最新の生成AIトレンド【生成AIエージェント】とは？ Gen-AX×ジェネシス×モビルス代表鼎談【後編】
投稿日：2025年6月12日 ｜ 更新日：2025年6月9日
生成AIは、人手不足の課題を抱えるコンタクトセンターにとって、業務の効率化や生産性向上を促進し課題を解決する手段として期待され、自動応答の精度向上やオペレーターの業務支援などで活用が広まっています。自立型のエージェンティックAI（AIエージェント）の登場など今後さらに進化する生成AIに、コンタクトセンターはどのように対応することが望ましいでしょうか。
ソフトバンク株式会社の子会社で生成AIに特化したB2B SaaSと業務変革コンサルティングを提供するGen-AX株式会社 代表取締役社長 CEO 砂金 信一郎氏（以下、Shin）、クラウド型CX/コンタクトセンター・ソリューションをグローバル展開するジェネシスの日本法人 ジェネシスクラウドサービス株式会社 代表取締役社長 ポール・伊藤・リッチー氏（以下、Paul）、コンタクトセンター向けCXソリューションを開発・提供する モビルス株式会社 代表取締役 石井 智宏（以下、Tomo）が鼎談。
コンタクトセンターでの生成AI活用の現状、活用を推進すべき背景や成功例を始め、最新の生成AIトレンド「エージェンティックAI（AIエージェント）」の活用や今後の展望について、三社の代表にたっぷりと語っていただきました。前編・後編にわたってお届けします。今回は後編をお届けします。前編はこちら。
＜前編＞
- RAGやRealtime APIなど進歩した技術が一般化、生成AIを活用した製品の導入が始まる
- コストダウンや効率化だけでない、共感性と温かみの両方を備えた自動化でCX向上や収益化に貢献
- 生成AI活用は全社的な顧客体験の改革、トップマネジメントのコミットが欠かせない
＜後編＞
- 自律性と共感性でパーソナライズ化した臨機応変な顧客対応が可能なエージェンティックAIへ
- エージェンティックAI同士が連携することで活用の幅が広がる、AIが活躍できる土壌を作る
- コンタクトセンターは生成AI活用に最適、プロアクティブな対応やCXを企業競争力に結びつける
自律性と共感性でパーソナライズ化した臨機応変な顧客対応が可能なエージェンティックAIへ
ー生成AIの最新トレンドであり、人手不足を補う新たな労働力として「エージェンティックAI（AIエージェント・自立型生成AI）」に注目が集まっています。各社が考えるエージェンティックAIとはどのようなものかをお伺いしたいです。
Paul：エージェンティックAIの定義は各社異なり、自律型と言ってはいるものの現時点ではやはり人がルールを決めている部分も多く、顧客対応の現場でも人による補完が必要なケースもまだ多いと感じています。ただし、顧客対応とさまざまなアプリケーションやプロセスマネジメントなどと連携することで、顧客対応が線になり、これまで以上に自動化の範囲が広がることで、業務を支援してくれる強力なツールになると見ています。
Tomo：そうですね。エージェンティックAIは、雑多な事務作業やオンライン手続き、複数の情報ソースを組み合わせたスケジュール調整などを自律的に行う、新たな労働力「バーチャル同僚」になり得ると思います。
Paul：コンタクトセンターの観点でエージェンティックAIに必要な要素を考えると、自律性と共感性を持たせることだと思います。
Shin：パーソナライズ化した振れ幅のある対応ができることが、共感性と言えるのではないでしょうか。例えば、ゆっくり話される方に対しては焦らないように速度を落とすペーシングや、応対履歴データからどのようなコミュニケーションを好む方か傾向を分析し対応するなどです。人間のオペレーターが自然と行っている臨機応変な対応ができるようになると、共感性につながると思います。
業務ルールやガイドルールに合わせる度合と、個々で臨機応変に対応する幅を、エージェンティックAIにいかに持たせるか、今後議論になってくると考えています。
エージェンティックAI同士が連携することで活用の幅が広がる、AIが活躍できる土壌を作る
ーエージェンティックAI（AIエージェント）はコンタクトセンターでどのように活用されていくでしょうか。導入までの課題や必要なプロセス、エージェンティックAIと人の業務分担は、今後どのように変化していくでしょうか。
