※本記事は、AWS AI and Data Conference 2026にて行われたセッション「Agentic AI with Amazon Connect」の内容を基に作成されています。本セッションは、2026年3月12日にアイルランド・KilkennyのLyrath Convention Centreで開催された第5回AWS AI and Data Conference 2026にて収録されました。登壇者は、AWSのPrincipal CX SpecialistであるRussell Yeates氏、RyanairのHead of Business TransformationであるStephen Keane氏、Revenue CommissionerのSenior ICT ManagerであるPaddy Toner氏の3名です。本記事では、セッションの内容を要約しております。なお、本記事の内容は登壇者の見解を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルのセッション映像をご覧いただくことをお勧めいたします。また、AWS Eventsの詳細情報は https://go.aws/events でご覧いただけます。
1. セッション概要とAWSが提起する変革の必要性
1-1. Russell Yates氏(AWS)の自己紹介とセッション構成の説明
Russell： 皆さん、こんにちは。私はRussell Yatesと申します。AWSでカスタマーエクスペリエンス専門のスペシャリストとして、もう5年近く働いております。本日は、Agentic AIや生成AIをはじめとするあらゆる形態のAIが、皆さんのようなエンタープライズやパブリックセクターの組織にとって、顧客が期待する体験をどのように実現できるのかについてお話しさせていただきます。私からは最初の20分ほどお話しし、その後、Ryanairのビジネス変革責任者であるSteven Keaneさんと、Revenue Commissioners(アイルランド歳入庁)のPatty Tonerさんに登壇していただき、実際の事例と具体的なデータをもとにお話をしていただきます。今日お伝えする内容は単なるマーケティングスライドではなく、エンタープライズやパブリックセクターの組織が実際に日々取り組んでいる現実の話です。
1-2. 「今日の手法では明日のビジネスは成り立たない」という問題提起とAmazonの基本姿勢
Russell： まず皆さんに一つ問いを投げかけたいと思います。それは、今日の手法のままでは、明日のビジネスを続けることはできないということです。これはどの組織にとっても非常に重要な視点であり、現状維持だけを続けていては、いずれ競合に取って代わられてしまいます。Amazonでは、常に「今日が創業初日である」という考え方、いわゆるDay Oneの精神を大切にしており、顧客のニーズから逆算して考える、Customer Obsessedの姿勢を貫いています。何かを今すぐ始めるべきか、来年まで待つべきかを判断する際には、常にこの視点を思い出していただきたいと思います。
1-3. カスタマーエクスペリエンスを巡る競争環境の変化とデジタルファースト需要の拡大
Russell： 続いて、競争環境の変化についてお話しします。歴史的に見ると、組織は提供スピードや価格、たとえば銀行であれば金利といった指標で自らを評価してきました。しかし、唯一持続可能な競争優位性は、実はカスタマーエクスペリエンスにあります。これは競合が模倣することが非常に難しく、実現することも容易ではありません。かつては、デジタル体験はデジタルネイティブな若年層だけのものだと考えられていましたが、実際には、エンタープライズやパブリックセクターを問わず、あらゆる年代・あらゆる立場の人々がデジタルファーストな体験を求めています。Amazonはこの分野の先駆者であり、実際にAmazonで何かを購入する際、Amazonは私が誰であるか、何をしたか、次に何をしそうかを把握しています。これこそが、企業や公共機関の顧客・市民が今求めている体験なのです。
1-4. スケールと品質、コスト削減とCX向上という組織が抱えるパラドックス
Russell： しかし、ここには一つのパラドックスが存在します。一方では、より多くの顧客を獲得したいと考えていますが、それは同時に複雑性の増大を意味します。コストは削減しなければならない一方で、カスタマーエクスペリエンスは向上させなければなりません。イノベーションは必要ですが、既存のシステムに悪影響を及ぼしてはいけません。そして、グローバルに、大規模に成長しなければならない一方で、人間らしい温かみのある対応も維持しなければならないのです。これらすべてを、シンプルかつシームレスな形で同時に実現する解決策が必要になります。本日は、この課題にどう向き合うべきかを、実際の導入事例とともにご紹介してまいります。
2. 従来型コンタクトセンターの限界とAI導入失敗の実態
2-1. ルールベース・オンプレミス型コンタクトセンターの課題とエージェントバーンアウト
