「答えるAI」から「問いを整えるAI」へ──顧客応対AIエージェント"GeN"が選ばれる本当の理由
公開日：
2026/6/30
最終更新日：
2026/7/3
展示会に足を運べば、どのブースも「AIエージェント」。 セミナーに参加すれば、どの登壇者も「AI機能搭載」。 資料をめくれば、生成AIという文字が並ぶ。
情報量は増える一方なのに、いざ選ぼうとすると、かえって迷いが深くなる——。
コールセンター・コンタクトセンターでAI導入を検討されている方の多くが、こうした感覚をお持ちなのではないでしょうか。製品ごとの違いが見えにくく、「自社に合うかどうか」を考える手前で立ち止まってしまう。
本稿は、そんな方に向けた内容です。WEB・アプリ上の顧客応対における生成AIチャットボット/AIエージェントというテーマについて、当社の製品であるGeN(顧客応対AIエージェント)の立場から、率直に書いていきます。いわば当社目線の解説であり、ポジショントークであることは最初にお断りしておきます。
ただし、単なる機能紹介では終わらせません。
AIチャットボットが乱立する今、何を基準に選べばいいのか。FAQを生成するAI、FAQを検索して答えるAIの、さらにその先に「問いを整えるAI」がなぜ必要とされているのか。
この観点から、GeNが選ばれている背景を整理します。
FAQの自動化は、もう当たり前になりつつある
カスタマーサポートの領域でも、生成AIの実装は急速に広がっています。
顧客向けFAQを自動生成するAI。マニュアルや規約、社内資料をアップロードすれば、それをもとに回答を返す生成AIチャットボット。社内ナレッジを横断検索し、オペレーターや顧客に回答候補を提示するAI——。
国内でも、こうしたサービスは数え切れないほど増えました。
かつては人手と時間をかけて整備していたFAQを、AIが下書きしてくれる。分厚いマニュアルを読み込まなくても、AIが該当箇所を探し出して答えてくれる。これはカスタマーサポートの現場にとって、間違いなく大きな前進です。
FAQ整備、ナレッジ検索、回答文生成——このあたりの自動化は、これからも加速していくでしょう。
ただ、ここにはもう一つ、見落とされがちな論点があります。
FAQが揃っていれば、問い合わせは本当に解決するのか。
「正しい答え」より先に、「正しい問い」があるか
FAQを作れる。マニュアルを読み込める。回答文を自動生成できる。
ここまでは、生成AIによってかなり現実味を帯びてきました。
しかし現場を見ていると、事はそう単純ではありません。理由は明快で、顧客は最初から整理された質問を投げてくれるわけではないからです。
現場でよく耳にする言葉を挙げてみます。
「ログインできない」
「変更したい」
「これって対象ですか」
「前に問い合わせた件なんですが」
「エラーが出ています」
顧客にとっては、ごく自然な物言いです。しかし企業側の業務プロセスに乗せようとすると、このままでは処理できません。
「ログインできない」一つとっても、原因は無数に考えられます。
IDを忘れたのか、パスワードなのか、認証メールが届いていないのか、アカウントがロックされているのか、あるいはそもそも別サービスの画面を開いているのか。
「変更したい」も同様です。住所なのか、契約内容なのか、支払い方法なのか、配送先なのか、名義なのか。
「対象ですか」も同じ構造を持っています。キャンペーン、保証、返品、割引、本人確認——どれを指しているかは、その一言だけではわかりません。
顧客の言葉と、企業側の業務区分とのあいだには、埋めるべき距離があります。この距離を放置したままFAQを整えても、生成AIに回答させても、期待通りには機能しません。なぜなら、AIが答えるべき「問い」そのものが、まだ形になっていないからです。
回答力の前に必要な、「問いを整える力」
カスタマーサポートAIに求められるのは、回答の精度だけではありません。それ以上に重要なのが、回答の手前にある「問いを整える力」です。
顧客の言葉をいったん受け止める。足りない情報を聞き返す。考えられる可能性を切り分ける。そのうえで、適切なFAQ・手続き・有人対応へとつなぐ。
このプロセスを経て初めて、問い合わせは解決に近づきます。
熟練したオペレーターは、これを現場で無意識にこなしています。
「ログインできないんですね。アプリからですか、Webからですか?」
「ご変更されたいのは、住所でしょうか、お支払い方法でしょうか?」
「対象かどうか確認しますので、購入日と商品名を教えてください」
こうした聞き返しや切り分けは、雑談でも遠回りでもありません。業務を前に進めるための、極めて重要な工程です。
