カスタマーサポートは、AIエージェント導入の最も有力なユースケースです。問い合わせの60-80%は定型的な質問であり、RAG（検索拡張生成）とエスカレーション設計を組み合わせることで、大幅な効率化と顧客満足度の向上を同時に実現できます。
Level 1：FAQ自動応答
まずは既存のFAQドキュメントやヘルプセンターの記事をナレッジベースに投入し、RAGベースの自動応答を構築します。Difyのチャットボット機能で30分もあれば基本的なものが動きます。正答率80%以上を目指しましょう。
Level 2：コンテキスト理解型応答
顧客の過去の問い合わせ履歴や契約情報をコンテキストとして活用し、パーソナライズされた回答を生成します。「先月お問い合わせいただいた件の続きですね」のような文脈を踏まえた応対が可能になります。
Level 3：アクション実行型
「注文をキャンセルしたい」「プランを変更したい」のようなリクエストに対して、AIエージェントが実際にシステム操作を行います。APIツールを通じてCRMや決済システムと連携し、ステータス変更や返金処理まで自動化。ただし、金銭に関わる操作は人間の承認フローを必ず入れてください。
エスカレーション設計
最も重要なのが、AIでは対応困難なケースを適切に人間にエスカレーションする仕組みです。感情的なクレーム、複雑な技術問題、契約に関する特殊な相談などは、AIが状況を要約した上でオペレーターに引き継ぎます。この「引き継ぎの質」がカスタマーサポートAIの成否を分けます。
