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Zendeskが目指すCS問題80%解決の真意とは？AI業界のベテランが読み解くその戦略
Zendeskがカスタマーサービス（CS）の問題の80%をAIで解決するというニュース、正直、最初に聞いた時は「またか」と思った人もいるんじゃないかな？僕もこの業界を20年間ウォッチし続けてきたから、その気持ちはよくわかる。でもね、この数字、ただのバズワードじゃないかもしれない。あなたも感じているかもしれませんが、この業界、期待と失望の繰り返しだったからこそ、慎重に見極める目が必要なんだ。
カスタマーサービスって、企業の顔だよね。顧客体験の良し悪しが、ブランドイメージやリピート率に直結する。でも、その裏側は常にコストと効率のジレンマを抱えてきた。僕がこの業界に入った20年前、AIがCSを変えるって話は何度も出てきたんだ。ルールベースのチャットボットから始まり、自然言語処理（NLP）の進化で少しはマシになったけど、結局は「人間のオペレーターへの引き継ぎ」が最終手段だった。あの頃のAIは、まるで賢いオウム。質問には答えるけど、文脈を理解して自律的に動くなんて夢のまた夢だったんだ。だからこそ、今回のZendeskの発表には、単なる効率化以上の意味があると感じている。
Zendeskが今回打ち出しているのは、「自律型サポートエージェント」と「コ・パイロットエージェント」という二段構えの戦略だ。これが実に面白い。80%の問い合わせを自律型エージェントが人間の介入なしに即座に解決し、残りの20%の複雑な問い合わせについては、コ・パイロットエージェントが人間エンジニアを支援する形で対応する。この「エージェンティックAI（自律型AI）」という概念が、過去のAIとは一線を画すポイントだね。単にFAQを提示するだけでなく、論理的思考や状況に応じた対応が可能になるというから、これは大きな進化だ。
彼らがOpenAIの大規模言語モデル（LLM）、特にGPT-5のような先進的なモデルを活用しているのは当然の流れだろう。Zendeskは、厳格なLLMベンチマークプログラムに基づいて各ユースケースに適したモデルを選択し、レイテンシー、コスト、品質を考慮してプロンプトを調整し、パフォーマンスを最適化しているというから、その本気度が伺える。単に最新のLLMを導入するだけでなく、それをいかにビジネスに最適化するかに注力している点が、彼らの強みだ。年間約50億件もの問い合わせを処理する「Resolution Platform」がその基盤となっていることも、データ駆動型AIの進化には不可欠な要素だね。
最近の積極的な企業買収も、この自律型AI戦略を加速させるための重要なピースだ。2025年7月に買収されたAI分析プラットフォーム「HyperArc」は、新しい分析エージェントの基盤となり、2024年2月のQA・自律型サービスシステム「Klaus」や、2024年3月に買収された自動化プラットフォーム「Ultimate」は、AIエージェントの能力をさらに高めるだろう。これらの買収は、単なる機能追加ではなく、自律型AIが顧客との対話から学習し、問題を解決する一連のプロセスを強化するための戦略的な投資だと僕は見ている。
具体的なAI機能を見ると、「自律型Voice AIエージェント」は、自然な会話を理解し、人間の介入なしに問題を解決する能力を持つというから、これは電話対応の未来を大きく変える可能性がある。また、「Admin Copilot」は、AIがワークフローの最適化設定を推奨・自動化してくれるプロアクティブなアシスタントだ。「Action Builder」や「App Builder」といったローコード/ノーコードツールは、自然言語プロンプトでワークフローやカスタムアプリケーションを作成できるため、技術的な専門知識がない現場の担当者でもAIを活用しやすくなる。さらに、「Knowledge Builder」は、過去のサポートチケットやビジネスコンテキストからナレッジベースを構築・維持し、手動での介入なしにコンテンツのギャップを埋めるAI活用ツールだ。これらを見ると、単なるチャットボットの延長ではない、包括的なソリューションを目指しているのがわかる。GDPRやCCPAといったプライバシー関連法規への準拠も明記しているのは、企業導入において非常に重要な要素であり、信頼性を高める上で不可欠だ。
投資家として見ると、Zendeskは2014年の上場までに約8,600万ドルのベンチャーキャピタル投資を調達し、その後2022年11月22日にはHellman & FriedmanとPermira主導の投資家グループによって約102億ドルで買収されている。これは、彼らのSaaSビジネスモデルとAIへの先行投資が市場から高く評価された結果だろう。ただし、AIによる80%解決という数字は魅力的だけど、その「質」を見極める必要がある。本当に顧客満足度が向上するのか、それとも単に簡単な問い合わせだけを処理しているのか、導入事例を注意深く見ていく必要があるだろう。
技術者としては、この「エージェンティックAI」の設計思想は学ぶべき点が多い。単一のタスクをこなすだけでなく、状況を判断し、複数のツールを組み合わせて問題を解決する能力。これは、これからのAI開発の主流になるだろうね。特に、OpenAIとの提携でGPT-5のような最先端LLMをどう使いこなしているのか、そのプロンプトエンジニアリングやモデル選定のノウハウは、ぜひ知りたいところだ。自社でAI導入を考えている企業は、Zendeskのように包括的なプラットフォームを検討するか、あるいは彼らの戦略からヒントを得て、段階的に自律型AIを導入していくべきだろう。
Zendeskの挑戦は、CS業界だけでなく、あらゆるビジネスプロセスにおけるAIの可能性を広げるものだと僕は見ている。もちろん、80%という数字がどこまで現実のものになるか、そして残りの20%を人間がどう効率的に処理していくか、まだ課題は山積している。でも、この進化のスピードを見ていると、僕らが想像するよりも早く、AIがビジネスの常識を書き換えていく時代が来るのかもしれないね。あなたはこのZendeskの動きをどう評価するだろうか？
