カスタマーサービス：「10・4」などのルールは本当に役に立つのか？ Customer Service: Do Rules Like 10-4 Really Help?

おかえりさん：
記事と皆さんのコメントを読んで電話のコールセンターでAIに評価させるみたいなのを過去サービスを見たことあります。またゆくゆくは、アイロボット、ニャンコ型の配膳ロボットなどにも導入させていくのかもしれませんね。
ただそうした世界の中で、型はありつつ、一流はその上をいく人間しかできない領域なのかなと。
例えば、スタバや星野リゾート、ディズニーで感動する体験をしたりするのですが、礼儀正しいというより相手に合わせたフレンドリーなんですよね。AIにできることが増えるほど一流の評価が上がる印象を持ちました。

Super HIDEGAKIさん：
I firstly know “10-4rule” in the service industry. This simple rule would help the quality of customer service in shops, restraints and hotels. For me, sometimes too much greeting as their manual in a clothing shop makes me uncomfortable. For companies, the balance between good services and cutting costs might be difficult in this age, right? （日本語訳：サービス業界で「10・4ルール」を知ったのは今回が初めてでした。このシンプルなルールは、お店やレストラン、ホテルなどでのカスタマーサービスの質を高めるのに役立つと思います。一方で、アパレルショップなどでマニュアルどおりにあいさつが多すぎると、私はかえって居心地の悪さを感じることがあります。企業にとっては、良いサービスを提供することとコスト削減とのバランスをとるのが、今の時代は難しいのかもしれませんね。）

ともさんさん：
コール業界において、リアルタイムのテキスト書き起こしからナレッジ検索とともに、ユーザの発生したワードだったり声のトーンからの感情分析がAIにより実用化されてることから、トピックにあるような業界でもユーザの顔、行動、滞在時間、体温、発汗といった非言語情報をカメラ情報から、人が対応するであればイヤモニ通じてのサジェストを基にした対応のなかでマイクで音声を拾っての言語情報を追加しての追加サジェスト（スマートレンズでってのもありそうですね）につなげたり、ロボットが対応するなら自走式でユーザのところまでいって同じよなことをしたりすることで「顧客満足向上→売上」みたいなことがAI通じてできそうですね。
経験浅い人ならなおさらでしょうし、経験深い方でも自分の判断とは異なるセカンドオピニオンとして利用できそうですし。

西木山さん：
In this article, I predicted a future where the real value comes from understanding human emotions in customer service. （日本語訳：この記事を通じて、接客においては「人間の感情や機微をどれだけ理解できるか」が真の価値になる未来を予測しました。）

この記事に際して、私は人間の機微を理解できる接客が真の価値となる未来を予測しました。
皆さんが書かれているように10・4ルールなどを学習したAI店員は登場が確実かと思います。
ただその拡大に応じて、実際の店員さんの価値は上がると考えます。
さらにAI店員の導入で接客において何を自分が求めるているのかを知る機会になり、自分の機微をわかってくれる店員さんというの価値が相対的に上がると予測しました。
日頃の機嫌や感情を読みとってくれての接客をいわゆる高級ホテルで体感したことがあり、この良い体験が今後AI発達の世の中で価値を強めていくと予測しました。

Jtさん：
I looked into situations where people are happy to be spoken to and situations where they dislike it. （日本語訳：人々が声をかけられてうれしいと感じる場面と、逆にあまりうれしくないと感じる場面にはどんな違いがあるのかを考えてみました。）

Conditions in which people are happy to be spoken to: （日本語訳：人々が「話しかけられてよかった」と感じる条件：）

• When customers have a clear purpose and are seeking help — for example, when they are unsure about menu choices or struggling to compare products. （日本語訳：お客さんに明確な目的があり、手助けを求めているとき――たとえば、メニュー選びに迷っているときや、商品を比較するのに苦労しているときなど。）
• When the timing feels natural and the staff do not interrupt what the customers are doing. （日本語訳：タイミングが自然で、お客さんがしていることを邪魔しない形で声をかけられたとき。）
• When customers feel welcomed rather than monitored. （日本語訳：見張られていると感じるのではなく、「歓迎されている」と感じられるとき。）

Conditions in which people are unhappy to be spoken to: （日本語訳：人々が「話しかけられて不快だ」と感じる条件：）

