最大限に活かされる、そんな未来がすぐそこまで来ていると感じます。

具体的なシナリオを想像してみましょう。あなたは、大切な契約に関する複雑な問い合わせを抱える顧客対応にあたっているとします。従来であれば、過去の履歴を遡り、社内システムを横断して情報を探し、関連部署に確認を取り…と、膨大な時間と労力を費やしていたかもしれません。しかし、コ・パイロットエージェントがいる環境ではどうでしょうか。AIが瞬時に顧客の過去の購入履歴、問い合わせ履歴、現在の契約状況、さらには関連する社内規定や過去の類似ケースの解決策までを瞬時に抽出し、要約して目の前に提示してくれます。さらに、顧客が発する微妙な感情のニュアンスまで分析し、「この顧客は不安を感じているようです」「早急な解決を求めています」といった示唆を与えてくれるかもしれません。

人間エージェントは、これらのAIが整理した情報を基に、顧客の感情に寄り添いながら、最適な解決策を提案することに集中できます。AIが提示する複数の選択肢の中から、顧客の状況や企業のポリシーを総合的に判断し、最も人間的な、そして最も満足度の高い対応を導き出す。これは、単なる効率化を超え、顧客体験の質そのものを劇的に向上させる可能性を秘めていると、私は強く感じています。エージェントは、もはや「オペレーター」ではなく、顧客の課題解決を共に考え、共感し、信頼関係を築く「コンサルタント」のような存在へと昇華していくでしょう。

**AIエージェントの進化が

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AIエージェントの進化がもたらすのは、顧客体験の変革だけではありません。企業の内部、特に従業員体験（EX）にも、劇的な変化をもたらす可能性を秘めているのです。

考えてみてください。現在の顧客サポートエージェントが直面している課題は、単に「問い合わせが多い」ということだけではありません。同じような質問に何度も答えたり、複雑なシステムを操作しながら情報を探し回ったりと、退屈でストレスの多いルーティンワークに多くの時間が費やされているのが実情です。正直なところ、私も現場でそのような状況を目の当たりにしてきました。これでは、せっかくの優秀な人材が疲弊し、モチベーションを維持することが難しくなります。結果として、離職率の高さや、新たな人材の確保が困難になるという悪循環に陥っている企業も少なくありません。

しかし、Zendeskが描く未来では、AIがこれらのルーティンワークや情報収集を肩代わりします。これにより、人間のエージェントは、より創造的で、より高度な問題解決、そして何よりも「人間でなければできない」共感的な対応に集中できるようになるのです。これは、エージェントの仕事の質を向上させ、彼らの専門性を高めるだけでなく、日々の業務におけるストレスを大幅に軽減し、結果として従業員満足度（EX）の向上に直結するはずです。

私たちが目指すべきは、単にAIが人間の仕事を奪うことではありません。むしろ、AIが人間の能力を拡張し、エージェント一人ひとりが「スーパーエージェント」として、自身のキャリアパスをより豊かなものにできるような環境を築くことです。例えば、AIが提供する高度な分析や示唆を基に、エージェントは顧客の潜在的なニーズを発見し、クロスセルやアップセルといった新たなビジネスチャンスを生み出すことも可能になるでしょう。これは、企業にとって単なるコスト削減以上の、新たな価値創造に繋がる大きな変化です。

技術的深掘り：ZendeskのAI戦略が示すもの

投資家や技術者として、Zendeskのこの野心的な目標を支える技術的背景には、さらに深く踏み込んでいく必要があります。彼らが複数のLLMを活用し、自社モデルとサードパーティ製モデルを組み合わせるというアプローチは、非常に理にかなっています。特定のLLMに依存することなく、それぞれのモデルの強みを活かし、ユースケースに応じて最適なものを選択・統合することで、高い柔軟性と堅牢性を実現しようとしているのでしょう。

特に注目すべきは、「AIエージェントビルダー」のようなツールの存在です。これは、プログラミングの専門知識がないビジネスユーザーでも、自社のニーズに合わせてAIエージェントを簡単にカスタマイズし、トレーニングできることを意味します。これにより、AI導入の敷居が下がり、より多くの企業がZendeskのAIソリューションを導入できるようになる。これは、市場拡大の大きなドライバーとなるでしょう。技術者としては、このようなノーコード・ローコードのAI開発環境が、今後どのように進化し、より複雑なロジックや高度なカスタマイズに対応していくのか、非常に興味深い点です。

また、データプライバシーとセキュリティへの配慮も、Zendeskの戦略の重要な柱です。顧客データに基づいたAIモデルのトレーニングは、その精度を高める上で不可欠ですが、同時に個人情報保護のリスクも伴います。Zendeskが「データ最小化の原則」や「データの墨消し技術」「堅牢な技術的・組織的管理」を強調しているのは、まさにこの懸念に応えるためです。これは、特に規制の厳しい業界や、顧客データの取り扱いに敏感な企業にとって、Zendeskを選択する上で重要な判断基準となるはずです。投資家から見ても、このような信頼性の確保は、長期的な競争優位性を築く上で不可欠な要素だと評価できるでしょう。

