Hiver の代替案 2026

1. AIエージェント (AI Agents): カスタマーサポートソフトウェアの大半のAIは、過去に対応実績のあるリクエストのみを処理します。固有の案件、部門横断的な対応が必要な案件、または外部システムに依存しており標準的なパターンに当てはまらない案件は未対応のまま残されます。HiverのAIエージェントは、こうした複雑な案件に対応します。複数のシステムからコンテキストを抽出し、多段階のワークフローを実行し、アカウント固有の情報に基づいて判断を下すことで、複雑な顧客との会話をエンドツーエンドで自律的に解決します。リクエストがAIエージェントの解決能力を超える場合は、やり取りの全履歴を人間のオペレーターに引き継ぐため、同じ説明を繰り返す必要がなく、情報が失われることもありません。

2. AIオートパイロット (AI Autopilot): オペレーターがチケットを開く前に、オートパイロットがすでに下準備を完了しています。受信した会話の分類、顧客の感情検知、適切なワークフローの起動、最適なサポートオペレーターへの割り当てを行います。オペレーターが対応を開始する頃には、チケットの準備は万全に整っています。

3. AIコパイロット (AI Copilot): オペレーターが顧客と会話している間、コパイロットが並行してサポートします。過去のやり取りや社内のナレッジから関連するコンテキストを表示し、会話履歴の全文に基づいて返信文の下書きを作成し、送信前にトーンや内容に不足がないかをレビューします。グローバルチームにおいては、業務フローを妨げることなく多言語間の翻訳を処理します。

4. AI QA: 多くのチームは少数の会話サンプルのみをレビューし、不完全なデータに基づいて品質を判断しています。AI QAはそれを変革します。オペレーターのすべての返信は、設定されたトーン、正確性、網羅性、プロセスの遵守などの品質パラメーターに基づいて自動的に監査されます。マネージャーは、品質が維持されている部分、低下している部分、そしてどのオペレーターにコーチングが必要かを、一貫性のあるデータ駆動型の視点で把握できます。

5. AIインサイト (AI Insights): サポートリーダーは、業務全体で何が起きているかを把握するために、レポートの抽出に多くの時間を費やしています。AIインサイトは、バックグラウンドでそれを継続的に実行します。顧客から最も多く寄せられている質問、感情の推移トレンド、ボトルネックとなっているワークフロー、あるいは度重なるエスカレーションの原因となっているナレッジのギャップを自動的に抽出します。その結果、誰も探しに行くことなく、どこに注力すべきかを教えてくれる運用のライブビューが得られます。