舞台は、生活雑貨・食品の小売店を運営する架空の企業「ルミナライフ」です。
店舗で勤務する従業員が、閉店間際に、売上管理システムにログインできなくなりました。このままでは閉店作業を進めることができません。売上確定の期限は刻々と迫っています。従業員は、緊急で社内ヘルプデスクへ電話をかけました。
社内ヘルプデスク担当者は、どうすればスムーズに問題解決ができるでしょうか。
2人が構築したのは、音声AIが電話で店舗やエラーの状況、対応期限を確認し、担当者へ引き継ぐ仕組みです。担当者は、引き継がれた情報をもとに復旧方法を判断します。
なぜ、あえて電話を手段に選んだのでしょうか。ここが今回のこだわりの出発点です。
問い合わせ対応を効率化する方法の一つに、電話からAIチャットや問い合わせフォームへの切り替えがあります。今回、2人が選んだのは、従業員の問い合わせ方法は変えずに、受け付ける側に音声AIを導入する方法でした。
日頃から電話で相談している従業員にとって、問い合わせ方法の変更は、新しい操作や手順を覚えることでもあります。特に緊急の対応が必要な場面では、使い慣れた方法で相談できるほうが安心です。
音声AIが電話を受ければ、担当者が不在でも初動を進められます。従業員が普段どおりに相談できる点は、審査員からも評価されました。
この題材には、沓澤が商談を通じて得た、多拠点から寄せられる社内問い合わせや、休日にも発生する相談への知見が生かされました。福山には、音声AIを実際に使い、その技術的な可能性を確かめたいという狙いがありました。
顧客の課題を知る沓澤と、技術で解決方法を考える福山。2人の視点から、この題材が生まれました。
沓澤：
これまでの商談で伺った、多拠点への社内支援や、休日にも業務を止めることができない企業の課題を組み合わせて考えました。従業員サポートの遅れは、問い合わせを受ける部署の効率だけでなく、支援を待つ社員の仕事にも関わります。そこで、現場の困りごとを、その企業が目指す成長と結び付け、拠点や市場を広げるうえで今の支援体制の何が壁になるのかまで考えました。電話を残すうえで大切にしたのは、困っている社員が使い慣れた方法で、無理なく相談できることです。利用者にとっての自然さと、経営として今投資する理由を、一つの提案としてつなぐことを意識しました。
「ルミナライフ」には、国内60店舗から、5年後には国内180店舗・5市場への拡大を目指すという成長構想も設定しました。
店舗や海外拠点が増えれば、社内ヘルプデスクが支援する従業員も増えます。時差や言語への対応も必要になりますが、問い合わせの増加に合わせて担当者を増員し続けることは現実的ではありません。
また、社内サポートの遅れは、問い合わせを受ける部署だけの問題ではありません。店舗の従業員が回答を待つことで閉店作業が遅れれば、残業が発生し、接客や売場づくりに使える時間にも影響します。
そこで2人は、問い合わせ対応の効率化を単独の施策として扱わず、会社の成長を支える仕組みとして提案しました。拠点が増えても必要なサポートを受けられる体制を整え、従業員がお客様に向き合える時間を確保することが狙いです。
Zendeskの機能を並べるだけでは、手段が先行してしまいます。2人は、企業が目指す姿と現場の課題を結び付けたうえで、「なぜ今、この仕組みに投資するのか」を説明しました。
想定企業の成長構想と、社内ヘルプデスクの課題。企業や数値は、本大会用に設定したもの。
別のケースでは、パソコンを紛失した場合に、音声AIが電話を受け、アカウントを停止するところまで想定しました。ただし、停止処理だけで対応が終わるわけではありません。実際の業務では、何が起き、どの対象にどの処理を行い、何が残っているのかを、後から対応する社内ヘルプデスク担当者が把握する必要があります。
そこで2人は、音声AIによる初動だけでなく、その後の確認まで含めて設計しました。音声AIが従業員の情報とアカウント停止対象を確認し、処理結果を確かめ、対応履歴や残作業をZendeskのチケットに記録します。その記録をもとに、社内ヘルプデスク担当者が必要な確認と対応を続ける流れです。
