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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

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