カスタマーサポートは技術革新の真っ只中にあり、生成 AI が最前線でエンドユーザー体験を合理化しています。現在の AI エージェントは、ルールベースの先代エージェントの限定的な機能をはるかに超えて進化しました。微妙な違いのあるクエリへの応答や、ワークフローの最適化、意思決定の支援などを大規模に行うことができます。その結果、多くの組織が AI を最初のサポートレイヤーとして利用するようになりました。厄介なパスワードのリセットといった一般的なリクエストを効率的に管理し、チケットのルーティングと一般的なトラブルシューティングを自動化して、人間のエージェントがより複雑な問題に取り組めるようになっています。
しかし、こうしたインテリジェントなアシスタントへの依存度が高まるにつれて、重要な疑問が生じています。どうすれば、一貫性があり、正確で、信頼性の高い、高パフォーマンスのサポートを確保できるのかということです。その答えは、包括的な AI アシュアランスにあります。
カスタマーサポートシナリオで使用される最新の AI インフラストラクチャに潜む複雑さ
最新の AI エージェント、特にカスタマーサポートを担当するエージェントは、モノリシックではありません。これらのエージェントは、次の 2 つの基本的な柱を基にしています。
- 推論プロバイダー（基盤モデル）：これらは「頭脳」の役割を果たす大規模言語モデル（LLM）であり、エージェントの理解、推論、応答の生成を可能にします。OpenAI、Anthropic、Google などのホステッドプロバイダーから提供されるものや、Hugging Face などで利用可能なオープンウェイトモデルがあります。
- モデル コンテキスト プロトコル（MCP）サーバー： これらは「結合組織」の役割を果たします。企業固有のコンテキスト、内部データソース（CRM、一覧、ナレッジベースなど）へのアクセス、アクション（コンテキストを含むチケットの作成、ポートのリセット、ファームウェアの更新など）をトリガーする機能を AI エージェントに提供します。これには、ServiceNow や Jira などの重要な ITSM プラットフォームとのシームレスな統合が含まれ、インシデントの自動作成、タスクの割り当て、AI エージェントとのやり取りからの直接のワークフロー更新を可能にします。
LLM からの応答の遅延、MCP サーバーからの情報が不正確、バックエンドシステムへの接続の問題など、コンポーネントのパフォーマンスが低下すると、便利なはずのチャットボットが、たちまち不満をもたらす存在になり、顧客離れや評判の低下につながります。従来のモニタリングツールには、高度な AI システムに必要とされる微妙なパフォーマンスやコンテキストの精度を検証する機能がありません。
Cisco ThousandEyes：AI 主導のアシュアランス パートナー
この重要なニーズを踏まえ、Cisco ThousandEyes はエージェント型 AI エコシステムに特化したイノベーションを導入しています。シスコは、企業が AI を活用したカスタマーサポート業務を自信を持って拡張するために必要な優れた可視性とアシュアランスを提供します。
- AI テストテンプレートによるAI の検証：シスコの AI テストテンプレートは、基本的な稼働時間チェックをはるかに超えるものです。特に推論プロバイダーの開発者 API を対象にして、高度なプロンプトエンジニアリングを使用して現実的なクエリをシミュレートします。シスコは可用性だけでなく、遅延、応答時間、トークンの効率性、そして非常に重要な点として、複数のグローバル拠点からの AI の応答の正確性と一貫性も検証しています。これにより、チャットボットやエージェントが突然古い情報を提供するようになったり、応答に時間がかかりすぎたりしていないかを検出できます。プロアクティブな対応が可能になり、Tier 1 のサポートチームとオペレーションズチームがインテリジェントかつ効率的に機能し続けられるよう支援できます。
- MCP サーバーモニタリングにより企業コンテキストの完全性を保証：MCP サーバーとは、AI エージェントが「ビジネスインテリジェンス」を取得する場所です。MCP サーバーの継続的なモニタリングにより、この重要なレイヤーの完全性を確保できます。標準に準拠した接続を確立し、利用可能なリソースとツールを検出し、ツール構成への不正な変更についてリアルタイムでアラートを発信します。これは、セキュリティとガバナンスに不可欠です。エージェントが承認されたツールとリソースにのみアクセスし、使用するようになるため、ミスやデータ侵害を防止できます。
