エンタープライズ向け会話型AI：大規模導入の方法

エンタープライズ規模で会話型AIを導入すると、小規模な組織ではほとんど直面しない課題が生じます。コンプライアンスはシステム稼働後に後付けするのではなく、最初から組み込む必要があります。既存インフラとのインテグレーションは、実際に接続するよりも簡単に見積もりを誤りがちです。また、プロダクトローンチ、障害、キャンペーンによる急激なボリューム増加は、プラットフォームの想定を超える負荷になることがあります。

このガイドでは、本番環境でシステムが安定して機能するかを左右する、コンプライアンス、データガバナンス、インテグレーション、スケールに関する意思決定を含め、エンタープライズ向け会話型AIの導入に必要な要件を解説します。また、導入を決める前にプラットフォームがこれらの要件を満たすか評価する方法も紹介します。構築の途中で不足に気づくのではなく、自信を持って進められます。

概要

• エンタープライズ向け会話型AIは、カスタマーサポート、社内業務、アウトバウンドコミュニケーション、多言語サービス環境における大量の会話を自動化します。
• 適切に導入すれば、会話型AIは具体的な成果をもたらします。Klarnaは解決時間を最大10分の1に短縮し、Everlywellではスペイン語話者のメンバーにおけるコンバージョンが3.5倍に向上しました。
• ElevenAgentsはエンタープライズ向けに設計されており、大規模な展開に必要な認証、多言語対応、LLMの柔軟性に加え、Forward Deployed Engineersがエージェント戦略の設計と実装を支援します。

エンタープライズ向け会話型AIとは？

エンタープライズ向け会話型AIは、自然言語処理と大規模言語モデルを活用し、音声やテキストなどのチャネルをまたいで、大規模に人との会話を理解・応答するソフトウェアです。社内ナレッジベースや接続されたツールとのインテグレーションを組み合わせることで、これらのシステムは基本的な質問に答えるだけではありません。会話型AIエージェントは次のことができます。

• 顧客の請求に関する質問に答えたり、注文状況を確認したりする。
• 購入者にプロダクトのおすすめを案内し、購入完了をサポートする。
• 予約の受付や変更を行う。
• 配送確認、更新のリマインド、リードへのフォローアップの電話をかける。

これをエンタープライズ向け会話型AIにするのは、こうした機能を取り巻く環境です。エンタープライズ規模では、同じシステムが厳格なコンプライアンス要件のもとで稼働し、複数チャネルでの高い同時接続数に対応し、既存インフラを置き換えるのではなく統合し、リスクを生むことなく複数チームにガバナンス管理機能を提供する必要があります。

企業が会話型AIに投資する理由

企業は、手作業では反復的すぎる、コストがかかりすぎる、または対応が遅すぎる顧客対応や業務上の課題を解決するために会話型AIを導入します。カスタマーサービスチームにとっては、待ち時間の短縮、解決スピードの向上、人員を比例して増やさずにサポート範囲を拡大することを意味するケースが多くあります。

より良い顧客体験

会話型AIの主な導入理由の一つは、顧客体験の向上です。適切に導入すれば、よくある質問に即座に回答し、複雑な問題を適切なチームへ振り分け、サポート利用時の摩擦を減らせます。これにより、満足度を高めながら有人エージェントの負担も軽減できます。

Klarnaは後払い決済を提供するフィンテック企業であり、その事業規模では通話量が常に大きな課題です。支払いに関する質問を持つ顧客は迅速な回答を期待しますが、有人エージェントだけでは常に対応しきれません。KlarnaはElevenAgentsを導入し、米国の3,500万人の顧客に対する一次電話サポートとして活用しています。AIエージェントはアカウントデータにリアルタイムでアクセスし、請求に関する質問、異議申し立て、ステータス照会を解決します。エージェントが対応する問い合わせの解決時間は最大10分の1に短縮され、顧客は待ち行列で待つことなく、その場で回答を得られるようになりました。

多言語サポート

グローバル企業には、市場ごとに別の業務モデルを構築することなく、複数の言語や地域にわたって顧客と従業員をサポートできるシステムが必要です。会話型AIは、必要に応じたローカライズを可能にしながら、サービス提供を標準化します。

