Reggie Scales、Vonageのビジネスユニット・アプリケーション部門社長兼責任者 – インタビューシリーズ

Reggie Scales、Vonageのビジネスユニット・アプリケーション部門の社長兼責任者で、販売、オペレーション、Go‑to‑Market戦略、事業成長をリードする25年以上の経験を持つベテランのテクノロジー・通信エグゼクティブです。2018年にVonageに入社して以来、同社のアプリケーション事業で上級リーダーシップを務めています。以前はMasergyで米国西部のシニア・バイスプレジデント、Comcast Businessで中部地域のバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャー、Wilconで販売・マーケティングのシニア・バイスプレジデントを歴任しました。キャリアの初期にはPAETECで12年以上勤務し、営業・サービス部門のプレジデントを含む複数の役職を歴任し、約500名の従業員を抱える10億ドル規模の地域の販売と事業運営を統括しました。彼のキャリアは、通信ビジネスのスケーリング、高性能チームの構築、エンタープライズ向け販売および顧客エンゲージメント戦略の策定に焦点を当てています。

Vonageはエリクソンの一部であるグローバルなエンタープライズテクノロジー企業で、通信API、統合コミュニケーション、コンタクトセンターソリューションを世界中の10万社以上の企業に提供しています。同社のプラットフォームは、音声、ビデオ、メッセージング、認証などの通信機能をアプリケーションや顧客体験に直接埋め込むことを可能にし、ビジネスコミュニケーションとコンタクトセンター製品は従業員の協働と顧客エンゲージメントを支援します。VonageはAIとモバイルネットワークインテリジェンスをプラットフォームに組み込み、企業や開発者がデジタルチャネル全体でよりパーソナライズされ、安全で自動化された通信体験を創出できるよう支援しています。

あなたのキャリアは販売、サービス、地域オペレーション、通信インフラ、そして現在はVonageのアプリケーション事業のリーダーシップに至ります。これまでの運営経験は、特にイノベーションと測定可能な顧客・ビジネス成果のバランスを取る上で、AI導入へのアプローチにどのように影響していますか？

私は25年以上にわたり通信業界に携わってきましたが、キャリアの各段階でテクノロジー投資を明確なビジネスニーズに結びつける重要性を実感しています。長距離サービスの販売から始まり、ローカル通信、データネットワーク、クラウドコンピューティング、そして現在はAIへと移行してきました。業界の大きな変化を何度も目の当たりにし、一貫して得た教訓は「新しい技術は、顧客とビジネスの実際の課題を解決したときに持続的な価値を提供する」ということです。

この考え方はAIにも当てはまります。コンタクトセンターにおいては、出発点は改善したい成果であるべきです。たとえば、顧客が日常的な質問をより速く解決できるようにしたり、会話中に従業員がより適切な情報を得られるようにしたり、不要なステップを削減したり、チャネル間をシームレスに移行できるようにしたりすることが考えられます。

私の現在の役割は製品、エンジニアリング、販売、パートナーシップ、カスタマーサポートを横断しており、採用に対する考え方にも影響を与えています。技術的に優れた機能でも、エンタープライズはそれが既存の業務フローにどう適合するか、従業員や顧客がどれだけ簡単に利用できるか、そして効果をどう測定するかを検討しなければなりません。テクノロジー、実行、成果の結びつきは、変化のスピードが非常に速いAIにおいて特に重要です。

多くのエンタープライズがジェネレーティブAIやエージェントAIをコンタクトセンターに導入しようとしています。パイロット段階を超えて本格展開する前に、データ、ワークフロー設計、システム統合、ガバナンスの観点でどのような基盤作りが必要でしょうか？

エンタープライズはAIをコンタクトセンター全体に拡大する前に、強固な基盤を整える必要があります。パイロットは限定されたデータと狭いワークフローで管理された環境で機能しますが、スケールさせるにはAIをより多くのシステム、顧客情報、ビジネス領域に接続する必要があり、複雑さが増します。

まず取り組むべきはデータです。組織は顧客情報がどこに保存されているか、正確で最新か、誰が利用権限を持っているかを把握しなければなりません。ワークフロー設計も同様に重要です。AIが関与するプロセス、AIが下す決定、そして人が介入すべきポイントを明確に理解する必要があります。

統合も重要な要素です。顧客は音声、メッセージ、ビデオなど複数のチャネルでコミュニケーションし、従業員は裏側で複数のシステムを利用します。これらの環境が分断されたままでは、AIの導入はさらにフラグメンテーションを招く恐れがあります。

