コンタクトセンターと2つのFCR

ソリューション

2つのFCRが企業のCXを飛躍させる
「コンタクトセンター4.0」の幕開け（前編）

NeoContact 代表取締役　出水 啓一朗

AI時代のCX設計を考えるうえでは「2つのFCR」── 一次対応解決率（First Contact Resolution）と最終解決率（Final Complete Resolution）がカギとなる。コンタクトセンター設計専門コンサルタントで、NeoContact代表取締役の出水 啓一朗氏に、２つのFCRの考え方を整理したうえで、「人とAIの共創」によってコンタクトセンターが果たすべき役割を解説してもらった。

Profile
出水 啓一朗

NeoContact 代表取締役。WOWOW 取締役常務、スカパーJSAT 取締役専務を経て、2011年にスカパー・カスタマーリレーションズ（SPCC） 代表取締役社長に就任。「SPCC構造改革」や「スマートコンタクトセンター・プロジェクト」などの取り組みを推進した。2021年にNeoContactを設立。金融、会員サービス、流通など多くのコンタクトセンター構築をサポートしている。

　コンタクトセンターは、企業と顧客をつなぐ最前線として長い歴史を持ち、変化し続けてきた（図１）。

　電話のみの応対から始まり（CC1.0）、メール、チャット、SNSへとコンタクトチャネルが広がり、業務別センターも拡大 （CC2.0）。その結果、オペレーションは複雑さを増しながらも、顧客の「困った」を解決する役割を担い続けてきた。

　2010年代以降は、個別に機能してきたコンタクトチャネルを統合し、一人ひとりの顧客と向き合い、その顧客体験価値（CX）を向上させることが大きなテーマとなった（CC3.0）。さらに現在、AIの急速な進化と大規模言語モデル（LLM）の発展によって、企業が目指すCX向上は「人とAIの共創」という新たな段階に入りつつある（CC4.0）。

図1　コンタクトセンター ４つのステージ

　この変化を捉えるうえでカギとなるのが、「2つのFCR」という視点だ（図２）。

　１つは、First Contact Resolution（一次対応解決率）で、顧客が最初にアクセスしたチャネルで問題が解決する割合を示す。もう１つは、Final Complete Resolution（最終解決率）で、顧客が「本当に解決した」と感じる状態まで到達できたかを捉える考え方だ。近年のAIの進化は、この2つのFCRに異なる影響を与えており、企業はこれを認識することで、CX向上の本質を正しく理解することができる。

図2　２つのFCR

一次対応解決率の核心
人の判断力と暗黙知

　顧客の期待は、どんな手段にせよ、最初の問いかけで回答が得られることにある。まず考えたいのは、「問い」が生じる原因だ。多くの場合、顧客と企業の情報のギャップ──つまり「情報の非対称性」に起因する。

　従来の電話での問い合わせは、このギャップをオペレータの判断力と暗黙知によって解決してきた。短時間で顧客の要望を把握し、持てる知識の中から最良の回答を伝えることで、この課題を乗り切ってきた。こうした持てる知識、つまり暗黙知は、顧客接点がCC2.0、CC3.0へと変化し、企業のホームページ上のよくある質問やチャットボットなどのセルフヘルプによる対応が進むなかで、FAQやナレッジツールとして拡充が図られ、徐々に形式知に置き換えられてきた。

　しかし、「企業内部で作られたFAQや回答スクリプトは必ずしも顧客の問いにマッチしない」「業務プロセスが複雑で物理的に1回のコンタクトで完結できない」「オペレータの育成には時間がかかる」といった従来からの課題は、変わらずに存在し、一次対応解決率向上の障壁となっていた。

　ここで期待を集めたのが、「AI」だ。簡単な質問や手続きをAIに任せれば、一次対応解決率は飛躍的に向上できると考えられ、活用が進んだ。

　実際、チャットボットの普及とコールでの音声認識の精度向上により、自動応答は一挙に拡大した。しかし、現場では、「一次対応＝AIが回答する」という単純な構図にはなっていない。

