自己解決率とは｜計算式と測り方、チャットボット・FAQで上げる手順と「上げすぎ」の落とし穴

チャットボットや FAQ ページを入れると、まもなく「効果はどうですか」と聞かれます。手元には会話数とページの閲覧数があり、「自己解決率」という言葉も知っている。ところが、いざ数字を出そうとすると手が止まります。何を分母にするのか。途中で閉じられた会話は解決に入れるのか。翌日に電話してきた人は、どう数えるのか。先に結論を書きます。自己解決率とは、問い合わせのうち、人の手を借りずに解決した割合のことです。ただし計算式は 1 つに決まっていません。分母と分子の取り方で、同じ運用でも数字が変わります。だから最初にやるべきは「上げる」ことではなく、自社の定義を 1 行で決めることです。この記事では、自己解決率とは何か、一次解決率や利用率と何が違うのか、計算式の分母と分子をどう選ぶか、チャットボット・FAQ・有人切り替えのどこで何を記録するか、解決できなかった質問を拾って上げる 5 つの手順、そして率だけを追うと電話が戻ってくる「上げすぎ」を防ぐために対で見る 3 つの指標までを、実務の手順に落とします。

自己解決率とは ── 一次解決率・利用率との違い

自己解決率は、お客様が自分で答えにたどり着き、電話やメールで人に聞かずに済んだ割合です。チャットボット・FAQ ページ・ヘルプ記事・自動音声の案内など、「人を介さない窓口」の働きを測る数字で、コールセンターでは「人につながなくて済んだ分」を表す指標として使われます。似た言葉がいくつかあるので、先に整理します。

デフレクション率と同じもの

海外の資料やツールの画面では「デフレクション率(deflection rate)」と書かれていることがあります。デフレクトは「そらす」という意味で、人の窓口に来るはずだった問い合わせを、自動の窓口でそらした割合、という見方です。日本語の自己解決率と指しているものは同じです。ただ、言葉が同じでも計算の仕方はツールや会社によって違います。この点は次のセクションで詳しく書きますが、「自己解決率(デフレクション率)がいくつ」と聞いたときは、必ず「何で割った数字か」を確かめる習慣をつけてください。

一次解決率(FCR)との違い

コールセンターで昔から使われている「一次解決率(FCR: First Contact Resolution)」は、人が対応した問い合わせのうち、1 回のやり取りで解決した割合です。測っている対象が違います。一次解決率は「人が受けた後」の品質、自己解決率は「人が受ける前」に片づいた量。両方が高いのが理想ですが、片方しか見ていないと判断を誤ります。たとえば、自己解決率が上がって電話が減ったのに、残った電話が難しいものばかりになって一次解決率が下がる、ということは普通に起きます。これは悪いことではなく、「簡単な用件が自動の窓口に移った」結果です。2 つの数字を並べて初めて、その読み方ができます。

利用率との違い

もう 1 つ混ざりやすいのが「利用率」です。利用率は、チャットボットや FAQ がそもそも使われたかを測る数字で、入口の導線の設計で決まります。自己解決率は、使った人が解決して帰れたかを測る数字で、答えの中身と逃げ道の設計で決まります。入口の数字と出口の数字、と覚えてください。利用率が低いのに自己解決率を上げようとしても、母数が小さすぎて何も分かりません。逆に利用率だけを上げても、出口で解決できなければ電話は減りません。利用率の分母の決め方と上げる設計は「チャットボットの利用率を上げる方法」に書きましたので、この記事は出口側の数字に絞ります。

自己解決率の計算式 ── 分母と分子の選び方で数字が変わる

自己解決率の計算式として、よく見かけるのは次の 2 つです。どちらも正しく、どちらも「自己解決率」と呼ばれます。問題は、同じ運用を同じ月に測っても、2 つの式で出てくる数字が違うことです。

よく使われる 2 つの式

• ①自動の窓口の中で測る式 ── 自己解決率 = 自動の窓口で解決した件数 ÷ 自動の窓口に来た件数。チャットボットなら「会話のうち、人につながずに終わった割合」、FAQ ページなら「閲覧のうち、その後に問い合わせに進まなかった割合」です。ツールの管理画面に出てくる自己解決率は、たいていこの式です。チャットボットや FAQ そのものの出来を見るのに向いています。
• ②問い合わせ全体の中で測る式 ── 自己解決率 = 自動の窓口で解決した件数 ÷ (自動の窓口で解決した件数 + 人が対応した件数)。電話・メール・チャットの有人対応を含めた「問い合わせ全体のうち、人を介さずに済んだ割合」です。コールセンター全体として、どれだけの用件が自動の窓口に移ったかを見るのに向いています。経営層への報告で使うなら、こちらが実感に近い数字になります。