さらに、Zendesk Venturesを通じてPolyAIやunitQといった先進的なスタートアップに投資している点も、彼らのビジョンの広さを示しています。これは、自社の技術開発だけに留まらず、エコシステム全体でAIの最先端技術を取り込み、未来の顧客体験を共同で創造しようとする姿勢の表れです。M&A戦略も同様で、Klaus、Ultimate、Hyperarcといった企業を買収し、その技術を「Resolution Platform」に統合することで、単なる点ではなく、線、そして面でAIソリューションを強化しています。これにより、QA、自動化、分析といった顧客対応のあらゆる側面でAIの力を最大限に引き出し、真の「エンド・ツー・エンド」の自動化と最適化を目指していることがわかります。

未来への課題と倫理的考察

Zendeskの描く未来は非常に魅力的ですが、もちろん課題がないわけではありません。特に、AIエージェントが80%の問い合わせを解決するという目標達成には、高い精度と信頼性が求められます。AIの「幻覚（hallucination）」問題、つまり事実に基づかない情報を生成してしまうリスクは、大規模言語モデルの宿命とも言えます。これが顧客対応の現場で発生すれば、顧客満足度を著しく低下させ、企業の信頼を損なうことにもなりかねません。

このため、AIモデルのトレーニングデータの質と量、そして継続的な改善サイクルが極めて重要になります。また、AIが解決できなかったケースや、誤った対応をしてしまったケースを人間エージェントが迅速に特定し、フィードバックループを通じてAIモデルを改善していく仕組みが不可欠です。TAU-benchのようなベンチマークテストの結果は心強いですが、実際の運用環境では、さらに多様で複雑な顧客のニーズに対応しなければなりません。

そして、最も重要なのは、「人間らしさ」をどうAIに組み込むか、あるいは、どの領域を人間が担い、どの領域をAIに委ねるかの線引きです。AIは効率性と論理的思考に優れていますが、人間の持つ共感性、創造性、そして微妙な感情の機微を理解する能力には、まだ及ばない部分があります。顧客が本当に困っている時、彼らが求めるのは、単なる問題解決だけでなく、心からの寄り添いや、時に予想外の解決策です。

この点において、Zendeskのコ・パイロットエージェントは、人間エージェントが「人間らしさ」を発揮するための強力なツールとなり得ます。AIが情報収集と分析を担い、人間がその情報を基に、顧客の感情に寄り添い、信頼関係を築き、最終的な意思決定を行う。この協調モデルこそが、AI時代の顧客体験における「人間らしさ」の再定義に繋がるのではないでしょうか。

技術者としては、AIの倫理的な側面、特にバイアス（偏見）の排除や、AIの意思決定プロセスの透明性（説明可能なAI: XAI）にも深く関心を持つべきです。AIが特定の属性の顧客に対して不公平な対応をしないよう、トレーニングデータの多様性を確保し、常にモデルの公正性を検証する仕組みが求められます。投資家にとっても、企業の社会的責任（CSR）の観点から、AIの倫理的な運用は、ブランド価値や持続可能性に直結する重要な要素となるでしょう。

結び：AIが拓く顧客対応の新たな地平

Zendeskの「顧客対応8割自動化」という挑戦は、単なる効率化の追求に留まらず、顧客体験（CX）と従業員体験（EX）の双方を根本から変革し、企業価値を最大化しようとする壮大なビジョンです。これは、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間がより人間らしい仕事に集中できるよう支援し、新たな価値創造を促す「人間とAIの協調」の未来を示唆しています。

この変革期において、私たちは技術の進化を単に受け入れるだけでなく、それが社会やビジネス、そして私たち自身の働き方にどのような影響をもたらすのかを深く考察し、積極的に関与していく必要があります。Zendeskのような大手ベンダーがここまで踏み込んだソリューションを市場に投入することで、カスタマーサービス領域におけるAIの本格的な普及は、もはや避けられない流れとなるでしょう。

投資家は、この変革がもたらす市場機会と、Zendeskの技術的優位性、そして倫理的な配慮がもたらす持続的な成長性を評価すべきです。技術者は、LLMやエージェンティックAIの設計思想、データプライバシー保護技術、そして人間とAIが協調するためのインターフェース設計といった分野で、さらなるイノベーションを追求していくことが求められます。

Zendeskが提示する未来は、顧客対応が「コストセンター」から「プロフィットセンター」へと進化し、顧客と企業がより深く、より意味のある関係を築けるようになる可能性を秘めています。この新たな地平を切り拓く道のりは決して平坦ではないでしょうが、私たちはその挑戦を注視し、共に未来を創造していくべきだと、私は強く感じています。

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AIエージェントの進化がもたらすのは、顧客体験の変革だけではありません。企業の内部、特に従業員体験（EX）にも、劇的な変化をもたらす可能性を秘めているのです。