3Shapeは、100か国以上で2,500万人の顧客にサービスを提供するなか、ElevenAgentsと連携し、歯科医療従事者向けのサポートを拡充しました。オムニチャネルの音声・チャットエージェントを、Webと電話で24時間365日利用できます。エージェントは定型的な質問への対応、基本的なトラブルシューティングの案内、解決範囲を超える場合の専門担当者への直接エスカレーションを行えます。

大規模なアウトバウンド対応

企業は会話型AIを、予約リマインド、配送状況の更新、契約更新、リードの選別、フォローアップといったアウトバウンドおよびプロアクティブなワークフローにも活用しています。これらは、オートメーションによってコンバージョンを高め、業務負荷を減らせる大量対応のやり取りです。

Deliverooは、17万6,000を超えるレストラン・小売パートナーを擁する、欧州最大級のオンデマンド配送ネットワークを運営しています。このネットワークを維持するには、次の3領域で継続的な連絡が必要です。

• オンボーディングが停滞している配達員への再アプローチ。
• レストランの営業時間の確認。
• パートナー拠点での業務ツールの有効化。

これを手作業で行う場合、地域ごとに対応範囲がばらつくなか、毎週数千件の電話が必要になります。そこで、DeliverooはElevenAgentsと連携し、これらのアウトバウンドワークフローを自動化しました。ElevenAgentsの導入後、対象となる配達員コホートへの接続率は80％を超え、30％が7日以内にオンボーディングを継続する意思を確認しました。レストランの確認は75％の成功率を達成し、パートナー拠点の有効化に関する接続率は、数日ではなく数時間で86％に達しました。

コンバージョン率の向上

顧客の行動が完了するか途中で離脱するかは、最初のやり取りにおける摩擦で決まることが少なくありません。特に、顧客が適切でない言語やトーンに直面した場合はなおさらです。会話型AIエージェントはこの摩擦を減らします。特にアウトバウンドワークフローでは、最初の会話の質が顧客のエンゲージメントを左右します。

Everlywellもまさにこの課題に直面しました。このデジタルヘルス企業は、アウトリーチを通じて在宅ラボ検査や予防スクリーニングをメンバーに提供していますが、IVRベースのシステムでは、特にスペイン語話者のメンバーにおいてコンバージョンの機会を逃していました。EverlywellはElevenAgentsを導入し、多言語の音声およびチャットヘルスケア向けエージェントを、アウトバウンドのスクリーニングリマインドやオンサイトでのエンゲージメントを含むワークフローに活用しました。スクリーニング完了率はIVRと比べて10％向上し、スペイン語話者のメンバーにおけるコンバージョンは3.5倍に増加しました。

エンタープライズ導入が異なる理由

エンタープライズ導入では、コンプライアンス、アイデンティティ管理、チーム・地域・ユースケースをまたいで拡張した際のシステムの動作などを考慮する必要があるため、導入のあり方が異なります。

SMBであれば、シンプルなカスタマーサービスAIや受付AIと、いくつかの手動ワークフローで開始できます。しかし、エンタープライズでは通常そうはいきません。ロールベースのアクセス管理、承認ワークフロー、安全なシステム接続、AIができることとできないことに関する明確な責任分担が必要です。

プラットフォームは組織のリスク許容度にも適合する必要があります。規制業界や顧客情報を扱うユースケースでは、リーダーはシステムが機密情報を適切に扱い、社内ポリシーの要件を満たし、法務・セキュリティ審査を通過できるという確信を必要とします。

