特に顧客向けAIでは、個別契約や利用状況に応じて担当者による確認が必要になるケースがあります。
顧客識別機能を活用することで、AIで解決できなかった問い合わせについて利用者を識別し、有人対応が必要な相談を追いやすくします。
これにより、AIの回答可否だけで対応を終えるのではなく、必要な問い合わせを人によるフォローへつなぐ運用を構築しやすくなります。

■会話履歴を引き継ぎ、「もう一度最初から説明する」負担を軽減

AIから有人対応へ切り替える際、利用者にとって大きなストレスとなるのが、AIに入力した質問や状況を担当者へもう一度説明することです。担当者側も、背景を一から確認するため対応時間が長くなります。
chai+は、AIで解決できない問い合わせを会話履歴付きで担当部署へ引き継げるため、担当者はそれまでのやり取りを踏まえて対応を開始できます。
AIを「回答できる質問だけを処理するツール」にとどめず、AIが一次対応し、必要な場合だけ人へつなぐことで、利用者の自己解決と担当者による個別対応を一つの流れにします。

■AIの一次対応と有人対応を組み合わせ、問い合わせ業務全体を効率化

問い合わせ業務の効率化では、すべてをAIに置き換えることではなく、AIが得意な定型対応と、人の判断が必要な個別対応を適切に分担することが重要です。
chai+は、社内規程・マニュアル・FAQなどのナレッジをもとにAIが一次回答し、利用者の自己解決を促進。解決できない場合のみ担当部署へ引き継ぐことで、人が対応すべき問い合わせへリソースを集中できる運用を支援します。
さらに、お問い合わせログではチャット日時を確認できるよう改善しており、過去の問い合わせ状況ややり取りを把握しやすくしました。AI対応と有人対応の双方を改善するための運用基盤を強化しています。

■問い合わせを「取りこぼさない」AI運用へ。継続的なナレッジ改善にも活用

有人対応が必要になった問い合わせは、AIが解決できなかったテーマを知るための重要な情報でもあります。未解決の質問を分析することで、FAQやマニュアル、学習データを改善し、次回以降の自己解決率向上につなげることができます。