架空の数字で確かめます。ある月、チャットボットに 100 件の会話があり、そのうち人につながずに終わったのが 80 件でした。同じ月、電話とメールで人が対応した件数が 400 件でした。式 ① なら 80 ÷ 100 で 80%、式 ② なら 80 ÷ (80 + 400) で約 17% です。どちらも間違いではありません。式 ① は「チャットボットは使われたときには役に立っている」と言っていて、式 ② は「問い合わせ全体から見れば、まだ自動の窓口に移った分は小さい」と言っています。同じ月の同じ運用が、式によって 80% にも 17% にもなる。これが、自己解決率を扱うときに最初に知っておくべきことです。

途中離脱・再問い合わせをどう数えるか

さらに厄介なのが分子です。「解決した件数」をどう決めるかで、同じ式でも数字が動きます。上の例の 80 件の中には、答えを読んで納得して閉じた人もいれば、答えが合わずに途中で閉じた人もいます。後者を「人につながなかったのだから解決」と数えるツールもあれば、「解決の評価ボタンが押されたものだけ」を数えるツールもあります。分母の取り方と、分子の揺れを表にまとめます。

表の「数字が大きく出る側」の列を見てください。分母を小さく取り、途中離脱を解決に数え、再問い合わせを突合しなければ、自己解決率はいくらでも高く見せられます。悪意がなくても、ツールの初期設定がそうなっていることは珍しくありません。だから、数字を見せられたら式を聞く、数字を出すなら式を添える。これだけで、社内の会話の多くの行き違いが消えます。

自社の定義を 1 行で決める(テンプレ)

選び方は決まっています。「何のために見るか」から逆算します。チャットボットや FAQ の中身を直したいなら式 ①、問い合わせ全体の移り具合を経営層に報告したいなら式 ②。両方見たいなら、両方を別の名前で持ちます(「チャット内解決率」と「全体の自己解決率」のように)。1 つの名前に 2 つの式を混ぜないことが大切です。決めたら、次の 1 行の形で書き残してください。

この 1 行があると、翌月から「上がった・下がった」が意味を持ちます。無いと、集計した人が変わるたびに数字の意味が変わり、「先月より上がった」が本当に上がったのか、数え方が変わっただけなのかが分かりません。定義を決めるのは、上げる前の仕事です。

自己解決率の測り方 ── チャットボット・FAQ・有人切り替えのどこで記録するか

定義が決まったら、その定義どおりに数えられる記録が要ります。ここで多いのが、「チャットボットの管理画面の数字をそのまま使う」ことです。管理画面の自己解決率は、チャットボットの中で起きたことしか知りません。FAQ ページで解決した人も、チャットで答えが出ずに電話した人も、管理画面には映りません。自己解決率は、お客様が通る場所ごとに分けて記録して、初めて直す場所が決まります。通る場所は 3 つです。

3 つ目の「有人への切り替え」は見落とされがちですが、いちばん情報が濃い場所です。チャットから人へ移った直前の質問は、「チャットボットが答えられなかった質問」そのものです。電話で「FAQ を見たけど分からなくて」と言われた用件は、「FAQ の答えが足りない項目」そのものです。これを応対記録に 1 項目足すだけで、次のセクションの「上げる手順」の材料が毎日たまります。応対記録に何を残せば分析に使えるかは「問い合わせ対応の記録の残し方」に項目設計として書きました。チャットから人へ渡す線の引き方そのものは「チャットボットの有人切り替え設計」が本体です。

次に、「解決した」をどう判定するかです。定義の表でも触れましたが、判定の材料は 3 通りあり、それぞれに癖があります。

• ①評価ボタン(役に立った / 立たなかった) ── いちばん直接的ですが、押す人は一部です。押された中の割合は分かっても、押されなかった大多数が解決したかは分かりません。「押された件数が少ない」こと自体も記録してください。母数が小さい割合は、月ごとに大きく揺れます。
• ②人につながらずに会話が終わった ── 自動で取れるので便利ですが、「あきらめて閉じた」が混ざります。途中離脱(答えの表示後、ほとんど間を置かずに閉じた・同じ質問を言い換えて何度も送った後に閉じた)を別枠に分けると、だいぶ正直な数字になります。
• ③一定期間内に再問い合わせが無かった ── 最も信頼できる判定ですが、連絡先の突合が要ります。チャットは匿名で使われることが多いので、全件は突合できません。できる範囲(会員ログイン後のチャット・メールアドレスを入れた問い合わせ)だけで突合し、「突合できた範囲での数字」と注記して出します。