プラットフォームを評価する際は、以下の要件を満たしていることを確認してください。

• スケールと同時実行性：プラットフォームは、品質を低下させることなくエンタープライズのボリュームを処理できなければなりません。プロダクトローンチ、障害、キャンペーンの実施タイミングでは、予測可能なボリュームでのテストでは見えない急増が発生します。導入前に、カスタムSLAの選択肢と同時実行数の上限が文書化されているか確認してください。
• コンプライアンス認証：HIPAA、PCI DSS、SOC 2、ISO 27001、GDPRなど、業界で必要とされる認証をプラットフォームが取得しているか確認してください。すべてのプラットフォームがHIPAA対応構成を提供しているわけではなく、Business Associate Agreement（BAA）を締結できるわけでもありません。
• データレジデンシーとプライバシー管理：プラットフォームは、データの保存・処理場所を管理できる必要があります。データを自社環境内に保持する必要があるチーム向けには、仮想プライベートクラウド（VPC）の導入オプションも含まれます。市場ごとに顧客データを保存できる場所に関する法的要件は異なり、規制業界では、誤った地域へのデータ保存や必要な保持期間を超えた保存が、直接的なコンプライアンスリスクにつながります。
• LLMの柔軟性：モデルの選択によって長期的なロックインが生じないよう、プラットフォームは複数のLLMをサポートすべきです。LLMに依存しないアーキテクチャにより、企業はパフォーマンス、コスト、データ取り扱いのニーズの変化に対応できます。
• シミュレーションとテスト：顧客が問題に遭遇した後ではなく、ローンチ前に、現実的な会話シナリオでエージェントをテストし、問題を検出できることを確認してください。
• デプロイ管理：本番稼働中の会話を妨げずに、ライブエージェントへの更新をテストできるよう、変更を安全に段階導入・展開できる機能を確認してください。
• バージョン管理と実験：複数バージョンのエージェントを維持・比較でき、変更の成果が期待を下回った場合にすぐロールバックできることを確認してください。
• 可観測性：プラットフォームは、速度、成功率、コストを含め、エージェントのパフォーマンスをリアルタイムで可視化すべきです。
• ガバナンスとアクセス管理：誰がエージェントを構築、監視、更新できるかを決めるSSOとロールベースのアクセス制御を確認してください。これらがなければ、ガバナンスは導入規模の拡大とともに破綻する手作業のプロセスになります。
• 専任の導入支援：エンタープライズの複雑性に対して、セルフサービス型のオンボーディングだけでは十分ではありません。インテグレーションの複雑さ、コンプライアンス要件、変更管理の課題に直面するチーム向けに、体系的な導入支援を提供するプラットフォームを選ぶべきです。

最後に、プラットフォームのインテグレーションの深さを慎重に確認してください。エージェントの価値は、アクセスし行動できる範囲に左右されるため、プラットフォームはCRM、チケット管理システム、電話インフラに接続できなければなりません。顧客レコードを照会できず、チケットを作成できず、電話をルーティングできないエージェントは、会話の行き止まりです。契約前に、標準で利用できる機能とカスタム開発が必要な機能を確認してください。

大規模導入に必要なこと

会話型AIエージェントの作成は簡単で、1時間未満で完了できます。本当に時間がかかるのは、そのエージェントをエンタープライズ利用に向けて準備することです。業務システムとのインテグレーションからコンプライアンス要件の充足まで、幅広い対応が必要になります。以下の検討事項は、その後のすべての意思決定に影響するため、構築を始める前に決めておくべきものです。

ユースケースと範囲を定義する

まず、次の5つの特性を共有する、大量対応のユースケースを1つ選んでください。

• ビジネス上の優先度：経営陣が、関連するコスト、売上、顧客体験の指標をすでに追跡しているため、プロジェクトには当初から支援者が存在し、パイロット後も資金を継続する理由があります。
• 測定可能な成果：現在のベースラインを示すことができ、どのような改善を目指すのかを明確に把握できます。
• 正しい動作を定義しやすい：良い結果と悪い結果が十分に明確で、エージェントが正しく対応したかどうかをチームで議論する必要がほとんどありません。
• 限定されたインテグレーション範囲：関係するコアシステムは1つか2つで、多数の接続ツールが乱立していません。
• 明確なエスカレーション経路：エージェントが引き継ぐ相手が常に明確であり、その担当者には会話履歴全体が共有され、情報のない状態で転送されることはありません。

そのため、多くのチームは注文状況、FAQ対応、リード選別といった、情報提供や選別の業務から始めます。不可逆的な判断や高度な判断が求められる作業は、導入の有効性が実証されるまで人に任せる方が適しています。

その後、構築を始める前にエージェントの対応範囲を文書化してください。対応すべきこと、エスカレーションすべきこと、両者の境界を決めます。対応するチャネルと、インバウンド、アウトバウンド、またはその両方を扱うかを整理します。範囲を狭く定めるほど、ローンチ後のフィードバックループは密になり、エージェントが役割を果たしているかを判断しやすくなります。

