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


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