生成 AI を活用した Now Assist でカスタマーエクスペリエンスを改革するため の次のステップ 次のステップガイド ビジネスに AI を。 カスタマー エクスペリエンスの向上 生成 AI でカスタマー エクスペリエンスを 改革しながらチーム の効率を向上 カスタマーサービスオペレーションとフィールドサービス管 理 (FSM) において、生成 AI (GenAI) は、卓越したカスタマー エクスペリエンスの提供、サポートプロセスの簡素化、 生産性の向上を実現するための鍵となります。 組織はサービスエクスペリエンスを刷新し、顧客と従業員の 満足度を向上させる可能性に期待して、生成 AI からベネフィ ットを得る方法を模索しています。どんな投資を行い、その 投資の価値をどう高めるかは容易に把握できるものではあり ませんが、最初のステップとして欠かせないのが、顧客をブ ランドエバンジェリストに変え、エージェントやフィールド サービス技術者を支援するソリューションの実装です。 このガイドでは、カスタマーサービス向けの生成 AI によるビ ジネス変革を実現するために次に取るべき重要なステップを 説明します。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 2 1 Frost & Sullivan 社、『Put AI to work for people (AI を、あなたの役に立つものへ)』、2024 年 2ServiceNow、『Customer service (CX) trends (カスタマーサービス (CX) のトレンド)』、2023 年 3 同上 有意義な成果をもたらすため には、生成 AI の設計と組織内 への展開を戦略的に実行しな ければなりません。そのため には、顧客と顧客のお客様を 理解する必要があります。 Tony Colon、ServiceNow カスタマーサクセス担当シニアバイスプレジデント 生成 AI への投資の評価は従業員への 注目から始まる 従業員はイノベーション、成長、成功の原動力です。しかし、カスタマーオペレーションチー ムやフィールドサービスチームが手作業の、一貫性のない、低価値タスクに時間を費やしてい ると、従業員は満足のいくエクスペリエンスを得られず、士気も低下してしまいます。 次のようなよくあるシナリオに心当たりはありませんか？ • 変革の取り組みのほとんどがデジタルエンゲージメントに重点を置いており、顧客にさまざま な連絡オプションを提供している。ただし、それはたいていの場合、サービスエージェントや ミドルオフィスとバックオフィスの担当者頼みで、それらの担当者がタスクを手動で処理し、 さまざまな部門に別々のシステムでコミュニケーションを取ることで対応している。 • 顧客が解決策を求めても、応答に時間がかかる、一般的な回答で具体的な懸念や要件に対応 できていない、サービスエージェント間で十分な引き継ぎがされていないなど、軽んじられ ているような感覚を顧客に与えてしまい、満足度の低下を招いている。 • カスタマーサポートケースの詳細な履歴がないため、サービスエージェント間でケースの引 き継ぎが大幅に遅れる場合がある。履歴、会話、メモを追跡するための簡素化されたシステ ムなしでケースを転送しているため、顧客に、この組織は自分のニーズに本質的な対応や迅 速な対応を取れないと感じさせている可能性がある。 • ディスパッチ担当者が技術者の残工数やスキルセットを確認できなかったり、手動のスケジ ューリングシステムのせいで対応が遅れたりして、フィールドサービス部門が苦労してい る。さらに、プロセスが手動だったり最適化されていなかったりする場合、技術者が度重な る出張対応、部品の誤り、スケジュールの競合に対処しなければならないことがある。ま た、作業指示書にフロントオフィスとミドルオフィスの間で取り交わされた詳細なメモのサ マリーが含まれておらず、不明確なことでも苦労している。 48% カスタマーエクスペリエンスの向上が AI の導入を推進する主な要因の 1 つで あると回答している組織リーダーの割合 1 27% 顧客の負担を減らす上で最も 効果的なのは AI であると回答 しているリーダーの割合 2 37% 生成 AI をすでに導入している カスタマーエクスペリエンスリーダー の割合 3 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 3 主要な運用を自動化して顧客の問題を 迅速に解決 カスタマーエクスペリエンスのリーダーは、カスタマーサービスプロセスのあらゆる側面を改 善するための主要な機能として AI、さらに最近では生成 AI への注目を強めています。