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将来を見据えた CX テクノロジースタックの構築: データ、採用

最近のデータによると、CX リーダーの 33% が昨年、スタックからテクノロジーの一部を事実上削除しました。この統計は、業界がコスト削減を目指していることを示唆していますが、同時に、ソフトウェアの増加が必ずしもサービスの向上につながるわけではないということを組織が認識し始めているという考えも物語っています。この変化は、Customer Contact Week Orlando の中心テーマであり、次のプレゼンテーションで述べられています。 Audrey Steeves 氏、Customer Management Practice のコンテンツ アナリスト、 そして アリ・カリム氏、Datamark 副社長。彼らのコンセンサスは明確でした。明日のテクノロジースタックは、より多くの機能を購入することではありません。それは、エージェントが実際に仕事をできるように基盤を修正することです。大統合ポイントソリューションの時代は終わりつつあります。かつて、CX リーダーは、文字起こし用に 1 つ、品質保証のために 1 つ、そして従業員管理のために 3 つ目のツールを購入したかもしれません。しかし、この断片的なアプローチは、統合チームにとって悪夢を生み出しました。スティーブズ氏は、バイヤーは現在、個別のツールではなくスイートを探していると指摘しています。彼は次のように説明します。彼らは相互に通信できるプラットフォームを望んでいます。「ポイントソリューションからプラットフォーム戦略への移行が見られます。リーダーは、エージェントの認知的負荷を軽減するための『単一画面』を探しています。」この統合は非常に重要です。エージェントが顧客の 1 つの質問に答えるために 10 個の異なる画面を切り替えなければならない場合、効率は大幅に低下します。ただし、基になるデータが乱雑な場合は、統合だけでは十分ではありません。ガベージイン、スピードアウト人工知能は、現在 CX で最もエキサイティングな開発です。しかし、それは危険なアンプでもあります。壊れたプロセスや時代遅れの知識ベースに生成 AI を適用しても、より良い結果は得られません。悪い結果が早く出るだけです。カリムはこれを「ガベージイン、ガベージアウト問題」と説明しています。「不適切なプロセスがあり、それを自動化しても、失敗が加速するだけです。まずプロセスを修正する必要があります。」業界はこの現実に目覚め始めています。 Steveves 氏は、組織の 60% 近くが現在、スクリプト、ポリシー、ナレッジ ベースを書き直していると共有しました。彼らは現在、AI…

将来を見据えた CX テクノロジースタックの構築: データ、採用

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2026-03-03 09:15:00

最近のデータによると、CX リーダーの 33% が昨年、スタックからテクノロジーの一部を事実上削除しました。

この統計は、業界がコスト削減を目指していることを示唆していますが、同時に、ソフトウェアの増加が必ずしもサービスの向上につながるわけではないということを組織が認識し始めているという考えも物語っています。

この変化は、Customer Contact Week Orlando の中心テーマであり、次のプレゼンテーションで述べられています。 Audrey Steeves 氏、Customer Management Practice のコンテンツ アナリスト、 そして アリ・カリム氏、Datamark 副社長

彼らのコンセンサスは明確でした。明日のテクノロジースタックは、より多くの機能を購入することではありません。それは、エージェントが実際に仕事をできるように基盤を修正することです。

大統合

ポイントソリューションの時代は終わりつつあります。かつて、CX リーダーは、文字起こし用に 1 つ、品質保証のために 1 つ、そして従業員管理のために 3 つ目のツールを購入したかもしれません。しかし、この断片的なアプローチは、統合チームにとって悪夢を生み出しました。

スティーブズ氏は、バイヤーは現在、個別のツールではなくスイートを探していると指摘しています。彼は次のように説明します。彼らは相互に通信できるプラットフォームを望んでいます。

「ポイントソリューションからプラットフォーム戦略への移行が見られます。リーダーは、エージェントの認知的負荷を軽減するための『単一画面』を探しています。」

この統合は非常に重要です。エージェントが顧客の 1 つの質問に答えるために 10 個の異なる画面を切り替えなければならない場合、効率は大幅に低下します。ただし、基になるデータが乱雑な場合は、統合だけでは十分ではありません。

ガベージイン、スピードアウト

人工知能は、現在 CX で最もエキサイティングな開発です。しかし、それは危険なアンプでもあります。壊れたプロセスや時代遅れの知識ベースに生成 AI を適用しても、より良い結果は得られません。悪い結果が早く出るだけです。

カリムはこれを「ガベージイン、ガベージアウト問題」と説明しています。

「不適切なプロセスがあり、それを自動化しても、失敗が加速するだけです。まずプロセスを修正する必要があります。」

業界はこの現実に目覚め始めています。 Steveves 氏は、組織の 60% 近くが現在、スクリプト、ポリシー、ナレッジ ベースを書き直していると共有しました。彼らは現在、AI エージェントが後で真実の情報源を入手できるように、データの衛生管理という重労働を行っています。

養子縁組における人的要素

たとえクリーンなデータであっても、エージェントがその使用を拒否した場合、新しいツールは失敗します。カリム氏は、テクノロジーの導入においては、多くの場合、導入が最大のハードルとなると主張します。

「ロープを押すことはできません。引く力を生み出す必要があります。ツールがエージェントの生活を困難にする場合、彼らはそれを回避する方法を見つけるでしょう。」

彼は、導入されたものの、通話に摩擦が生じたため無視された文字起こしツールの例を挙げています。明日のスタックは、エージェントを念頭に置いて構築する必要があります。従業員にとってはノイズキャンセリングヘッドフォンのように機能し、気を散らすものを排除し、必要なものだけを表示する必要があります。

このため、購入を決定する際には、IT だけでなく運用チームもテーブルに着く必要があります。 IT 部門はセキュリティと統合を重視します。しかし、オペレーションは、ボタンが間違った場所にあるかどうか、またはワークフローによって不要なクリックが 3 回追加されているかどうかを認識します。

歩く、這う、走るロードマップ

では、チームに負担をかけずにこのスタックを構築するにはどうすればよいでしょうか?カリム氏は、「歩いて、這って、走る」アプローチを提案しています。

  • 歩く: まずは基礎から始めましょう。データをクリーンアップします。知識ベースを監査します。ポリシーが最新であり、人間と機械の両方が理解できる方法で記述されていることを確認してください。
  • クロール: エージェント支援テクノロジーを導入します。まだ人間を置き換えようとしないでください。 AI を使用して通話を要約したり、記事を提案したりできます。これにより信頼が構築されます。 AI が 5 回連続で正しい答えを提案すると、エージェントは 6 回目でそれを信頼します。
  • 走る: データがクリーンになり、エージェントがツールを信頼したら、完全な自動化とセルフサービスに移行できます。

基礎の上に築かれる未来

将来のテクノロジースタックは、強力で、予測可能で、パーソナライズされたものになります。しかし、それはシンプルでもあります。

私たちは、クールに聞こえるからツールを購入するという誇大宣伝サイクルを超えつつあります。私たちは実用的なイノベーションの段階に入りつつあります。勝者は、機能リストよりもデータの健全性とエージェントのエクスペリエンスを優先する企業となります。

ロープを押すのをやめる時が来ました。その代わりに、テクノロジーが私たちを前進させる強力な基盤を構築しましょう。

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執筆者について: nipponese

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