冒頭で紹介したログインできないケースでは、音声AIは聞き取りと情報の引き継ぎを担い、復旧方法は担当者が判断しました。
音声AIに何を任せ、人は何を判断するのか。2人は、問い合わせの内容に応じて役割を分けました。
パソコン紛失時の対応として設計した、本人確認、アカウント停止、チケットへの記録、担当者による確認の流れ。
福山：
電話の受付には、Voice AIエージェントを使用しました。会話で得た情報とAPIを使って本人確認や対象アカウントの特定を行い、アカウントをロックする構成です。また、音声AIが聞き取った対応に必要な情報をチケットに記録し、担当者へ引き継ぐ流れも考えました。
当日は電話応対デモを実演しました。構築で特に意識したのは、本人確認や対象の確認を会話の中に組み込むことです。利用者が焦って電話してくる状況を想定し、必要な確認をしながら、やり取りが長くなりすぎないようにする点を重視しました。
今回の「Partner AI Hackathon」では、事前準備が認められていました。限られた本番の時間を有効に使うため、2人は事前に顧客像やシナリオ、通話の流れを詰め、実際の通話や有人対応への引き継ぎを試みました。
検討したのは、従業員が音声AIとの会話を終えた後、どのように社内ヘルプデスク担当者が対応を続けるかです。一度電話を切ってメールで連絡する案とも比較し、緊急の相談では、そのまま音声で担当者へつなぐ方針を選びました。
事前検証では、音声AIが聞き取った情報の一部が、チケットの該当項目に反映されないことも分かりました。2人は、質問の仕方と設定の両面から原因を切り分け、情報を引き継ぐ方法を見直しました。
沓澤は商談経験をもとに顧客像と課題を整理し、提案内容と実演シナリオを設計し、福山は機能の仕様や技術的な制約を確認し、音声AIを含む実演環境を構築しました。
このように事前に論点を整理していたため、本番では提供されたZendesk環境への設定再現と、細かな調整に集中することができました。
役割を分担しながらも、2人は準備段階から同じ利用場面を共有し、提案内容と実際の動作を照らし合わせていました。その積み重ねにより、顧客課題の説明から電話での相談、音声AIの対応、人への引き継ぎまで、一貫した流れで実演できました。
顧客課題の説明から、電話での音声AIへの相談、有人対応の確認へと進めた当日の実演。
設計したシナリオを実際の電話で試すと、見えなかった課題も出てきました。
音声AIが必要な情報を正確に聞き取ろうとすると、確認項目が増えます。反対に、質問を重ねすぎると、利用者が用件を伝え終えるまでの時間が長くなります。
緊急の対応を求めている利用者にとっては、確認の正確さだけでなく、必要な処理へスムーズに進めることも重要です。
2人は事前の検証で、通話の流れや有人対応への引き継ぎを何度も確認しました。それでも本番では、会話の長さや、やり取りの滑らかさに改善の余地が残りました。
電話がつながり、音声AIが応答すれば、それだけで使いやすい窓口になるわけではありません。利用者が迷わず答えられるか。同じ説明を繰り返さずに済むか。担当者へ引き継ぐ情報は十分か。実際に使う場面を想定して検証することで、設定画面だけでは見えない課題が見えました。
沓澤：
実際に通話してみて、答えるたびに「こちらで合っていますか」と確認されることは、利用者にとって負担になると感じました。正確さのために一律に聞き直すのではなく、聞き取りが不確かな項目だけを記録し、最後にまとめて確認する、あるいは担当者へ「ここは再確認が必要」と引き継ぐ、といった設計ができると、より使いやすくなると思います。
こうした調整は、人なら臨機応変に行っていることです。ただ、「そこから先は人にしかできない」と線を引く前に、何を手掛かりに、どう対応を変えているのかを分解すれば、AIに任せられる範囲はまだ広げられるはずです。人へ引き継ぐ境界を決めるだけでなく、その境界をもう一歩見直すことが大切だと感じました。
福山：