Russell： ここで、カスタマーエクスペリエンスにおける革命についてお話ししたいと思います。右側に示しているのは従来型の仕組みでして、この会場にも、純粋にルールベースで動く従来型のオンプレミス型コンタクトセンター基盤をお使いの方がいらっしゃるのではないかと思います。こうした環境では、顧客は長い時間キューで待たされ、ようやくコンタクトセンターの担当者につながった頃には、顧客や市民は不満を溜め込んだ状態になっています。これがエージェントのバーンアウトを引き起こす原因となっています。これに対して、AIを活用した世界ではまったく異なる体験が実現できます。後ほどSteven Keaneさんから、Amazon Connect内のテクノロジーを使ってRyanairがどのように電話を別の形で処理できるようにしたか、いわゆるインテリジェント・ディフレクションについてお話しいただきます。また、Patty Tonerさんからは、リアルタイムインサイト、すなわちRevenue CommissionersがAIを使って通話内容を要約し、通話後の事務作業を減らすことでサービスを向上させている取り組みについてお話しいただく予定です。
2-2. 「30〜50%のコスト削減」という謳い文句への懐疑と実装失敗の実態
Russell： スライドの表記が少し見づらいのですが、ここには30%から50%という数字が書かれています。おそらく皆さんは、コンサルタントやベンダー、業界の専門家から「AIを導入するだけで30%から50%のコスト削減ができ、カスタマーエクスペリエンスも向上する」と言われた経験があるのではないかと思います。ただ、現実はそう単純ではありません。実際には、多くのAI導入プロジェクトは、当初掲げていた約束を実現できずに終わっています。なぜそうなるのかというと、多くの組織がAIソリューションを真のカスタマーエクスペリエンス変革としてではなく、単なる技術的な当てはめ、つまりテクノロジーフィットとして導入してしまっているからです。私たちが本日お伝えしたいのは、単純にチャットボットや何らかのボットを導入するだけでは、すべての課題は解決できないということを理解していただき、その誤りを避けるための支援をしたいという点です。
2-3. テクノロジー起点でなく顧客体験起点でAIを捉える重要性
Russell： 本日お話ししたい内容の核心は、エンドツーエンドのジャーニーについてです。つまり、顧客が組織にコンタクトを取った最初の瞬間に何が起きているのか、人間の担当者とやり取りをしている間に何が起きているのか、そしてそのやり取りの後の顧客満足度がどうなっているのか、その全体を理解することが重要だということです。この会場にいらっしゃる多くの方が、まさにこれからご紹介する「ネズミ捕り」のような状況に陥っています。アメリカ的なマーケティング表現で恐縮ですが、ネズミ捕りが何を意味するかは皆さんご理解いただけると思います。
2-4. レガシー基盤の限界とポイントソリューションの罠
Russell： この図の左側には、レガシー基盤の限界があります。これは先ほどお話ししたような、レガシーなオンプレミスシステムやバックエンドシステムのことです。そして右側には、AIのポイントソリューションを提供する企業が並んでいます。彼らは「私たちがすべてを解決します。シンプルなボット一つで、すべての通話をディフレクションできます」といった約束をしてきますが、実際には、これがまさに組織の前進を妨げている要因になっています。なぜかと言うと、ジャーニーの最初から最後まで、つまり顧客が一つのプラットフォームから別のプラットフォームへ移動する際のことまで含めて全体を見据えていない限り、そこでコンテキストがすべて失われてしまうからです。たとえば、AIエージェントとやり取りをした後、人間のエージェントに引き継がれる場合、そこで何が起きたのか、どのような課題があったのかというコンテキストを引き渡せなければ、結局は担当者が最初から圧力にさらされた状態で対応を始めることになってしまいます。この課題を解決するために、私たちはAmazon Connectを通じて、AI時代のカスタマーエクスペリエンスを再構築しようとしているのです。
3. Amazon Connectの進化とプラットフォーム戦略
3-1. 9年間の進化の軌跡
Russell： ここで、Amazon Connectのロゴをご覧いただきながらお話しします。Amazon Connectは、実は今週がちょうど9周年でした。もともとはアメリカで立ち上げられたサービスですが、私たち自身のビジネスの中では、実はこの15年間ずっと活用してきています。ご覧の図では、2017年から2025年までの歩みを示していますが、左側を見ていただくと、コミュニケーションチャネルにおける本当の進化のスピードが分かります。私たちはグローバルな音声とチャットだけでスタートしましたが、今日では右上に示しているように、LLMを活用した精度向上、セルフサービス機能の高度化、アプリ内対応能力、そしてエージェントをエンパワーするメールの強化機能まで実現しています。当初は非常にシンプルなコンタクトコントロールパネル、いわゆるCCPしかありませんでしたが、今ではAIによるマルチエージェント連携ツールへと進化しています。そして分析の側面についても、以前は単なる過去実績のレポーティングしかありませんでしたが、後ほどPatty Tonerさんから、Contact LensやConversational Analyticsを活用して、通話後の要約をAIで作成している事例についてお話しいただきます。
3-2. 昨年200件超・週4件ペースでの機能リリース