ガバナンスは最初から確立すべきです。プライバシー、セキュリティ、アクセス、人的監視に関する明確なルールが必要です。また、AIの効果を時間とともに評価する方法も定義すべきです。パイロットを超えて展開するには、インタラクション数やシナリオの幅が拡大しても技術が一貫して機能するという確信が求められます。

顧客情報はCRMシステム、通話文字起こし、メッセージ履歴、その他エンタープライズプラットフォームに分散しています。本当に統合された顧客コンテキスト層を構築するには何が必要で、AIが不完全または古い情報に基づいて行動しないようにするにはどうすればよいでしょうか？

有用な顧客コンテキスト層は、顧客が誰であるか、これまでのジャーニーで何が起きたか、現在何を達成しようとしているかを結びつけることから始まります。具体的には、CRM情報、通話文字起こし、メッセージ履歴、アカウント詳細、過去のサービスインタラクション、その他関連レコードが含まれます。

多くの企業はこれらの情報を別々のシステムで管理しており、AIの有無に関わらず問題が生じます。顧客があるチャネルで会話を開始し、別のチャネルに移っても、前のインタラクション履歴がないために情報を繰り返さなければならないケースがあります。AIはこの断片化を解消する必要があり、エージェントが信頼できるコンテキストを持って初めて有用な提案や適切なアクションが可能になります。

組織は情報種別ごとに権威あるシステムを特定し、情報を常に最新に保つプロセスを整備すべきです。また、AIが十分なコンテキストを持たない場合に備えた安全策も必要です。

情報が欠落、矛盾、または古い場合、AIはその制限を認識し、確認を求めるか人間にエスカレーションすべきです。特にAIが質問への回答から顧客のアクション実行へと移行する段階では、この機能が重要になります。

バーチャルエージェントから人間のアドバイザーへの効果的なハンドオフはどのような姿ですか？顧客の意図、過去の会話、完了したアクション、未解決の課題など、どの情報を引き継ぐべきでしょうか？

顧客はシームレスなハンドオフを体感し、同じ会話の継続として受け取るべきです。人間のアドバイザーが介入する時点で、顧客がなぜ問い合わせたのか、これまでに何が話されたのか、バーチャルエージェントが完了したこと、そしてまだ残っている課題を把握している必要があります。

最低限、ハンドオフには顧客の意図、関連する会話履歴、インタラクションに必要なアカウント情報、既に完了したステップや検証、エージェントがエスカレーションした理由が含まれるべきです。顧客がすでに問題を説明したり質問に答えている場合、アドバイザーはその情報をすぐに参照できる状態である必要があります。

この継続性は、顧客サービスにおいて「最初からやり直す」ことが最大のフラストレーション源であるため、AIは摩擦を減らす役割を果たすべきで、逆に手順を増やすべきではありません。

バーチャルエージェントがより多くのルーティンインタラクションを処理できるようになると、ヒューマンへの移行の質がさらに重要になります。共感、判断、創造的問題解決が求められる状況は依然として存在します。企業はこうしたケースを最初から設計に組み込み、エージェントから人間へのスムーズな引き継ぎができるよう、従業員に十分なコンテキストを提供すべきです。

次のフェーズのカスタマーエクスペリエンスAIは、スタンドアロンツールではなく、既存ワークフローに直接埋め込まれたインテリジェンスに焦点を当てると予想されています。この変化はコンタクトセンターにおけるAIの役割をどのように変え、企業はどのタスクを完全に自動化すべきか、人間が主導すべきかをどのように判断すべきでしょうか？

AIを既存ワークフローに埋め込むことは、従業員や顧客が別個の体験に移行することなく利点を享受できるため、非常に効果的です。AIは、エージェントが会話中に情報を検索したり、インタラクションを要約したり、次のステップを提案したり、顧客のルーティンプロセスを完了したりすることで、現在行われている業務を支援します。

自動化すべきタスクを決める際は、タスクの性質と影響を慎重に評価すべきです。明確なルールと予測可能な結果がある繰り返しのインタラクションは、より高い自動化の候補となります。たとえば、単純なアカウント照会は、センシティブな苦情や異常事態、顧客に大きな影響を与える判断が必要な会話とは大きく異なります。

共感、判断、創造的問題解決が求められる場面では、従業員の役割は依然として重要です。AIはそれらの従業員を代替するのではなく、支援する形で活用すべきです。

自動化の評価は、もたらす体験に基づいて行います。もしプロセスが速くなるものの、再問い合わせやエスカレーション、顧客の不満が増えるようであれば、ワークフロー設計を再検討する必要があります。

Vonageは最近、ヘルスケア、金融サービス、小売コンタクトセンター向けの業界別AIエージェントを導入しました。なぜ垂直領域の専門化が重要になってきているのでしょうか？また、企業はAIエージェントが自社業界のワークフロー、用語、規制要件を本当に理解しているかをどのように判断すべきでしょうか？

