近年、コンタクトセンター業界では生成AIなどのテクノロジー導入が急速に進んでいます。

「チャットボットによる顧客対応の自動化」や「FAQ検索などのオペレーター支援」など、AI活用への注目度は年々上がっています。

しかし、顧客接点の最前線であるコンタクトセンターでの本格的なAI活用は、まだ「これから」というのが実情です。

本コラムでは、コンタクトセンターのSVや経営層の皆様へ向けて、AI導入を成功に導く「ナレッジの構造化」と、世界標準のナレッジマネジメント手法「KCS」について分かりやすく解説します。

「最新のAIを導入したのに、的を射ない回答（ハルシネーション）ばかりする」。こんな悩みをよく耳にします。

AIシステムは「導入した時点」で自動的に賢くなるわけではありません。

AIの回答精度を左右するのは、システムそのもの以上に、読み込ませる「データセットの質」が重要です。

ビジネスの変化に応じて変わり続けるサービスに対して、データセットが数ヶ月前も放置されていると、AIは古い情報に基づいた「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」を連発し、ユーザーの期待に応えきれなくなってしまいます。

AIソリューションの導入は、実はゴールではなく「始まり」にすぎないのです。

データセットの重要性を理解する上で抑えておくべきポイントとして、一般的な生成AIの回答を作る仕組みについて理解しておきましょう。

AIは人間の言葉や文章を「意味」で理解するのではなく、「トークン」と呼ばれるパズルの最小ピースに言葉を分解し、言葉が隣り合う確率を計算しています。

ここにCRM（応対履歴）の生データをそのまま学習させるとどうなるでしょうか。

「昨日、田中さんからパスワードロックの問合せがあった。会議があるので折り返しを希望…」といった生の記録には「会議があるので折り返しを希望」などといった、そもそもの質問に対する問題解決には不要な「ノイズ」が大量に含まれています。

AIはこれらの不要な言葉まで関連性を計算してしまい、本当に大切な因果関係を見失い、ハルシネーションの発生につながってしまうのです。

この悲劇を防ぐのが、「ナレッジの構造化」です。CRMに記載されたお問合せ情報をもとにナレッジを...

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