ケーススタディ: OpenClaw エージェントを使用した AI カスタマー サポート

Novaris Technologies は、成長を続ける SaaS 企業なら誰でも認識しているカスタマー サポートの問題を抱えていました。サポート チケットの量が収益を上回るペースで増加していたのです。 2023 年には、6 人のサポート チームで毎月 2,400 件のサポート チケットを処理しました。 2024 年末までに、チケットの量は月あたり 5,800 枚に増加しました。これは、製品の成長と地理的拡大により 142% 増加しました。一方、チームはわずか 8 名にまで成長しました。

計算は残酷でした。企業顧客が期待する品質レベルで月あたり 5,800 件のチケットを処理するには、Novaris は 14 人のサポート エージェント (人員とサポート コストを 2 倍にする) か、サポートの仕組みについて根本的に異なるアプローチを必要としていました。

彼らは別のアプローチを選択しました。このケース スタディは、ECOSIRE が Novaris 向けに完了した 6 週間の OpenClaw AI エージェントの導入を文書化したもので、実装アーキテクチャ、遭遇した課題、導入後 3 か月と 9 か月の両方の結果をカバーしています。

重要なポイント

• OpenClaw エージェントは Novaris サポート チケットの 84% を自律的に処理します (導入前の 0% から増加)
• サポート チームの人員は 8 名に維持され、月あたり 5,800 以上のチケットを処理します (AI を使用しない場合は 14 名が必要)
• 平均初回応答時間が 4.2 時間から 8 分に短縮されました
• 顧客満足度スコアが 5.0 点中 3.8 から 4.4 に向上しました。
• チケットあたりのサポートコストは 28 ドルから 11 ドルに減少しました (61% 削減)
• 人間のエージェントは現在、複雑で人間関係に敏感な問題のみに焦点を当てています
• AI エージェントは英語、アラビア語、ウルドゥー語で同時にチケットを処理します

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背景: Novaris テクノロジー

Novaris Technologies はカラチを拠点とする SaaS 会社で、南アジアと中東の中堅企業にクラウドベースの ERP ソフトウェアを提供しています。 2019 年に設立された同社は、2024 年末までに有料顧客数 3,200 社に成長しました。その大部分は、会計、在庫、人事管理にプラットフォームを使用する中小企業です。

Novaris の顧客サポート機能は、8 か国にまたがる多様な顧客ベースにサービスを提供しました。60% が英語を話す顧客、25% がアラビア語を話す顧客、15% がウルドゥー語を話す顧客でした。サポート チームは、基本的なハウツーの質問 (VAT レポートを作成するにはどうすればよいですか?) から、複雑なデータの問題 (マイナス調整後の在庫評価が間違っているのはなぜですか?)、統合の問題 (銀行の調整が明細書と一致しない) に至るまで、あらゆることに対応しました。

2024 年半ばまでに、サポート チームの平均初回応答時間は 4.2 時間に上昇しました。顧客満足度スコアは 4.1 から 3.8 に低下しました。企業顧客 2 社は、契約更新の話し合いでサポートの品質を向上させました。従業員数に応じた規模の拡大は費用がかかる上に困難でした。カラチでアラビア語のスキルを持つ資格のある SaaS サポート エージェントを見つけるのは本当に困難でした。

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OpenClaw を選ぶ理由

Novaris は、ECOSIRE を利用する前に、チャットボットをサポート ポータルに直接展開する、OpenAI の API を内部で使用してカスタム ソリューションを構築する、ECOSIRE を利用して OpenClaw エージェントを展開するという 3 つの AI サポート オプションを評価しました。

チャットボットの制限: 標準的なカスタマー サポート チャットボット (AI を利用したチャットボットであっても) は、確定的な回答が得られる FAQ スタイルのクエリに適しています。システムのコンテキストの理解、顧客固有のデータに関する推論、または複数のステップのアクション (トランザクションのチェック、根本原因の特定、修正の説明など) の実行を必要とするクエリでは失敗します。 Novaris のサポート キューは、主に 1 番目のタイプのクエリではなく、2 番目のタイプのクエリでした。

カスタム内部ビルド: Novaris には社内開発能力がありましたが、信頼性の高い AI サポート システムをゼロから構築するには、プロンプト エンジニアリング、検索拡張生成、ツール呼び出しオーケストレーション、エラー処理、ヒューマン エスカレーション ロジックに関する相当な専門知識が必要です。内部見積もりでは 6 か月かかり、専任の開発者が必要でした。専用のソリューションを導入するよりも多くの時間とリスクがかかりました。