• When staff approach them too frequently in short intervals, especially in restaurants. （日本語訳：特にレストランなどで、短い間隔で何度もスタッフから声をかけられるとき。）
• When the customer’s purchase intention is misunderstood. （日本語訳：お客さんの購買意欲やニーズをスタッフが取り違えてしまっているとき。）
• When there is no personalized adjustment and the interaction feels strictly manual. （日本語訳：個々に合わせた調整がなく、やりとりが完全にマニュアルどおりに感じられるとき。）

I believe that customers’ fundamental psychology is based on maintaining an appropriate distance, which follows the same principles as basic human relationships. （日本語訳：お客さんの根本的な心理には「ちょうどよい距離感を保ちたい」という思いがあり、それは人間関係の基本と同じ原理に従っているのだと思います。）

nobotaさん：
To ensure all employees provide the same level of service, such quantified guidelines are probably a necessary evil. However, when the recipient of the service is a person, there are as many correct answers as there are people, so some may feel uncomfortable with such standardized service. Above all, we must not forget that customer satisfaction is achieved by recognizing each customer as an individual and having the service provider respond appropriately to that customer at that moment. （日本語訳：すべての従業員が一定レベルのサービスを提供できるようにするには、このように数値化されたガイドラインは「必要悪」と言えるのかもしれません。ただ、サービスを受ける相手は人間であり、正解は人の数だけ存在するので、画一的なサービスに違和感を覚える人もいるでしょう。何より大切なのは、お客様一人ひとりを個人としてきちんと認識し、その瞬間のその方にふさわしい対応を行うことで初めて顧客満足が生まれる、という点を忘れてはいけない、ということです。）

Cooさん：
100点の正解は無い世界でしょうから、基本のルールは過去の経験値の積み重ねから生まれた最大公約数のようなものだと思いました。

その枠を何処まで超えて良いか、駄目なのかは、組織規律の柔軟性にも左右されると考えられ、真面目に考えるとややこしや〜に陥りそうですので、難しい事は抜きに、私個人は接客ではありませんが、自分と相手の立場を入れ替えて、相手が望むと思う行動を心掛けています（相手本人ではないので、コミュニケーションで補完しながら）。

AIが規律維持と経験豊富な人間の融合に暫くはなっていく気がしますが、一時期だけで経験値持った人間がこの方式だと育たないので、先日の記事のようにSkilled workerの奪いあいになりそうですね。

M-sanさん：
マットさんのCAさんの逸話をお聞きし、これは守破離かなと思いました。「10・４ルール」や「15・5ルール」も長年の経験則などから導き出された接客黄金律だと思います。なので新人教育などはここからスタートするわけですが、これが「守」かな。このルールを体得し、拡張応用できるのが「破」であり、もはや基本ルールを超越し、その場に合わせ本来の目的を達成できるのが「離」ではと思います。前述のCAさんはこの境地に達しているのではと思います。
現状ではAIは「破」の領域に近づいているのかな。そのうち「離」も視野に入っている？？　それはともかく、顧客満足度を上げるのは、その前に従業員満足度を上げる必要がありますね。従業員の達成感・待遇なくして顧客満足向上は見込めません。

orangeさん：
このルールをAIに覚えこませると、マニュアルどおりに動く接客ロボットの完成ですね。顧客満足度と追加の売上貢献度がデータ化されて、至近距離での声かけの最適化のアルゴリズムも開発ができるかもしれませんね。顧客単価の高い業界では、マットさんのおっしゃる人間力が最大の武器かもしれませんが、顧客単価の低い業界では、接客業はAIにシフトしていくのだろうなと思います。

