AI時代に求められるコミュニケーションデザインとは？事例や過去との変化をわかりやすく解説
コミュニケーションデザインとは、「誰に・どう伝えるか」を設計し、情報を正確かつ効果的に届ける取り組みです。
AIの進化により、企業内外のコミュニケーションの在り方が大きく変わろうとしています。
例えば、チャットボットや音声認識技術の普及により、お客様対応や社内連携の手法は多様化し、スピードや精度も格段に向上しました。
しかし、AIツールを導入するだけでは不十分です。重要なのは、AIと人がうまく連携できるような「しくみ」です。
今回はコミュニケーションデザインの概要やAI活用のススメ、AI活用の具体的な方法や事例などについてまとめました。
AIの専門家として、さまざまな企業のコミュニケーションデザインを支援してきた経験から、分かりやすく解説します。
コミュニケーションデザインとは？わかりやすく解説
コミュニケーションデザインとは、情報やメッセージを「誰に・どのように伝えるか」を設計し、受け手に正確かつ効果的に伝わるようにする取り組みです。
デザインと聞いて、イラストやWebデザインなどを連想する方も多いでしょう。
しかし、コミュニケーションデザインは広告や広報だけでなく、営業・接客・社内連携など、あらゆるビジネスシーンにおいて活用される考え方です。
例えば、メールの文面や資料の構成、会議の進め方などもすべてコミュニケーションデザインの一部です。
AI時代のコミュニケーションデザインの変化
AI時代とそれ以前で、コミュニケーションデザインは以下のように変化しました。
- 一方通行→対話型
- 感覚重視→データ重視
- 属人化→仕組み化
それぞれ詳しく解説します。
一方通行→対話型
これまでのコミュニケーションデザインは、パンフレットや電話での案内のように、企業側が情報を発信し、顧客はそれを受け取るという「一方通行型」が一般的でした。
しかし、AI技術の発展により、今ではチャットボットなどを通じてユーザーとの双方向でのやり取りが可能となっています。
顧客の質問にリアルタイムで答えたり、選択肢に応じて会話の流れを変えたりする「対話型コミュニケーション」が主流になりつつあります。
感覚重視→データ重視
従来のコミュニケーションでは「この対応は良かった」「あの言い回しが刺さった」といった、現場の経験や勘に頼る場面が多くありました。
近年では、通話ログやチャット履歴、ユーザーの反応履歴などを数値として可視化し、具体的な改善点を見つけられるようになりました。
「ある言い回しでクレームが減った」「あるタイミングでの案内が購買率を高めた」など分析により導き出された傾向を、再現可能なノウハウとして蓄積していくことが一般的になってきています。
属人化→仕組み化
以前までは、熟練の営業担当やベテランオペレーターだけが実現できる高度な対応があり、個人の経験や能力に大きく依存していました。
しかし現在では、AIが対応履歴や顧客属性をもとに適切な対応フローを提示したり、想定される質問に対する返答を支援したりすることで、誰でも一定水準の応対が可能となっています。
AIを活用すれば、再現性のある組織的なコミュニケーションデザインを実現できます。
コミュニケーションデザインにAIを活用するために
コミュニケーションデザインにAIを活用する際に大切なことは、以下の2つです。
- 目的をはっきりさせる
- 適切なAIツールを選ぶ
それぞれ詳しく解説します。
目的をはっきりさせる
AIをコミュニケーションデザインに取り入れる際、最も重要なのは「何のために導入するのか」といった目的の明確化です。
目的を曖昧にしたまま導入しても、現場に混乱を招いたり、期待した成果が得られなかったりします。
目的が明確であれば、必要なデータの選定・ツールの選び方・現場への説明も一貫性を持って進められるでしょう。
AIはあくまで手段です。目的に合わせた活用があってこそ、初めて効果を得られます。
適切なAIツールを選ぶ
一言でAIツールと言っても、機能はそれぞれ異なります。
音声認識に強いもの、チャットログの分析に特化したもの、感情分析や自動要約に優れたものなど多様な選択肢が存在します。
目的に合わないツールを導入しても十分な成果は得られません。それどころか、現場の混乱を招くリスクがあります。
そのため、導入前には必ず「何を自動化したいのか」「どのデータをどう活用したいのか」を整理しましょう。
また、操作性や現在導入しているCRMやSFAとの連携性も重要な判断基準です。
AIを活用したコミュニケーションデザインの具体的な事例
AIを活用したコミュニケーションデザインの具体例を、以下2つの業種に分けて解説します。
- 営業系
- コールセンター系
1つずつ詳しく見てみましょう。
営業系
営業の現場では、AIが商談の録音データをリアルタイムで文字起こしをし、議事録作成やCRM/SFAへの自動連携までを担うケースが増えています。
また、トップ営業担当者と新人の商談における発言の違いを分析することによって、成果につながる勝ちパターンを可視化するような活用方法もあります。
AIを活用すれば、従来は属人化していた営業スキルをナレッジとして蓄積し、従業員全体に共有可能です。
関連記事：営業DXとは？5つの成功事例や学習におすすめの書籍、推進のメリットなどを解説
コールセンター系
コールセンターでは、AIが通話内容をリアルタイムで解析し、対応履歴の自動記録・顧客対応の質向上・カスハラの早期検知といった用途に活用されるケースが多くあります。
AIがネガティブな発言を検出すると、管理者に自動でアラートが送信され、迅速なサポートを可能にする形です。
また、過去の通話データをもとにした応対品質のばらつきを是正するマニュアル作成や、ロールプレイング研修の設計も可能です。
AIの活用により、属人的な対応から脱却し、誰もが一定レベルの応対を実現できる環境づくりが進んでいます。
関連記事：カスハラとは？企業がとるべき5つの対策や放置するリスクを事例付きで解説
コミュニケーションデザインへの取り組みは話術AI「Front Agent」から
AI時代のコミュニケーションデザインにおいて注目されているのが、会話データの活用です。
Front Agentは、商談やカスタマーサポートなど、あらゆる会話をリアルタイムで解析し、組織に進化をもたらす話術AIです。
録音・録画ボタンを押すだけで、議事録作成からSFA/CRMへの連携まですべて自動で行われます。
また、録音データをもとに営業におけるトップパフォーマーとの差分や、カスハラをエスカレートさせる傾向のある発言などを抽出できます。
独自開発したアルゴリズムを搭載しているため、従来の生成AIのような「同じ質問をしているのに異なる回答が返って来る現象」が起きません。
例えば「トップパフォーマーの特徴的な発言が、実際の商談でどういう流れで生じているのか」といった根拠まで確認可能です。
機密情報に関する心配も、自社開発のAIを用いるため不要です。
Front Agentの活用事例は、以下の動画でも紹介しています。
まとめ
コミュニケーションデザインの概要やAI活用のススメ、AI活用の具体的な方法や事例などについて解説しました。
今の時代、コミュニケーションデザインにはAIツールの活用が必須と言っても過言ではありません。
とはいえ、ただAIツールを導入するだけでは上手くいきません。目的に沿ったツールを選び、評価体制を整えることが重要です。
Front Agentを活用すれば、会話データをコミュニケーションデザインに活かせます。
より具体的な機能を知りたい方は、ぜひ資料をダウンロードし詳細をご確認ください。