OpenClaw エージェント: OpenClaw は、AI エージェントによるビジネス プロセスの自動化を目的として構築されています。 AI 推論機能をビジネス システム API (Novaris 独自の API、Odoo サポート モジュール、ドキュメント システム) に接続し、エスカレーション条件を定義し、マルチターン インタラクションにわたる会話コンテキストを管理し、エージェントのパフォーマンスを監視するためのフレームワークを提供します。導入のタイムラインは 6 か月ではなく 6 週間であり、ECOSIRE のチームは以前にも同様の統合を構築していました。

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Novaris の OpenClaw アーキテクチャ

Novaris の OpenClaw 導入には 3 つの異なるエージェント タイプが含まれ、それぞれがサポート リクエストの異なるカテゴリに特化しました。

エージェント 1: 解決エージェント ドキュメントとシステム データから完全に解決できる、簡単な操作方法や設定に関する質問を処理します。解決エージェントは以下にアクセスできます。

• Novaris の完全な製品ドキュメント (セマンティック検索のためにベクトル データベースにインデックス付けされています)
• Novaris の API を介した顧客のアカウント データ (サブスクリプション層、構成されたモジュール、最近のアクティビティ)
• 過去のチケット データから構築された一般的なサポート解決策の厳選されたナレッジ ベース

チケットが到着すると、解決エージェントは入手可能な情報でチケットを解決できるかどうかを判断します。 「はい」の場合、応答の下書きを作成し、応答を品質ルーブリックと照合して送信します。品質チェックが失敗した場合 (応答が不完全、文書と矛盾している、または不確実性が含まれている)、チケットは人間のエージェントにエスカレーションされ、応答草案とコンテキスト概要が添付されます。

エージェント 2: 診断エージェント 顧客の特​​定のデータまたは構成の調査が必要な技術的な問題を処理します。診断エージェントには追加の API アクセスがあります。

• レコードレベルでの顧客アカウントデータ（集計指標だけでなく）
• 顧客のアカウントにおける最近のユーザーアクションの監査ログ
• 顧客のテナントに関連付けられた Novaris プラットフォームからのエラー ログ

診断エージェントは、構造化された診断ワークフローに従います。つまり、テスト環境で問題を再現し、顧客のデータまたは構成内の根本原因を特定し、段階的な指示に従って解決策を提供します。 Diagnostic Agent のケースの約 60% は自動的に解決されます。残りの 40% は人間のエージェントにエスカレーションされ、完全な診断概要が提供され、人間による解決時間が大幅に短縮されます。

エージェント 3: エスカレーション コーディネーター チケットを解決するのではなく、人間の判断が必要なチケットについて AI から人間のエージェントへの引き継ぎを管理します。チケットがエスカレーションされると、エスカレーション コーディネーターは次のことを行います。

• 構造化されたケースの概要 (問題の種類、顧客への影響、診断結果、試行された解決策、推奨される次のステップ) を作成します。
• 専門分野と現在のキューの深さに基づいて、適切な人間のエージェントにチケットを割り当てます。
• 推定応答時間による自動応答を通じて顧客の期待を設定します
• エスカレーションされたチケットを監視し、応答時間が SLA を超えた場合に人間のエージェントにプロンプトを表示します。

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実装プロセス

6 週間の導入は、企業サポートに必要な品質基準を維持しながら迅速に進めるように構成されました。

第 1 週: ナレッジ ベースの構築

エージェントを展開する前に、ナレッジ ベースが存在する必要があります。 ECOSIRE のチームは、Novaris の製品マネージャーおよび主任サポート エージェントと協力して、完全な製品ドキュメントのインデックスを作成し、3 か月の履歴チケットから解決パターンを抽出し、エージェントが確実にクエリできる構造化されたナレッジ ベースを構築しました。

過去のチケット分析は、すべてのチケットの 71% が 12 の問題カテゴリのいずれかに該当することを明らかにしました。解決エージェントは、これらのカテゴリのうち 8 つ (チケット量の合計 52%) を直接処理するように構成されていました。診断エージェントは、診断サポートを使用して 3 つの追加カテゴリ (合計チケット量の 28%) を処理するように構成されました。残りのカテゴリ (複雑な統合の問題) は常に人間のエージェントにエスカレーションされました。