適切な 戦略を導入することで、生成 AI を活用してエクスペリエンスを構築し、顧客および顧客にサ ービスを提供するチームの満足度を高められます。 インテリジェントな自動化で運用効率を向上 AI を活用すれば、フロントオフィスからバックオフィスまで、部門全体にわたって作業のイ ンテリジェントなオーケストレーションを行うことで、ケースを管理して顧客の問題を迅速に 解決できるようになります。これを実現するために、ケースを個別のタスクに分割して自動化 し、並行して対応することで、手作業の時間を節減するとともに、ステータスを全員に対して 完全に可視化します。 自然言語によるセルフサービスで顧客満足度を向上 顧客に効果的なセルフサービスオプションを提供することで、ケースの転送率を高め、コスト を削減します。生成 AI は、顧客と対話して質問と回答をやりとりし、意図、感情、コンテキ ストを理解します。さらに、会話のインサイトを捉えて要約を提供し、仮想エージェントから ライブエージェントへのより円滑な引き継ぎを促進します。 ケースのサマリーと実用的なインサイトでエージェントを支援 生成 AI は、どんな複雑な内容であっても、顧客固有のコンテキストとインサイトを抽出し て、エージェント向けに簡潔なケースのサマリーを作成できます。関連するナレッジ記事から 実用的な概要を提供する強化された検索機能と生成 AI を組み合わせることで、エージェント とフィールドサービスチームが顧客の問題解決に必要な回答やコンテキストの検索に費やす時 間を削減できます。 モバイルデバイスを介して重要なデータをフィールドサービスに通知 フィールド技術者がモバイルデバイスを使用しながら現場から現場へ移動して重要な作業を完 了する際、技術者は生成 AI を活用して作業に関するデータにアクセスし、必要な部品を予測 することができます。また、生成 AI でインシデントの詳細から概略を作成して、手作業で作 業指示タスクを要約する労力を省くこともできます。 自然言語によるノーコード開発でアプリ作成を民主化 Text-to-Code、Text-to-Flow、Text-to-Process などの生成 AI 対応機能を使用すると、あら ゆるレベルの開発者がタスクをより迅速に完了することができ、Playbook やカタログも短時 間で作成できます。生成 AI を使えば、非技術系ユーザーでも、シンプルな自然言語の対話を 通じてノーコードエクスペリエンスでビジネスアプリケーションを迅速に作成することができ ます。 B2B と B2C の顧客の 69% がチャット ボットよりもライブエージェントを好む 一方、50% は優れたチャットボットサー ビスが重要であると回答しています。 ServiceNow、 『Customer service (CX) trends ( カスタマーサービス (CX) のトレンド )』、 2023 年 10% 顧客ケース転送の増加率 62,000 時間 生成 AI の支援で削減 された年間労働時間 56% 生成 AI が作成したケースサマ リーに対する好意的な反応 の割合 37% ケースに関するエージェント による習得時間の短縮率 カスタマーサービスへの生成 AI の展開により期待さ れる成果 * *ServiceNow の IT 組織の内部結果に基づいています。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 4 迅速な行動が求められます。そ の行動にはガバナンスが必要で す。その行動にはセキュリティ も必要です。その行動には適切 なプラットフォームパートナー との連携も必要です。しかし、 それができれば、最も迅速に対 応を進める組織が最も大きな勝 利を収めることになります。 Paul Smith、ServiceNow CCO (最高商務責任者) 4 Frost & Sullivan 社、『Put AI to work for people (AI を、あなたの役に立つものへ)』、2024 年 45% 適切なリスク管理ツールが実装されていない場合、 生成 AI が組織の信頼を損なう可能性があると考えている経営幹部の割合 出典：KPMG 社による米国におけるサーベイ結果：『Executives expect generative AI to have enormous impact on business, but unprepared for immediate adoption (経営幹部は、生成 AI がビジネスに多大な影響を与えると 予想しているが、すぐに導入する準備はできていない)』、2023 年 生成 AI への信頼の構築と価値実現 の加速 多くのビジネスリーダーにとって、セキュリティとガバナンスは生成 AI に関する大きな懸念 です。 