正直なところ、僕はこのZendeskの挑戦を、単なるCS業界の効率化に留まらない、より大きな変革の兆しとして捉えている。もちろん、80%という数字がどこまで現実のものになるか、そして残りの20%を人間がどう効率的に処理していくか、まだ課題は山積している。でも、この進化のスピードを見ていると、僕らが想像するよりも早く、AIがビジネスの常識を書き換えていく時代が来るのかもしれないね。あなたはこのZendeskの動きをどう評価するだろうか？
僕がこの発表を聞いてまず考えたのは、「顧客体験の『質』はどうなるのか？」という点だ。80%の問い合わせがAIで解決されるとして、その解決が本当に顧客を満足させるものなのか、それとも単に「答えが出た」という事実だけで終わってしまうのか。これは、投資家としても、技術者としても、そして何より一人の消費者としても、最も気になるところだろう。
考えてみてほしい。例えば、ウェブサイトで商品の購入方法がわからず、チャットボットに質問したとする。AIが瞬時に正しいFAQページを提示し、問題なく購入できた。これは素晴らしい体験だ。しかし、もし購入した商品に不具合があり、感情的になっている顧客がAIと対話した場合、どうだろう？AIが完璧な解決策を提示できたとしても、そこに「寄り添う」という人間の感情的な要素がなければ、顧客は本当に「解決された」と感じるだろうか？
ここが、Zendeskが「自律型サポートエージェント」と「コ・パイロットエージェント」という二段構えの戦略を取っていることの真意だと僕は見ている。AIが効率と正確性で80%をカバーし、残りの20%の複雑で感情的な、あるいは戦略的な問い合わせにこそ、人間のオペレーターの真価が問われるようになる。この20%は、これまでのように簡単な問い合わせに忙殺されていては、決してその価値を発揮できなかった領域だ。
「残りの20%」にこそ、人間の真価が問われる
この「残りの20%」の対応こそが、これからのカスタマーサービスにおける競争優位性を生むと僕は確信している。コ・パイロットエージェントが人間のオペレーターを支援する形は、単なる引き継ぎではない。AIが過去の膨大なデータから顧客の状況や感情を分析し、最適な対応策や関連情報、さらには「このお客様は以前
—END—
このお客様は以前、類似のトラブルでクレームを寄せており、その際は〇〇という対応で不満が残ったようです。今回は、より丁寧な言葉遣いで、解決策だけでなく、今後の再発防止策まで踏み込んで提案すると、ロイヤルティ向上につながる可能性があります」といった、まさに「顧客の心を読む」ようなインサイトを、AIが瞬時にオペレーターに提示してくれる未来が、もうそこまで来ているんだ。
これまでのオペレーターは、目の前の問い合わせを「解決」することに注力せざるを得なかった。しかし、AIがその80%を担うことで、残りの20%の人間は「解決」の先に「関係構築」や「価値創造」を見出すことができるようになる。それは、顧客の潜在的なニーズを掘り起こし、アップセルやクロスセルにつなげたり、あるいはブランドの熱心なファンを育成したりするような、より高度で戦略的な役割へとシフトすることを意味する。
新しいカスタマーサービスと企業文化への影響
この変化は、カスタマーサービス部門のあり方を根本から変えるだろうね。オペレーターに求められるスキルセットも大きく変わる。これまでは「迅速かつ正確な情報提供」が最優先だったかもしれないが、これからは「共感力」「複雑な問題解決能力」「戦略的思考」「創造性」といった、AIには真似できない人間ならではの能力が、より一層重視されるようになる。
企業は、AIを活用することで「効率的なサポート」を実現しつつ、この「残りの20%」のオペレーターに対して、新たなスキルを習得するための投資を惜しまない必要がある。高度なコミュニケーション研修、心理学に基づいた顧客理解、あるいは自社製品・サービスに関する深い知識と提案力の強化など、その内容は多岐にわたるだろう。これによって、CS部門は単なるコストセンターではなく、顧客ロイヤルティを最大化し、企業の売上やブランド価値に直接貢献する「プロフィットセンター」へと進化する可能性を秘めている。
僕がこの業界を見てきて感じるのは、CS部門が企業内で「裏方」として扱われがちだったことだ。しかし、Zendeskのこの戦略が成功すれば、CSは企業の最前線に立ち、顧客との最も重要な接点として、その存在感を大きく高めることになるだろう。企業文化全体においても、顧客体験の重要性に対する認識が深まり、全社的に顧客中心主義が浸透していくきっかけになるかもしれないね。
投資家視点：AI導入のROIとリスクを見極める
投資家としてZendeskの動きを評価する際、最も気になるのはやはり「投資対効果（ROI）」だ。80%の問い合わせをAIで解決できれば、人件費削減、オペレーションコスト低減といった直接的なメリットは大きい。しかし、それだけではない。顧客満足度の向上は、リピート率の増加、顧客生涯価値（LTV）の向上、さらには口コミによる新規顧客獲得にもつながる。これらは、目に見えにくいが長期的に企業の成長を支える重要な要素だ。
Zendeskが買収したHyperArcのようなAI分析プラットフォームは、これらの効果を数値化し、AIの貢献度を可視化する上で不可欠なツールとなるだろう。投資家は、単なるコスト削減効果だけでなく、顧客ロイヤルティやブランド価値への貢献度を測る指標にも注目していく必要がある。
一方で、リスクも考慮しなければならない。AI導入には初期投資がかかり、継続的な運用・メンテナンス費用も発生する。また、AIが誤った情報を提供したり、顧客の感情を読み違えたりした場合のブランドイメージへのダメージも無視できない。ZendeskがGDPRやCCPAといったプライバシー関連法規への準拠を明記しているのは評価できるが、それでもデータプライバシーやセキュリティに関する懸念は常につきまとう。特に、機密性の高い顧客情報を扱う場合、AIの利用範囲やデータの取り扱いについては、厳格なガバナンスが求められる。
そして、最も重要なのは、AIによる「解決」の「質」だ。Zendeskは80%という数字を掲げているが、その80%が本当に顧客を満足させる質の高い解決なのか、それとも単に「回答が出た」というだけで、実は顧客の不満が残っているケースが含まれていないか。この点を、導入事例や第三者機関による評価を通じて、注意深く見極めていく必要があるだろう。もしAIが簡単な問い合わせばかりを処理し、複雑な問い合わせの解決率が上がらないようであれば、投資家としては再評価が必要になる。
技術者視点：実装の課題と未来の展望
