OpenAIが企業の電話・チャット窓口向け「Presence」を発表。中小企業は何を見ておくか

何が変わったか

Presence は、企業の問い合わせ窓口（電話・チャット）で動くAIエージェントを、作って・試して・運用し続けるための基盤です。単体のチャットボットではなく、「どこまで答えてよいか」「どこで人に代わるか」といった社内ルールを設定したうえで、社内システムにつないで動かすことを前提にしています。

• ●対象は音声（電話）とチャットのリアルタイム対応
• ●会社ごとのポリシー・権限・ガードレール（禁止事項）を設定し、その範囲でだけ動かす
• ●本番投入の前にシミュレーションで応対を試し、ポリシー通りかを採点できる
• ●運用中の記録をもとに、Codex が改善案を出す仕組みを備える
• ●手に負えない問い合わせは人にエスカレーションするルールを設定できる
• ●OpenAI 自社の英語電話サポート（1-888-GPT-0090）では、着信の75%を人の介在なしに解決していると公表
• ●提供は適格な大企業向けの限定一般提供。セルフサービスでの申し込みはできず、OpenAI の担当者や導入支援エンジニア、提携する SIer 経由での導入になる
• ●BBVA（メキシコでの音声バンキング対応）、ソフトバンク（日本語の顧客応対）、IAG（豪州の保険会社）などが検証中

価格・提供地域・契約条件は公表されていません。75%という数字も OpenAI 自身が自社サポートについて公表した値で、第三者が検証したものではありません。日本語については、ソフトバンクが自然な日本語の顧客会話を検証中と紹介されている段階です。

業務での使いどころ

率直に言えば、Presence 自体は今の中小企業がすぐ契約できるものではありません。この発表から中小企業が持ち帰れるのは、「窓口業務のうち、AIに任せられる部分と人が残る部分の線引きが、実運用で試され始めた」という事実のほうです。そのうえで、いま手元の ChatGPT で始められるのは次の範囲です。

• ●向く仕事：よくある質問への一次回答の下書き、問い合わせメールの返信案づくり、電話メモの整理、過去の応対記録からのFAQ作成
• ●向かない仕事：金額・納期・在庫の確約、契約や解約の手続き、クレームの一次受け、有資格者の判断が必要な案内

Presence が「ポリシーを先に決めてから動かす」構成になっているのは示唆的です。中小企業が ChatGPT を窓口業務に使うときも、順番は同じで問題ありません。

1. 1直近3か月の問い合わせを一覧にし、件数の多い順に並べる
2. 2上位20件について、答えが1つに決まるもの（＝AIに下書きさせてよいもの）と、担当者の判断が要るものに仕分ける
3. 3前者だけを対象に、社内の正しい回答文をまとめた「回答集」をテキストで用意する
4. 4その回答集を貼り付けたうえで、下のプロンプトで返信の下書きを作らせる
5. 5送信前に人が必ず読み、金額・日付・固有名詞を確認して送る

あなたは当社のカスタマーサポート担当です。以下の「回答集」に書かれている内容だけを根拠に、お客様への返信文を作ってください。

【守ること】
・回答集に書かれていないことは、絶対に書かないでください
・回答集で判断できない部分は、本文に書かず、最後に「＜担当者確認事項＞」として箇条書きで挙げてください
・金額・納期・在庫について、回答集にない数字を推測して書かないでください
・文体は「です・ます」、200〜300字程度でお願いします

--- 回答集ここから ---
（自社の正しい回答をここに貼り付け）
--- 回答集ここまで ---

--- お客様からの問い合わせ ---
（ここに貼り付け）

肝は「回答集に書かれていないことは書かない」と「判断できない部分は担当者確認事項に回す」の2行です。これを入れないと、AIは知らない納期や金額をもっともらしく埋めてしまいます。担当者確認事項の欄が毎回どこで埋まるかを見ていけば、回答集に何が足りないかも分かります。

試すときに気をつけること

• ●問い合わせ文には氏名・住所・注文番号などが含まれる。AIに貼る前に、社内の個人情報の扱いルールを確認する
• ●AIの下書きをそのまま送らない運用を最初に決めておく。人の確認を挟む前提なら、まず社内問い合わせやメールの下書きから始めるのが安全
• ●電話の自動応答まで踏み込む場合は、人につながる導線を必ず残す。つながらない窓口はクレームの原因になる
• ●Presence の価格・提供条件・日本での提供時期は公表されていない。導入を検討するなら、まず OpenAI の営業窓口に条件を確認するところから