顧客がヘルスケアプロバイダーとやり取りする方法は、金融機関や小売店とやり取りする方法とは大きく異なります。基盤となるコンタクトセンター技術には類似点があるものの、使用される言語、ワークフロー、顧客期待、そして規制要件は大きく変わります。

AIエージェントが単なる質問応答を超えて活躍できるようになるにつれて、業界コンテキストの重要性が増します。エージェントは、顧客が頻繁に行うリクエストの種類、従業員と顧客が使用する用語、リクエストを完了するために関与するシステム、そしてエージェントが実行できる範囲を理解している必要があります。

企業は実際の業務シナリオを用いて業界別AIを評価すべきです。一般的なリクエストだけでなく、例外や複雑なケースもテストし、エージェントが期待通りのワークフローに従い、顧客の言語を理解し、人間が介入すべきタイミングを認識できるかを確認します。

また、プライバシー、セキュリティ、規制要件の取り扱いも評価に組み込む必要があります。これらはエージェントが顧客とやり取りを始める前に設計段階で検討すべき事項です。

最終的に、業界知識が正確で適切、かつ有用な顧客インタラクションに転換されるとき、価値が生まれます。

AIエージェントが質問への回答から取引の完了や顧客に代わったアクション実行へと進化するにつれて、権限、プライバシー、幻覚、監査可能性、人間の監視に関してどのような保護策が必要になりますか？

AIエージェントに与える責任が大きくなるほど、監視レベルも高まるべきです。一般的な情報提供と、アカウント変更や取引完了といった顧客に直接影響を与えるアクションとの間には大きな違いがあります。

権限管理はその中心です。AIエージェントは、許可されたタスクを実行するために必要な情報とシステムにのみアクセスできるようにすべきです。本人確認、アクセス制御、顧客データの利用ルールは不可欠であり、顧客は自分の情報がどのように扱われているかを透明に知る権利があります。

インタラクションの記録も必要です。エージェントがアクションを実行する際、使用した情報、完了したアクション、問題が発生した場合の原因を企業が把握できるようにしなければなりません。特に機密性が高いまたは規制対象の環境では重要です。

人間の監視はタスクのリスクに応じて設定すべきです。ルーティンなアクションはAIが単独で完了できても、重要度の高いケースはレビューや承認が必要です。

AIは不確実性を認識する必要があります。情報が不完全、矛盾、または許可範囲外の場合、最も安全な対応は処理を一時停止し、追加情報を求めるか人間にエスカレーションすることです。

コンタクトセンターのAIプロジェクトは、コスト削減、コールディフェレント、平均処理時間の短縮といった指標で評価されがちです。AIが一次解決率、顧客満足度、従業員体験、収益、長期的な信頼構築に貢献しているかを判断するために、リーダーはどのような追加指標を活用すべきでしょうか？

効率指標は重要ですが、リーダーは単に処理が速い・安いだけでなく、結果の質も評価すべきです。短時間のインタラクションでも、問題が完全に解決されていなければ顧客は再度問い合わせることになります。

そのため一次解決率は重要な指標です。再問い合わせ率やエスカレーション率も、AIが本当に顧客を支援しているか、単に問題を別の場所へ転送しているだけかを示す指標となります。顧客満足度は依然として中心であり、体験が顧客の信頼と継続的な取引につながります。

この点は、当社の顧客エンゲージメント調査で示された結果と合致します。顧客は不快な体験に対する許容度が低く、効率指標だけを最適化すると全体的な関係が損なわれる恐れがあります。

従業員体験も注視すべきです。AIがより良い情報提供やルーティン作業の軽減、複雑な課題解決の支援を行う場合、従業員のフィードバックやパフォーマンスにその効果が現れます。

さらに、顧客維持率、アカウント成長、サービスインタラクションを通じて創出または保護された収益といったビジネス成果も評価すべきです。これらを総合すれば、AIが顧客、従業員、ビジネス全体に価値を提供しているかを長期的に把握できます。

Vonageはコンタクトセンター、統合コミュニケーション、通信API、エリクソンのネットワーク機能を横断して事業を展開しています。これらのレイヤーが連携してAIエージェントがチャネル間でシームレスにコミュニケーションし、行動できるようにするには、どのように統合すべきでしょうか？

顧客は自分がコンタクトセンタープラットフォーム上でやり取りしているのか、通信APIやモバイルネットワーク上でやり取りしているのかを意識しません。利用したいチャネルでコミュニケーションでき、余計な摩擦なくやり取りを継続できることを期待しています。その体験を支える技術は、継続性をサポートしなければなりません。