考えてみてください。現在の顧客サポートエージェントが直面している課題は、単に「問い合わせが多い」ということだけではありません。同じような質問に何度も答えたり、複雑なシステムを操作しながら情報を探し回ったりと、退屈でストレスの多いルーティンワークに多くの時間が費やされているのが実情です。正直なところ、私も現場でそのような状況を目の当たりにしてきました。これでは、せっかくの優秀な人材が疲弊し、モチベーションを維持することが難しくなります。結果として、離職率の高さや、新たな人材の確保が困難になるという悪循環に陥っている企業も少なくありません。

しかし、Zendeskが描く未来では、AIがこれらのルーティンワークや情報収集を肩代わりします。これにより、人間のエージェントは、より創造的で、より高度な問題解決、そして何よりも「人間でなければできない」共感的な対応に集中できるようになるのです。これは、エージェントの仕事の質を向上させ、彼らの専門性を高めるだけでなく、日々の業務におけるストレスを大幅に軽減し、結果として従業員満足度（EX）の向上に直結するはずです。

私たちが目指すべきは、単にAIが人間の仕事を奪うことではありません。むしろ、AIが人間の能力を拡張し、エージェント一人ひとりが「スーパーエージェント」として、自身のキャリアパスをより豊かなものにできるような環境を築くことです。例えば、AIが提供する高度な分析や示唆を基に、エージェントは顧客の潜在的なニーズを発見し、クロスセルやアップセルといった新たなビジネスチャンスを生み出すことも可能になるでしょう。これは、企業にとって単なるコスト削減以上の、新たな価値創造に繋がる大きな変化です。

技術的深掘り：ZendeskのAI戦略が示すもの

投資家や技術者として、Zendeskのこの野心的な目標を支える技術的背景には、さらに深く踏み込んでいく必要があります。彼らが複数のLLMを活用し、自社モデルとサードパーティ製モデルを組み合わせるというアプローチは、非常に理にかなっています。特定のLLMに依存することなく、それぞれのモデルの強みを活かし、ユースケースに応じて最適なものを選択・統合することで、高い柔軟性と堅牢性を実現しようとしているのでしょう。これは、技術的なリスク分散という観点からも評価できますし、将来的なLLMの進化やコスト変動にも柔軟に対応できる戦略と言えます。

特に注目すべきは、「AIエージェントビルダー」のようなツールの存在です。これは、プログラミングの専門知識がないビジネスユーザーでも、自社のニーズに合わせてAIエージェントを簡単にカスタマイズし、トレーニングできることを意味します。これにより、AI導入の敷居が下がり、より多くの企業がZendeskのAIソリューションを導入できるようになる。これは、市場拡大の大きなドライバーとなるでしょう。技術者としては、このようなノーコード・ローコードのAI開発環境が、今後どのように進化し、より複雑なロジックや高度なカスタマイズに対応していくのか、非常に興味深い点です。最終的には、企業の「現場」が自らAIを育て、改善していくような、自律的なAI運用サイクルが確立されるかもしれませんね。

また、データプライバシーとセキュリティへの配慮も、Zendeskの戦略の重要な柱です。顧客データに基づいたAIモデルのトレーニングは、その精度を高める上で不可欠ですが、同時に個人情報保護のリスクも伴います。Zendeskが「データ最小化の原則」や「データの墨消し技術」「堅牢な技術的・組織的管理」を強調しているのは、まさにこの懸念に応えるためです。これは、特に規制の厳しい業界や、顧客データの取り扱いに敏感な企業にとって、Zendeskを選択する上で重要な判断基準となるはずです。投資家から見ても、このような信頼性の確保は、長期的な競争優位性を築く上で不可欠な要素だと評価できるでしょう。AIがどれだけ高性能でも、信頼がなければビジネスには繋がりませんからね。

さらに、Zendesk Venturesを通じてPolyAIやunitQといった先進的なスタートアップに投資している点も、彼らのビジョンの広さを示しています。これは、自社の技術開発だけに留まらず、エコシステム全体でAIの最先端技術を取り込み、未来の顧客体験を共同で創造しようとする姿勢の表れです。M&A戦略も同様で、Klaus、Ultimate、Hyperarcといった企業を買収し、その技術を「Resolution Platform」に統合することで、単なる点ではなく、線、そして面でAIソリューションを強化しています。これにより、QA、自動化、分析といった顧客対応のあらゆる側面でAIの力を最大限に引き出し、真の「エンド・ツー・エンド」の自動化と最適化を目指していることがわかります。これは、顧客対応のバリューチェーン全体をAIでシームレスに繋ぎ、一貫した高品質な体験を提供しようという、非常に戦略的なアプローチだと私は見ています。

未来への課題と倫理的考察

Zendeskの描く未来は非常に魅力的ですが、もちろん課題がないわけではありません。特に、AIエージェントが80%の問い合わせを解決するという目標達成には、高い精度と信頼性が求められます。AIの「幻覚（hallucination）」問題、つまり事実に基づかない情報を生成してしまうリスクは、大規模言語モデルの宿命とも言えます。これが顧客対応の現場で発生すれば、顧客満足度を著しく低下させ、企業の信頼を損なうことにもなりかねません。

