Uberは、サポート部門の組織再編と、人工知能を活用したカスタマーサポートツールへの移行を加速させる一環として、カスタマーサポート人員の約10%をレイオフしました。

木曜日に確認された今回の人員削減は、かつては大規模な人間のオペレーターチームを必要としていた業務をAIで処理する企業が増えている、グローバルテクノロジーおよびライドヘイリング業界全体のトレンドを反映しています。

Uberは影響を受ける従業員の正確な人数を公表していません。しかし、70カ国以上で事業を展開する企業のカスタマーサポート部門において10%の削減は、大幅な人員削減となります。

今回の組織再編は、行程に関する紛争、返金リクエスト、忘れ物の報告、アカウント関連の問題など、ルーティン業務の顧客問い合わせを処理するために設計されたAIツールへのUberの多大な投資と一致しています。これらは、AIシステムが人間のオペレーターよりも迅速に、かつわずかなコストで処理できる、大量かつ反復的なやり取りです。1日あたり数百万の行程を処理し、膨大な量のサポートリクエストに対応しているUberのような企業にとって、自動化の財務的根拠は明確です。Uberは2023年に長年の赤字を経て初の通年営業利益を計上し、投資家からはその収益性を運営規律を通じて維持・拡大できることを示すよう継続的な圧力を受けています。

この方向性においてUberは単独ではありません。今年初め、スウェーデンのBNPL（後払い決済）企業であるKlarnaは、同社のAIアシスタントが700人のカスタマーサポートオペレーターの業務を担っていると発表しました。Duolingoは今年前半にAIを理由に契約者の役割を削減しました。Salesforceは、AIがその業務を吸収しているため、新たなソフトウェアエンジニアを採用しないと発表しました。このパターンは一貫しています。企業は構造化された反復可能なタスクを処理する従業員の一部を特定し、休憩も製品トレーニングも福利厚生も必要としないAIシステムに置き換えています。カスタマーサポートは生成AIの最も初期で測定可能なエンタープライズ用途の一つとして浮上しており、異なる業界の複数の企業がほぼ同時期に同様の労働力に関する決定を下している理由の説明にもなります。

オンラインでの反応は迅速で、概ね懐疑的なものでした。「カスタマーサポートがカスタマープロンプトになった」とXで一人のユーザーが書き込みました。別のユーザーは「今やカスタマーサポートの余地はない。ほとんどのことはすでにAIで自動化されている」と bluntly 述べました。3人目のユーザーは核心を突く懸念を示しました。「AIがUberの乗車に伴うカオスに本当に対応できるのか願っている。それでもまだ、より大きな問題に対する応急処置のように感じる。」

その懸念は、ライドヘイリングにおけるカスタマーサポート特有の課題を浮き彫りにしています。やり取りのかなりの部分はルーティン業務ではありません。それらは多くの場合、現在のAIシステムが効果的に処理するのに苦労するほど、複雑で、感情的で、文脈に依存するものです。

ユーザーがよく報告するフラストレーションのたまるUberの体験を考えてみてください。運転手が間違った場所に向かい、行程をキャンセルしたのにキャンセル料金を請求される。貴重品を車内に忘れ、運転手が応答しない。普通の行程と思っていたのにサージプライシングが適用される。旅行中に新しいデバイスからログインした後、アカウントが不正利用のフラグを付けられる。

これらのシナリオは、単純な解決策のあるチケットカテゴリーではありません。それらは判断力、裁量、不満を抱えた顧客が実際に伝えていることを読み取る能力、そして時には例外を認める権限を必要とします。AIは平均的なケースはうまく処理しますが、エッジケースには苦戦します。そしてカスタマーサポートにおいて、そのエッジケースが顧客が忠誠を保つか離脱するかを決めることがよくあります。

これはAIがカスタマーサポートにおいて全く役割を持たないという意味ではありません。間違いなく役割があり、「私の運転手はどこにいますか」や「支払い方法を更新するにはどうすればよいですか」といった問い合わせに対して、AIは明らかに効果的です。効率の向上は本物です。しかし、サポートを完全に自動化し、人間へのエスカレーションの経路を排除する企業は、時に痛い思いをしながら、ボットから満足のいく解決策を得られなかった顧客が単にその結果を受け入れるわけではないことを発見します。彼らは銀行にチャージの異議申し立てを行い、損害を与える公開レビューを投稿し、あるいは競合他社に乗り換えます。

労働者にとって、影響は即座に現れます。カスタマーサポート人員の10%がAIのために職を失うことは、未来の働き方に関する抽象的な議論ではなく、今日、人々が収入を失っていることを意味します。やがて新しい職種を創出し解雇された労働者を吸収した以前の技術的波の混乱とは異なり、AIは十分な速さで進歩しているため、それが生み出す新しい役割は、排除する役割と同じペースや同じ場所で実現しない可能性があります。アメリカ合衆国と欧州連合の双方の政策立案者は労働関連のAIセーフガードについて議論を始めていますが、カスタマーサポートの役割におけるAI駆動の雇用代替を特に対象とする拘束力のある規制は、現時点では制定されていません。

「AIはカスタマーサポートを急速に変化させている」とあるアカウントがオンラインで観察しました。「しかし、企業は依然として効率と高品質なカスタマーエクスペリエンスのバランスを取る必要がある。」そのバランスこそが真の試練であり、問題が発生した際に人間の担当者に頼ったことのあるUberのライダーにとって、今後数か月間で同社がそのバランスを見つけたかどうかが明らかになるでしょう。