第 2 週: API 統合

ECOSIRE の開発者は、OpenClaw と Novaris のサポート システム (Odoo Helpdesk)、Novaris の顧客 API、および Novaris のプラットフォーム ロギング インフラストラクチャ間の API 統合レイヤーを構築しました。統合には認証に細心の注意が必要でした。OpenClaw エージェントには顧客データへの読み取りアクセスが必要でしたが、サポート チケット レコード自体 (応答の投稿とステータスの更新) 以外への書き込みアクセスは必要ありませんでした。

第 3 ～ 4 週目: エージェントの開発と調整

ECOSIRE の AI チームは、エージェント プロンプト、診断ワークフロー、エスカレーション決定ロジックを開発しました。各エージェントは、精度を測定するために、200 件の実際の過去のチケット (匿名化) に対してテストされました。 Resolution Agent の初期精度は 76% であり、運用環境の展開には低すぎます。 2 週間にわたる迅速なエンジニアリング、知識ベースの拡張、およびルーブリックの改良により、精度が 91% に向上し、本番環境のしきい値を満たしました。

第 5 週: シャドウ モード テスト

エージェントは実際の顧客に応答する前にシャドウ モードで実行され、人間のエージェントと並行して実際のチケットを処理し、人間によって確認されるが顧客には送信されない応答を生成しました。シャドウ モード テストでは、ライブ トラフィックでのエージェントのパフォーマンスを検証し、過去のチケット テストではカバーできなかったエッジ ケースを特定しました。

シャドウ モードでは体系的なギャップが明らかになりました。解決エージェントは、ナレッジ ベースで完全に置き換えられていない古いドキュメント バージョンに基づいた古いガイダンスを提供することがありました。 ECOSIRE のチームは古いドキュメントを特定して修正し、この問題は本番環境では発生しませんでした。

第 6 週: 段階的ロールアウト

ロールアウトはチケット カテゴリごとに段階的に行われました。解決エージェントは、まず信頼性の最も高い 2 つの問題カテゴリに対して稼働し、5 日間監視されてから、8 つのカテゴリすべてに拡張されました。 Diagnostic Agent は、同じパターンに従って第 7 週に稼働しました。最初の運用展開から 4 週間以内に、両方のエージェントがその全範囲を処理できるようになりました。

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人間のエージェントのエクスペリエンス

導入前に Novaris のサポート チームが抱いていた懸念は、OpenClaw によって自分たちの役割の価値が低下し、複雑なチケットがより自動化され、専門知識を開発する機会が失われるのではないかということでした。実際の経験はその逆でした。

OpenClaw が導入される前は、サポート チームは日常的なハウツー質問の処理に時間の約 60% を費やしていました。あまり面白いチケットではありませんでした。これらは反復的でスキルの低いタスクであり、代替手段が存在しなかったため、チームが対処しなければなりませんでした。エージェントはキューの 60% を削除しました。

OpenClaw 以降、人間のチームは、複雑なマルチシステム統合の問題、データ回復の状況、企業顧客向けのアーキテクチャに関するガイダンス、重大なフラストレーションを経験している顧客との関係性を重視した会話など、真の専門知識を必要とするチケットのみを処理します。チーム自身の仕事の質に対する評価は著しく向上し、より影響力のある、より興味深い仕事を行うようになりました。

ECOSIRE は、エスカレーション コーディネーターのケース概要を効果的に使用する方法、つまり診断結果を読み取る方法、ゼロから始めるのではなく試行された解決策に基づいて構築する方法、エージェントの概要が不正確または不完全な場合に ECOSIRE にフィードバックを提供する方法についてサポート チームをトレーニングしました。フィードバック ループは、エージェントの品質を継続的に向上させるために不可欠であることが判明しました。

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3 か月目と 9 か月後の結果

いくつかの結果は具体的な解説に値します。

CSAT の改善: 3.8 から 4.4 への改善は、Novaris の経営陣を驚かせました。 AI によって処理されたチケットは、人間によって処理されたチケットよりも満足度のスコアが低いことが予想されていました。逆のことが起こりました。顧客は、応答が正確で問題が解決されている限り、応答が人間によるものであるか AI によるものであるかを気にするよりも、8 分間の応答時間を重視しました。対応後の調査では、満足度はエージェントの種類ではなく、解決時間と解決の精度と相関していることが示されました。