実務では、② を基本の数字にし、途中離脱を別枠で出し、③ を突合できる範囲で補助に使う、という組み合わせが現実的です。① は「役に立たなかった」と押された会話の文面を読むための入口として使うと、割合より役に立ちます。

自己解決率を上げる 5 つの手順

定義と記録が整ったら、ようやく「上げる」番です。上げる手順は、派手な施策ではなく、「解決できなかった質問を拾って、答えを足して、また測る」の繰り返しです。順番に 5 つに分けます。

5 つの手順を 1 周まわしたら、同じ定義で翌月の数字を出します。上がっていれば、どの手順が効いたかを「足した答えの件数」「育てた会話の件数」と並べて記録しておきます。上がっていなければ、手順 01 に戻って文面を読み直します。数字を動かすのは施策の数ではなく、この周回の回数です。

「上げすぎ」に注意 ── 率と一緒に見る 3 つの指標

最後に、この数字を KPI に置くときの注意です。自己解決率は、上げようと思えば簡単に上がります。途中離脱を解決に数える、答えられない質問に「FAQ をご覧ください」と返して会話を終わらせる、人へ渡す線を細くする。どれも率は上がりますが、お客様は解決していないので、翌日に電話してきます。自己解決率が上がったのに電話が減らないなら、率の上がり方のほうを疑ってください。これを防ぐには、率を単独で見ず、次の 3 つと対で読みます。

• ①再問い合わせ率 ── 自動の窓口で「解決」と数えた件のうち、一定期間内に同じ人から電話・メールが来た割合。突合できる範囲でよいので、毎月同じ範囲で出します。自己解決率が上がって再問い合わせ率も上がっていれば、「解決」の数え方が甘くなっているか、答えが表面的になっています。
• ②電話・メールの件数の推移 ── 自動の窓口の目的は、人の窓口の負担を減らすことです。自己解決率が上がっているのに、電話とメールの件数が導入前と変わらなければ、自動の窓口で片づいているのは「元々電話しなかった用件」かもしれません。用件の分類ごとに件数を見ると、どの用件が本当に自動の窓口へ移ったかが分かります。
• ③簡易評価(役に立った / 立たなかった) ── 押す人は一部ですが、「立たなかった」と押された会話の文面は、率では見えない「解決したことになっている未解決」を見つける入口になります。割合として追うより、月に数十件でもよいので文面を読む材料として使います。

この 3 つを添えて報告すると、「自己解決率が上がりました」が「電話が減り、戻ってくる人も増えていません」という文に変わります。経営層が本当に知りたいのは後者です。率は、その文を支える 1 つの数字にすぎません。

なお、自己解決率は問い合わせ削減の計器の 1 つであって、全体の設計の中ではその一部です。どの問い合わせを減らしてよく、どの問い合わせは人が受け続けるべきかを決めたうえで、自動の窓口に移した分を測る ── その全体像は「問い合わせ削減の方法【完全ガイド】」に 1 本でまとめています。自己解決率の定義を決める前に、何を減らすかの合意が先にあると、数字の読み方で迷わなくなります。

コルットの場合 ── 自社の数字を、定義ごと持ち帰る

私たち Livune が提供している AI チャットボット「コルット」は、HP に 1 行のタグを貼って設置し、社内の資料をもとに自由入力の質問へ答える製品です。基本レポートには会話数と自己解決率が含まれ、Business プランでは問い合わせの分析ダッシュボードと月次の改善提案が付きます。月次の改善提案では、ダッシュボードの数字を見て「どの段で落ちているか」「次に直す 1 つは何か」を当社が一緒に決めるところまで行います。この記事で書いた手順 01〜03 ── 答えられなかった質問を読み、足し、育てる ── を、毎月の運用として回す形です。答えられない質問は有人対応へエスカレーションする設計なので、手順 05 の「人へ渡す線」も最初から持っています。

そのうえで 1 つだけお願いがあります。レポートの自己解決率を見るときは、この記事のとおり「何を分母にして、途中離脱をどう扱っているか」を、まず確かめてください。コルットに限らず、どの製品のレポートでも同じです。2 ヶ月の無料モニターの期間中に、自社の実環境で会話数と自己解決率を実測できるので、本番導入の判断を、出回っている目安ではなく、自社の定義で測った自社の数字で行えます。

Livune は、「作業を AI に任せる仕組み」を構築している会社です。自己解決率を上げること自体は目的ではなく、電話の向こうで繰り返されていた同じ説明を自動の窓口に移し、人が考える仕事に時間を戻すことが目的です。数字は、その移り具合を確かめるための道具として、定義ごと正直に扱う ── これは私たちが自社の仕事に対して置いている決まりでもあります。

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