技術者としては、ZendeskがOpenAIのLLMをどのように「ビジネス最適化」しているのかに、強い関心がある。彼らが厳格なベンチマークプログラムに基づいてモデルを選択し、プロンプトを調整しているという話は、まさにAIの実装における本質的な課題を突いている。単に最新のLLMを使えば良いというわけではないんだ。特定のユースケースにおいて、レイテンシー、コスト、品質の最適なバランスを見つけるためのプロンプトエンジニアリングは、非常に高度な技術とノウハウを要する。
特に、年間約50億件もの問い合わせを処理する「Resolution Platform」を基盤としている点は、データ駆動型AIの進化において極めて重要だ。これだけの量の顧客対話データは、LLMのファインチューニングや、Zendesk独自のAIモデルを訓練するための宝の山となる。この膨大なデータをいかに効率的に、そして倫理的に活用し、モデルの性能向上につなげているのか。データガバナンス、匿名化、そしてバイアス対策など、技術的な課題は山積しているはずだ。
「エージェンティックAI」という概念は、これからのAI開発の主流になるだろうと僕は確信している。単一タスクの自動化から、複数のツールや情報源を組み合わせて、自律的に問題を解決する能力。これは、AIが真に「賢い」アシスタントとなるための不可欠なステップだ。Zendeskが提供する「Action Builder」や「App Builder」のようなローコード/ノーコードツールは、現場の担当者がAIの能力を最大限に引き出すための重要なインターフェースとなる。技術者としては、これらのツールがどれだけ柔軟で、どれだけ高度なカスタマイズを可能にするのかにも注目したい。
さらに未来を見据えると、マルチモーダルAIの進化はCSに新たな可能性をもたらすだろう。顧客の音声のトーン、表情、さらには動画での問い合わせなど、テキスト情報だけでなく、より多角的な情報から顧客の感情や状況を理解できるようになれば、AIの共感力も飛躍的に向上するかもしれない。もちろん、感情AIの倫理的な問題や、それが人間の感情をどこまで正確に理解し、適切に反応できるのかという哲学的な問いも生まれてくるが、技術の進化は止まらない。
CS業界全体への波及効果と未来像
Zendeskのこの大胆な戦略は、CS業界全体に大きな波紋を投げかけることは間違いないだろう。彼らが成功すれば、他のCSプラットフォームプロバイダーも同様の自律型AI戦略を加速させることになる。結果として、AIによるカスタマーサービスの効率化と高度化は、業界全体の標準となるだろうね。
これは、大企業だけでなく、リソースが限られている中小企業にとっても朗報だ。Zendeskのような包括的なプラットフォームを利用することで、専門のAIエンジニアがいなくても、手軽にAIを活用した高度なCSを導入できるようになる。これにより、企業規模に関わらず、質の高い顧客体験を提供できる環境が整っていくはずだ。
僕がこの進化のスピードを見ていると、数年後には「人間が電話で問い合わせを受け、最初から最後まで対応する」という光景が、まるで過去の遺物のように感じられるようになるかもしれない、とさえ思う。AIが常識を書き換え、人間とAIが協調して働くことが当たり前になる時代。それは、カスタマーサービスという仕事の定義そのものを変え、人間がより創造的で、より人間らしい価値を発揮できる場へと進化させてくれるはずだ。
真の顧客体験とは何か
Zendeskの挑戦は、単なる効率化を超え、真の顧客体験とは何かを問い直すものだと僕は捉えている。AIが80%の効率と正確性を担保し、残りの20%で人間が深い共感と関係性を築く。この融合こそが、これからのカスタマーサービスが目指すべき姿ではないだろうか。
僕がこの業界に身を置いて20年。何度もAIの進化を期待し、そして失望してきた。しかし、今回のZendeskの戦略、特に「エージェンティックAI」と「コ・パイロットエージェント」という二段構えのアプローチは、過去のAIとは一線を画す、本質的な変革の可能性を秘めていると感じている。
もちろん、まだ課題は山積しているし、80%という数字の「質」を常に問い続ける必要がある。しかし、テクノロジーが進化するたびに、僕らは人間であることの意味や、人間ならではの価値を再発見してきた。Zendeskの挑戦は、CS業界だけでなく、あらゆるビジネスプロセスにおいて、人間とAIがどのように協調し、より豊かな未来を築いていくかを示す、重要な道標となるだろう。
最終的に企業が目指すべきは、テクノロジーを活用することで、よりパーソナルで、より人間らしい顧客体験を提供することだ。Zendeskがその道を切り拓いてくれることを、僕は心から期待しているよ。あなたも、この大きな変革の波に、どう乗っていくかを考えてみてほしい。
—END—
このお客様は以前、類似のトラブルでクレームを寄せており、その際は〇〇という対応で不満が残ったようです。今回は、より丁寧な言葉遣いで、解決策だけでなく、今後の再発防止策まで踏み込んで提案すると、ロイヤルティ向上につながる可能性があります」といった、まさに「顧客の心を読む」ようなインサイトを、AIが瞬時にオペレーターに提示してくれる未来が、もうそこまで来ているんだ。 これまでのオペレーターは、目の前の問い合わせを「解決」することに注力せざるを得なかった。しかし、AIがその80%を担うことで、残りの20%の人間は「解決」の先に「関係構築」や「価値創造」を見出すことができるようになる。それは、顧客の潜在的なニーズを掘り起こし、アップセルやクロスセルにつなげたり、あるいはブランドの熱心なファンを育成したりするような、より高度で戦略的な役割へとシフトすることを意味する。
新しいカスタマーサービスと企業文化への影響
この変化は、カスタマーサービス部門のあり方を根本から変えるだろうね。オペレーターに求められるスキルセットも大きく変わる。これまでは「迅速かつ正確な情報提供」が最優先だったかもしれないが、これからは「共感力」「複雑な問題解決能力」「戦略的思考」「創造性」といった、AIには真似できない人間ならではの能力が、より一層重視されるようになる。
企業は、AIを活用することで「効率的なサポート」を実現しつつ、この「残りの20%」のオペレーターに対して、新たなスキルを習得するための投資を惜しまない必要がある。高度なコミュニケーション研修、心理学に基づいた顧客理解、あるいは自社製品・サービスに関する深い知識と提案力の強化など、その内容は多岐にわたるだろう。これによって、CS部門は単なるコストセンターではなく、顧客ロイヤルティを最大化し、企業の売上やブランド価値に直接貢献する「プロフィットセンター」へと進化する可能性を秘めている。