Russell： これがAmazonにおけるイノベーションのスピードであり、私たちは皆さんのような組織にも、このスピード感を取り入れていただきたいと考えています。私たちは常に顧客の声に耳を傾けており、昨年は200件を超えるリリースを行いました。計算していただければ分かりますが、これは週に4件のペースです。まさに、新しい機能が日々次々と生まれているということです。私自身、このようなプレゼンテーションを行うたびに、次に何が来るのかを確認するようにしていますが、実は昨日もメール管理に関する新機能を2つローンチしました。このように、Amazon Connectは常に前進し、常にスピードを上げ続けています。
3-3. Unlimited AIプライシングの導入とその意義
Russell： 私たちが最近ローンチした大きな取り組みの一つが、Unlimited AIプライシングです。既存のAmazon Connectのお客様であれば、これまでは純粋な消費量に基づいた課金モデルでご利用いただいていたかと思います。しかし今回、私たちはAI時代に向けて、単一のプラットフォームでAIを民主化し、すべてを実現できるようにしました。具体的には、あらゆるタッチポイントでAIを利用でき、コストに基づくトレードオフを考える必要がなくなります。これにより、ベンダーの手間を排除した、統合された単一のソリューションを実現できます。また、契約範囲内であれば通話・チャット・メールなど、すべてのコンタクトを100%分析対象とすることができます。各やり取りを分析しなければ、組織内で何が起きているのか、顧客が何を語っているのか、担当者が何を話しているのか、そして結果やセンチメントがどうなっているのかを把握することはできません。さらに、料金体系は単一の価格であり、隠れた費用は一切ありません。競合の中には、事前のコミットメントやライセンスの購入、トークン数の契約を求めるところもありますが、将来必要になる量を事前に正確に把握することは非常に困難です。私たちは、単一の価格でご利用いただくことで、Agentic AIの未来へ自信を持って移行していただけると考えています。実際に、Ryanairが2年前と比較してどのようにコストを削減してきたかについては、後ほどSteven Keaneさんからそのデータも含めてお話しいただきます。
3-4. 導入規模を示す実績データ
Russell： Amazon Connectは、世界でも有数の優れたブランド企業に採用されており、1日あたり2,000万件のインタラクションが行われています。当時AWSのCEOであり、現在はAmazonのCEOを務めるAndy Jassyが9年前にAmazon Connectを立ち上げた際、最初の目標として掲げたのは、AWSの中で10億ドル規模のビジネスに成長させることでした。そして今年、私たちはその目標を達成しました。つまり、Amazon Connectから10億ドルの収益が生まれているということです。いまだに「Amazonはこの分野では小さなプレーヤーに過ぎない」「単に手を出しているだけだ」と言われることがありますが、この規模を見ていただければ、そうではないことがお分かりいただけるかと思います。実際に、主要なコンサルティング会社からも、この分野のリーダーの一つとして評価されています。そしてもう一つの重要な数字として、AIを活用した顧客とのインタラクションが年間120億分に達しているという点があります。これは前年の60億分から倍増しており、今年はさらにどこまで伸びるか分かりませんが、明らかにその方向に進んでいます。
4. 顧客が求める体験要件とAgentic AIの4つの柱
4-1. インスタント・プロアクティブな対応から信頼性・スケールまで
Russell： ここで、私たちがAmazon Connectを通じて目指すべき方向についてお話しします。顧客が組織に対して求めているものは何かというと、まずインスタントであること、そしてプロアクティブであることです。インスタントというのは、24時間365日、顧客が選ぶチャネルで対応できることを意味します。私自身、組織と話をしたいときにいつでも話せることを望んでいますが、それと同時に、プロアクティブであることも重要です。たとえば旅行に関するトラブル、フライトのキャンセルやホテルのキャンセルといった状況では、多くの方が組織に連絡を取らざるを得なくなります。旅行中に何かトラブルが起きることは誰しも理解していますが、問題はそれにどう対応するかです。組織側から先回りして対応することができれば、顧客の受け止め方は大きく変わります。次に重要なのが、すべてのタッチポイントにおける一貫性です。これは顧客が連絡してくるあらゆるチャネルのことを指しており、たとえばある日は電話、翌日はメール、その次はWhatsAppといった形でチャネルを移動しても、シームレスな体験を提供できなければなりません。さらに重要なのは、関連性が高く個人に最適化された対応であることです。つまり、私が誰であるかを理解しているということです。私がAmazonを愛用している理由の一つも、ログインするたびに私に合ったレコメンデーションが表示されるからであり、私が何を好み、何を好まないか、どのように接して欲しいかを把握したハイパーパーソナライズが実現されているからです。そして、共感的で信頼できることも欠かせません。AIという言葉を聞くと、ハルシネーションへの懸念や、何を答えてしまうのかといった不安を持つ方も多くいらっしゃいます。そのため、私たちが提供するソリューションは、Agentic AIの中でも共感性を持ちながら、信頼できるものでなければなりません。顧客が尋ねてきた内容に対して正しい情報を提供することが重要であり、組織や顧客との信頼関係は非常に簡単に失われてしまうものです。実際の統計によれば、たった一度の悪い対応体験だけで、32%の人が愛着を持っていたブランドから離れてもよいと考えているとされています。そのため、提供する情報が正確かつ関連性の高いものであることが極めて重要です。そして最後に、当然Amazonらしく、これらすべてをスケールで実現できることが求められます。私たちが直近18か月で実現した重要な取り組みの一つが、Amazon Connectを経由する音声トラフィックのすべてを、AWS自社のネットワークバックボーン上で処理していることです。つまり、私たちが自社の顧客対応で使用しているのと同じネットワークを、皆さんの顧客対応にも使っていただいているということであり、これ以上の説明は不要かと思います。