このため、AIモデルのトレーニングデータの質と量、そして継続的な改善サイクルが極めて重要になります。また、AIが解決できなかったケースや、誤った対応をしてしまったケースを人間エージェントが迅速に特定し、フィードバックループを通じてAIモデルを改善していく仕組みが不可欠です。TAU-benchのようなベンチマークテストの結果は心強いですが、実際の運用環境では、さらに多様で複雑な顧客のニーズに対応しなければなりません。ここは、技術者として現場との連携を密にし、地道な改善を続ける覚悟が必要だと感じています。

そして、最も重要なのは、「人間らしさ」をどうAIに組み込むか、あるいは、どの領域を人間が担い、どの領域をAIに委ねるかの線引きです。AIは効率性と論理的思考に優れていますが、人間の持つ共感性、創造性、そして微妙な感情の機微を理解する能力には、まだ及ばない部分があります。顧客が本当に困っている時、彼らが求めるのは、単なる問題解決だけでなく、心からの寄り添いや、時に予想外の解決策です。

この点において、Zendeskのコ・パイロットエージェントは、人間エージェントが「人間らしさ」を発揮するための強力なツールとなり得ます。AIが情報収集と分析を担い、人間がその情報を基に、顧客の感情に寄り添い、信頼関係を築き、最終的な意思決定を行う。この協調モデルこそが、AI時代の顧客体験における「人間らしさ」の再定義に繋がるのではないでしょうか。

技術者としては、AIの倫理的な側面、特にバイアス（偏見）の排除や、AIの意思決定プロセスの透明性（説明可能なAI: XAI）にも深く関心を持つべきです。AIが特定の属性の顧客に対して不公平な対応をしないよう、トレーニングデータの多様性を確保し、常にモデルの公正性を検証する仕組みが求められます。投資家にとっても、企業の社会的責任（CSR）の観点から、AIの倫理的な運用は、ブランド価値や持続可能性に直結する重要な要素となるでしょう。結局のところ、どんなに優れた技術も、社会の信頼なくしては発展し得ませんからね。

結び：AIが拓く顧客対応の新たな地平

Zendeskの「顧客対応8割自動化」という挑戦は、単なる効率化の追求に留まらず、顧客体験（CX）と従業員体験（EX）の双方を根本から変革し、企業価値を最大化しようとする壮大なビジョンです。これは、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間がより人間らしい仕事に集中できるよう支援し、新たな価値創造を促す「人間とAIの協調」の未来を示唆しています。

この変革期において、私たちは技術の進化を単に受け入れるだけでなく、それが社会やビジネス、そして私たち自身の働き方にどのような影響をもたらすのかを深く考察し、積極的に関与していく必要があります。Zendeskのような大手ベンダーがここまで踏み込んだソリューションを市場に投入することで、カスタマーサービス領域におけるAIの本格的な普及は、もはや避けられない流れとなるでしょう。

投資家は、この変革がもたらす市場機会と、Zendeskの技術的優位性、そして倫理的な配慮がもたらす持続的な成長性を評価すべきです。技術者は、LLMやエージェンティックAIの設計思想、データプライバシー保護技術、そして人間とAIが協調するためのインターフェース設計といった分野で、さらなるイノベーションを追求していくことが求められます。

Zendeskが提示する未来は、顧客対応が「コストセンター」から「プロフィットセンター」へと進化し、顧客と企業がより深く、より意味のある関係を築けるようになる可能性を秘めています。この新たな地平を切り拓く道のりは決して平坦ではないでしょうが、私たちはその挑戦を注視し、共に未来を創造していくべきだと、私は強く感じています。