僕がこの業界を見てきて感じるのは、CS部門が企業内で「裏方」として扱われがちだったことだ。しかし、Zendeskのこの戦略が成功すれば、CSは企業の最前線に立ち、顧客との最も重要な接点として、その存在感を大きく高めることになるだろう。企業文化全体においても、顧客体験の重要性に対する認識が深まり、全社的に顧客中心主義が浸透していくきっかけになるかもしれないね。
投資家視点：AI導入のROIとリスクを見極める
投資家としてZendeskの動きを評価する際、最も気になるのはやはり「投資対効果（ROI）」だ。80%の問い合わせをAIで解決できれば、人件費削減、オペレーションコスト低減といった直接的なメリットは大きい。しかし、それだけではない。顧客満足度の向上は、リピート率の増加、顧客生涯価値（LTV）の向上、さらには口コミによる新規顧客獲得にもつながる。これらは、目に見えにくいが長期的に企業の成長を支える重要な要素だ。
Zendeskが買収したHyperArcのようなAI分析プラットフォームは、これらの効果を数値化し、AIの貢献度を可視化する上で不可欠なツールとなるだろう。投資家は、単なるコスト削減効果だけでなく、顧客ロイヤルティやブランド価値への貢献度を測る指標にも注目していく必要がある。
一方で、リスクも考慮しなければならない。AI導入には初期投資がかかり、継続的な運用・メンテナンス費用も発生する。また、AIが誤った情報を提供したり、顧客の感情を読み違えたりした場合のブランドイメージへのダメージも無視できない。ZendeskがGDPRやCCPAといったプライバシー関連法規への準拠を明記しているのは評価できるが、それでもデータプライバシーやセキュリティに関する懸念は常につきまとう。特に、機密性の高い顧客情報を扱う場合、AIの利用範囲やデータの取り扱いについては、厳格なガバナンスが求められる。
そして、最も重要なのは、AIによる「解決」の「質」だ。Zendeskは80%という数字を掲げているが、その80%が本当に顧客を満足させる質の高い解決なのか、それとも単に「回答が出た」というだけで、実は顧客の不満が残っているケースが含まれていないか。この点を、導入事例や第三者機関による評価を通じて、注意深く見極めていく必要があるだろう。もしAIが簡単な問い合わせばかりを処理し、複雑な問い合わせの解決率が上がらないようであれば、投資家としては再評価が必要になる。
技術者視点：実装の課題と未来の展望
技術者としては、ZendeskがOpenAIのLLMをどのように「ビジネス最適化」しているのかに、強い関心
—END—
このお客様は以前、類似のトラブルでクレームを寄せており、その際は〇〇という対応で不満が残ったようです。今回は、より丁寧な言葉遣いで、解決策だけでなく、今後の再発防止策まで踏み込んで提案すると、ロイヤルティ向上につながる可能性があります」といった、まさに「顧客の心を読む」ようなインサイトを、AIが瞬時にオペレーターに提示してくれる未来が、もうそこまで来ているんだ。
これまでのオペレーターは、目の前の問い合わせを「解決」することに注力せざるを得なかった。しかし、AIがその80%を担うことで、残りの20%の人間は「解決」の先に「関係構築」や「価値創造」を見出すことができるようになる。それは、顧客の潜在的なニーズを掘り起こし、アップセルやクロスセルにつなげたり、あるいはブランドの熱心なファンを育成したりするような、より高度で戦略的な役割へとシフトすることを意味する。
新しいカスタマーサービスと企業文化への影響
この変化は、カスタマーサービス部門のあり方を根本から変えるだろうね。オペレーターに求められるスキルセットも大きく変わる。これまでは「迅速かつ正確な情報提供」が最優先だったかもしれないが、これからは「共感力」「複雑な問題解決能力」「戦略的思考」「創造性」といった、AIには真似できない人間ならではの能力が、より一層重視されるようになる。
企業は、AIを活用することで「効率的なサポート」を実現しつつ、この「残りの20%」のオペレーターに対して、新たなスキルを習得するための投資を惜しまない必要がある。高度なコミュニケーション研修、心理学に基づいた顧客理解、あるいは自社製品・サービスに関する深い知識と提案力の強化など、その内容は多岐にわたるだろう。これによって、CS部門は単なるコストセンターではなく、顧客ロイヤルティを最大化し、企業の売上やブランド価値に直接貢献する「プロフィットセンター」へと進化する可能性を秘めている。
僕がこの業界を見てきて感じるのは、CS部門が企業内で「裏方」として扱われがちだったことだ。しかし、Zendeskのこの戦略が成功すれば、CSは企業の最前線に立ち、顧客との最も重要な接点として、その存在感を大きく高めることになるだろう。企業文化全体においても、顧客体験の重要性に対する認識が深まり、全社的に顧客中心主義が浸透していくきっかけになるかもしれないね。
投資家視点：AI導入のROIとリスクを見極める
投資家としてZendeskの動きを評価する際、最も気になるのはやはり「投資対効果（ROI）」だ。80%の問い合わせをAIで解決できれば、人件費削減、オペレーションコスト低減といった直接的なメリットは大きい。しかし、それだけではない。顧客満足度の向上は、リピート率の増加、顧客生涯価値（LTV）の向上、さらには口コミによる新規顧客獲得にもつながる。これらは、目に見えにくいが長期的に企業の成長を支える重要な要素だ。
Zendeskが買収したHyperArcのようなAI分析プラットフォームは、これらの効果を数値化し、AIの貢献度を可視化する上で不可欠なツールとなるだろう。投資家は、単なるコスト削減効果だけでなく、顧客ロイヤルティやブランド価値への貢献度を測る指標にも注目していく必要がある。
一方で、リスクも考慮しなければならない。AI導入には初期投資がかかり、継続的な運用・メンテナンス費用も発生する。また、AIが誤った情報を提供したり、顧客の感情を読み違えたりした場合のブランドイメージへのダメージも無視できない。ZendeskがGDPRやCCPAといったプライバシー関連法規への準拠を明記しているのは評価できるが、それでもデータプライバシーやセキュリティに関する懸念は常につきまとう。特に、機密性の高い顧客情報を扱う場合、AIの利用範囲やデータの取り扱いについては、厳格なガバナンスが求められる。