4-2. Agentic AIにおける4つの柱
Russell： ここからは、Agentic AIそのものについてお話しします。私たちは、次世代のAgenticなカスタマーエクスペリエンスには4つの柱があると考えています。1つ目はUnderstanding、つまり理解です。顧客が何を求めているのか、その意図を的確に捉える必要があります。2つ目はReasoning、つまり推論です。ここではバックエンドシステムやコンテキストを活用し、顧客がなぜ連絡してきたのか、あるいはなぜ連絡してくる可能性が高いのかを判断します。3つ目はAction、つまり実行です。顧客がボットやAgenticな体験を信頼するためには、実際に顧客が求めていることを実行できなければなりません。そして4つ目がMemory、つまり記憶です。これは分析の話でも触れましたが、何が起きたのかを把握している必要があります。ここで言う記憶は、推論に再びフィードバックされるものです。たとえば、私が翌日にもう一度電話をかけた場合、システムはそれを認識し、異なる対応を提供する必要があります。なぜなら、それは24時間以内に2回目の連絡であり、その状況自体が良い体験とは言えない可能性が高いからです。また、「明日お送りします」と伝えたのに実際には届かなかったというような場合も、その事実が推論にフィードバックされ、なぜそのような対応をしているのかを判断する材料にならなければなりません。
4-3. AIソリューションの選択肢と人間・AI協働の思想
Russell： 私たちは、Amazon Connectには「選択肢」があるということを大切にしており、これは他のニッチなプレーヤーと私たちを区別する重要な要素の一つです。まず1つ目の選択肢は、AIそのものの選択です。ネイティブのソリューションを利用することもできますし、カスタムソリューションを構築することも、サードパーティのソリューションを利用することもできます。2つ目は、人間とAIの関係です。私たちが目指しているのは、数千人規模のコンタクトセンター担当者を排除してAgentic AIに置き換えることではありません。むしろ、担当者を支援することを目指しています。3つ目は、統合されたデータです。冒頭でご覧いただいた動画の中で、これらすべてのデータはどこから来ているのか、組織の中で何が起きているのかという問いがありましたが、私たちのビジネスには、推論を通じて的確な判断を下すために取り込むべき膨大なデータが存在します。たとえば、私が銀行の担当者で、モーゲージに関する相談を受ける場合には、それに応じた対応が必要ですし、逆に私が脆弱な立場にある顧客や市民として公共機関に連絡し、何らかの困難を抱えている場合には、その状況に応じてジャーニーを組み立てる必要があります。そのため、データを取り込むことが重要であり、そして最も大切なのは、AIを「人間のチームメイト」として位置づけるという考え方です。これは、多数の担当者を置き換えるという話ではありません。もちろん、そうした活用シナリオもあり得ますが、私たちが目指すビジョンは、人間の担当者に情報を提供し続けながら、AIというチームメイトが担当者の肩の上に寄り添っているような存在になることです。
4-4. Deterministic AIとAgentic AIの使い分け
Russell： ここで選択について、もう少し詳しくお話しします。AIにおける選択が重要になるのは、適切な場面で適切なテクノロジーを使うという判断が求められるからです。中央にあるのがDeterministic AI、つまり決定論的なAIです。たとえば、私が自分の銀行残高を尋ねる場合には、このタイプのAIを使うのが最も適切です。一方、共感的な応答が求められる場合には、Agentic AIについて考える必要があります。ここで重要なのは、私たちのAmazon Connect部門を統括するVPがこのスライドを説明する際によく言うように、まるでスライダーを左右にスライドさせるようなイメージだということです。つまり、その特定のシナリオに応じて、適切なAIをその都度、動的に切り替えていくことができます。先ほど例に挙げた脆弱な立場にある顧客のケースであれば、スライダーを右側、つまり人間による支援の方向に大きく寄せることになります。一方で、単純な銀行残高の問い合わせであれば、中央、あるいはAgenticな体験に近い右寄りの位置になります。
5. Amazon Connectのアーキテクチャとre:Invent最新リリース
5-1. ナレッジ・チャネル・オーケストレーション・エージェント・可観測性からなるアーキテクチャ全体像
