LLM(大規模言語モデル)で進化するカスタマーサポート|生成AIの業務活用法
いま、カスタマーサポートの現場に大きな変革が起きています。その中心にあるのが、LLM(大規模言語モデル)という生成AI技術です。特にChatGPTに代表されるLLMは、対応品質とスピードを両立できる新たなソリューションとして注目されています。
LLMとは?なぜカスタマーサポートと相性が良いのか
LLM(Large Language Model)とは、大量のテキストデータから自然な文章を生成・理解できるAIモデルです。従来のチャットボットとは異なり、LLMは一度の学習でさまざまな業務に適応できるのが特長です。
特にカスタマーサポートにおいては、FAQの自動生成、対話の理解、感情分析、ナレッジ検索など、幅広い場面でLLMが力を発揮します。
LLM活用のBefore/After
項目 | 従来のチャットボット | LLM活用後 |
---|---|---|
導入工数 | QA整備・個別学習が必要 | プロンプト設計のみでOK |
柔軟性 | 想定外の質問には弱い | 非構造な質問にも対応 |
多言語対応 | 別開発が必要 | 翻訳モデルとしても即利用可 |
LLMを使ってできること
- FAQの自動生成・要約
- 感情分析(ポジティブ/ネガティブ)
- 問い合わせログの要約と分類
- リアルタイムの回答提案
- 複数言語でのカスタマー対応
例: 「充電がすぐなくなります」という質問を、LLMは「バッテリー消耗が早い原因と対策を教えてください」と自動で変換し、より適切なFAQ回答に導きます。
LLMの弱点と向き合い方
万能に見えるLLMにも限界があります。たとえば、最新の情報を知らない、事実と異なる内容をそれらしく話してしまう(ハルシネーション)などがあります。
- 出力内容のレビュー工程を設ける
- 検索エンジンや社内ナレッジと連携(RAG構成)
- AIの出力に責任を持つ運用体制
まとめ:今こそLLMを業務に活かすタイミング
ChatGPTなどのLLMは、今や「面白いツール」から「現場を支える右腕」へと進化しています。日本の中小企業でも、導入のハードルは低く、ROIの高い投資です。
次のアクション
- 社内FAQのLLM化から始める
- 問い合わせ履歴の自動要約を試す
- オペレーター支援にLLMを組み込む