そして、最も重要なのは、AIによる「解決」の「質」だ。Zendeskは80%という数字を掲げているが、その80%が本当に顧客を満足させる質の高い解決なのか、それとも単に「回答が出た」というだけで、実は顧客の不満が残っているケースが含まれていないか。この点を、導入事例や第三者機関による評価を通じて、注意深く見極めていく必要があるだろう。もしAIが簡単な問い合わせばかりを処理し、複雑な問い合わせの解決率が上がらないようであれば、投資家としては再評価が必要になる。
技術者視点：実装の課題と未来の展望
技術者としては、ZendeskがOpenAIのLLMを
—END—
—END— このお客様は以前、類似のトラブルでクレームを寄せており、その際は〇〇という対応で不満が残ったようです。今回は、より丁寧な言葉遣いで、解決策だけでなく、今後の再発防止策まで踏み込んで提案すると、ロイヤルティ向上につながる可能性があります」といった、まさに「顧客の心を読む」ようなインサイトを、AIが瞬時にオペレーターに提示してくれる未来が、もうそこまで来ているんだ。 これまでのオペレーターは、目の前の問い合わせを「解決」することに注力せざるを得なかった。しかし、AIがその80%を担うことで、残りの20%の人間は「解決」の先に「関係構築」や「価値創造」を見出すことができるようになる。それは、顧客の潜在的なニーズを掘り起こし、アップセルやクロスセルにつなげたり、あるいはブランドの熱心なファンを育成したりするような、より高度で戦略的な役割へとシフトすることを意味する。 ### 新しいカスタマーサービスと企業文化への影響 この変化は、カスタマーサービス部門のあり方を根本から変えるだろうね。オペレーターに求められるスキルセットも大きく変わる。これまでは「迅速かつ正確な情報提供」が最優先だったかもしれないが、これからは「共感力」「複雑な問題解決能力」「戦略的思考」「創造性」といった、AIには真似できない人間ならではの能力が、より一層重視されるようになる。 企業は、AIを活用することで「効率的なサポート」を実現しつつ、この「残りの20%」のオペレーターに対して、新たなスキルを習得するための投資を惜しまない必要がある。高度なコミュニケーション研修、心理学に基づいた顧客理解、あるいは自社製品・サービスに関する深い知識と提案力の強化など、その内容は多岐にわたるだろう。これによって、CS部門は単なるコストセンターではなく、顧客ロイヤルティを最大化し、企業の売上やブランド価値に直接貢献する「プロフィットセンター」へと進化する可能性を秘めている。 僕がこの業界を見てきて感じるのは、CS部門が企業内で「裏方」として扱われがちだったことだ。しかし、Zendeskのこの戦略が成功すれば、CSは企業の最前線に立ち、顧客との最も重要な接点として、その存在感を大きく高めることになるだろう。企業文化全体においても、顧客体験の重要性に対する認識が深まり、全社的に顧客中心主義が浸透していくきっかけになるかもしれないね。 ### 投資家視点：AI導入のROIとリスクを見極める 投資家としてZendeskの動きを評価する際、最も気になるのはやはり「投資対効果（ROI）」だ。80%の問い合わせをAIで解決できれば、人件費削減、オペレーションコスト低減といった直接的なメリットは大きい。しかし、それだけではない。顧客満足度の向上は、リピート率の増加、顧客生涯価値（LTV）の向上、さらには口コミによる新規顧客獲得にもつながる。これらは、目に見えにくいが長期的に企業の成長を支える重要な要素だ。 Zendeskが買収したHyperArcのようなAI分析プラットフォームは、これらの効果を数値化し、AIの貢献度を可視化する上で不可欠なツールとなるだろう。投資家は、単なるコスト削減効果だけでなく、顧客ロイヤルティやブランド価値への貢献度を測る指標にも注目していく必要がある。 一方で、リスクも考慮しなければならない。AI導入には初期投資がかかり、継続的な運用・メンテナンス費用も発生する。また、AIが誤った情報を提供したり、顧客の感情を読み違えたりした場合のブランドイメージへのダメージも無視できない。ZendeskがGDPRやCCPAといったプライバシー関連法規への準拠を明記しているのは評価できるが、それでもデータプライバシーやセキュリティに関する懸念は常につきまとう。特に、機密性の高い顧客情報を扱う場合、AIの利用範囲やデータの取り扱いについては、厳格なガバナンスが求められる。 そして、最も重要なのは、AIによる「解決」の「質」だ。Zendeskは80%という数字を掲げているが、その80%が本当に顧客を満足させる質の高い解決なのか、それとも単に「回答が出た」というだけで、実は顧客の不満が残っているケースが含まれていないか。この点を、導入事例や第三者機関による評価を通じて、注意深く見極めていく必要があるだろう。もしAIが簡単な問い合わせばかりを処理し、複雑な問い合わせの解決率が上がらないようであれば、投資家としては再評価が必要になる。 ### 技術者視点：実装の課題と未来の展望 技術者としては、ZendeskがOpenAIのLLMをどのように「ビジネス最適化」しているのかに、強い関心がある。彼らが厳格なベンチマークプログラムに基づいてモデルを選択し、プロンプトを調整しているという話は、まさにAIの実装における本質的な課題を突いている。単に最新のLLMを使えば良いというわけではないんだ。特定のユースケースにおいて、レイテンシー、コスト、品質の最適なバランスを見つけるためのプロンプトエンジニアリングは、非常に高度な技術とノウハウを要する。
特に、年間約50億件もの問い合わせを処理する「Resolution Platform」を基盤としている点は、データ駆動型AIの進化において極めて重要だ。これだけの量の顧客対話データは、LLMのファインチューニングや、Zendesk独自のAIモデルを訓練するための宝の山となる。この膨大なデータをいかに効率的に、そして倫理的に活用し、モデルの性能向上につなげているのか。データガバナンス、匿名化、そしてバイアス対策など、技術的な課題は山積しているはずだ。
「エージェンティックAI」という概念は、これからのAI開発の主流になるだろうと僕は確信している。単一タスクの自動化から、複数のツールや情報源を組み合わせて、自律的に問題を解決する能力。これは、AIが真に「賢い」アシスタントとなるための不可欠なステップだ。Zendeskが提供する「