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Zendeskの「コ・パイロットエージェント」の役割は、まさにこのギャップを埋めるためにあると私は見ています。AIがルーティンワークや情報収集、初期のトラブルシューティングを担い、人間エージェントはAIが収集・整理した情報に基づき、より高度な判断、共感、感情的なサポート、複雑な交渉に集中する。これは、人間のエージェントが「スーパーエージェント」へと進化するチャンスだと捉えることができます。彼らの専門知識と人間的スキルが最大限に活かされる、そんな未来がすぐそこまで来ていると感じます。 具体的なシナリオを想像してみましょう。あなたは、大切な契約に関する複雑な問い合わせを抱える顧客対応にあたっているとします。従来であれば、過去の履歴を遡り、社内システムを横断して情報を探し、関連部署に確認を取り…と、膨大な時間と労力を費やしていたかもしれません。しかし、コ・パイロットエージェントがいる環境ではどうでしょうか。AIが瞬時に顧客の過去の購入履歴、問い合わせ履歴、現在の契約状況、さらには関連する社内規定や過去の類似ケースの解決策までを瞬時に抽出し、要約して目の前に提示してくれます。さらに、顧客が発する微妙な感情のニュアンスまで分析し、「この顧客は不安を感じているようです」「早急な解決を求めています」といった示唆を与えてくれるかもしれません。 人間エージェントは、これらのAIが整理した情報を基に、顧客の感情に寄り添いながら、最適な解決策を提案することに集中できます。AIが提示する複数の選択肢の中から、顧客の状況や企業のポリシーを総合的に判断し、最も人間的な、そして最も満足度の高い対応を導き出す。これは、単なる効率化を超え、顧客体験の質そのものを劇的に向上させる可能性を秘めていると、私は強く感じています。エージェントは、もはや「オペレーター」ではなく、顧客の課題解決を共に考え、共感し、信頼関係を築く「コンサルタント」のような存在へと昇華していくでしょう。 AIエージェントの進化がもたらすのは、顧客体験の変革だけではありません。企業の内部、特に従業員体験（EX）にも、劇的な変化をもたらす可能性を秘めているのです。** 考えてみてください。現在の顧客サポートエージェントが直面している課題は、単に「問い合わせが多い」ということだけではありません。同じような質問に何度も答えたり、複雑なシステムを操作しながら情報を探し回ったりと、退屈でストレスの多いルーティンワークに多くの時間が費やされているのが実情です。正直なところ、私も現場でそのような状況を目の当たりにしてきました。これでは、せっかくの優秀な人材が疲弊し、モチベーションを維持することが難しくなります。結果として、離職率の高さや、新たな人材の確保が困難になるという悪循環に陥っている企業も少なくありません。 しかし、Zendeskが描く未来では、AIがこれらのルーティンワークや情報収集を肩代わりします。これにより、人間のエージェントは、より創造的で、より高度な問題解決、そして何よりも「人間でなければできない」共感的な対応に集中できるようになるのです。これは、エージェントの仕事の質を向上させ、彼らの専門性を高めるだけでなく、日々の業務におけるストレスを大幅に軽減し、結果として従業員満足度（EX）の向上に直結するはずです。 私たちが目指すべきは、単にAIが人間の仕事を奪うことではありません。むしろ、AIが人間の能力を拡張し、エージェント一人ひとりが「スーパーエージェント」として、自身のキャリアパスをより豊かなものにできるような環境を築くことです。例えば、AIが提供する高度な分析や示唆を

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Zendeskの「コ・パイロットエージェント」の役割は、まさにこのギャップを埋めるためにあると私は見ています。AIがルーティンワークや情報収集、初期のトラブルシューティングを担い、人間エージェントはAIが収集・整理した情報に基づき、より高度な判断、共感、感情的なサポート、複雑な交渉に集中する。これは、人間のエージェントが「スーパーエージェント」へと進化するチャンスだと捉えることができます。彼らの専門知識と人間的スキルが最大限に活かされる、そんな未来がすぐそこまで来ていると感じます。

具体的なシナリオを想像してみましょう。あなたは、大切な契約に関する複雑な問い合わせを抱える顧客対応にあたっているとします。従来であれば、過去の履歴を遡り、社内システムを横断して情報を探し、関連部署に確認を取り…と、膨大な時間と労力を費やしていたかもしれません。しかし、コ・パイロットエージェントがいる環境ではどうでしょうか。AIが瞬時に顧客の過去の購入履歴、問い合わせ履歴、現在の契約状況、さらには関連する社内規定や過去の類似ケースの解決策までを瞬時に抽出し、要約して目の前に提示してくれます。さらに、顧客が発する微妙な感情のニュアンスまで分析し、「この顧客は不安を感じているようです」「早急な解決を求めています」といった示唆を与えてくれるかもしれません。

人間エージェントは、これらのAIが整理した情報を基に、顧客の感情に寄り添いながら、最適な解決策を提案することに集中できます。AIが提示する複数の選択肢の中から、顧客の状況や企業のポリシーを総合的に判断し、最も人間的な、そして最も満足度の高い対応を導き出す。これは、単なる効率化を超え、顧客体験の質そのものを劇的に向上させる可能性を秘めていると、私は強く感じています。エージェントは、もはや「オペレーター」ではなく、顧客の課題解決を共に考え、共感し、信頼関係を築く「コンサルタント」のような存在へと昇華していくでしょう。

AIエージェントの進化がもたらすのは、顧客体験の変革だけではありません。企業の内部、特に従業員体験（EX）にも、劇的な変化をもたらす可能性を秘めているのです。

考えてみてください。現在の顧客サポートエージェントが直面している課題は、単に「問い合わせが多い」ということだけではありません。同じような質問に何度も答えたり、複雑なシステムを操作しながら情報を探し回ったりと、退屈でストレスの多いルーティンワークに多くの時間が費やされているのが実情です。正直なところ、私も現場でそのような状況を目の当たりにしてきました。これでは、せっかくの優秀な人材が疲弊し、モチベーションを維持することが難しくなります。結果として、離職率の高さや、新たな人材の確保が困難になるという悪循環に陥っている企業も少なくありません。

しかし、Zendeskが描く未来では、AIがこれらのルーティンワークや情報収集を肩代わりします。これにより、人間のエージェントは、より創造的で、より高度な問題解決、そして何よりも「人間でなければできない」共感的な対応に集中できるようになるのです。これは、エージェントの仕事の質を向上させ、彼らの専門性を高めるだけでなく、日々の業務におけるストレスを大幅に軽減し、結果として従業員満足度（EX）の向上に直結するはずです。