Russell： ここで、少し情報量の多いスライドをご覧いただきます。先ほど4つの柱については既にお話ししましたが、このスライドでは左側から順に、人間による監督が少ない状態から多い状態までの流れを示しています。まず出発点となるのがナレッジです。現在Amazon Connectをお使いの皆さんであれば、カスタマープロファイルやエンタープライズツール、システムオブレコードを活用されているかと思います。その次に来るのがコミュニケーションチャネルであり、続いてオーケストレーションレイヤーがあります。これはフローを構築し、体験を作り上げ、キャンペーンを組み立てていく層です。そして右側に進むと、AIエージェントそのものについての話になります。Amazon Connectには標準搭載のエージェントがあり、これによって迅速に立ち上げることができ、従来型のAI活用シーンに向けて構築されています。中央には、カスタムエージェントやサードパーティのエージェントがあり、こうした構築作業を行うことができます。この後、分析については多くお話ししますが、会話型のエージェントパフォーマンスの評価や、フォーキャスティング、キャパシティプランニング、スケジューリングまで対応できる点も重要です。そして最後に可観測性があります。これは、エンドツーエンドのコンタクト履歴をすべて取り込むという考え方に立ち戻るものであり、テストとシミュレーションの機能も備えています。つまり、Agenticなエージェント体験を構築する際に、本番環境に投入する前にテストすることができるのです。そして最後に分析用のデータベースがあります。
5-2. re:Inventで発表された39件のAgentic AI関連リリースの概要
Russell： 残り数枚のスライドでは、re:Inventで発表したリリースの一部をご紹介したいと思います。ラスベガスで開催されたre:Inventでは、Agentic AIに関連するリリースが39件発表されました。この後、Steven KeaneさんとPatty Tonerさんに登壇いただき、パネルセッションに移りますので、その前にいくつかご紹介しておきます。
5-3. サードパーティ音声プロバイダーとの連携によるAgentic Voicesとエージェント支援機能
Russell： まず、Action with AIという領域です。ここで重要なポイントの一つは、アイルランド市場にとって特に関係が深いのですが、現在Amazon Connectをご利用いただくと、Neveという女性の声によるポリーボイスを標準でご利用いただけます。しかし、お客様はそれ以上のものを求めています。そこで、Agentic Voicesという機能により、Unlimited AIをご利用のお客様であれば、DeepgramやElevenLabsといった企業と連携し、サードパーティのテキスト・トゥ・スピーチおよびスピーチ・トゥ・テキストのプロバイダーを活用し、より自然なやり取りを実現できるようになります。次に、担当者の働きを高めるという観点では、Agentic Agent Assistanceがあります。これは、通話中に何が起きているかに応じて、これまでのAmazon Queuing Connect、当時はそう呼ばれていましたが、ナレッジベースを参照して情報を提供するだけの仕組みから、担当者に対してAgenticな応答を提供する仕組みへと進化したものです。ここでも、AIが人間の担当者と手を取り合って動くという考え方が反映されています。
5-4. AI活用型予測インサイトとテスト・シミュレーション機能による導入リスクの低減
Russell： 次にご紹介するのは、現在プレビュー段階にある機能で、私自身も非常に楽しみにしているAI Powered Predictive Insightsです。これは、ナレッジマネジメントや通話への応答方法から、さらに一歩進んだ段階に位置づけられるものです。実際に、このデータをすべて活用し、リアルタイムで予測的な提案を担当者に対して行い、たとえばアップセルやクロスセルを試してみてはどうか、といった提案を行います。これは近日中に登場予定の機能です。最後にご紹介するのが、成果の加速に関する内容です。ここで特に重要だと感じているのは、テストとシミュレーションの機能です。実は昨日、この会場にいらっしゃるお客様と、こうした仕組みをどのように構築し、どのようにテストし、どのように市場に投入していくのかについて話をしていました。こうしたツールは、こうした新しい取り組みが不安を感じやすい領域であるからこそ、組織を支援するために用意されています。どのようにしてこれをうまく機能させられるかを見極めることが重要です。
6. パネル登壇者の紹介と両組織のAmazon Connect導入規模
6-1. Steven Keane氏、Patty Toner氏の紹介
Russell： ここからは、パネルディスカッションに移りたいと思います。PaddyさんとStevenさんに舞台に上がっていただきますので、iPadを準備させてください。まずは簡単な自己紹介からお願いできますでしょうか。Stevenさん、Ryanairでのご担当についてご紹介いただけますか。
Steven： ありがとうございます、Russellさん。皆さん、こんにちは。Steven Keaneです。私はカスタマーサービス部門でBusiness Transformationの責任者を務めております。この部署にはもう3年ほど在籍しており、電話、チャット、そして毎日発生するいくつかの苦情対応まで、カスタマーサービス全般を見ています。
Russell： ありがとうございます。Paddyさんも同じ質問でお願いします。