このプロセスをAIでどう再現するか——ここにこそ、カスタマーサポートAIの本質があると考えています。
GeNは「FAQを作るAI」ではない
GeNは、FAQを生成するだけのAIではありません。マニュアルを読んで答えるだけのAIでもありません。
GeNが取り組んでいるのは、顧客の曖昧な問い合わせを、解決可能な形の「問い」へと変換することです。
言い換えれば、GeNは「答えるAI」である前に、「問いを整えるAI」です。一般的なFAQ自動化サービスや生成AIチャットボットとの本質的な違いは、まさにこの点にあります。
もちろん、FAQの活用は重要です。マニュアルや社内資料の活用も重要です。生成AIによる回答生成力も重要です。ただ、それだけでは足りない場面が確実に存在します。
顧客は何を聞きたいのか。何に困っているのか。どの情報が不足しているのか。どの業務フローに橋渡しすべきなのか。
この入口を見誤ると、後続のすべての処理がずれていきます。FAQの回答内容自体は正しくても、問いの捉え方を間違えていれば、顧客からすれば「求めていた答えではない」ものになってしまいます。
だからこそGeNは、入口の設計にこだわります。最初の一言だけで答えを決めつけない。必要な情報を聞き返す。意図を切り分ける。適切なFAQ・手続き・有人対応へつなぐ——。この「問い合わせ解決の入口設計」こそ、GeNが最も重視している領域です。
カスタマーサポートの本質は、「答える」ことより「問う」ことにある
カスタマーサポートと聞くと、多くの人は「顧客の質問に答える仕事」を思い浮かべます。それ自体は間違いではありません。
ただ、現場を見つめ直すと、少し違う輪郭も見えてきます。
本当に重要なのは、回答する前に、顧客が何を解決したいのかを正確につかむことです。
つまり、カスタマーサポートの本質は「答える」ことよりも、実は「問う」ことにあるのかもしれません。
顧客の言葉をそのまま受け取るのではなく、その裏にある困りごとを見立てる。不足情報を確認する。複数の可能性を切り分ける。解決可能な単位へと変換する——。
このプロセスがあってはじめて、FAQもマニュアルも業務システムも本来の力を発揮します。どれほど充実したナレッジベースを持っていても、入口で問いを取り違えれば、正しい答えにはたどり着けません。
逆に考えると、問いさえ正しく整理できれば、FAQ・マニュアル・有人対応・業務システムは、もっと機能するようになります。GeNが見つめているのは、まさにこの部分です。
AIエージェントの進化は、いきなり「全自動」には向かわない
「AIエージェント」という言葉も、すっかり一般的になりました。AIが自律的に判断し、業務を実行し、複数のシステムを横断操作する——そうした未来は、確かに現実味を帯びています。
ただ、カスタマーサポートの現場において、AIエージェントがいきなり何もかも自動実行するようになるとは考えていません。そこには順序があります。
まず、顧客の言葉を正確に受け止める。次に、それを解決可能な問いへと変換する。そのうえで、FAQ・マニュアル・有人対応・業務システムへとつなぐ。
この順序を飛ばした瞬間、AIエージェントは現場でうまく機能しなくなります。入口で意図を取り違えたまま後工程だけを自動化してしまうと、便利になるどころか、かえって現場を混乱させかねません。
だからこそ、AIエージェントを現場で活かすには、最初の入口設計が決定的に重要です。GeNは、AIエージェントの一歩手前に位置する存在ではなく、AIエージェントを現場で実際に機能させるための「最初の入口」なのです。
現場の悩みは大きく3種類
数多くの商談を通じてお客さまの声を伺っていると、表現は異なっても、根底にある課題は3つに集約されていくことに気づきます。
①入口の課題
「FAQもチャットボットも導入した。それでも自己解決率が上がらない」。受付段階で離脱してしまう、結局は有人対応に流れてしまう——よく聞く声です。ある現場では、受付の時点での離脱が半数近くに達していたケースもありました。
これは、ユーザー自身が「聞きたいこと」をうまく言語化できていないために起こります。検索するためのキーワードを思いつけない人にとっては、FAQがどれだけ充実していても、そこにたどり着くこと自体が難しいのです。
②運用の課題
「AIを導入しても、結局のところナレッジ整備が大変」。ログの整理が追いつかない、棚卸しに時間がかかる、メンテナンスに1〜2ヶ月を要する、内容の正誤チェックの負荷が重い——。
せっかく導入しても、運用が特定の担当者に依存し、負荷が高いままでは長続きしません。