私たちが目指すべきは、単にAIが人間の仕事を奪うことではありません。むしろ、AIが人間の能力を拡張し、エージェント一人ひとりが「スーパーエージェント」として、自身のキャリアパスをより豊かなものにできるような環境を築くことです。例えば、AIが提供する高度な分析や示唆を基に、エージェントは顧客の潜在的なニーズを発見し、クロスセルやアップセルといった新たなビジネスチャンスを生み出すことも可能になるでしょう。これは、企業にとって単なるコスト削減以上の、新たな価値創造に繋がる大きな変化です。

技術的深掘り：ZendeskのAI戦略が示すもの

投資家や技術者として、Zendeskのこの野心的な目標を支える技術的背景には、さらに深く踏み込んでいく必要があります。彼らが複数のLLMを活用し、自社モデルとサードパーティ製モデルを組み合わせるというアプローチは、非常に理にかなっています。特定のLLMに依存することなく、それぞれのモデルの強みを活かし、ユースケースに応じて最適なものを選択・統合することで、高い柔軟性と堅牢性を実現しようとしているのでしょう。これは、技術的なリスク分散という観点からも評価できますし、将来的なLLMの進化やコスト変動にも柔軟に対応できる戦略と言えます。

特に注目すべきは、「AIエージェントビルダー」のようなツールの存在です。これは、プログラミングの専門知識がないビジネスユーザーでも、自社のニーズに合わせてAIエージェントを簡単にカスタマイズし、トレーニングできることを意味します。これにより、AI導入の敷居が下がり、より多くの企業がZendeskのAIソリューションを導入できるようになる。これは、市場拡大の大きなドライバーとなるでしょう。技術者としては、このようなノーコード・ローコードのAI開発環境が、今後どのように進化し、より複雑なロジックや高度なカスタマイズに対応していくのか、非常に興味深い点です。最終的には、企業の「現場」が自らAIを育て、改善していくような、自律的なAI運用サイクルが確立されるかもしれませんね。

また、データプライバシーとセキュリティへの配慮も、Zendeskの戦略の重要な柱です。顧客データに基づいたAIモデルのトレーニングは、その精度を高める上で不可欠ですが、同時に個人情報保護のリスクも伴います。Zendeskが「データ最小化の原則」や「データの墨消し技術」「堅牢な技術的・組織的管理」を強調しているのは、まさにこの懸念に応えるためです。これは、特に規制の厳しい業界や、顧客データの取り扱いに敏感な企業にとって、Zendeskを選択する上で重要な判断基準となるはずです。投資家から見ても、このような信頼性の確保は、長期的な競争優位性を築く上で不可欠な要素だと評価できるでしょう。AIがどれだけ高性能でも、信頼がなければビジネスには繋がりませんからね。

さらに、Zendesk Venturesを通じてPolyAIやunitQといった先進的なスタートアップに投資している点も、彼らのビジョンの広さを示しています。これは、自社の技術開発だけに留まらず、エコシステム全体でAIの最先端技術を取り込み、未来の顧客体験を共同で創造しようとする姿勢の表れです。M&A戦略も同様で、Klaus、Ultimate、Hyperarcといった企業を買収し、その技術を「Resolution Platform」に統合することで、単なる点ではなく、線、そして面でAIソリューションを強化しています。これにより、QA、自動化、分析といった顧客対応のあらゆる側面でAIの力を最大限に引き出し、真の「エンド・ツー・エンド」の自動化と最適化を目指していることがわかります。これは、顧客対応のバリューチェーン全体をAIでシームレスに繋ぎ、一貫した高品質な体験を提供しようという、非常に戦略的なアプローチだと私は見ています。

未来への課題と倫理的考察

Zendeskの描く未来は非常に魅力的ですが、もちろん課題がないわけではありません。特に、AIエージェントが80%の問い合わせを解決するという目標達成には、高い精度と信頼性が求められます。AIの「幻覚（hallucination）」問題、つまり事実に基づかない情報を生成してしまうリスクは、大規模言語モデルの宿命とも言えます。これが顧客対応の現場で発生すれば、顧客満足度を著しく低下させ、企業の信頼を損なうことにもなりかねません。

このため、AIモデルのトレーニングデータの質と量、そして継続的な改善サイクルが極めて重要になります。また、AIが解決できなかったケースや、誤った対応をしてしまったケースを人間エージェントが迅速に特定し、フィードバックループを通じてAIモデルを改善していく仕組みが不可欠です。TAU-benchのようなベンチマークテストの結果は心強いですが、実際の運用環境では、さらに多様で複雑な顧客のニーズに対応しなければなりません。ここは、技術者として現場との連携を密にし、地道な改善を続ける覚悟が必要だと感じています。

そして、最も重要なのは、「人間らしさ」をどうAIに組み込むか、あるいは、どの領域を人間が担い、どの領域をAIに委ねるかの線引きです。AIは効率性と論理的思考に優れていますが、人間の持つ共感性、創造性、そして微妙な感情の機微を理解する能力には、まだ及ばない部分があります。顧客が本当に困っている時、彼らが求めるのは、単なる問題解決だけでなく、心からの寄り添いや、時に予想外の解決策です。