　その理由は、顧客の意図理解は依然として「難問」ということにある。問い合わせをする顧客全員が、自らの課題を正確に言語化できるわけではない。「アプリが動かない」「この書類は必要なの？」「請求がおかしい気がする」など、曖昧な表現から問い合わせが始まり、背景事情や文脈を読み取れなければ、正しい回答に到達できないケースは日常茶飯事だ。

　言い換えると、一次対応解決率を高めるには、回答そのものの正確さだけでなく、顧客の意図を正しく理解することが、そもそもの前提となる。

問題解決支援に不可欠
ナレッジ整備の重要性

　近年、新たな支援手段となりつつあるのが、LLMの活用だ。現在のLLMは、顧客の曖昧な表現を複数の質問（マルチターン）で絞り込み、背景を推定し、過去の類似ケースを参照する能力を獲得しはじめている。これは人間のオペレータが長年行ってきた「状況把握」のプロセスを模倣するもので、比較的シンプルな問題の解決においての一次対応解決率を押し上げる強力な武器となり得る。

　例えば、「この書類は必要なの？」という問いに対して、「どの手続きのことでしょう」（目的）、「ほかの書類は何を提出されましたか？」（状況確認）、「名義変更をしたいのですか？」（本人確認の要否）などの絞り込みを行い、顧客の意図を明確化できる。

　最終的な意図判断には依然として人の関与が求められるが、人が“迅速に正しい回答へ到達する”ための支援は大きく進化していると言える。

　冒頭、CC4.0で示した「人とAIの共創」という観点では、AIによる「適切なFAQ候補の提示」「過去の類似事例の自動検索」「ナレッジの要点抽出」「次に聞くべき質問と提案の提示」などの支援により、オペレータの判断を補強することで、一次対応解決率を高められる。

　ただし、この前提として欠かせないのが、ナレッジの整備だ。それも、従来の企業視点で作られた回答集ではない。顧客の問いを起点に情報を再構成し、「原因と結果」「手順」「条件分岐」などの論理構造を持たせる必要がある。AIの性能だけでなく、AIと人が共通し利用できる業務知識基盤を整備することが、一次対応解決率向上の土台となる。

CXの本質を決める
「最終解決率」

　これに対し、最終解決率とは、単なる「処理完了」ではなく、顧客が「本当に解決した」と感じる状態まで導くことを意味する。

　例えば、顧客が「住所変更をしたい」と問い合わせてきたが、実は契約名義が旧姓のままで、本人確認書類も更新されていないケースがある。

　この場合、単なる住所変更ではなく、名義変更・本人確認・必要書類の案内・例外ルールの判断など、複数の手続きが連動する。オペレータが状況を丁寧に整理し、必要な手続きを最後まで伴走することで、顧客は「本当に解決した」と感じられ、深い安心感を得ることができる。

　ここでは、短時間で応答することだけが価値ではない。多少時間がかかっても、「企業が親身になって顧客の問いに向き合い、本当に解決した」と感じられる体験は、その企業の製品・サービスを「より継続的に選択」する、つまり顧客との長期的な信頼関係を形成し、結果としてLTV（顧客生涯価値）の向上につながる（図３）。

図3　最終解決率がLTVを押し上げる

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　AIが一次解決を支援し、人が最終解決を主導する。この役割分担と協働構造こそが、CC4.0の本質といえる。企業がCXを本質的に向上させるには、AIの導入とともに2つのFCRを軸にした構造設計が不可欠だ。つまり、AIによる一次解決の高度化と、人による最終解決の価値を分けて設計することが、CC4.0における「人とAIの共創」を考える出発点となる。

　多くのベンダーがAIエージェントを掲げる一方で、その定義はいまだ曖昧だ。後編では、2つのFCRを実現する実装ロードマップを示しながら、AIエージェントを支える業務知識OSとは何か、人とAIが協働するContact Center 4.0の構造を解説する。