③経営の課題
「生成AIを活用せよ」という方針は降りてくるものの、誤回答のリスクを恐れて顧客対応への本格導入に踏み切れない。人手不足とコスト圧力の板挟みの中で、何から着手すべきかが定まらない——。
GeNは、この3つの課題それぞれに対応します。入口の課題には「聞き返し」の仕組みで。運用の課題には、FAQを更新するだけで自動的に反映される構造で。経営の課題には、誤答を構造的に避ける「質問生成」という設計思想で応えます。
GeNが選ばれている理由
数あるAIチャットボット・生成AI関連サービスの中で、なぜGeNが選ばれ続けているのか。理由はシンプルです。
GeNは、FAQを作ることにも、FAQに答えることにも留まらず、顧客の曖昧な問い合わせを解決可能な問いへ変換することに正面から向き合っているからです。
カスタマーサポートの現場において、顧客が最初に発する一言は、たいてい曖昧です。しかし、その曖昧さを責めても始まりません。顧客は自分の困りごとをあらかじめ業務カテゴリに分解して伝えてくれるわけではないからです。
だからこそ企業側が、顧客の言葉を受け止め、解決に必要な形へと整えていく必要があります。この役割を人間だけに委ねるのではなく、AIで支援する。それがGeNという製品です。
もう少し具体的な話をします。GeNは答えを生成するAIではありません。答えを出す前に「質問」を生成し、ユーザーの曖昧な問いを具体化していく——ここを特許技術として構築しています。
導入企業様でのA/Bテストでは、解決率92%という結果が出ています。一方、従来型のAIチャットボットは60%でした。しかもこの60%という数字は、長期間の運用とチューニングを重ねた末のものです。それでもなお、これだけの差が生まれています。
正解にたどり着くまでのやり取りの回数も、平均2.8往復まで短縮されました(従来型は4.6往復)。
「答えられるAI」をもう一つ増やすよりも、「問いを整えるAI」を入口に一つ配置するほうが、現場の負担は軽くなる——私たちはそう考えています。
FAQ自動化のその先。生成AIチャットボットのその先。AIエージェントを現場で機能させるために必要なもの。それは回答力そのものではなく、問いを整える力です。
AIチャットボットは、もはや「答えられる」というだけでは選ばれません。顧客の曖昧な言葉を、解決可能な問いへ変換できるか。そのうえで、適切なFAQ・手続き・有人対応・業務システムへつなげられるか。これが、今後のカスタマーサポートAI選定における重要な論点になると考えています。
よくある質問(商談でいただくリアルな声)
ここまでは考え方の解説でした。ここからは、実際の商談の場でいただく質問に、できる限り率直にお答えします。
企業名はすべて伏せていますが、証券・通信キャリア・EC・製造・自治体・人材サービスなど、実際にご検討・ご導入いただいた企業さまからの生の質問です。細かい質問をたどっていくと、最後は必ず同じ一点に行き着きます。「答えられるか」ではなく、「問いを整えられるか」です。
仕組みについて
Q. シナリオ型(選択肢を順にたどる方式)ではないんですか?
基本は生成AIです。選択肢を一本道でたどらせる設計にはしていません。とはいえ「すべてをAIに任せきり」でもありません。AIが聞き返しによって意図を特定し、そのうえで決まった手続きや適切なFAQへ確実につなぐという構造です。
シナリオ型が持つ確実性と、AIならではの柔軟性のいいとこ取りを狙っています。既存のシナリオ型からの置き換えも、両者の共存も、どちらの設計も可能です。
Q. 回答そのものは生成しないんですか？
ユーザーの最初の問いに対しては、まず質問を返して意図を特定するのが基本の流れです。
そのうえでの回答は、AIが自由に文章を作るのではなく、指定したURLやFAQの内容に基づいて提示します。そのため「もっともらしい誤り」が出にくい構造です。「生成して答える」というより「根拠に基づいて案内する」に近い設計だとお考えください。
なお、実際の案内にはグラデーションがあり、リスクの度合いに応じてAIが回答を生成する場面もあれば、完全に誘導に徹する場面もあります。
Q. FAQに答えがない時は、どのように返しますか？どこで打ち切る？
無理に答えを絞り出すことはしません。
まず聞き返しによって可能性を絞り込み、それでも該当する答えが見つからない場合は、推測で回答せず、有人対応や問い合わせ窓口へつなぎます。そして「答えられなかった」という事実自体をログに残す仕組みです。これが次の改善材料になります。
Q.回答は、候補がいくつも並ぶ形式ですか?