Salsoulさん：
This is my personal opinion that there is a background on today’s topic to enhance/improve customer experience by increasing customer satisfaction in the hospitality industry. As people’s consumption behavior shifts toward experiential experiences, technology and society are also changing. As a result, I believe there are more options for both human-led and technology-assisted customer service, depending on the situation. This article outlines the basic concepts of human-led customer service, but in the future, I believe a hybrid of human and technology-led customer service will be required to raise customer experience expectations. Basic rules are rules, and it is beyond these concepts that new innovations will emerge. This is where AI comes in. I believe AI will lead to an increase in work analyzing collected data to understand people’s desired customer experience. I also believe it will lead to the creation of a new rulebook to improve the quality of human-led customer service, and the training of trainers for this new rulebook. （日本語訳：今日のトピックの背景には、ホスピタリティ業界で顧客満足度を高めることで「顧客体験（カスタマーエクスペリエンス）」を向上させようという流れがある、と私は考えています。消費行動が「モノ」ではなく「体験」重視へとシフトする中で、テクノロジーや社会も変化し、その結果として、人が中心の接客とテクノロジーが支援する接客を状況に応じて使い分ける選択肢が増えていると思います。この記事は、人間が中心となる接客の基本的な考え方を示していますが、今後は、人とテクノロジーがハイブリッドで顧客体験をつくる形が求められていくと感じます。基本ルールはあくまでルールであり、その枠の外側でこそ新たなイノベーションが生まれます。そこにAIが関わってきます。AIは、蓄積されたデータを分析して人々がどのような顧客体験を望んでいるかを理解する仕事を増やし、人が行う接客の質を高めるための新しい「ルールブック」づくりや、そのルールブックを教えるトレーナー育成にもつながっていくと考えています。）

ごっチャンさん：
　今回の記事と、先月のタコ型組織（社員が目的を共有しつつ自律的に行動する）、同月の従業員が自分の提供価値を積極的に示す必要性、今年3月のマレーシアのAI活用によるカスタマイズされたサービスを提供する銀行、2024年のAppleのコンシェルジュ機能を持つスマートフォンのトピックスから、
　「人とAI双方について、対人関係に及ぼす影響に関する詳細なデータ収集と解析・活用が進み、Ｂ２Ｂ、Ｂ２Ｃ双方のサービスの向上に貢献する」事を予想しました。

　今回の様なルールは、タコ型組織の様に、その目的や実施するときの注意点を含めて共有すれば、状況に応じた対応もしやすく、かなり有効なものではないかと思います。

　それに加えて、スマートデバイスによるパーソナルサービスも充実しつつあり、これが人ならではのサービスの高度化を競争相手としても、サポーターとしても後押しし、Ｂ２Ｂ、Ｂ２Ｃの双方の分野で、顧客サービスの向上が加速するものと期待も込めて予想する次第です。

　
参考トピックス〉
　『Corporate Lessons from the Octopus / タコから学ぶ企業の教訓 2025-11-28』
　『Make Your Presence Felt / 存在感を示す 2025-11-26』
　『AI Meets Banking in Malaysia / マレーシアでAIと銀行が出会う 2025-03-07』
　『IntelliPhones: Beyond Smartphones / インテリフォン：スマートフォンを超えて 2024-06-21』

ごっチャンさん：
ともさんさんのご指摘と、ＳＦがなぜ実現するかを考え合わせると、人の願望を叶えるものを想像するところから始まるのではないかと感じました。
西遊記に出てくる神器（如意棒や觔斗雲）なども、道具のサイズを自由に変えたい、楽に早く移動したいなどの根源的な欲求をカタチにしたのではと思いました（呼べば来る觔斗雲は、Uberなどにも通じるものを感じます）。

pochakumaさん：
netflixの話興味深かったです。なかなか年功序列、労働時間での賃金報酬がしみついた日本でこうした休暇制度が広まるのは難しそうですが、私ならこういう会社で働きたいかも・・・。人事の面談がどんどんAIにというのは合理的だとは思いますが、自分の就活を思い出すと採用される側も面接の段階での人を見て、こういう人たちとなら一緒に働きたい・・・と能動的な視点もあったと思うので、どこかの段階では生身の人が必要になると思います。

the story about Netflix’s holiday system caught my eye. In Japan, payment system depends on working hours , so it is a little bit difficult to adapt such a system right away. By the way, reflecting on my job exam, I consider whether I would like to work with HR staff while they evaluate me. Therefore , besides introducing AI system, people still need to make judgement face to face. （日本語訳：Netflixの休暇制度の話はとても興味深いものでした。日本では、賃金体系が「働いた時間」に強く結びついているため、こうした制度をすぐに導入するのは難しいところもあると思います。それでも、もし自分が選べるなら、こういう会社で働いてみたいと感じました。自分の就職活動を振り返ると、人事担当者に評価される側であると同時に、「この人たちと一緒に働きたいか」をこちらも見ていた記憶があります。ですから、AIによる選考や面談が進んだとしても、どこかの段階では、やはり顔を合わせて判断する「生身の人間による関わり」が必要だと思います。）