検証では、音声AIがアルファベットの「Q」を数字の「9」と認識したり、環境音を拾うたびに応答を止めたりすることがありました。電話では、利用者の声を正確に聞き取ること自体にも難しさがあります。確認を省くと誤認識を見逃しやすくなり、繰り返しすぎると会話が長くなります。そのバランスまで含めて設計することが、今回の大きな学びでした。
今回の審査では、利用者の行動を変えない音声AIの活用、従業員サポートへの着眼点、実践的なシステム連携、実演のわかりやすさなどが評価されました。
2人は、企業の成長構想と現場の課題を踏まえ、音声AIによる処理から人への引き継ぎまでを実演しました。機能の紹介にとどまらず、業務でどう使うのかを具体的に示したのです。
もちろん、構築した仕組みを動かすことと、実際の企業で継続して運用することは別です。本番導入では、本人確認の方法や音声AIに許可する操作の範囲、障害時の対応、効果の測定方法などを、各社の環境に合わせて設計する必要があります。
沓澤：
まず、自動化にどのような変化を期待しているのかを、経営・現場の担当者・利用者それぞれの視点から確認したいです。同じ「自動化したい」という相談でも、コストを抑えたいのか、対応の負担を減らしたいのか、待ち時間を短くしたいのかで、設計すべき内容は変わります。目指す状態と現状との差を具体的に捉えることが、出発点になると思います。
そのうえで、問い合わせの受付から対応完了までの流れを確認し、既存の設定やナレッジ、運用で生かせる部分と、連携や権限、例外対応など追加の検証・開発が必要な部分を、技術担当と整理します。対応を自動化できても、利用者の手間が増えたり、保守や例外対応によって全体の工数が増えたりすれば、期待した改善にはなりません。自動化する範囲を広げながら、利用者の体験と運用全体がどう変わるかまで見据えて、導入の範囲と進め方を考えることを大切にしたいです。
福山：
私も、最初に自動化の目的を共有することが大切だと考えています。目的が曖昧なままAIを導入すると、運用後の効果や改善すべき点を判断できません。かえって業務に悪影響が出る可能性もあるため、何を実現したいのかを確認するところから始めます。
既存の設定や運用は、その目的に合うものは生かします。ただし、人が確認して補足できる内容でも、AIに任せるには実行条件や例外時の対応を明確にする必要があります。そのため、設定の有無だけでなく、内容が自動化に使える状態かが重要だと考えています。
そのうえで、今ある機能や外部システムとの連携で、必要な処理をどこまで実現できるかを確認します。例えばアカウント停止なら、本人確認から停止処理、失敗時の引き継ぎまで、一連の流れで検証します。そこで不足する部分を整理し、既存設定の調整で対応できるのか、追加の開発が必要なのかを判断します。
各社がそれぞれの知見を持ち寄り競い合った今回の大会で、ZeQの提案が評価され、優勝という結果につながったことを、筆者としてはとてもうれしく、そして誇らしく感じています。
今回の取り組みを振り返ると、何か特別な機能を使ったから優勝できた、という話ではないのだと思います。
利用者はどのような場面で困るのか。そのとき、どのような方法なら無理なく相談できるのか。音声AIに何を任せ、どこから人が対応するのか。そして、その仕組みが企業の課題解決にどうつながるのか。沓澤と福山は、こうした問いを一つずつ形にしていきました。
ZeQは、新しい技術を使うこと自体を目的にせず、常にお客様の業務と、その先にいる利用者を起点に考えています。今回の優勝は、そうした仕事の進め方を改めて形にできた結果でもあったように感じています。
もちろん、優勝がゴールではありません。今回の経験で得た知見や、実際に試したからこそ見えた課題を、これからのお客様への提案や支援にどう生かしていくのか。そこまで続いてこそ、今回の経験には意味があると思っています。
今回、パートナーの皆さまと競い、学び合える機会をいただけたことにも感謝しています。ZeQはこれからも、お客様が実現したい未来を、実際に使える仕組みへと変えていきます。
音声AIによる電話受付から、本人確認、状況の聞き取り、担当者への引き継ぎまでを、約4分のデモ動画でご覧いただけます。画面と説明スクリプトをまとめた資料もご用意しています。