いいえ。意図を特定したうえで、最適な回答を一つに絞って案内するのが基本です。候補を並べて「あとはご自身で探してください」という形にはしていません。必要に応じて、出典や該当ページへの導線も添えます。
Q. 精度はどのように向上していくんですか?
使い続けるほど精度が上がる設計です。応対データが蓄積され、それを自動でナレッジとして構造化する仕組みを備えています。加えて、月8時間程度の品質改善(コンテキストエンジニアリング)を通じて、聞き返しや回答の精度を継続的にチューニングしています。
Q. 使用するLLMは選べますか?
最新モデルの利用を前提に、用途に応じた選択にも対応しています。「特定のモデルが常に最強」というより、コスト・速度・精度のバランスで選ぶイメージです。モデルの進化は非常に速いため、常に最新を取り込み続けられること自体を強みにしています。
導入検討時によくいただく質問
Q. 他のAIチャットボットと、何が違うんですか?
最も多くいただく質問です。
多くの製品は「FAQを作る」「FAQに答える」ことを得意としています。GeNが最も注力しているのは、その手前の工程——顧客の曖昧な一言を、解決可能な問いへ変換する「聞き返し」と「意図の切り分け」です。この部分は特許を取得している技術でもあります。数あるAI製品の中で迷われた際は、「回答力」だけでなく「入口の設計」を比較していただくことをお勧めしています。
Q. いきなり全てを置き換えるのは不安です。スモールスタートは可能ですか？
既存のチャットボットやFAQはそのまま残し、特定の入口や選択肢からGeNへ誘導する形でスモールスタートが可能です。
まずはPoC(試験導入)で自社の問い合わせに対して実際に効果が出るかを確認し、そのうえで段階的に広げていくことを推奨しています。
Q. 効果は本当にありますか？導入実績を教えてください。
すでに数十社の企業さまにご活用いただいています。月間12万件規模の問い合わせに対応する自治体さま、老舗メーカーのお客様相談室、鉄道会社さまなど、業種・規模は多岐にわたります。
数値としては、社内のA/Bテストで解決率92%(従来型のAIチャットボットは60%)という結果が出ています。事例の詳細は後述します。効果については、貴社の現状値(自己解決率・入電数など)を基準にシミュレーションできますので、そこから一緒に検討を進めることが可能です。
Q. 導入までどれくらいの期間がかかりますか?
シナリオ構築もAIの学習も不要なため、最短2週間での導入が可能です。ゼロから作り込むのではなく、既存のFAQやドキュメントを情報ソースとして取り込むところから始められるためです。元データが整っているほど、立ち上がりは早くなります。まずは「Navigate」(聞き返しによる案内)から小さく始め、検証を経て本番運用へと段階的に進めていく流れです。
現場運用に関する質問
Q. 何度も聞き返されると、顧客がストレスを感じませんか?聞き返し回数の上限はありますか?
機械的な上限は設けていません。実際の運用では、多くの場合1〜2回で収まります。
聞き返しは「手間を増やす行為」ではなく、「正しい答えに最短でたどり着くための一手」だと捉えています。意図が定まった時点で社内ナレッジを検索し、出典付きで回答する仕組みです。やみくもに質問を重ねる設計にはしていません。
Q. ハルシネーション(もっともらしい誤情報)は起きませんか?
「絶対に起きない」とは言いません。そこは正直にお伝えします。
ただし、起きにくくするための設計には強くこだわっています。入口で問いを整理し、意図を特定してから検索を行い、出典を示したうえで回答する。曖昧なまま答えさせない構造です。さらに、料金試算のような計算・個別判断が必要な内容については、無理に回答させず、窓口や所定の手続きへ誘導する設計も可能です。
Q.プロンプトは誰が作るんですか?運用でずっと調整が必要では?