Shin：顧客対応を考える上で、お客さまとの接点はコンタクトセンターだけではありません。コンタクトセンターをはじめ、ECサイトや店舗などお客さま接点を持つ場面で、ブランディングへの統一した認識や応対への共通事項を持っていないと顧客対応がちぐはぐになってしまいます。
例えば、コンタクトセンターに電話をかけたが、近くの店舗に在庫があるので郵送するより早い場合、コンタクトセンターと店舗で統一された顧客対応ができるかどうか重要になってきます。人間同士の場合はもちろん、エージェンティックAI同士も連携できる状態を作ることが必要です。エージェンティックAI同士は組織間の障壁や心情的なもつれなどないため、部門を超えた連携など人間同士よりもスムーズにできるのではと思います。
Paul：その発想は面白いですね。さまざまなAI同士が会話をしてジャーニーをしっかり構築していく。
Tomo：私も、万能なエージェンティックAIが一つだけではなく業務特化型で存在しており、それらが連携し、「修理に関しては〇〇社のエージェンティックAIが優秀だからAPIで呼び出し、ルーティング※6し意図分岐で入れる」といった使われ方になっていく世界をイメージしています。
※6 ルーティング：ネットワーク上でデータを送受信する際に、最適な経路を選択してデータを転送する仕組み
Paul：当社の考えとしては、最終的に消費者一人ひとりにエージェンティックAIで執事的なアシスタントをつけていく世界です。疑問や要求が出て問い合わせをしたい際に、まず執事が受けて、例えばGenesys CloudでつながっているAIはどれが一番その要求に対して満たしているかを探し、回答を出し「こちらでいかがですか」と聞くといった世界がめざすところです。
例えば再配達関連での活用シーンです。サトウさんが今日15時に配達を希望していたが、ゴルフの帰りに渋滞に巻き込まれ15時までに家に到着できなさそうだと、エージェンティックAIがGPS経由で状況を把握します。運送会社のアプリと連携し、渋滞予測を見て「配達時間を17時に変更しますか？」と提案を出し時間変更依頼をするといったプロアクティブな世界になってくるのではと思います。
Paul：一方で、日本はリスクに対する抵抗の強さがものすごく強いです。例えば、自動運転にしてもアメリカでは公道での普及も始まっていますが、日本では限られた敷地での試運転に留まるなど浸透していません。リスクの少ない範囲で少しだけやるのではなく、広くやっていこうとする、リスクへの抵抗感を日本は超えていく必要があるのではないでしょうか。
Tomo：先ほどお話した通り、「生成AIに理解させるナレッジ」「VOCを収集して可視化するフロー」「個人情報管理」の三つがそろわないとエージェンティックAIは活躍できません。この取り組みはコンタクトセンターだけでは難しく、全社的なプロジェクトとして進める必要があります。コンタクトセンターを運営する企業のトップマネジメントが、生成AIやエージェンティックAIを受け入れて変革を起こしていくためにも、日本企業は一定のリスクを受け入れて進めていくことが必要だと私も考えます。
Shin：私は、Microsoftやオラクルのようなエンタープライズ側からLINE（現・LINEヤフー株式会社）に行き、今はBtoB事業に戻るなど、両方を行き来してきました。日本のIT業界は、インターネットサービス事業やアプリベンダーと、エンタープライズITの人たちの間に、越えがたい壁があるように感じています。
インターネットサービス会社やアプリ会社は、データを集めてサービス化することを呼吸するかのごとく自然にやっています。UI（User Interface）を作る際も、ユーザーの行動ログをいかに集めてABテストを行い、改善プロセスを早く回せるかといったことを考えながら作っています。こういったことが当たり前にできる人材は、エンタープライズIT側を含め、コールセンター業界にもあまりいないのではないでしょうか。
AIは人間と一緒です。法律や社内ルールが変わった際や、新製品発売やキャンペーンの開始などには対応が必要です。学習し続けて改善し続けることが本質で、納品されたときだけ対応するものではあまり意味がありません。
こうした感覚も合わせてインプリメンテーション※7していくことが大事です。データを取って改善していく工程にはコストもかかりますが、改善プロセスを回すことは、エージェンティックなAIを最終的にオートノマス（自律的な）な状態にするには欠かせません。