適切なガードレールを実装し、強固なリスクベースの戦略を取り入れることは、信頼感があ り組織に貢献する生成 AI イニシアチブを導入するための最初のステップです。企業の 70% は、AI を実装するための一貫した戦略やロードマップを持っていません。そして、それこそ が成功に向けた重要な課題であると考えています 4。生成 AI への投資を正当化するには、まず 始めに、ユースケースに特化していて、重要な課題を解決し、事業部門を統合し、ビジネス変 革のための一貫した戦略を提供できる AI ソリューションを選択することです。 信頼できる組織全体で唯一の情報源 生成 AI ソリューションを使用すると、カスタマーサービスアプリケーションとフィールドサ ービスアプリケーションを組織全体にわたって保護し、混雑したテクノロジースタック内でサ イロ化した、未知の関連リスクを伴うテクノロジーから脱却させることができます。単一のア ーキテクチャソリューションは、一貫した従業員エクスペリエンスを実現し、使用中と使用予 定の AI モデルをすべて統合できます。 すべてのエンタープライズ管理ソリューションを 1 つのプラットフォームに統合し、堅牢なガ バナンスフレームワークを実装することで、AI システムに関する新たな政府規制に迅速かつ 正確に対応できます。AI モデルを使用するすべてのアプリケーション、プロセス、プロジェ クトにおいて、プライバシー、データ保護、セキュリティを含む信頼できる唯一の情報源を導 入することで、関連する規制をインポートし、迅速にポリシーの作成とコントロールのテスト を行って、コンプライアンス違反に適切に対処できるようになります。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 5 予測インテリジェンス (Predictive Intelligence) でセキュリティの問題を予測 リスク管理は、非常に複雑で、時間とコストがかかり、人的ミスも起きやすいものです。し かし、機械学習と自然言語処理を使用すれば、アプリケーション全体にわたって迅速な分析 と比較が可能になります。ビルトインの予測インテリジェンス (Predictive Intelligence) を備 えたソリューションにより、脆弱性を常に把握し、絶えず変化するテクノロジーリスクとサ イバーリスクを迅速に軽減できます。 カスタマイズされたドメイン固有の LLM でビジネスニーズを充足 生成 AI の大規模言語モデル (LLM) は、Web サイトやドキュメントなどの大規模なデータセ ットでトレーニングされた複雑な機械学習モデルです。ドメイン特化型の LLM と独自の LLM を統合する生成 AI ソリューションは、AI 主導の変革を固有のニーズに合わせてカスタマイズ し、ユースケースに応じた信頼性が高く確実な結果を、優れたコスト効率で提供します。 戦略的ポートフォリオ管理 (SPM：Strategic Portfolio Management) で生成 AI の導入を促進 カスタマーサービスとフィールドサービス向けの生成 AI ソリューションの実装は、組織にお ける仕事の進め方を変革するための最初のステップです。次のステップは、ソリューション が広く採用され、すべてのユーザーが同じ情報とプロセスにアクセスできるようにすること です。戦略的ポートフォリオ管理 (SPM：Strategic Portfolio Management) は、組織全体で全 員が戦略に沿ったイニシアチブに集中できるようにするコミュニケーションレイヤーを提供 します。 AI や生成 AI プロジェクトに関連するデータが膨大なあまり、戦略的計画、優先順位付け、価 値実現が妨げられることがないようにしましょう。SPM を活用することで、重要事項に優先 順位を付け、生成 AI の価値を迅速に実現して、効率性と生産性を向上させながら、利害関係 者や顧客の要求を満たすことができます。 現実的に、新たなテクノロジーの変 化のペースが加速したことで、先行 者と追随者のギャップが大幅に拡大 する可能性があります。そのため、 ツールとアプリケーションの進化を 追跡してイノベーションに遅れを取 らないようにすることが不可欠にな るでしょう。さらに、早期導入によ りリソースと機能のギャップを迅速 に明らかにできるので、先行者はテ クノロジー、プロセスの変更への投 資において優位性を得やすくなりま す。 