顧客はどのチャネルでも早く、そろった答えを受け取れます。顧客や監督当局にも、データは自社のシステムの中にしかないと説明できます。
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カスタマーサービスチーム · 05 / 12
プライベートLLMの顧客対応アシスタント
実際の顧客履歴から、担当者向けの返信案を数秒で作ります。身分証番号、口座情報、治療歴が社外に出ることはありません。
カスタマーサービスチーム 「顧客とのやり取りには、治療歴や口座情報、身分証の番号が必ず出てくる。公開のAIに返信を手伝わせたら、そのたびに顧客データを外に出すことになる」
よくある課題
顧客からはLINE OA、メール、コールセンターへの電話で問い合わせが届き、どの会話にも身分証番号、口座番号、治療歴のどれかが含まれています。担当者は3つの画面を開き、過去のチケットを読んでから自分で返信を打ちます。その間顧客は待たされ、答えも受けた担当者によって変わります。
ChatGPTに顧客のメッセージを貼り付けて返信を下書きさせた担当者もいましたが、それは毎回個人情報を社外に送っていたのと同じです。DPO（データ保護責任者）が気づけば禁止するしかなく、チームはまた時間をかけて手で打つやり方に戻ります。
解決の方法
言語モデルを自社サーバーまたは自社のクラウドアカウントに導入し、Salesforce、Zendesk、自社のコンタクトセンターシステムなど、担当者がいま使っている画面にアシスタントを組み込みます。問い合わせが来ると、アシスタントは担当者の権限の範囲でその顧客の履歴と過去のチケットを読み、これまでの経緯を1段落にまとめます。実際の方針を根拠にした返信案も作るので、担当者は手直しして送信するだけです。
個人情報は自社ネットワークの外に出ません。担当者が見る必要のない部分では身分証番号や口座番号をマスキングし、閲覧はすべて監査ログに記録するので、DPOがタイの個人情報保護法（PDPA）に沿って確認できます。外部APIは呼び出しません。
送信ボタンを押すのは、いつも担当者です。返金やサービス解約のようにお金や契約に関わる案件は、システムが情報をそろえ、チームリーダーが承認します。
仕組みの流れ
業務の入口
- LINE OAとメールのメッセージ
- コンタクトセンターへの電話
- CRMの履歴と過去のチケット
- 社内マニュアルと方針
AIが行うこと
- 権限確認とセンシティブデータのマスキング
- 顧客のこれまでの経緯を要約
- 方針を根拠に返信案を作成
- アクセスを監査ログに記録
結果の届け先
- 担当者の画面に返信案
- 電話前に担当者へ要約
- 返金案件はリーダーの承認へ
- DPO向け監査ログ
導入前と導入後
導入前
導入後
担当者が3つの画面を開いて過去のチケットを読む間、顧客は待たされる
担当者が打ち始める前に、経緯の要約と返信案がそろっている
受けた担当者によって答えが変わる
どの回答も同じ方針を根拠にしている
顧客データが公開ツールに何回貼られたか、誰も知らない
顧客データの閲覧はすべて、自社システムの監査ログに残る
導入で得られるもの
- 01
CRMと過去のチケットから顧客履歴を読み、担当者が送信するだけの返信案を作る、コンタクトセンター画面内のアシスタント
- 02
この顧客との過去のやり取りを、電話に出る前に読めるよう自社システムの中で要約
- 03
身分証番号、口座番号、健康情報を自動でマスキングし、担当者には権限で許された部分だけを表示
- 04
社内マニュアルから方針、商品の条件、トラブル対応の手順を検索し、根拠の条項も表示
- 05
どの担当者がどの顧客の履歴を開き、どの返信案を送信前に直したかを記録する、DPO向けの監査ログ
立場ごとのメリット
既存のCRM画面に公式APIで組み込み、自社のインフラに導入します。センシティブデータはモデルに届く前にマスキングし、すべてのアクセスが監査ログに残ります。
担当者は画面をいくつも行き来したり、同じ返信を何度も打ったりしなくなります。要約を読み、返信案を少し直して送るだけです。
向いている業種
銀行・金融機関損害保険・生命保険病院・クリニックグループ通信事業者・ISP個人契約者の多い電気・水道などの公益事業
お使いのシステムと連携
SalesforceZendeskFreshdeskLINE OAGenesysActive Directory
開発プロセス
- 1
ヒアリング
要件・ユーザー・成功指標を定義し、着手前に範囲と価格を確定。
- 2
設計
UXとアーキテクチャを設計。プロトタイプ承認後に開発へ。
- 3
開発
AIで加速したスプリント。毎週デモ、シニアがレビュー。
- 4
テスト
合意した範囲に対してQA・セキュリティ・性能を検証。
- 5
公開・保守
本番リリース、チームトレーニング、月次保守プラン。
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