1億700万人にトップクラスのサービスを提供する、LINEヤフーのエージェンティック エンタープライズ戦略

AgentforceのようなAIエージェント機能が登場する以前は、当社にとって非常に実現が難しい課題でした。

当社は大規模で多様なお客様ベースにサービスを提供していますが、先ほど申し上げたように、従業員数は限られています。つまり、高度にパーソナライズされたサービスは限られたお客様にしか提供できなかったのです。それ以外の数百万人のお客様も当社にとって大切なお客様ですが、提供できるのは画一的なサービスや一括配信型のコミュニケーションに限られていました。

それが今では、Agentforceのおかげで一部のお客様に限られていた顧客体験をすべてのお客様に拡大できます。当社の目標は、一部のお客様向けに提供してきたサービスをAgentforceに学習させ、その顧客体験をこれまで提供できていなかったお客様にも広げることです。

その一例が、ショッピングモールプラットフォームのYahoo!ショッピングです。このプラットフォームには出店者を支援する営業担当者がいますが、営業リソースには限りがあり、すべての店舗オーナーに手厚いサポートを提供することはできませんでした。将来的には、店舗の規模や所在地を問わず、必要とするすべての出店者にそのサポートを広げられるようになると、Agentforceに期待しています。

当社のような規模でも、エンジニアリングリソースが無限にあるわけではありません。社内システム開発チームのリソースは、一般的なAIツールをカスタマイズすることに使うのではなく、LINEヤフー独自のビジネスロジックの開発に集中させたいと考えています。社内のナレッジこそが真の競争優位性をもたらすからです。

そのため、信頼のおけるテクノロジーパートナーがすでに提供しているソリューションを活用するほうが、コスト効率の観点からも最善の選択と考えています。

長年利用してきたSalesforceは、自然な流れで最初に検討したプラットフォームでした。社内で使い慣れている基盤にAgentforceを組み込むことで、短期間での導入と、信頼ある既存基盤の上でのスムーズな構築が実現しました。

AIの重要性は、すでに会社全体で共通認識となっていました。また、多くのチームがSalesforce Platformを実際に活用してきた経験もありました。当社のCustomer 360全体がAgentforce Service上で稼働しており、MuleSoftを使用して自社開発のテクノロジーとSalesforce CRMを連携させているため、このテクノロジーに対する信用がすでにありました。

もう1つの重要な要素は、CRM内のAIエージェント機能に関するSalesforceのビジョンと方向性が、当社の企業戦略と一致している点でした。テクノロジーパートナーのロードマップが自社の達成したい目標と一致していれば、より迅速に行動できます。経営陣は、AIを迅速に導入するには、データ、アプリケーション、顧客業務を連携させるプラットフォームが必要だと理解していました。

AIエージェントをどの業務から導入していくかを決める際は、必要な時間やコストを基準にしながら、AIが人の業務をどれだけ代替できるかを見極めていきます。簡単な例が、カスタマーサポートの応答時間です。当社が運営するサービスは100を超えており、カスタマーサポートに関連するナレッジとポリシーのドキュメントは500以上あります。ピーク時にはお問い合わせ件数が急増し、担当者にも重い負担がかかります。すべてのシステムやドキュメントを検索するのに時間がかかり、膨大な件数をさばききれません。

Agentforceを導入すると、応答時間が大幅に短縮される可能性がありました。スピードは、カスタマーエクスペリエンスの質を左右する重要な要素です。迅速で正確な対応を受けたお客様は、1回のやり取りで満足していただけることが多いのです。

ただし、これは人をAIに置き換えるということではありません。社内に向けて明確に伝えたのは、「AIは私たちの仕事を奪うものではない」ということです。むしろAIは、私たちが時間的制約のゆえに手が回っていなかった業務を引き受け、強力にサポートしてくれる存在なのだ、というメッセージを繰り返し伝えたことで、現場で働くメンバーの不安を払拭することができました。

カスタマーサポート向けのデータ基盤はすでにSalesforce上に構築され、社内システムとも統合されていたため、AI主導のサービスに必要なコンテキストをすぐに活用できました。カスタマーサポートは、当社の業務の中で最も標準化が進んでいるプロセスの一つであり、AI導入をスタートするのに最適な領域です。

プロセスが標準化されていない業務からAI導入を始めてしまうと、AIが作業を代行してくれて生み出された時間で何をすべきか、が明確になりません。

たとえば、AIでエンジニアの業務を支援した場合、その効果は人によってバラバラになります。ある人はコードの品質向上に時間を使い、ある人はリリースのスピードアップに、また別の人はドキュメントの改善に時間を使うといった具合に、効果が分散してしまう可能性があります。

カスタマーサポートは違います。手順と品質基準が明確に定義されているため、Agentforceの影響を測定しやすくなります。人間の作業負荷が減少し、応答時間が向上します。

率直に驚いたのは、よくあるお問い合わせ対応の多くが、導入当初から、人間が直接対応しなくてもAIで十分に解決できるものだったということです。

FAQエージェントを構築するために、すでにSalesforceにある当社の豊富なデータナレッジベースを連携させました。これにより、Agentforceはチャットでお客様に対応する際に、製品情報、ポリシーに関するFAQ、ブランドボイスを参照できるようになりました。今では、ユーザーから問い合わせが届くと、Agentforceが内容を推論し、信頼できる情報にもとづいて回答を生成します。Agentforceの出力は非常に信頼性が高く、一次対応の段階で問い合わせの80%を自律的に解決できると予測しています。

特に印象に残っているやり取りがあります。亡くなったご家族のアカウントを削除したいというお客様からのお問い合わせでした。Agentforceは、アカウント管理に関するお決まりの指示を返すのではなく、最初にお悔やみの言葉を提示しました。私たちがAIに「このような場合はお悔やみを言うように」とプロンプトで指示していたわけではありません。AIが自律的に共感を示す反応をしたのです。今でも、そのやり取りを思い出すと胸が熱くなります。この一件はサポートチームに、このテクノロジーが単なる自動化ではなく、実際に一緒に働ける存在であることを示してくれました。

SlackのAIエージェント機能はすぐに浸透しました。Slackは、まさにLINEヤフーの業務の中心にあります。全従業員が主要なコミュニケーションツールとして使用しているため、世界中のチーム間で簡単にコラボレーションできます。私自身、1日中Slackを使用しています。オンライン会議に参加していない時でも、Slackにはつながっています。

当社はすでに多くのSlack AI機能を使用しており、導入率は非常に高くなっています。たとえば、スレッドサマリーやチャンネルサマリーはほぼ全員が活用しており、会話の流れを把握する時間を大幅に短縮できています。

同時に、その影響も慎重に測定しています。Slack AIによって軽減された作業量をアクションごとに計算し、その結果を集計して、AIと人間の作業の違いを可視化します。

Slackは長年インフラの一部として機能してきたため、社内でROIについて議論することもなくなりました。もうSlackなしでは業務が成り立たないのです。