VonageはNetwork APIs、CPaaS、CCaaS、UCaaSといった領域を横断して提供しており、これらを顧客体験のつながった要素として捉える機会があります。AIエージェントが高度化すれば、あるチャネルでコミュニケーションし、別システムからコンテキストを取得し、別の場所でアクションを起こす必要が出てくるため、統合はますます重要になります。

統合されたアプローチは、顧客が音声、メッセージング、その他のチャネル間を移動する際にコンテキストを維持するのにも役立ちます。この原則は、AIインタラクションが従業員にエスカレーションされる場合にも当てはまります。

エリクソンとのパートナーシップにより、通信アプリケーションとネットワーク機能をより密接に結びつける機会が生まれました。目的は、これらの機能が顧客ジャーニー内で有用でありながら、企業が別個の分断されたツールを管理する必要をなくすことです。

Vonageのコンタクトセンター、統合コミュニケーション、API、エリクソンネットワーク機能が今日の顧客インタラクションでどのように連携できるか、具体例を教えてください。

典型的な例は、顧客が金融サービスのコンタクトセンターに電話し、疑わしい取引を報告または口座変更を依頼するケースです。

エージェントが電話に出る前に、VonageのNetwork APIs（エリクソンのキャリアインフラが支える）によってリアルタイムで電話番号がモバイルネットワークデータと照合されます。SIMカードの最近の入れ替え情報などが取得され、詐欺の可能性が高い場合は即座にフラグが立ちます。このプロセスは顧客に一切の負担をかけず、裏で静かに行われます。

このネットワークインテリジェンスはVonageのCommunications APIsを通じてコンタクトセンターに直接流れ込み、エージェントの作業画面（Agentforce）にリアルタイムの信頼シグナルとして表示されます。エージェントがSalesforce上で作業している場合でも、この情報は自動的に表示され、発信者の身元が確認されたか、追加の精査が必要かを瞬時に判断できます。

同時に、Vonage Contact Center（VCC）は統合された統合コミュニケーションソリューションであるVonage Business Communications（VBC）とシームレスに連携し、組織全体とつながります。エージェントが詐欺専門家やバックオフィスの同僚を呼び込む必要がある場合、リアルタイムで社内の誰が利用可能かを把握し、コンテキストを保持したまま通話を転送できます。顧客は情報を繰り返す必要がなく、専門家は既に起こったことを把握した状態で会話に参加します。

この例が示すように、各レイヤーが単独で動くのではなく、ネットワークがコンタクトセンターに情報を提供し、APIがインテリジェンスをワークフローに結びつけ、統合コミュニケーションが適切な担当者をループに入れます。顧客はそれを単一で継続的なインタラクションとして体感し、まさに期待される体験です。

これこそが当社が全ての機能で目指す統合であり、すでに顧客に提供されています。

AIがより多くのルーティン顧客インタラクションを担うようになると、次の3〜5年でコンタクトセンタープロフェッショナルの役割はどのように変化すると予想しますか？企業は今すぐ何を始めるべきでしょうか？

AIがルーティンインタラクションのシェアを拡大するにつれて、コンタクトセンタープロフェッショナルは人間のスキルが最も重要となる状況により多くの時間を割くようになると予想しています。具体的には、複雑な問題、異常事態、共感や判断、創造的な問題解決が求められる会話です。

また、コンタクトセンタープロフェッショナルの役割はAIとより密接に結びつきます。従業員はAIを活用して情報を検索したり、インタラクション履歴を把握したり、会話を要約したり、次のステップを特定したりします。そのため、従業員はこれらのシステムの使い方、信頼すべきポイント、推奨を挑戦・上書きすべきタイミングを理解する必要があります。

重要なのは、企業が今すぐチームの準備を始めることです。リーダーシップはAI導入の目的と従業員の役割変化を明確に伝える重要な役割を担います。トレーニングはAIが日常業務にどのように組み込まれるか、そしてAIが関与する際に残る責任は何かを従業員に理解させるべきです。

さらに、コンタクトセンタープロフェッショナルを実装プロセスに巻き込むことが重要です。彼らは日々顧客の質問やプロセスギャップ、異常ケースを目の当たりにしており、どこで自動化が有効か、どこで問題が生じる可能性があるかを的確に指摘できます。

次の3〜5年で、最も強力なコンタクトセンターは、AIを活用して従業員の効果を高めつつ、顧客が必要とする時に人間のサポートへ明確に導く道筋を保持する組織になると考えています。

素晴らしいインタビューをありがとうございました。詳細を知りたい読者はVonageをご覧ください。