Zendeskが提供する「Action Builder」や「App Builder」のようなローコード/ノーコードツールは、現場の担当者がAIの能力を最大限に引き出すための重要なインターフェースとなる。技術者としては、これらのツールがどれだけ柔軟で、どれだけ高度なカスタマイズを可能にするのかにも注目したい。
これらのツールは、IT部門に過度に依存することなく、現場のCSマネージャーやオペレーター自身が、それぞれのビジネスニーズに合わせてAIの挙動を調整し、新しいワークフローを構築できることを意味する。これは、AIの実装と運用におけるアジリティを飛躍的に向上させる。例えば、特定のキャンペーン期間中に問い合わせが急増した場合、現場の担当者が迅速にAIエージェントの対応ロジックを調整したり、新しいFAQを自動で学習させたりできるようになる。これまでのAI導入では考えられなかったスピード感で、ビジネスの変化に対応できるのは、まさに「エージェンティックAI」の進化形と言えるだろう。
さらに未来を見据えると、マルチモーダルAIの進化はCSに新たな可能性をもたらすだろう。顧客の音声のトーン、表情、さらには動画での問い合わせなど、テキスト情報だけでなく、より多角的な情報から顧客の感情や状況を理解できるようになれば、AIの共感力も飛躍的に向上するかもしれない。もちろん、感情AIの倫理的な問題や、それが人間の感情をどこまで正確に理解し、適切に反応できるのかという哲学的な問いも生まれてくるが、技術の進化は止まらない。個人的には、AIが感情を「理解」するのではなく、感情の「パターンを認識」し、それに応じた最適な対応を提案する、というアプローチが現実的だと考えている。
CS業界全体への波及効果と未来像
Zendeskのこの大胆な戦略は、CS業界全体に大きな波紋を投げかけることは間違いないだろう。彼らが成功すれば、他のCSプラットフォームプロバイダーも同様の自律型AI戦略を加速させることになる。結果として、AIによるカスタマーサービスの効率化と高度化は、業界全体の標準となるだろうね。これは、単なる効率化競争ではなく、顧客体験の質を巡る競争へとシフトすることを意味する。
これは、大企業だけでなく、リソースが限られている中小企業にとっても朗報だ。Zendeskのような包括的なプラットフォームを利用することで、専門のAIエンジニアがいなくても、手軽にAIを活用した高度なCSを導入できるようになる。これにより、企業規模に関わらず、質の高い顧客体験を提供できる環境が整っていくはずだ。これまで大手企業しか享受できなかったAIの恩恵が、より多くの企業に広がることで、市場全体の顧客体験の底上げにつながることを期待している。
僕がこの進化のスピードを見ていると、数年後には「人間が電話で問い合わせを受け、最初から最後まで対応する」という光景が、まるで過去の遺物のように感じられるようになるかもしれない、とさえ思う。AIが常識を書き換え、人間とAIが協調して働くことが当たり前になる時代。それは、カスタマーサービスという仕事の定義そのものを変え、人間がより創造的で、より人間らしい価値を発揮できる場へと進化させてくれるはずだ。オペレーターは、単純な情報提供や問題解決から解放され、より複雑で、より感情的な対応、そして顧客との深い関係構築に集中できるようになる。これは、CSという仕事の「格」を上げ、より魅力的なキャリアパスを生み出す可能性も秘めている。
真の顧客体験とは何か
Zendeskの挑戦は、単なる効率化を超え、真の顧客体験とは何かを問い直すものだと僕は捉えている。AIが80%の効率と正確性を担保し、残りの20%で人間が深い共感と関係性を築く。この融合こそが、これからのカスタマーサービスが目指すべき姿ではないだろうか。
考えてみてほしい。例えば、あなたの会社で、AIが迅速に一般的な問い合わせを解決してくれることで、オペレーターは時間に追われることなく、本当に困っている顧客、感情的なサポートを必要としている顧客に、じっくりと向き合えるようになる。AIが提供する顧客の過去の履歴や感情分析のインサイトを元に、オペレーターはよりパーソナルで、より共感的な対応ができるようになる。顧客は「私のことを理解してくれている」と感じ、単なる問題解決以上の「感動」や「信頼」を得られるだろう。これこそが、ブランドロイヤルティを強固にし、顧客が生涯にわたってそのブランドを支持する理由となる、真の顧客体験だと僕は信じている。
僕がこの業界に身を置いて20年。何度もAIの進化を期待し、そして失望してきた。しかし、今回のZendeskの戦略、特に「エージェンティックAI」と「コ・パイロットエージェント」という二段構えのアプローチは、過去のAIとは一線を画す、本質的な変革の可能性を秘めていると感じている。彼らが単なる技術の導入に留まらず、顧客体験の「質」と「人間らしさ」を追求している点に、僕は大きな共感を覚えるんだ。
もちろん、まだ課題は山積しているし、80%という数字の「質」を常に問い続ける必要がある。AIが「解決した」と判断しても、顧客が本当に満足しているかは別問題だからね。導入企業は、AIのパフォーマンス指標だけでなく、顧客満足度（CSAT）、ネットプロモータースコア（NPS）、顧客努力指数（CES）といった顧客体験に関する指標を注意深くモニタリングし、AIと人間の最適な協調点を見つけ出す努力を怠ってはならない。
しかし、テクノロジーが進化するたびに、僕らは人間であることの意味や、人間ならではの価値を再発見してきた。Zendeskの挑戦は、CS業界だけでなく、あらゆるビジネスプロセスにおいて、人間とAIがどのように協調し、より豊かな未来を築いていくかを示す、重要な道標となるだろう。これは、単にコスト削減や効率化の話に留まらない。企業の競争力を高め、顧客との絆を深め、最終的には社会全体のサービス品質を向上させる可能性を秘めているんだ。
最終的に企業が目指すべきは、テクノロジーを活用することで、よりパーソナルで、より人間らしい顧客体験を提供することだ。Zendeskがその道を切り拓いてくれることを、僕は心から期待しているよ。あなたも、この大きな変革の波に、どう乗っていくかを考えてみてほしい。
—END—
Zendeskが提供する「Action Builder」や「App Builder」のようなローコード/ノーコードツールは、現場の担当者がAIの能力を最大限に引き出すための重要なインターフェースとなる。技術者としては、これらのツールがどれだけ柔軟で、どれだけ高度なカスタマイズを可能にするのかにも注目したい。
