AIエージェントのカスタマーサポート活用術を解説

サポート業務をAIエージェントに移す動きはKlarnaだけではない。KDDIは2026年3月からau PAYの問い合わせ向けに自社開発のAIエージェントを導入し、回答精度は約90%、1人あたりの対応時間は約70%削減される見込みだ。一方、東京海上日動火災保険は人間の担当者を置き換えるのではなく支援する形でAIを活用している。これらの事例は、定型チャットの完全自動化と、スタッフを陰で支える支援という2つの一般的な道筋を示している。

段階的な導入方針も示されている。KDDIはau PAY、au PAYカード、Pontaポイントの問い合わせから始め、2026年度末までにすべてのauサービスへ拡大する計画だ。これは、件数の多いルールベースの問い合わせから始め、解決率を確認してから広げるという助言と重なる。Klarnaが人間への引き継ぎ選択肢を残した判断も、この慎重な型に沿うものだ。

よくある落とし穴は残る。リスクには、事実と異なる回答の生成、個人情報の慎重な取り扱いの必要性、AI対応を好まない顧客の存在が挙げられる。同様の取り組みを検討する企業にとって、Klarnaの事例は、ナレッジベースが整備され、人間へのエスカレーションが容易であり続ける場合に限り、大きな利点が得られ得ることを示唆している。