BetterはAIネイティブの住宅ローン貸し手であり、規制業界における規律あるスコーピングの例を示しています。

ローンの全プロセスを一度に自動化するのではなく、同社は音声エージェントであるBetsyの役割を、適格性確認、価格提示、金利のロックという、明確に定義された大量対応タスクに限定しました。信用照会や認証といった規制対象のステップでは同意が必要で、明示された境界内で対応します。範囲外の内容は人に引き継がれます。このように範囲を限定していても、Betsyは借り手からの問い合わせの35.5％を最初から最後まで処理しており、今後さらに拡大する余地があります。

コンプライアンス、アクセス、データガバナンスを計画する

エージェントが従うルールと管理は、構築を始める前に理解しておく必要があります。構築途中で見つかった要件への対応には、はるかに大きなコストがかかります。規制業界では、ローンチ自体が完全に止まる可能性もあります。そのため、ガバナンスは最終承認の段階ではなく計画段階で扱うべきです。ユースケースと市場に適用される規制を整理し、法務・コンプライアンスチームを早期から関与させてください。

必要な要件が分かったら、プラットフォームが満たせることを確認してください。必要な認証はエージェントが扱う対象によって異なりますが、ElevenAgentsは代表的なエンタープライズのユースケースに対応しています。

社内管理も認証と同じくらい重要です。ローンチ後に誰がエージェントのオーナーとなるか、誰がナレッジベース、システムプロンプト、ガードレールを更新できるかを定めてください。開始時点で曖昧なガバナンスは、本番環境ではリスクになります。

ElevenAgentsはSSOをサポートし、ロールベースのアクセス制御を提供するため、組織全体に機密システムを公開することなく、適切な担当者がエージェントを構築、監視、更新できます。機密性の高い顧客データを扱うユースケースでは、Zero Retention Modeにより、セッション終了後に会話データが保持されないようにできます。

プラットフォームがインフラに適合するか確認する

インテグレーションの深さとトラフィック容量はいずれも、導入を決める前に解決すべきインフラ上の課題です。システムに接続できない、またはトラフィックを処理できないプラットフォームは、本番環境で失敗します。

まずインテグレーションから始めます。エージェントが読み取り・書き込みを行う必要があるすべてのシステムをリストアップし、プラットフォームがスタック向けの事前構築済みコネクターを提供しているか、またはカスタムAPI開発が必要かを確認してください。

ElevenAgentsは、顧客業務スタックの中核と標準で接続できます。対象には次が含まれます。

• CRM：Salesforceなどの主要プラットフォーム。エージェントは顧客レコードの照会・更新を行えます。
• サポートとチケット管理：Zendeskおよびコンタクトセンター・アズ・ア・サービス（CCaaS）プラットフォーム。チケットの作成とルーティングを行えます。
• 決済：決済・取引ワークフロー向けのStripeなどの決済ゲートウェイ。
• 電話：TwilioおよびSIPトランク。既存の電話インフラ上で稼働できます。
• カスタム：Model Context Protocol（MCP）およびREST API。事前構築済みコネクターでカバーされないものに対応します。

次に、スケールに対する耐性を検証します。通話または会話のピークボリュームを見積もり、パフォーマンスを低下させずにプラットフォームが処理できることを確認してください。

エンタープライズ導入では予測可能なボリュームで運用されるわけではありません。急増はローンチ、障害、キャンペーンの実施タイミングによって発生するため、インフラは平均ではなくピークに対応する必要があります。ElevenAgentsでは、Flashモデルを使って最小のレイテンシーを実現するか、またはEleven v3を使ってより豊かで自然な音声を優先するか、スピードと品質のバランスに応じて各エージェントを配置できます。また、顧客全体で毎週1,000万件以上の会話を処理しており、単に対応可能と主張するだけでなく、実際のエンタープライズ規模で稼働していることを示しています。ミッションクリティカルなワークロードにはカスタムSLAも利用できます。

徹底的にテストしてから段階的に展開する

ローンチ前に、通常の会話パスだけでなく、自身のルールを無視させようとする試みや、指示範囲外で行動させようとする試みなど、敵対的なシナリオも含むシミュレーション会話でエージェントをテストしてください。

ElevenAgentsはエージェントテストを直接サポートしています。複数ターンの会話全体の結果を確認するシミュレーションテスト、品質やポリシー基準に照らして単一の応答を確認する次回応答テスト、エージェントが正しいパラメーターで正しいツールを呼び出すことを検証するツール呼び出しテストを利用できます。