※7 インプリメンテーション：一般的に「実装」を意味し、コンピュータ関連では、ソフトウェアやハードウェアの機能や技術を、仕様や規格に基づいて実際に動作する形で開発したり組み込んだりすること。
人間のオペレーターへの手厚い育成と同様に、AIに対してもAIが誤解なく行動できるための教育コンテンツや、溶け込ませるための業務プロセス変更などを行いAIが活躍できる土壌を作ることが必要です。
Tomo：人間に教えるやり方をAI向けに再構築する際、業務知識を知らないといけません。業務知識とシステム的なリテラシーの両方を持っている人は相当少ないです。両方を持っていないと、エージェンティックAIの運用は難しいのではないでしょうか。日本企業はITが弱く、エンジニアが少ない中で、いかに対応していくかが課題です。我々のような伴走者の存在や、コンタクトセンター業界の中にエージェンティックAIの運用者を育成する必要があるとも言えます。このギャップを埋めないと、エージェンティックAIがあっても誰も使いこなせない世界になりかねません。
Shin：昔Microsoftでエバンジェリストをしており、日本でのクラウドの浸透には一定の貢献をしたと自認していますが、やり残した感もあります。クラウドをみんなが使うようになったら、我々世代のようにデータセンターに2泊3日徹夜してパッチあてなどをやる必要はなく、エンジニアとしての下積みがなく、作りたいサービスを自由に作れる時代が来る、良い時代になると心から信じて啓蒙活動をしていました。
しかし、使う人は増えましたが、Slerに丸投げ、多重下請けなどは未だにあり、IT業界の景色自体はあまり変わっていません。こうした状況を変えるポテンシャルがクラウドにはあったはずですが、すごく矮小化されてしまっています。
エージェンティックAIの登場で、今度こそIT産業の構造を変えられるのではと思っています。そのくらいの変革を成し遂げないといけません。お金をかけて、情熱を注ぎこみ、結果はあまり変わらないという事態にはしたくありません。
Paul：Slerは今後、役割が変わってくるのではと考えています。単に、システムの構築だけでは、ビジネスにはならない時代に入りつつあります。カスタマージャーニーを描き、実現するためにはどこにAIを組み込むかなどコンサルティングを含めて提案していくことがバリューを出す上で必要になってきます。
Shin：IT業界では、エンジニア属性の割合は少ないにも関わらず、やりたくもない仕事を仕方なく頑張っていることが多いです。最新のAIの仕組みをうまく使って、生き生きと仕事ができるとどんなに良いでしょうか。エンジニアの生産性は嫌々やっているときと、ノリノリでコードを書いているときでは1,000倍くらい違います。そういう状況を作れるIT業界で在れるよう、変革を起こすために自分の時間、経験を使っていきたいと思っています。
コンタクトセンターは生成AI活用に最適、プロアクティブな対応やCXを企業競争力に結びつける
ーAIエージェントを含め、今後の生成AIプロダクトの展望についてのお考えを教えてください。
Paul：AIの中心が生成AIに移行したことで、コンタクトセンターの活用がこれまで以上に成果に直結するものになると考えています。厳格なコンプライアンス・ルールに沿って、自社のAIと他社のAIをオープンに組み合わせて、AI活用の最適化を提案していきたいです。
ジェネシスではCXでのAI活用として「AI Powered Experience Orchestration」というコンセプトを提唱しています。このコンセプトでは自動化、補完に加えて、AIが顧客体験のパーソナライゼーションと最適化という役割を果たすものです。
日本円に換算すると年間600億円を投資して、「Genesys Cloud」－特にAIの機能強化を進めていますが、自社のAI以外にも買収などにより機能強化を図っています。ただし、買収した製品についてもパッチワークではなく、ネイティブに統合することで、「Genesys Cloud」内でのシームレスな連携が可能となっています。カスタマージャーニーを俯瞰するためのツール「Journey Management」や、ソーシャル・リスニング・ツールの「Genesys Cloud Social」がその例で、AIを活用しながら顧客体験を企業ごとに最適化するための手法を「Genesys Cloud」を通じて提供していく予定です。
Shin：2024年はOpen AI社の「Realtime API」や、RAGの一般化、リーズニングエンジンの登場など、エージェンティックAIを取り巻く状況がさらに進化しました。