KPMG 社、『Generative AI: From buzz to business value (生成 AI：話題性からビジネス 価値へ)』、2023 年 5 KPMG 社、『Generative AI: From buzz to business value (生成 AI：話題性からビジネス価値へ)』、2023 年 6 Frost & Sullivan 社、『Put AI to work for people (AI を、あなたの役に立つものへ)』、2024 年 92%r 生成 AI 実装のリスクについて、中程度から非常に重 大な懸念を抱いているビジネスリーダーの割合 5 70%r AI を実装するための一貫した戦略とロードマップを 欠いており、それが成功に向けた重要な課題である と考えている企業の割合 6 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 6 カスタマーサービス管理と フィールドサービス管理の Now Assist 卓越したカスタマーエクスペリエンスとエージェントエクスペリエンスの創出 カスタマーサービスの現状は、多くの場合「フラストレーション」の一言で言い表すこ とができます。顧客は、回答を見つけられないとライブチャットに強制的に参加させら れ、何度も転送された上、情報を繰り返し求められます。次に、エージェントが手動で 入力された大量のチャット記録、ケース履歴、作業メモを調査し、その間顧客は接続し たまま苛立ちながら待ち続けます。 組織リーダーの 48% がカスタマーエクスペリエンスの向上が AI 導入の主な推進要因の 1 つであると回答し 7、27% が AI は顧客の手間を最も低減できる機能であると回答してい る 8 のも不思議ではありません。 生成 AI を活用した Now Assist は、以下のことを通じて優れたカスタマーエクスペリエン スとエージェントエクスペリエンスの構築を支援します。 • 問題と実行されたアクションに関するコンテキストの自動提供 • ケースとやりとりのサマリーによる解決時間の短縮 • 直感的な会話型アシスタントによるエージェントの生産性の向上 • 自然言語インターフェイス経由での顧客によるカタログ要求送信の実現 フィールドサービスエクスペリエンスの強化と迅速化 フィールドサービスの訪問は、ブランドに対する長期的な認知に影響を与える可能性が あります。訪問のスケジュール設定、作業指示書に対する適切な部品やスキルセットの マッチング、訪問前の技術者への適切な情報提供により、コストのかかる出張サービス の繰り返しを排除し、顧客満足度を向上させます。 生成 AI を活用した Now Assist は、以下により、フィールドサービスオペレーションを最 適化します。 • 作業指示書の自動要約によるタスク報告の簡素化 • モバイルデバイスによるデータ入力の強化 • プロセス遵守とデータ精度の向上 • アクティビティストリーム、部品、付随事項の全体にわたるタスク要約の提供 7 Frost & Sullivan 社、『Put AI to work for people (AI を、あなたの役に立つものへ)』、2024 年 8ServiceNow、『Customer service (CX) trends (カスタマーサービス (CX) のトレンド)』、2023 年 Now Assist と Copilot：AI 主導のビジネスを 推進する共同ソリューション さまざまな組織が、生成 AI を急速に導入して従業員の効率性の向 上、ユーザーエクスペリエンスの簡素化、日常的なタスクの削減を 実現しています。しかし、明確なユースケースに合わせて構築され た生成 AI ツールは相互運用性を欠くため、ユーザーは常に異なる ツールを切り替えて使用することになり、生産性にも影響が及びま す。 先進的な 2 つの生成 AI アシスタントを活用 ServiceNow と Microsoft は、拡大し続けている戦略的提携の一環 で、両社の業界をリードする機能を組み合わせ、従業員の選択肢と 柔軟性を強化しました。ServiceNow の Now Assist と Microsoft 社の Copilot の連携により、2 つの生成 AI アシスタント機能が 1 つのシー ムレスなソリューションに統合されます。 場所を選ばず従業員をサポート この共同生成 AI ソリューションは、組織全体で回答を迅速に提供 し、手作業によるサポート要求を減らし、サービス要求を自動化す ることで、両者の顧客の生産性を向上させます。このソリューショ ンでは、従業員がどこにいても直感的にやりとりできるため、従業 員はどのプラットフォームを使用していても、最適な生成 AI アシス タントから必要なサポートを受けることができます。 