これにより、顧客が問題に遭遇する前に、ナレッジベースやシステムプロンプトの不足を含む問題を発見できます。たとえば、コンテンツの欠落・古さや、互いに矛盾する指示などです。このような不足がテストで見つかった場合は、問題を修正して再テストし、ライブ会話に対応できる状態になるまで繰り返してください。この種のテストは、セキュリティ、法務、コンプライアンスチームの合意を得ることにも役立ちます。最後に関与させるより、パイロット段階から参加してもらう方が合意を得やすくなります。

テストを通過したら、一度に全面展開するのではなく、エージェントを段階的に展開してください。まず、1つの地域、特定の時間帯、または1つの顧客グループなど、限定された対象でパイロットを実施し、その結果を現在のベースラインと比較します。

パイロットの成功を判断するには、次の要素で構成される判定基準を設定してください。

• エージェントが準備完了とみなされるために達成すべき明確な基準。
• 成功かどうかを判断する責任者を1人置くこと。
• 対象拡大後にパフォーマンスが低下した場合、迅速に縮小できる手段。

この基準を満たしてから、次のコホートへ進んでください。その後も、新しいセグメント、ユースケース、チャネルごとにこのサイクルを繰り返します。

たとえば、CARS24はインド最大級の中古車マーケットプレイスですが、最初からすべての領域に拡大したわけではありません。影響の小さい狭い開始点を選び、実トラフィックのごく一部でテストし、成果が実証されてから拡大しました。その後の各展開も、5％、10％、20％、50％、そして100％と段階的に進め、各段階で2日間停止してパフォーマンスが安定していることを確認してから次に進みました。

エンタープライズ要件チェックリスト

ここまでの内容は、ひとつの問いに集約されます。プラットフォームは業務環境に対応できるか、ということです。エンタープライズ導入は、AI自体よりも、コンプライアンス、ガバナンス、インテグレーションの不足によって失敗することが多くあります。検討するプラットフォームを評価する際は、このチェックリストを使い、ベンダーとの会話にも持ち込んでください。

• 十分な規模でユースケースをサポートできますか？
• 市場と業界におけるコンプライアンスおよび規制要件を満たしていますか？
• 保持ポリシーやZero Retention Modeを含むデータガバナンス管理機能を利用できますか？
• ローンチ前に、実際のシナリオに対してエージェントの動作を検証できますか？
• SSOとロールベースのアクセス制御をサポートしていますか？
• ライブ会話を中断することなく、変更を安全に段階導入・展開できますか？
• 異なるバージョンのエージェントを維持、比較、ロールバックできますか？
• 中核となるエンタープライズシステムとワークフローに統合できますか？
• 音声が導入の一部である場合、電話とオムニチャネルコミュニケーションに対応できますか？
• パフォーマンス、品質、運用状態を可視化できますか？
• エンタープライズ導入支援は含まれていますか？

これらの多くを満たさないプラットフォームでも、パイロットや低リスクの社内ユースケースには適している可能性があります。しかし、本格的なエンタープライズ展開の基盤としては適していないでしょう。

ElevenAgentsで大規模導入を実現

エンタープライズ向け会話型AIのローンチで最も難しいのは、適切な管理機能、インテグレーション、運用支援を整えたうえで、システムを本番環境に導入することです。ElevenAgentsはこの現実に合わせて構築されており、上記チェックリストの要件を標準で満たしています。

ElevenAgentsには2つの大きな強みがあります。第一に、ElevenLabsは第三者の音声技術を追加するのではなく独自の音声モデルを構築しているため、導入による効率向上を損なう、機械的な話し方やアクセントの不一致を回避できます。第二に、本番導入の支援が必要なチーム向けに、ElevenLabsのForward Deployed Engineersが技術チームとともにインフラ内で作業します。ユースケースの範囲を定め、システムを構築し、インテグレーションを管理し、ローンチ前に明確な成果指標を設定します。その後も、エージェントが目標を達成するまでローンチ後の支援を継続します。以降は、チームが完全に運用を引き継ぐことも、次の取り組みでもElevenLabsとのパートナーシップを継続することもできます。

ElevenAgentsが特定のユースケース、コンプライアンス要件、既存システムにどのように対応できるかについては、ElevenLabsの営業チームにお問い合わせください。

よくある質問