Patty： 私はPatty Tonerと申します。Revenue(アイルランド歳入庁)でCommon Platform Services部門を統括しております。社内では「ITギーク」として知られている立場でして、担当業務の一部にコンタクトセンターも含まれています。
6-2. Revenue Commissionersの導入時期・体制と年間コンタクト数
Russell： それでは、Paddyさんからお伺いします。Revenueでは、Amazon Connectをどのくらいの期間利用していますか。また、この素晴らしい国の中で、何人の担当者を抱えていますか。
Patty： Amazon Connectを本稼働させたのは、2024年末だったと思います。現在、Amazon Connectのトレーニングを受けた職員は2,000名です。Revenue全体では7,000名を超える職員がいますが、全員が常時稼働しているわけではなく、年間の繁忙期に応じてローテーションで配置されています。私たちは全国に34のコンタクトセンターを持っており、その一つがKilkennyにあります。ただ、拠点全体としては78の建物にわたっています。中には大規模なコンタクトセンターを持つ拠点もありますが、私たちは非常に大きな「ブレンデッド・ワーキング」環境でもあり、多くの職員が在宅勤務を行っています。そのため、Revenueに電話をかけてくださる方は、対応しているのがDingleにいる職員かもしれませんし、Letterkennyにいる職員かもしれません。まさに全国に非常に分散した体制になっています。
Russell： 年間のコンタクト件数はどれくらいになりますか、Paddyさん。
Patty： 昨年は年間400万件に達しました。特に、地方財産税(Local Property Tax)の再評価の時期には、皆さんとても熱心にご連絡くださり、私たちにお金を払いたいという方が多くいらっしゃいました。ある日、同僚がニュース番組に出演した翌朝、私たちは9万件の着信を受けました。もちろん、その9万件すべてに応答したわけではありませんが、Amazon Connectのおかげで「大変混み合っておりますので、後ほどおかけ直しください」という案内を行うことができ、その後、キューが順調に流れていきました。
6-3. Ryanairの導入経緯とアウトソース体制からの転換
Russell： ありがとうございます、Paddyさん。それではStevenさん、同じ質問をお願いします。Ryanairでは、Amazon Connectをどのくらいの期間利用していますか。また、複数のコンタクトセンターを合わせて、何人の担当者を抱えていますか。
Steven： Amazon Connectのプルーフ・オブ・コンセプトを開始したのは、2023年9月です。それ以前は既存のプロバイダーを利用しており、通話業務においてより高い活用効果を得たいと考えていました。当時は、3つのアウトソース先のコンタクトセンターに、合計1,600名の担当者がいました。現在は、1つの自社コンタクトセンターに275名まで削減しています。
Russell： 素晴らしいですね。まさに、私が申し上げてきた「顧客の成長を支えながら、必要な担当者数は削減し、自動化を進める」ということを実際に体現している事例だと思います。これは、コストを本当に下げていく方法の一つです。
6-4. Ryanairにおけるコールリダイレクト実績とCSAT向上との両立
Russell： Stevenさん、以前お話を伺った際、Amazon Connectを導入してからこれまでに、どれくらいのインタラクションをディフレクションできたのか、そしてその期間でどれくらいの担当者の稼働時間を削減できたのか、その数字を皆さんに共有していただけますか。
Steven： もちろんです。Paddyが「ITギーク」なら、私は「数字ギーク」ですね。良い組み合わせだと思います。私たちはこの取り組みを開始した当初、これを「コールのディフレクション」と呼んでいましたが、Russellさん、訂正させてください。弊社の法務担当からは、これは「コールのリダイレクション」と呼ぶようにと言われています。昨日の時点で、私たちはこれまでに440万件のコールをリダイレクトしており、これによって23万5,000時間分の担当者の稼働時間を削減することができました。
Russell： 素晴らしいですね。
Steven： 数字ギークですから。
Russell： そうですね。ここでStevenさんを名指しするつもりはありませんが、一般的に組織が1件の通話を処理するのにかかるコストを考えると、Ryanairはそれを実現しながら、同時にCSAT(顧客満足度)も向上させています。これはまさに、「消費者は自動化された体験を望んでいない」という考え方が、実は一種の思い込みに過ぎないことを示す好例です。私が常に申し上げているのは、適切なタイミングで適切な体験を提供することが重要だということです。単純な質問であれば、その答えを迅速に提供することが大切であり、必ずしも人間と話したいわけではない場合もありますが、一方で、状況によっては人間と話したいと望む場合もあります。そして、この取り組みの初期段階でRyanairが行った作業の一つが、詳細なジャーニーマッピングでした。この点については、次のセクションで詳しくお伺いしたいと思います。
7. コールジャーニーマッピングと本人確認の高度化
7-1. 経営幹部からの問いかけを起点とした25の主要コール要因の特定