この点において、Zendeskのコ・パイロットエージェントは、人間エージェントが「人間らしさ」を発揮するための強力なツールとなり得ます。AIが情報収集と分析を担い、人間がその情報を基に、顧客の感情に寄り添い、信頼関係を築き、最終的な意思決定を行う。この協調モデルこそが、AI時代の顧客体験における「人間らしさ」の再定義に繋がるのではないでしょうか。

技術者としては、AIの倫理的な側面、特にバイアス（偏見）の排除や、AIの意思決定プロセスの透明性（説明可能なAI: XAI）にも深く関心を持つべきです。AIが特定の属性の顧客に対して不公平な対応をしないよう、トレーニングデータの多様性を確保し、常にモデルの公正性を検証する仕組みが求められます。投資家にとっても、企業の社会的責任（CSR）の観点から、AIの倫理的な運用は、ブランド価値や持続可能性に直結する重要な要素となるでしょう。結局のところ、どんなに優れた技術も、社会の信頼なくしては発展し得ませんからね。

結び：AIが拓く顧客対応の新たな地平

Zendeskの「顧客対応8割自動化」という挑戦は、単なる効率化の

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Zendeskの「コ・パイロットエージェント」の役割は、まさにこのギャップを埋めるためにあると私は見ています。AIがルーティンワークや情報収集、初期のトラブルシューティングを担い、人間エージェントはAIが収集・整理した情報に基づき、より高度な判断、共感、感情的なサポート、複雑な交渉に集中する。これは、人間のエージェントが「スーパーエージェント」へと進化するチャンスだと捉えることができます。彼らの専門知識と人間的スキルが最大限に活かされる、そんな未来がすぐそこまで来ていると感じます。

具体的なシナリオを想像してみましょう。あなたは、大切な契約に関する複雑な問い合わせを抱える顧客対応にあたっているとします。従来であれば、過去の履歴を遡り、社内システムを横断して情報を探し、関連部署に確認を取り…と、膨大な時間と労力を費やしていたかもしれません。しかし、コ・パイロットエージェントがいる環境ではどうでしょうか。AIが瞬時に顧客の過去の購入履歴、問い合わせ履歴、現在の契約状況、さらには関連する社内規定や過去の類似ケースの解決策までを瞬時に抽出し、要約して目の前に提示してくれます。さらに、顧客が発する微妙な感情のニュアンスまで分析し、「この顧客は不安を感じているようです」「早急な解決を求めています」といった示唆を与えてくれるかもしれません。

人間エージェントは、これらのAIが整理した情報を基に、顧客の感情に寄り添いながら、最適な解決策を提案することに集中できます。AIが提示する複数の選択肢の中から、顧客の状況や企業のポリシーを総合的に判断し、最も人間的な、そして最も満足度の高い対応を導き出す。これは、単なる効率化を超え、顧客体験の質そのものを劇的に向上させる可能性を秘めていると、私は強く感じています。エージェントは、もはや「オペレーター」ではなく、顧客の課題解決を共に考え、共感し、信頼関係を築く「コンサルタント」のような存在へと昇華していくでしょう。

AIエージェントの進化がもたらすのは、顧客体験の変革だけではありません。企業の内部、特に従業員体験（EX）にも、劇的な変化をもたらす可能性を秘めているのです。 考えてみてください。現在の顧客サポートエージェントが直面している課題は、単に「問い合わせが多い」ということだけではありません。同じような質問に何度も答えたり、複雑なシステムを操作しながら情報を探し回ったりと、退屈でストレスの多いルーティンワークに多くの時間が費やされているのが実情です。正直なところ、私も現場でそのような状況を目の当たりにしてきました。これでは、せっかくの優秀な人材が疲弊し、モチベーションを維持することが難しくなります。結果として、離職率の高さや、新たな人材の確保が困難になるという悪循環に陥っている企業も少なくありません。

しかし、Zendeskが描く未来では、AIがこれらのルーティンワークや情報収集を肩代わりします。これにより、人間のエージェントは、より創造的で、より高度な問題解決、そして何よりも「人間でなければできない」共感的な対応に集中できるようになるのです。これは、エージェントの仕事の質を向上させ、彼らの専門性を高めるだけでなく、日々の業務におけるストレスを大幅に軽減し、結果として従業員満足度（EX）の向上に直結するはずです。 私たちが目指すべきは、単にAIが人間の仕事を奪うことではありません。むしろ、AIが人間の能力を拡張し、エージェント一人ひとりが「スーパーエージェント」として、自身のキャリアパスをより豊かなものにできるような環境を築くことです。例えば、AIが提供する高度な分析や示唆を基に、エージェントは顧客の潜在的なニーズを発見し、クロスセルやアップセルといった新たなビジネスチャンスを生み出すことも可能になるでしょう。これは、企業にとって単なるコスト削減以上の、新たな価値創造に繋がる大きな変化です。

