Forethought

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ツール紹介:

マルチエージェントでサポート自動化。チケット対応を高速化し、コスト削減と洞察提供。エージェント支援で解決率向上。
登録日:

2025-10-28
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ツール情報

Forethought AIとは？

Forethought AIは、カスタマーサポートのチケットライフサイクル全体を自動化・最適化するCXオートメーションプラットフォームです。複数のAIエージェントが連携し、問い合わせの意図理解・分類、優先度付け、担当への自動ルーティング、セルフサービスによる自己解決、有人対応時のエージェント支援、応対内容の要約やインサイトの抽出までを一気通貫で支援します。これにより、サポートコストの削減と解決スピードの向上を両立し、あらゆる接点で質の高い体験を提供します。既存のヘルプデスクやCRM、ナレッジベースと連携し、蓄積データを活用して応対精度を継続的に改善。大規模運用にも耐える拡張性とガバナンスを備え、エンタープライズのサポートチームに迅速な解決、エージェントの生産性向上、そしてCSATの改善をもたらします。

Forethought AIの主な機能

自動分類・意図推定：受信チケットの内容を解析し、カテゴリや緊急度を判定。
スマートルーティング：スキルやSLAに基づく最適な担当者・キューへの振り分け。
セルフサービス/仮想エージェント：FAQ回答や手続きフローの案内で自己解決を促進。
エージェントアシスト：候補返信、推奨手順、関連ナレッジのサジェストで応対を加速。
自動要約：会話/チケットの要点を要約し、引き継ぎと監査を効率化。
ワークフロー自動化：フォーム入力、タグ付け、ステータス更新などの定型処理を自動化。
分析とインサイト：自己解決率、AHT、FCR、CSATへの影響を可視化し改善施策を提示。
継続学習：実運用データを取り込み、精度と提案内容を継続的に最適化。
オムニチャネル対応：メール、チャット、メッセージングなど複数チャネルで統一的に運用。
既存システム連携：ヘルプデスク、CRM、ナレッジベースと安全に統合。

Forethought AIの対象ユーザー

大規模な問い合わせを扱うエンタープライズのカスタマーサポート/カスタマーエクスペリエンス部門、B2CおよびB2BのSaaS企業、EC事業者、金融・フィンテック、通信、旅行・ホスピタリティなどに適しています。応対品質を維持しながらコストを抑えたい、初回解決率を高めたい、エージェントの習熟・生産性を底上げしたいといったニーズに向きます。新規にセルフサービスを立ち上げたい組織や、既存ヘルプデスクの運用効率を高めたいチームにも有効です。

Forethought AIの使い方

アカウントを作成し、ヘルプデスク/CRMやナレッジベースとの連携設定を行う。
過去チケットと記事データを同期し、テーマや意図（インテント）の初期モデルを構築する。
セルフサービス用フローと回答テンプレートを作成し、公開チャネルに接続する。
ルーティングルール、SLA、エスカレーション条件を定義して自動化を有効化する。
エージェントアシストを有効化し、候補返信/ナレッジサジェスト/要約の表示をカスタマイズする。
パイロット運用でA/Bテストを実施し、自己解決率やAHTを指標に調整する。
ダッシュボードでインサイトを確認し、ナレッジの補強やフローの改善を継続する。

Forethought AIの業界での活用事例

ECでは配送・返品・在庫確認などの定型問い合わせをセルフサービスで処理し、混雑期のピーク負荷を平準化します。SaaSではトラブルシューティング手順を自動提示し、バグ報告を適切な開発窓口へルーティング。金融・フィンテックでは口座手続きや認証関連の問い合わせを誘導し、必要時は安全に有人へエスカレーションします。通信やサブスクリプション業態では請求・プラン変更に関する反復対応を自動化し、エージェントは高難度案件に集中。これらにより、解決時間の短縮、エージェントの処理能力向上、顧客満足度の改善が期待できます。

Forethought AIの料金プラン

料金は導入規模や利用チャネル、モジュール構成、サポートレベルなどにより変動するエンタープライズ向けの設計が一般的です。評価に向けたデモやパイロット導入の相談が可能な場合があります。詳細な見積もりや最新のプラン構成については、提供元に直接問い合わせるのが確実です。

Forethought AIのメリットとデメリット

メリット：

意図理解から解決・要約・分析までを一気通貫で自動化し、運用効率を高める。
エージェントアシストにより対応時間を短縮し、応対のばらつきを抑制。
既存ヘルプデスク/CRMやナレッジと連携し、導入後すぐに既存資産を活用できる。
ダッシュボードでKPIを可視化し、継続的な改善サイクルを回せる。
ピーク時の問い合わせ増にもスケールしやすい。

デメリット：

効果はナレッジの網羅性やデータ品質に依存し、初期整備に工数がかかる。
既存プロセスやSLAの見直しが必要となる場合がある。
小規模チームではコスト対効果が出にくいケースがある。
AI応答の監視・改善運用（レビュー、ガードレール設定）が欠かせない。

Forethought AIに関するよくある質問

質問：既存のヘルプデスクやCRMと連携できますか？
主要なヘルプデスク/CRM、ナレッジベースと統合して運用する前提で設計されています。詳細な対応可否は導入環境に合わせて確認してください。
質問：セルフサービスと有人対応の切り替えは可能ですか？
自己解決が難しい場合には、事前に定義した条件でエスカレーションし、担当者へスムーズに引き継げます。
質問：導入までの期間はどのくらいですか？
データ連携の範囲やワークフローの複雑さにより異なります。パイロット運用で段階的に展開するアプローチが一般的です。
質問：どのような指標で効果を測定しますか？
自己解決率、平均処理時間（AHT）、初回解決率（FCR）、CSAT、エージェント生産性などのKPIがよく用いられます。
質問：ナレッジが不足しています。効果は出ますか？
基礎的なナレッジの整備が効果に直結します。導入初期は優先度の高いFAQから拡充し、実運用データをもとに継続改善すると成果が出やすくなります。