これらのツールは、IT部門に過度に依存することなく、現場のCSマネージャーやオペレーター自身が、それぞれのビジネスニーズに合わせてAIの挙動を調整し、新しいワークフローを構築できることを意味する。これは、AIの実装と運用におけるアジリティを飛躍的に向上させる。例えば、特定のキャンペーン期間中に問い合わせが急増した場合、現場の担当者が迅速にAIエージェントの対応ロジックを調整したり、新しいFAQを自動で学習させたりできるようになる。これまでのAI導入では考えられなかったスピード感で、ビジネスの変化に対応できるのは、まさに「エージェンティックAI」の進化形と言えるだろう。
さらに未来を見据えると、マルチモーダルAIの進化はCSに新たな可能性をもたらすだろう。顧客の音声のトーン、表情、さらには動画での問い合わせなど、テキスト情報だけでなく、より多角的な情報から顧客の感情や状況を理解できるようになれば、AIの共感力も飛躍的に向上するかもしれない。もちろん、感情AIの倫理的な問題や、それが人間の感情をどこまで正確に理解し、適切に反応できるのかという哲学的な問いも生まれてくるが、技術の進化は止まらない。個人的には、AIが感情を「理解」するのではなく、感情の「パターンを認識」し、それに応じた最適な対応を提案する、というアプローチが現実的だと考えている。例えば、声の震えや表情の曇りから不満の兆候を察知し、オペレーターに「このお客様は強い不満を抱いている可能性があります。共感的な対応を心がけてください」とアラートを出すような機能は、すでに実現可能な領域に入っている。
CS業界全体への波及効果と未来像
Zendeskのこの大胆な戦略は、CS業界全体に大きな波紋を投げかけることは間違いないだろう。彼らが成功すれば、他のCSプラットフォームプロバイダーも同様の自律型AI戦略を加速させることになる。結果として、AIによるカスタマーサービスの効率化と高度化は、業界全体の標準となるだろうね。これは、単なる効率化競争ではなく、顧客体験の質を巡る競争へとシフトすることを意味する。
これは、大企業だけでなく、リソースが限られている中小企業にとっても朗報だ。Zendeskのような包括的なプラットフォームを利用することで、専門のAIエンジニアがいなくても、手軽にAIを活用した高度なCSを導入できるようになる。これにより、企業規模に関わらず、質の高い顧客体験を提供できる環境が整っていくはずだ。これまで大手企業しか享受できなかったAIの恩恵が、より多くの企業に広がることで、市場全体の顧客体験の底上げにつながることを期待している。
僕がこの進化のスピードを見ていると、数年後には「人間が電話で問い合わせを受け、最初から最後まで対応する」という光景が、まるで過去の遺物のように感じられるようになるかもしれない、とさえ思う。AIが常識を書き換え、人間とAIが協調して働くことが当たり前になる時代。それは、カスタマーサービスという仕事の定義そのものを変え、人間がより創造的で、より人間らしい価値を発揮できる場へと進化させてくれるはずだ。オペレーターは、単純な情報提供や問題解決から解放され、より複雑で、より感情的な対応、そして顧客との深い関係構築に集中できるようになる。これは、CSという仕事の「格」を上げ、より魅力的なキャリアパスを生み出す可能性も秘めている。
真の顧客体験とは何か
Zendeskの挑戦は、単なる効率化を超え、真の顧客体験とは何かを問い直すものだと僕は捉えている。AIが80%の効率と正確性を担保し、残りの20%で人間が深い共感と関係性を築く。この融合こそが、これからのカスタマーサービスが目指すべき姿ではないだろうか。
考えてみてほしい。例えば、あなたの会社で、AIが迅速に一般的な問い合わせを解決してくれることで、オペレーターは時間に追われることなく、本当に困っている顧客、感情的なサポートを必要としている顧客に、じっくりと向き合えるようになる。AIが提供する顧客の過去の履歴や感情分析のインサイトを元に、オペレーターはよりパーソナルで、より共感的な対応ができるようになる。顧客は「私のことを理解してくれている」と感じ、単なる問題解決以上の「感動」や「信頼」を得られるだろう。これこそが、ブランドロイヤルティを強固にし、顧客が生涯にわたってそのブランドを支持する理由となる、真の顧客体験だと僕は信じている。
僕がこの業界に身を置いて20年。何度もAIの進化を期待し、そして失望してきた。しかし、今回のZendeskの戦略、特に「エージェンティックAI」と「コ・パイロットエージェント」という二段構えのアプローチは、過去のAIとは一線を画す、本質的な変革の可能性を秘めていると感じている。彼らが単なる技術の導入に留まらず、顧客体験の「質」と「人間らしさ」を追求している点に、僕は大きな共感を覚えるんだ。
もちろん、まだ課題は山積しているし、80%という数字の「質」を常に問い続ける必要がある。AIが「解決した」と判断しても、顧客が本当に満足しているかは別問題だからね。導入企業は、AIのパフォーマンス指標だけでなく、顧客満足度（CSAT）、ネットプロモータースコア（NPS）、顧客努力指数（CES）といった顧客体験に関する指標を注意深くモニタリングし、AIと人間の最適な協調点を見つけ出す努力を怠ってはならない。特に、AIが解決したと判断したケースでも、顧客がどのような感情を抱いたか、その後の行動にどう影響したかといった、定性的なフィードバックを収集し分析する仕組みも重要になるだろう。
しかし、テクノロジーが進化するたびに、僕らは人間であることの意味や、人間ならではの価値を再発見してきた。Zendeskの挑戦は、CS業界だけでなく、あらゆるビジネスプロセスにおいて、人間とAIがどのように協調し、より豊かな未来を築いていくかを示す、重要な道標となるだろう。これは、単にコスト削減や効率化の話に留まらない。企業の競争力を高め、顧客との絆を深め、最終的には社会全体のサービス品質を向上させる可能性を秘めているんだ。
最終的に企業が目指すべきは、テクノロジーを活用することで、よりパーソナルで、より人間らしい顧客体験を提供することだ。Zendeskがその道を切り拓いてくれることを、僕は心から期待しているよ。あなたも、この大きな変革の波に、どう乗っていくかを考えてみてほしい。
—END—