- ThousandEyes パブリック MCP サーバーで AI エージェントを強化*：このサーバーは、AI エージェントに安全でスケーラブルなゲートウェイを提供し、ThousandEyes の包括的な合成テストデータセット、障害、イベントからの豊富なリアルタイムのパフォーマンスおよび可用性のデータにアクセスできる強力な一連のトラブルシューティング ツールによるサポートを可能にします。シスコのパブリック MCP サーバーは、一般的な AI アシスタント インターフェイス（Microsoft Copilot、Anthropic の Claud、 Google Gemini など）と統合して、社内の AI エージェントからアクセスすることも、ServiceNow などのサードパーティの ITSM システムに統合することもできます。
AI の活用：ThousandEyes でカスタマーサポートを変革
この統合アシュアランスによって業務とカスタマー サポート ワークフローにもたらされる効果を想像してみてください。
- Tier 1 の AI チャットボットの機能を強化：お客様から問題が報告された際に、AI チャットボットは、質問を投げかける以上のことをできます。451 Research の調査によると、生成 AI を活用する IT 運用タスクの上位は、モニタリング（50%）、セキュリティスキャン/テスト（49%）、トラブルシューティング（48%）であり、ボットは ThousandEyes パブリック MCP サーバーと内部でやり取りできます。ボットは、「お客様の地域からの決済ゲートウェイ API の応答は遅いですか？」と聞いたり、「CRM サーバーへのオンデマンドのネットワークパステストを開始して、このお客様のアカウントルックアップに影響を与えている接続の問題があるかどうか確認してください」と依頼したりすることができます。これにより、ボットは自己診断やリアルタイムのパフォーマンスデータの収集、より正確な初期対応を行えるようになり、人間の介入なしでの問題を解決することもできます。
- 上位層（人間による）サポートの強化：問題に人間の介入が必要な場合、上位層のサポートエージェントは ThousandEyes 内の Cisco AI Assistant を活用できます。ダッシュボードを順に確認する必要はありません。「北米のお客様ポータルに影響を与えた最近の障害の概要を教えて」や「ヨーロッパのクラウドコンタクトセンターで発生した遅延の急増について説明して」と尋ねれば、AI Assistant が、関連するパフォーマンスデータを迅速に特定して要約し、複雑なネットワークメトリックをわかりやすい言葉で説明します。このインラインのトラブルシューティング インターフェイスにより、エージェントは、より多くの情報に基づいて迅速に問題を解決できます。
- プロアクティブな IT 運用および設計・導入運用：個々のやり取りを超えた、ThousandEyes のイベント検出機能は、IT 運用およびエンジニアリングチームに比類のない可視性を提供します。AI モデルのパフォーマンスの微妙な低下や、MCP サーバーツール構成への不正な変更があった場合には、リアルタイムのアラートがトリガーされます（「APAC の LLM モデルの異常な応答時間を検出」など）。このプロアクティブなアラートによって、チームは問題を迅速に（たいていはお客様が気付く前に）トラブルシュートして解決できるため、高品質の AI サービスを継続的に提供できます。
未来の顧客体験を保証
高度な AI エージェントの統合、MCP を介した標準化されたコンテキストの統合、ThousandEyes の包括的なモニタリング機能により、強力な一連のトラブルシューティング ツールがカスタマーサポートに提供されます。さらに、AI を活用したチャットボットの信頼性、正確性、安全性を確保することで、顧客体験を強化できるだけでなく、インテリジェントな自動化と運用の効率化によって、大きな競争優位性が得られます。
ThousandEyes での AI を活用したカスタマーサポートのメリットをご確認ください。また、無料の ThousandEyes トライアルを利用してエージェント AI 環境の保証にお役立てください。
* 記載されている製品と機能の多くは開発段階にあり、使用可能になった時点で順次提供される予定です。これらの製品と機能の提供スケジュールは、シスコがその裁量で変更することがあり、シスコはこの文書に記載された製品または機能の提供の遅れまたは中止について一切の責任を負いません。