23 November, 20251. マルチモーダル化が必要な理由
- ユーザーがスクリーンショットや動画で問い合わせる時代。
- IoTやハードウェア製品で、音の異常を共有するケースが増えた。
- アクセシビリティ観点で音声/テキスト両方の提供が求められる。
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2. システム構成
- インテーク層: 画像/動画/音声を受け取り、自動でメタデータ化。
- AI解析層: マルチモーダルLLMで内容を要約し、想定する解決手順を提案。
- エージェント支援: ナレッジベースと照合し、回答テンプレートを自動生成。
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3. 実装ヒント
- 画像サイズや動画長を制限し、受信時にサムネイル/波形を生成。
- 個人情報を自動マスクするフィルタを通し、ストレージの整理を自動化。
- KPIダッシュボードで「マルチモーダル問い合わせ比率」を可視化。
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4. KPI例
| 指標 | 目標 |
|---|---|
| 初回解決率 | +10% |
| 平均処理時間 | -20% |
| CSAT | +0.5pt |
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5. トレーニング/運用
- エージェントへの教育は「異常動画をどう評価するか」「AI提案の根拠を見る方法」を中心に。
- バイアス検証として多様なアクセント・デバイスからの入力を追加学習。
- 週次でAI提案×人間の回答差分をレビューし、ナレッジを更新。
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6. まとめ
マルチモーダルサポートは、ユーザーの“伝え方”に合わせてサポート体験を柔軟に変える仕組みです。AI解析を活用しつつ、人間が最終判断を担うハイブリッド運用でCXを底上げしましょう。
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