Zendeskが提供する「Action Builder」や「App Builder」のようなローコード/ノーコードツールは、現場の担当者がAIの能力を最大限に引き出すための重要なインターフェースとなる。技術者としては、これらのツールがどれだけ柔軟で、どれだけ高度なカスタマイズを可能にするのかにも注目したい。
これらのツールは、IT部門に過度に依存することなく、現場のCSマネージャーやオペレーター自身が、それぞれのビジネスニーズに合わせてAIの挙動を調整し、新しいワークフローを構築できることを意味する。これは、AIの実装と運用におけるアジリティを飛躍的に向上させる。例えば、特定のキャンペーン期間中に問い合わせが急増した場合、現場の担当者が迅速にAIエージェントの対応ロジックを調整したり、新しいFAQを自動で学習させたりできるようになる。これまでのAI導入では考えられなかったスピード感で、ビジネスの変化に対応できるのは、まさに「エージェンティックAI」の進化形と言えるだろう。
さらに未来を見据えると、マルチモーダルAIの進化はCSに新たな可能性をもたらすだろう。顧客の音声のトーン、表情、さらには動画での問い合わせなど、テキスト情報だけでなく、より多角的な情報から顧客の感情や状況を理解できるようになれば、AIの共感力も飛躍的に向上するかもしれない。もちろん、感情AIの倫理的な問題や、それが人間の感情をどこまで正確に理解し、適切に反応できるのかという哲学的な問いも生まれてくるが、技術の進化は止まらない。個人的には、AIが感情を「理解」するのではなく、感情の「パターンを認識」し、それに応じた最適な対応を提案する、というアプローチが現実的だと考えている。例えば、声の震えや表情の曇りから不満の兆候を察知し、オペレーターに「このお客様は強い不満を抱いている可能性があります。共感的な対応を心がけてください」とアラートを出すような機能は、すでに実現可能な領域に入っている。
CS業界全体への波及効果と未来像
Zendeskのこの大胆な戦略は、CS業界全体に大きな波紋を投げかけることは間違いないだろう。彼らが成功すれば、他のCSプラットフォームプロバイダーも同様の自律型AI戦略を加速させることになる。結果として、AIによるカスタマーサービスの効率化と高度化は、業界全体の標準となるだろうね。これは、単なる効率化競争ではなく、顧客体験の質を巡る競争へとシフトすることを意味する。
これは、大企業だけでなく、リソースが限られている中小企業にとっても朗報だ。Zendeskのような包括的なプラットフォームを利用することで、専門のAIエンジニアがいなくても、手軽にAIを活用した高度なCSを導入できるようになる。これにより、企業規模に関わらず、質の高い顧客体験を提供できる環境が整っていくはずだ。これまで大手企業しか享受できなかったAIの恩恵が、より多くの企業に広がることで、市場全体の顧客体験の底上げにつながることを期待している。
僕がこの進化のスピードを見ていると、数年後には「人間が電話で問い合わせを受け、最初から最後まで対応する」という光景が、まるで過去の遺物のように感じられるようになるかもしれない、とさえ思う。AIが常識を書き換え、人間とAIが協調して働くことが当たり前になる時代。それは、カスタマーサービスという仕事の定義そのものを変え、人間がより創造的で、より人間らしい価値を発揮できる場へと進化させてくれるはずだ。オペレーターは、単純な情報提供や問題解決から解放され、より複雑で、より感情的な対応、そして顧客との深い関係構築に集中できるようになる。これは、CSという仕事の「格」を上げ、より魅力的なキャリアパスを生み出す可能性も秘めている。
真の顧客体験とは何か
Zendeskの挑戦は、単なる効率化を超え、真の顧客体験とは何かを問い直すものだと僕は捉えている。AIが80%の効率と正確性を担保し、残りの20%で人間が深い共感と関係性を築く。この融合こそが、これからのカスタマーサービスが目指すべき姿ではないだろうか。
考えてみてほしい。例えば、あなたの会社で、AIが迅速に一般的な問い合わせを解決してくれることで、オペレーターは時間に追われることなく、本当に困っている顧客、感情的なサポートを必要としている顧客に、じっくりと向き合えるようになる。AIが提供する顧客の過去の履歴や感情分析のインサイトを元に、オペレーターはよりパーソナルで、より共感的な対応ができるようになる。顧客は「私のことを理解してくれている」と感じ、単なる問題解決以上の「感動」や「信頼」を得られるだろう。これこそが、ブランドロイヤルティを強固にし、顧客が生涯にわたってそのブランドを支持する理由となる、真の顧客体験だと僕は信じている。
僕がこの業界に身を置いて20年。何度もAIの進化を期待し、そして失望してきた。しかし、今回のZendeskの戦略、特に「エージェンティックAI」と「コ・パイロットエージェント」という二段構えのアプローチは、過去のAIとは一線を画す、本質的な変革の可能性を秘めていると感じている。彼らが単なる技術の導入に留まらず、顧客体験の「質」と「人間らしさ」を追求している点に、僕は大きな共感を覚えるんだ。
もちろん、まだ課題は山積しているし、80%という数字の「質」を常に問い続ける必要がある。AIが「解決した」と判断しても、顧客が本当に満足しているかは別問題だからね。導入企業は、AIのパフォーマンス指標だけでなく、顧客満足度（CSAT）、ネットプロモータースコア（NPS）、顧客努力指数（CES）といった顧客体験に関する指標を注意深くモニタリングし、AIと人間の最適な協調点を見つけ出す努力を怠ってはならない。特に、AIが解決したと判断したケースでも、顧客がどのような感情を抱いたか、その後の行動にどう影響したかといった、定性的なフィードバックを収集し分析する仕組みも重要になるだろう。
しかし、テクノロジーが進化するたびに、僕らは人間であることの意味や、人間ならではの価値を再発見してきた。Zendeskの挑戦は、CS業界だけでなく、あらゆるビジネスプロセスにおいて、人間とAIがどのように協調し、より豊かな未来を築いていくかを示す、重要な道標となるだろう。これは、単にコスト削減や効率化の話に留まらない。企業の競争力を高め、顧客との絆を深め、最終的には社会全体のサービス品質を向上させる可能性を秘めているんだ。
最終的に企業が目指すべきは、テクノロジーを活用することで、よりパーソナルで、より人間らしい顧客体験を提供することだ。Zendeskがその道を切り拓いてくれることを、僕は心から期待しているよ。あなたも、この大きな変革の波に、どう乗っていくかを考えてみてほしい。 —END—