こうした技術が一般化してきたことで、次はどうしていくか。
エージェンティックAIが作られて初日だけ動いて完了ではなく、日々改善していくこと、様々な人が育てていくことの大切さを、2025年は多くの人が気づくのではないでしょうか。
我々はLLMOps（エルエルモプス）※8の考えのもと、与えられたものをAPIでたたくのではなくLLMを中心としたシステムが、より良い答え、振る舞いをできるように、改善のプロセスを回し続けることの必要性が、世の中に定着してほしいと願っています。その震源地にいたいと思っています。
※8 LLMOps：大規模言語モデル（LLM）の運用や管理に関する手法やプロセス。
Tomo：日本国内では、ソリューションベンダーやBPO企業から、生成AIを利用したソリューションの提供や新しい事業モデルの発表が相次いでいます。モビルスではこの変革期こそ、開発スピードや実現できることを確実に追随することが事業を拡張する重要な時期と考えています。
対社内のオペレーション支援を徹底し、「モビシリーズ」などの既存UIの中に生成AIを組み込むなど、生成AI機能単体ではなくオペレーションフローの中にいかに組み込み、効果を発揮できるかが鍵となるでしょう。当社は、オペレーター、SV、管理者レイヤーに対しての業務支援に特化し地に足をつけた営業・形成戦略を取っていきます。
モビルスは、さらに付加価値の高いサービスを提供するため、オペレーター支援機能として「MooA」へ「FAQ突合」「ナレッジ管理」「カスタムSLM※9」「BOT連携 回答提案、自動回答」等を順次リリースしていく予定です。
また、エージェンティックAIの開発に取り組む上で、業務知識とテクノロジーの両面が必要なため、ソリューションベンダー1社で取り組むのではなく、パートナー企業とともにAIエージェントプラットフォームを提供する「vottia株式会社」を設立しました。特化型のエージェンティックAIをいくつ作っていけるか、2025年はチャレンジングな年になると考えています。
※9 SLM (Small Language Model)：自然言語処理AIの一種で、LLM (大規模言語モデル)よりも小さく、軽量化されたモデル。
ー最後に、ユーザー企業さまや生成AIの活用を検討中の企業の皆さまに向けて、メッセージをお願いします。
Paul：コンタクトセンターも他の業界同様、非常に多くの変化にさらされています。経験経済の時代という中で、目指すべきは顧客サービスのコストダウンではなく、体験を企業競争力に結びつけることであると考えます。
変化が多い中で必要なのは、チャレンジであり、それを重ねる事で新しいサービスやオリジナリティーのある顧客体験が生まれてくると思います。コンタクトセンターは社内利用だけでなく社外利用でも堂々とAIをテストできる組織であり、ここからAI人材を育てることがCXやコンタクトセンターの進化につながるでしょう。
ぜひ、日本の企業の皆さまには、AIを使ったチャレンジするための組織や社内カルチャーを作っていただき、小さな成功を重ねて変革を推進していってほしいです。チャレンジのためには、柔軟性の高いクラウドを選択することが一つの解であり、ジェネシスを含めて検討していただきたいです。
Shin：POCという都合の良い言葉ではなく本格的に取り組むことを、トップマネジメントの合意をきちんと取った上で、MVP開発を行い、次につながる最初のステップを踏んでいくことが重要です。AIによる変化は、地球規模、グローバル全体で起きていることなので、AIを活用することは、差別化できるというよりはやらないと取り残されるリスクがあるものなので、スピード感を持って取り組んでいきましょう。
Tomo：AIがこれだけ進化している状況は、大変なチャンスです。コンタクトセンターはどうしてもコストダウンの話が中心で効率化の方向に行ってしまいますが、AIを効率化ツールとして考えないで、プロアクティブにお客さまを取りにいくとか、サイレントカスタマーを消しに行くとか、今までできなかったことができるようになるという発想で取り組まれることを望みます。全社レベルでの改革が必要なプロジェクトなので、トップマネジメントには、最大プライオリティーで取り組むテーマとして、CXを考えていただきたいです。
Gen-AX×ジェネシス×モビルス代表が語る、コンタクトセンターでの生成AI活用の現状、活用を推進すべき背景と取り組むべきこと【前編】へ戻る