Russell： Stevenさん、詳細なカスタマージャーニーマッピングやRyanair全体のカスタマージャーニーの整理が、その後のビジネスケースの構築にどのように役立ったのか、共有していただけますか。
Steven： もちろんです。始まりは非常にシンプルな会話でした。ある経営幹部が、名前は伏せますが、「一体なぜ人々はRyanairに電話をかけてくるのか」と言ったのです。実際、人々がRyanairに電話をかける理由はさまざまで、そのほとんどのケースで最終的には担当者につながっていました。フライトについて、荷物について、おばあさまの荷物について、おばあさまのフライトについて電話がかかってくることもありますし、目的地について尋ねる電話もあります。飛行機に猫を乗せられるかどうかを尋ねる電話すらありました。これらすべてが担当者につながっていたのです。そこで私たちは、主要なコールドライバーを特定するためのセッションを行い、上位25のコールドライバーまで絞り込みました。私たちとRussellさん、そしてKainos Consultingのメンバーが一室に集まり、非常に熱い議論を交わしながら、この25項目それぞれについて「このコールタイプに対してどう対応すべきか」を検討しました。たとえば、返金について電話がかかってきた場合、担当者につなぐべきか。飛行機に猫を乗せたいという電話であれば、担当者につなぐべきか。こうした問いに対して、非常に熱気のある午後の議論を経て、一つひとつについて「いいえ、この場合はオンラインへリダイレクトすべきだ」「チャットへリダイレクトすべきだ」「別の代替手段を提供すべきだ」、あるいは「連絡先情報を使って、求められている内容をこちらから直接提供すべきだ」という判断を下していきました。
7-2. ID検証による本人確認と第三者旅行代理店経由の通話の切り分け
Russell： そして、この点が重要なのですが、StevenさんやRyanairの皆さんが今、コールをリダイレクトできている理由の一つに、本人確認、つまりID検証の仕組みがあります。これは「ディフレクション」という言葉ではなく「リダイレクション」と呼ぶべき理由でもあります。Ryanairと連携するためには、登録済みの携帯電話番号を持っていることが条件の一つになります。そして、これまで触れていなかった重要な点として、多くの方がRyanairのフライトを第三者のオンライン旅行代理店を通じて予約しており、Ryanairはこうした通話に対応することを想定していないという事情があります。この仕組みによって、全体の約30%にあたる、対応を遅らせていたトラフィックを排除することができました。たとえば、booking.comを通じて予約された場合には、「booking.comにお問い合わせください」という案内ができるようになったわけです。ID検証と本人確認は、この取り組みの中でも非常に重要な要素だったと思います。そして、Paddyさん、Revenueにおいても、Amazon Connectを導入された際にこうした本人確認の仕組みについて検討されていたかと思いますが、市民の方々が連絡してきた際の本人確認のあり方について、どこから始まり、どこに向かおうとしているのか、革新的な取り組みをされていますね。
7-3. PPS番号認証の従来運用と課題
Patty： その通りです、Stevenさん。個人としてRevenueに電話をかけたことがある方であれば、おそらくIVRの段階で最初にPPS番号(個人識別番号)の入力を求められた経験があるかと思います。これは以前からずっと行ってきたことです。現在、私たちはこの仕組みをさらに強化しようとしています。もともとの取り組みとしては、非常にオンプレミスで複雑だった旧システムからAmazon Connectへ移行する過程で、Stevenさんが取り組まれているような認証モデルの基盤を整えることを目指していました。PPS番号は、私たちにとって重要な一意の識別子の一つです。当初、認証のヒット率は64%でした。目標としているのは通常90%です。ただ、AmazonのメンバーとともにこのAmazon Connectの数字を上げる取り組みを進めてきました。英数字混在の番号の読み取りには当初苦労した部分もありましたが、Russellさん、そこは大きく前進してきましたね。
7-4. 待機中(キュー内)での認証実現という次の構想
Patty： そして今後、次のフェーズとして私たちが検討しているのが、この取り組みをどう発展させていくかという点です。もし市民の方がキューで待機している状態であれば、その時間を有効に活用したいと考えています。キューで待っている間に、PPS番号を使った本人認証を完了させてしまいたいのです。この点については、Russellさんや同僚たちと一緒に、キューの中でどのように認証を行うかというオプションを検討しています。これが実現すれば、実際に担当者につながった時点で、担当者は必要な情報をすべて把握した状態でスタートでき、すぐに本質的な質問や必要な対応に進むことができるようになります。現時点では、電話がかかってきてから担当者につながるまでの間、1件あたり約30秒を、好きな色は何か、飼っている犬の名前は何か、といった質問を通じた本人確認に費やしています。1件あたり30秒であっても、それが何千件にも積み重なると大きな時間になりますので、私たちは今、この点に取り組もうとしています。
8. キュー内順番保持と音声AIによる意図理解
8-1. Hold Your Place in Queueの仕組みと利用率の伸び
