APIxとは？―顧客体験におけるAIの価値を実証する

企業向けCX（顧客体験）の市場には、デモやコパイロット、ボット、そして効率化に関する謳い文句があふれています。顧客体験におけるAIの可能性は極めて大きいものの、その真価を十分に引き出せている組織は多くありません。

これはAI技術そのものの失敗ではなく、AIがもたらす真の影響を測定することの難しさに起因しています。ガートナーによる最近の調査では、このギャップが数値として示されており、インフラおよび運用分野におけるAIプロジェクトのうち、ROI（投資対効果）の期待値を達成しているのはわずか28%にとどまることが明らかになりました。同調査は重要な示唆を与えています。すなわち、成功を左右するのは最も高度なモデルを使用することではなく、AIを実際のワークフローやビジネス目標に結びつけられるかどうか、という点です。

CXを統括するリーダーたちは、こうした状況下で大きなプレッシャーに直面しています。そこで登場するのが「AI Performance Index（APIx）」です。「Avaya Infinity」に組み込まれたAPIxは、成果、コスト、自動化といった観点​​からAIのパフォーマンスを測定するように設計されています。その目的は、AIの責任の所在を明確にし、説明可能性を高め、時間の経過とともに最適化を容易にすることにあります。

従来のCX指標ではもはや全体像を把握できない理由、導入検討者が真に証明を求められている内容、そしてAvayaがこの測定の課題をどのように解決しようとしているのかについて解説します。

カスタマーエクスペリエンスにおけるAIのROI（投資対効果）を説明するのが難しくなっている理由

長年にわたり、コンタクトセンターのリーダーたちは、平均処理時間（AHT）、コンテインメント（自動対応による自己解決）、デフレクション（有人対応の回避）といったお馴染みの指標を用いてきました。これらの指標は今でも重要ですが、元々は業務の大部分を人間が担っていた時代に合わせて作られたものです。

しかし、多くの企業が事業を展開している現在の環境は、もはやそのような状況ではありません。

今日、AIは問い合わせの初期対応、文脈情報の提示、エージェントへのガイダンス、ワークフローの実行、あるいは対話の一部を直接解決するといった役割を担っています。しかし、処理時間が短ければ必ずしも良い対応になるとは限らないことは、誰もが知っています。自動対応で完結したからといって、必ずしも問題が解決したわけではありません。また、コストを抑えた対応が必ずしも賢明な対応とは言えません。特に、品質やリスク、そして何よりも重要な「顧客からの信頼」を犠牲にしてコストを削減した場合はなおさらです。単に「何が行われたか（活動量）」を示すだけでは、AIのROIを正当化することは難しくなります。

デモを行うのは容易なことです。真に難しいのは、AIを実際の業務環境に導入・稼働させた後、その価値を証明することなのです。

CXリーダーがAIのROI（投資対効果）について証明すべきこと

多くの企業担当者は、AIが経営幹部の真に関心のある形でビジネスに貢献していることを証明しようと努めています。具体的には、通常、以下の4つの要素の組み合わせを実証することが求められます。

• AIは顧客の課題をより効果的に解決するのに役立っているか？
• AIはコストの削減や無駄な業務の排除に貢献しているか？
• AIは顧客とのやり取りにおける品質、一貫性、あるいは信頼性を向上させているか？
• AIは実際の運用現場において、それらを一貫して実現できているか？

CXリーダーにとって、導入はあくまで出発点に過ぎません。彼らには、何が変化し、どこに価値が生まれたかを示し、さらにパフォーマンスをどう向上させるかを示す責任があります。Avayaが「APIx」を通じて取り組んでいるのは、まさにこの課題への対応です。つまり、既存の活動指標を補完したり、新たな価値指標を加えたりすることを目指しています。

AIパフォーマンス・インデックス（APIx）とは？

AIパフォーマンス・インデックス（APIx）は、成果（アウトカム）、コスト、自動化の観点からAIを測定するための、Avaya Infinityのフレームワークです。その目的は、企業がパフォーマンスの変化の理由を把握し、改善すべき領域を特定できるようにすることにあります。具体的には、以下のような指標を評価します。

• 自律的解決 — 人間の介入なしに、AIがタスクを最初から最後までどの程度自律的に完了できたか。
• 目標達成 — インタラクションによって顧客の問題が解決されたか、それとも単に担当者への引き継ぎが迅速化されただけか。
• インテリジェント・エコノミクス — 目標達成1件あたりのコスト（トークン使用量、推論、データ取得などのAI関連の変動費を含む）。
• 判断の正確性とハルシネ — AIの推論が信頼できるものだったか、また誤った情報を生成する頻度はどの程度だったか。
• 感情（センチメント）に基づくスコア — インタラクションの結果、単に所要時間が短縮されただけでなく、顧客の状態がより良好になったか。
• 成果に対する責任とAIリスク — 判断に対して誰（または何）が責任を負うか、またそれに伴う運用上またはレピュテーション（評判）上のリスクは何か。

Avaya Infinityの導入により、AIは単なるダッシュボード上の活動指標にとどまらず、実際の運用環境におけるビジネス成果と結びついたスコアカードによって評価されるようになります。

AIのROIにおいて最も重要なCXの成果とは

CX（顧客体験）分野における最新のAI活用は、購入担当者が予算会議で具体的に提示できるような、業務面および財務面での成果に直結しています。Avaya Infinityを活用すれば、こうした成果は極めて実用的な形で現れます。

• AIが支援するワークフローやコンテキスト（文脈）の保持機能により、情報の再確認といった重複作業を削減し、処理時間（ハンドルタイム）を短縮できます。
• より適切なルーティングや自動化の導入により、サービス提供コストの削減とスタッフの業務効率向上が可能になります。
• バックオフィスの自動化は、ワークフローや運用モデル次第で、大きなROI（投資対効果）をもたらします。

こうしたデータが重要なのは、それらが企業幹部が重視するビジネス成果――運営コスト、業務効率、顧客の労力（カスタマー・エフォート）、解決の質、そして制御を失うことなく規模を拡大する能力――に直接結びついているからです。もちろん、課題となるのは「要因の特定（アトリビューション）」です。コストが改善したり、平均処理時間（AHT）が短縮したりした場合、その真因は何なのでしょうか？ コンテキストの質が向上したからでしょうか？ ルーティングが最適化されたからでしょうか？ AIと人間の間の引き継ぎがスムーズになったからでしょうか？ エージェント支援機能が強化されたからでしょうか？ それともワークフローが整理されたからでしょうか？

単に「処理時間が短縮した」と報告するだけでは、CXチームの取り組みはまだ不十分と言えます。

より説得力のあるROIのストーリーとは、リスクや再対応の手間を増やすことなく、AIによって「事後処理（リキャップ）作業の削減」「コンテキストの質向上」「解決1件あたりのコスト低減」が実現されたことを示すものです。

Avaya Infinityが、成果・コスト・自動化といった多角的な視点から、企業のAIパフォーマンス測定をどのように支援するかをご覧ください。

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