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 7 インテリジェントな AI の構築には インテリジェントなプラットフォームが 不可欠 AI が大きな変革的影響を組織にもたらすことはよく知られています。しかし、組織における AI の展開状況をより深く理解するために、ServiceNow と Oxford Economics 社は協力して エンタープライズ AI 成熟度インデックスを作成しました。私たちは 世界中のシニアリーダー と IT 意思決定者 4,500 人近くを対象に調査を行い、独自の指標モデルを使用して組織の AI 成 熟度を測定しました。調査によると、ほとんどの組織は AI への取り組みは初期段階にあります が、「AI ペースメーカー」と呼ばれるごく一部の組織が他を引き離していることが分かりまし た。 2017 年以来、ServiceNow の研究チームは、生成 AI と LLM に関して 70 件を超える研究結果を 公開してきました。彼らはさまざまなチームと緊密に連携して生成 AI のユースケースとイノベ ーションを迅速に拡大しながら、自分たちのアプリケーションの社会的責任、安全性、倫理性 を担保しています。 当社の生成 AI 戦略は、より高速で、価格がより手頃で、より高精度で安全な、ドメイン特化型 の Now LLM に重点を置いています。当社では最新のマイクロサービスを活用して新たな LLM の迅速な開発と展開を行い、お客様が新しいユースケースに合わせて生成 AI を拡張し、ビジネ ス全体にわたって ROI の達成を加速できるようにしています。 Now Platform は、AI を活用して組織全体の主要なタスクを自動化し、部門、ベンダー、パー トナー、顧客のデジタルエクスペリエンスをシームレスに連携させます。これは、今日の複 雑な IT 需要に即対応できる、強力なインテリジェンス基盤です。また、ServiceNow の Now Assist と Microsoft 社の Copilot のシームレスな連携により、ユーザーはこれら 2 つの先進的な 生成 AI アシスタントを使用して、好みのインターフェイスから迅速に回答を取得し、行動でき るようになります。 AI が生み出す機会への取り組 みに関するソートリーダーの 言葉 「生成 AI が組織にとってまたとない機会 であることは間違いありません。その結 果は、紛れもなく現実のものであり、非 常に広範囲なものです。私たちは、自社 のビジネスとあらゆる業界でそれを目に しています。競合他社が取り組みを進め ている中、躊躇していると、競合他社と のギャップが急激に広がり、やがて巨大 なものになるでしょう」 Paul Smith、ServiceNow CCO (最高商務責任者) 「勝者となるのは、より大きく戦略的な賭 けをし、厳選した AI プロバイダーとのパ ートナーシップを強化する組織です。そう した組織によってプラットフォーム中心の アプローチを採用することの価値が浮き彫 りになっています」 VentureBeat 社、『Big bets will unlock the real value of generative AI (大きな賭けが生成 AI の真価を引き出す)』、2024 年 5 月 13 日 出典：KPMG 社、『Generative AI: From buzz to business value (生成 AI：話題性からビジネス価値へ)』、2023 年 60%r 生成 AI を、効率性の向上、市場シェアと収益の拡大、 競争力の獲得につながる機会と捉えている組織の割合 64%r 生成 AI が大きな競争上の優位性をもたらすと考えて いるビジネスリーダーの割合 次のステップガイド | ビジネスに AI を。カスタマーエクスペリエンスの向上| 8 詳しくはこちら 詳しくはこちら詳しくはこちら 詳しくはこちら ServiceNow ソリューションの詳細については、以下のリソースをご覧ください。 ServiceNow について ServiceNow (NYSE：NOW) は、付加価値の高い、人にしか出来ない新しい仕事を創造します。ServiceNow のクラウドベースのプラットフォームとソリューションは、組織のデジタル化と一元化を支援し、よりスマート で、より迅速で、より効率的な方法で業務をスムーズに遂行できるようにします。これにより従業員と顧客は連携を強化し、より革新的に、よりアジャイルに行動できます。そして誰もが、自身が思い描く未来を実現で きます。The World Works with ServiceNow™.