Russell： Paddyさんが触れられた取り組みの中で、大きな成功を収めているものの一つが、キューの中で自分の順番を保持できる仕組みですね。先ほど少しお話しいただいていましたが、ぜひ皆さんにも共有していただけますか。これはRevenueにとって非常に大きな成果だったと伺っています。
Patty： その通りです。Hold Your Place in Queue、キュー内での順番保持については、昨年から本稼働させています。確定申告をされる方であれば、皆さんも医療費の還付申請などで経験があるかと思いますが、1月と2月はPAY(所得税)ラインにとって最も忙しい時期です。このPAYラインへの問い合わせのうち、33%がこのキュー内順番保持サービスを利用しています。仕組みとしては、キューに入って2分が経過した時点で、キューの待ち時間がそれ以上続く場合には、バーチャルチケットの利用を案内します。それを利用したいか、この番号にかけ直してほしいかを尋ね、「はい」と答えれば、その時点で電話を切っていただいて構いません。お茶を一杯飲んだり、洗濯物を干したり、何をしていても大丈夫です。順番はそのまま保持され続け、順番が来た時点でシステムが自動的にお客様に電話をかけ直します。
8-2. 利用率の推移とエージェントのバーンアウト軽減効果
Russell： その反応はとても良いようですね。以前のスライドでエージェントバーンアウトについて触れましたが、それとも関連していますね。
Patty： その通りです。私たちの担当者は、より満足度の高い市民の方々と接することができるようになっています。実際に、利用者から寄せられる自発的なフィードバックも非常に良好です。ある方は「これは素晴らしい。おかしくなりそうな気持ちにならずに済む。彼女(自動音声)のセリフを何度も繰り返し聞かされることもない」といったコメントを寄せてくれました。これは本当に非常にポジティブな結果でしたし、私自身、この統計には驚かされました。単に数字が良いというだけでなく、実際に33%の方がこのサービスを利用しているという事実は大きいです。昨年は23%でしたので、2月末時点で33%まで伸びています。私たちにとって、これは本当に良い成功事例となっています。
8-3. RyanairにおけるDTMFから自然な発話への意図理解の転換
Russell： さて、ここからペースを上げて、AI活用サービスについてお話ししたいと思います。このカンファレンス自体、AIをテーマにしたものですので。Stevenさん、Ryanairにおいて、こうしたジャーニーの中でAIをどのように活用されているか、お話しいただけますか。
Steven： はい、喜んで。私自身はAIエバンジェリストだと思っています。世の中には、AIに対して抵抗を示す人たちと、それを受け入れる人たちの2つの陣営があると感じています。PaddyさんやRussellさんとも以前話したのですが、私たちのようなキャリアのこの段階で、こうした組織においてこの取り組みに関われることは本当に恵まれていると思います。私自身はこのAIの機会に飛び込み、非常に強い思いを持って取り組んでいます。興味深いのは、Ryanairやrevenueの話を一度脇に置いて考えたときに、もし自分の会社が何千件、何万件という電話が押し寄せてくる課題を抱えているとして、その答えが「多くの人がコンタクトセンターに座っている」ことや「複数のコンタクトセンター」「サードパーティのサプライヤー」に頼ることだと考えるのであれば、それはかなり時代遅れの発想だと思います。先ほど冒頭で「ネズミ捕り」の話がありましたが、AIが私たちにもたらしたのは、すでに本人確認が済んでいる状態でお客様に対応できるようになったことです。乗客の詳細情報を見て、いつフライトに搭乗する予定なのか、明日搭乗するのか、それとも30日後なのかを判断し、今すぐ対応すべきか、それとも別の方法に案内すべきかを判断できるようになりました。これが、電話がかかってくる入口の部分での活用です。
8-4. 大量コール分析による対応方針判断とピーク時対応
Russell： 具体的には、どのくらいの規模のコールを分析されているのでしょうか。
Steven： 私たちはよくピークを経験します。たとえばクロアチアの空域が閉鎖された場合や、スタンステッド空港が閉鎖された場合には、1日に2万5,000件から3万件の電話が発生することもあります。そのような状況で、2万5,000人が電話のキューに座って待つことが答えになるはずはありません。Paddyさんも先ほどお話しされていたように、繁忙期と閑散期を理解し、AIを活用してどのようにより多くの方向性を増やせるかを考える必要があります。具体的には、電話をかけてきた時点で、その方がどのような話をしたいのかを言葉で伝えていただき、Amazon Connectはそれを音声で聞き取り、その内容に応じた対応を判断します。つまり、番号選択式のDTMF、1番から8番までのオプションを押す方式を排除し、代わりに「フライトの遅延について話したい」「荷物を追加したい」「おばあちゃんを飛行機に乗せたい」といった発話をそのまま受け取れるようにしています。AIを使うことで、お客様が話している言葉を聞き取り、それに応じた応答を組み立てているのです。これはまさに、賢く聡明な人間のように振る舞う仕組みだと言えます。私自身、以前はコンタクトセンターの担当者でしたが、今では1日2万5,000件の電話を分析し、どこに振り分けるべきか、どう対応すべきかを判断する、賢く知的な仕組みを手にしていることになります。