初期構築はカラクリ側で行います。業種別のベースモデルをもとに、お客さまと共同で作り上げていく形です。
正直にお伝えすると、運用における調整がゼロになるわけではありません。この点を「不要です」とは言いません。だからこそ、用途別にボットを分ける「マルチボット化」や、改善作業を支援するアシスタント機能への投資を進め、運用負荷そのものを下げる方向で取り組んでいます。
Q. 既存のFAQやマニュアルは、そのまま使えますか?
使えます。ゼロから作り直す必要はありません。
公開済みのFAQはクロールによって自動反映され、社内資料はCSV形式で取り込みます。PDFやWord形式のマニュアルは、そのままでは精度が出にくいため、QA形式に整えてから取り込むことをお勧めしています。アコーディオン形式のFAQページなども、構成次第では読み込み可能です。
CSV形式を推奨する理由についてよく質問をいただきますが、AIが「どこからどこまでが一つのQ&Aか」を正確に把握でき、回答精度が安定するためです。他社ツールに蓄積されたガイド(数百〜千件規模のQAなど)も、ナレッジとして活用できます。
Q. 「FAQの二重メンテナンスが不要」とはどういう意味ですか?
元のFAQを更新すれば、GeN側にも自動で反映される、という意味です。「Webサイト用FAQ」と「チャットボット用FAQ」を別々に作成・管理する二重管理の手間が発生しません。社内向け・社外向けでナレッジを出し分けたい場合も、タグによって切り分けが可能です。
Q. 回答できなかった会話は、後からナレッジに追加できますか?
できます。未解決だった会話や、聞き返しがうまく機能しなかったログを管理画面上で確認し、「これはFAQに追加しよう」と判断して改善に反映できます。問い合わせの生データは、商品改善やサービス改善のヒント(VOC)としても活用可能です。
Q. 有人対応への引き継ぎはできますか?既存ツールとの連携は?
対応可能です。Salesforceをはじめとする各種の有人チャット基盤へのエスカレーションに対応しており、LINE上の会話からそのままシームレスに有人対応へ切り替えることもできます。ポイントは、GeNが「問いを整理した状態」で人へ引き継ぐことです。オペレーターが状況を一から聞き直す必要が減り、一次対応の負担が大きく軽減されます。
Q. 時間帯や設置場所によって出し方を変えられますか?
変更可能です。営業時間の内外で導線(有人対応/FAQウィジェット)を切り替えたり、設置している画面・場所ごとに出し分けたりできます。「夜間はFAQ、日中は有人対応」といった運用にも対応しています。
Q. 多言語対応や海外拠点での利用は可能ですか?
多言語に対応しています。海外での活用に向けた検討も進行中です。
経営・情報システム部門からよくいただく質問
Q. 料金体系を教えてください。
「Navigate → Execute → Autopilot」という3段階のフェーズに応じた、明確な料金体系を採用しています。
初期費用は、Navigate(ナビゲーション設定)で50万円から。データ連携を行うExecute、パーソナライズを行うAutopilotは、それぞれの移行タイミングで100万円からとなります。
月額費用は、システム利用料が40万円/月から(最新モデルの利用を前提)。これに加え、月8時間程度の品質改善「コンテキストエンジニアリング」費用が20万円/月から。追加チケットは1件あたり60円からです。
Autopilotフェーズでは、アップセルや解約改善の増分に応じた成果連動型(成功報酬・レベニューシェア)の選択も可能です。エンドユーザーのLTV向上分が、そのまま投資対効果として可視化される形になります。
最初から全社・全機能を導入するのではなく、まずはNavigateで「答えにたどり着ける」状態を固めたうえで、段階的に拡張していくのが基本的な進め方です。
Q. 他社のチャットボットと比べて月20〜30万円ほど高く感じます。なぜですか?
価格表だけを見れば、確かに高く映るかもしれません。
しかし比較すべきは月額費用ではなく「実際に解決できたかどうか」です。GeNの解決率は92%である一方、一般的な従来型は60%程度にとどまります。解決できなかった残り4割は、結局オペレーターの対応コストや顧客の離脱につながります。
加えてGeNは、シナリオ作成もAIの再学習も不要なため、運用にかかる工数を大きく削減できます。安価でも使われないボットのほうが、トータルコストでは高くつくケースが多い、とお伝えしています。
Q. 導入後のサポート体制は?運用は現場任せになりませんか?
オンボーディングから運用後の改善提案まで、カスタマーサクセスチームが伴走します。運用自体を弊社が代行するプランもご用意しています。
立ち上げ時のデータ取り込みや初期設定はもちろん、ログに基づいた継続的な改善提案も行います。「導入して終わり」ではなく、「使われ続ける状態」をつくるところまでが私たちの役割だと考えています。