技術的深掘り：ZendeskのAI戦略が示すもの

投資家や技術者として、Zendeskのこの野心的な目標を支える技術的背景には、さらに深く踏み込んでいく必要があります。彼らが複数のLLMを活用し、自社モデルとサードパーティ製モデルを組み合わせるというアプローチは、非常に理にかなっています。特定のLLMに依存することなく、それぞれのモデルの強みを活かし、ユースケースに応じて最適なものを選択・統合することで、高い柔軟性と堅牢性を実現しようとしているのでしょう。これは、技術的なリスク分散という観点からも評価できますし、将来的なLLMの進化やコスト変動にも柔軟に対応できる戦略と言えます。

特に注目すべきは、「AIエージェントビルダー」のようなツールの存在です。これは、プログラミングの専門知識がないビジネスユーザーでも、自社のニーズに合わせてAIエージェントを簡単にカスタマイズし、トレーニングできることを意味します。これにより、AI導入の敷居が下がり、より多くの企業がZendeskのAIソリューションを導入できるようになる。これは、市場拡大の大きなドライバーとなるでしょう。技術者としては、このようなノーコード・ローコードのAI開発環境が、今後どのように進化し、より複雑なロジックや高度なカスタマイズに対応していくのか、非常に興味深い点です。最終的には、企業の「現場」が自らAIを育て、改善していくような、自律的なAI運用サイクルが確立されるかもしれませんね。

また、データプライバシーとセキュリティへの配慮も、Zendeskの戦略の重要な柱です。顧客データに基づいたAIモデルのトレーニングは、その精度を高める上で不可欠ですが、同時に個人情報保護のリスクも伴います。Zendeskが「データ最小化の原則」や「データの墨消し技術」「堅牢な技術的・組織的管理」を強調しているのは、まさにこの懸念に応えるためです。これは、特に規制の厳しい業界や、顧客データの取り扱いに敏感な企業にとって、Zendeskを選択する上で重要な判断基準となるはずです。投資家から見ても、このような信頼性の確保は、長期的な競争優位性を築く上で不可欠な要素だと評価できるでしょう。AIがどれだけ高性能でも、信頼がなければビジネスには繋がりませんからね。

さらに、Zendesk Venturesを通じてPolyAIやunitQといった先進的なスタートアップに投資している点も、彼らのビジョンの広さを示しています。これは、自社の技術開発だけに留まらず、エコシステム全体でAIの最先端技術を取り込み、未来の顧客体験を共同で創造しようとする姿勢の表れです。M&A戦略も同様で、Klaus、Ultimate、Hyperarcといった企業を買収し、その技術を「Resolution Platform」に統合することで、単なる点ではなく、線、そして面でAIソリューションを強化しています。これにより、QA、自動化、分析といった顧客対応のあらゆる側面でAIの力を最大限に引き出し、真の「エンド・ツー・エンド」の自動化と最適化を目指していることがわかります。これは、顧客対応のバリューチェーン全体をAIでシームレスに繋ぎ、一貫した高品質な体験を提供しようという、非常に戦略的なアプローチだと私は見ています。

未来への課題と倫理的考察

Zendeskの描く未来は非常に魅力的ですが、もちろん課題がないわけではありません。特に、AIエージェントが80%の問い合わせを解決するという目標達成には、高い精度と信頼性が求められます。AIの「幻覚（hallucination）」問題、つまり事実に基づかない情報を生成してしまうリスクは、大規模言語モデルの宿命とも言えます。これが顧客対応の現場で発生すれば、顧客満足度を著しく低下させ、企業の信頼を損なうことにもなりかねません。

このため、AIモデルのトレーニングデータの質と量、そして継続的な改善サイクルが極めて重要になります。また、AIが解決できなかったケースや、誤った対応をしてしまったケースを人間エージェントが迅速に特定し、フィードバックループを通じてAIモデルを改善していく仕組みが不可欠です。TAU-benchのようなベンチマークテストの結果は心強いですが、実際の運用環境では、さらに多様で複雑な顧客のニーズに対応しなければなりません。ここは、技術者として現場との連携を密にし、地道な改善を続ける覚悟が必要だと感じています。

そして、最も重要なのは、「人間らしさ」をどうAIに組み込むか、あるいは、どの領域を

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Zendeskの「コ・パイロットエージェント」の役割は、まさにこのギャップを埋めるためにあると私は見ています。AIがルーティンワークや情報収集、初期のトラブルシューティングを担い、人間エージェントはAIが収集・整理した情報に基づき、より高度な判断、共感、感情的なサポート、複雑な交渉に集中する。これは、人間のエージェントが「スーパーエージェント」へと進化するチャンスだと捉えることができます。彼らの専門知識と人間的スキルが最大限に活かされる、そんな未来がすぐそこまで来ていると感じます。 具体的なシナリオを想像してみましょう。あなたは、大切な契約に関する複雑な問い合わせを抱える顧客対応にあたっているとします。従来であれば、過去の履歴を遡り、社内システムを横断して情報を探し、関連部署に確認を取り…と、膨大な時間と労力を費やしていたかもしれません。しかし、コ・パイロットエージェントがいる環境ではどうでしょうか。AIが瞬時に顧客の過去の購入履歴、問い合わせ履歴、現在の契約状況、さらには関連する社内規定や過去の類似ケースの解決策までを瞬時に抽出し、要約して目の前に提示してくれます。さらに

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