多言語品質: エージェントは英語、アラビア語、ウルドゥー語をネイティブに処理します。当初、アラビア語の応答品質が最もばらつきがありました。ナレッジ ベースは主に英語で構築されており、アラビア語の応答は AI 翻訳に依存していました。 ECOSIRE は Novaris と協力して、最初の 3 か月間でアラビア語のドキュメントと解決パターンをナレッジ ベースに追加しました。これにより、アラビア語のチケット満足度スコアが 4 か月目には英語と同等になりました。

管理エスカレーション: 管理エスカレーションの 87% 削減は、難しいチケットの処理方法の構造的な改善を反映しています。 OpenClaw が登場する以前は、標準サポートでは解決できないことに不満を抱いた顧客は、圧力戦術として経営陣にエスカレートしていました。最初の応答時間と解決率が劇的に改善されたことで、エスカレーションの原因となっていたフラストレーションが解消されました。

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よくある質問

OpenClaw は、明らかに動揺していて人間的な対応が必要な顧客にどのように対応しますか?

OpenClaw エージェントは感情検出を使用して構成されています。チケットや会話の順番が強い否定的な感情を示した場合（不満の直接的な表現、キャンセルの脅し、または人間の支援の明示的な要求など）、エージェントは優先フラグを持った人間のエージェントに直ちにエスカレーションします。エージェントは感情的な要素を解決しようとはしません。きれいに素早く処理します。 Novaris の展開では、チケットの約 3% が、自主的な解決を試みることなく、感情に基づいて直ちにエスカレーションされます。

AI が間違った答えを出した場合はどうなりますか?

エージェントは、過信するのではなく、調整されるように設計されています。解決エージェントが自律的に応答を送信するために必要な信頼度のしきい値に到達できない場合、推測ではなくエスカレーションします。エージェントが間違った応答をした場合 (頻度は低いですが、実際に起こります)、顧客が問題が解決されていないことを示す応答を返すと、Novaris の監視システムはチケットにフラグを立てます。チケットは品質フラグとともにキューに再入力され、人間のエージェントによって確認され、誤った応答パターンがエージェントの再トレーニングのために文書化されます。継続的なフィードバック ループは、長期にわたってエージェントの品質を維持するために不可欠です。

新しい会社に OpenClaw を導入するにはどれくらいの時間がかかりますか?

スケジュールは、製品の複雑さと既存のドキュメントの品質によって異なります。適切なドキュメントを備えた SaaS 製品 (Novaris など) の場合、通常は 6 ～ 8 週間です。文書化が不十分な企業や非常に複雑な製品を扱う企業の場合、ナレッジ ベース構築フェーズのスケジュールが 12 ～ 16 週間に延長される可能性があります。 ECOSIRE プリセールス チームは、調査段階でドキュメントの品質と製品の複雑さを評価し、契約前に現実的なタイムラインの見積もりを提供します。

OpenClaw は展開後に継続的な管理を必要としますか?

はい、ただし、提供される価値に比べて管理オーバーヘッドは低いです。 ECOSIRE では、毎月のレビュー プロセスを推奨しています。つまり、品質検証のために解決済みのチケットをサンプリングし、エージェント設定の更新が必要なシグナルのエスカレーション パターンをレビューし、エスカレーションされたチケットのパターンを確認した人間のエージェントからのフィードバックを処理します。 ECOSIRE の OpenClaw 導入サポート プランには、標準サービスの一部として四半期ごとのエージェント最適化セッションが含まれています。

OpenClaw は既存のヘルプデスク プラットフォームと統合できますか?

OpenClaw は、Zendesk、Freshdesk、Intercom、HubSpot Service Hub、Odoo Helpdesk、およびその他の主要なヘルプデスク プラットフォームと API を介して統合します。事前に構築された統合がないプラットフォームの場合、ECOSIRE の開発チームはカスタム統合を構築できます。通常、統合ポイントは、チケット作成 Webhook (新しいチケットが到着したときにエージェントの処理をトリガーします) とチケット応答 API (エージェントが応答を投稿し、チケットのステータスを更新できるようにします) です。

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次のステップ

Novaris が経験したのと同じ量のプレッシャーをサポート チームが感じている場合、ECOSIRE の OpenClaw プラクティスは無料のサポート運用評価を提供します。つまり、現在のチケット量を分析し、自動化の可能性によってチケットの種類を分類し、OpenClaw 導入が運用にもたらす具体的な影響を推定します。

OpenClaw AI エージェント プラットフォームの詳細を確認し、評価をリクエストするには、/services/openclaw にアクセスしてください。