Q. セキュリティやログの取り扱いはどうなっていますか?
ログの保持期間は、お客さまの要件に合わせて設定可能です。データの取り扱い、外部送信、利用規約に関する事項は、契約・システム構成の段階で個別に整理します。個人情報のマスキングや、利用するLLMのリージョン(国内であるか否か)についてもご説明可能です。金融・通信・公共分野のお客さまからは、生成AIのモニタリングやデータ分離に関するより踏み込んだご質問をいただくこともありますが、こうした要件についても個別にご相談に応じています。
Q. 氏名・住所などの個人情報を含む問い合わせを、そのままAIに入力しても大丈夫ですか?モデルの学習には使われませんか?
入力データをモデルの学習に利用しない構成を前提としています。
お客さま情報を参照する場面では、本人確認はAIの外側にある認証基盤で実施し、アクセス範囲はセッション単位に限定しています。個人情報のマスキングにも対応していますが、マスキング精度が100%であるとは申し上げていません。だからこそ、何を入力させない設計にするか、どこを人が担うかまで含めて、お客さまと一緒に設計しています。詳細はセキュリティチェックシートでご案内可能です。
Q. 権限管理や操作ログ、プロンプトの変更履歴(監査証跡)はありますか?
あります。管理画面上で、権限の制御、変更履歴の確認、過去設定への切り戻しに対応しています。エンタープライズにおける監査要件を見据え、この領域は継続的に強化を進めています。
Q. アクセスをIPアドレスで制限できますか?
対応しています。IPアドレス制限に加え、自社で設定・運用したい、設定をボット間で引き継ぎ・コピーしたい、といった現場のご要望にも対応しています。
Q. Salesforce・ServiceNow・LINE・社内システムとの連携は可能ですか?
可能です。Salesforce(Service Cloudなど)でのチケット起票、LINE Messaging API、各種業務システムとのAPI/MCP連携に対応しています。ここでもGeNの強みは、「問いを整理してから連携する」という点にあります。入口が整理されているぶん、後続のシステムが本来の力を発揮できます。
Q. 画面右下の小さなアイコンではなく、全画面のAIチャット体験にしたいです。
大画面での「AIモード」UIの開発を進めています。ChatGPTやCopilotのような、最初から広い画面で対話する体験を求める声が増えており、その方向性に対応を進めています。
Q. 用途ごとにボットを分けたい(マルチエージェント化)場合は?
対応していきます。
ひとつのGeNが司令塔となり、用途別の子ボットを束ねるオーケストレーションの構想を進めています。 プロンプトが一枚で肥大化していく問題の解決策としても期待されている領域です。
Q. 画像など、テキスト以外も扱えますか？（マルチモーダル）
画像の入力や、マニュアル内の図表を回答に活用する取り組みを進めています。「文字だけでは説明しづらい問い合わせ」にどう対応するか、これも入口設計の延長線上の課題として取り組んでいます。
細かい質問は、業種ごとに本当にさまざまです。 でも、突き詰めると、皆さん同じことを確かめようとしています。
「うちの曖昧な問い合わせを、ちゃんと解決まで運んでくれるのか」。
GeNが向き合っているのは、まさにそこです。
おわりに
AIに関する情報は、今後も増え続けるでしょう。展示会でもセミナーでも資料でも、しばらくは「AIエージェント」「生成AI搭載」「自動化」といった言葉が並び続けるはずです。それ自体は、決して悪いことではありません。
ただし現場にとって本当に重要なのは、流行りの言葉ではなく、問い合わせが確実に解決へ向かうことです。
顧客の言葉を受け止め、問いを整え、必要な情報を聞き返し、適切な解決導線へつないでいく。
この地味でありながら本質的な入口設計を、どこまで丁寧に作り込めるか。
GeNは、まさにこの課題に向き合う顧客応対AIエージェントです。
AIチャットボットやAIエージェントの検討にあたり、情報が多すぎてかえって選びにくい。FAQの自動化だけでは、問い合わせ解決に届かない気がしている。顧客の曖昧な問い合わせを、もっと自然に、もっと確実に解決へつなげたい——。
そのようにお考えの方は、ぜひGeNも選択肢の一つとしてご検討ください。
すでに数十社の企業さまに、この顧客応対AIエージェントをご活用いただいています。あわせて以下の事例もご参考ください。
