DeepL Agentで返金手続きをスムーズに

返金、返品、交換。 これらはカスタマーサービスにおいて最も頻繁に発生するリクエストです。 

そして同時に、最も感情が動きやすい瞬間でもあります。お客様にとっては「お金が戻るかどうか」という重要な問題。少しの遅延や説明不足が、不信感へと直結します。誰もが「損をした」と感じたくはないのです。 

しかしその裏側では、担当者が複数のシステムを行き来し、情報を集め、方針を確認し、個別で返信するという、煩雑かつ労力を要する作業が発生しています。1件の返金対応には、サポートプラットフォーム、請求・サブスクリプション管理、アカウント管理システム、社内ポリシー文書といった数多くの工程が必要です。結果として起こるのは、処理の遅延、ヒューマンエラー、担当者の疲弊、そして増え続ける依頼件数です。 

お客様には見えないところで、担当者は日々、情報収集に奔走しています。複数のシステムを横断し、必要なデータを手作業で集め、複雑なポリシーを照合し、状況に応じた返信を一から作成する。たった1件の依頼でも、これだけの工程が発生します。時間がかかるだけでなく、確認漏れや入力ミスも起こりやすい。精神的な負担も大きく、決して持続可能な業務とは言えません。

問題の本質は、システム同士が分断されていることにあります。連携できない環境では、人間がその「接着剤」にならざるを得ません。従来の自動化はAPI連携に依存しています。しかし、内部システムや独自ツールにAPIがなければワークフローは構築できません。仮にAPIがあっても、実装・運用にはIT部門の大きな工数が必要になります。その結果、統合そのものが一つのプロジェクトとなり、導入までに時間を要し、運用も複雑化します。迅速なIT支援が得られないチームにとっては、自動化の範囲は現実的な制約の中にとどまってしまいます。 これは単なる業務効率の問題ではありません。 チケット件数が増えるほど、スケーラビリティの限界、コストの増大、顧客体験の低下へと直結します。カスタマーサービス責任者にとっては、組織全体の競争力に関わる重要な課題です。

だからこそ、ここでエージェント型AIが真価を発揮します。ただし、どのエージェント型AIでもよいわけではありません。

カスタマーサービス向け DeepL Agent

AIエージェントが従来のチャットボットと決定的に異なる点は、推論・計画・実行まで担えることです。単に質問に答えるのではなく、目的達成のために自ら手順を組み立て、タスクを完了します。DeepL Agentは、業務専用に設計されたエージェント型AIです。企業レベルのセキュリティと管理機能を備え、ユーザーと同様にブラウザを操作しながら社内システムや独自ツールを横断。タスクをエンドツーエンドで完了します。コーディングや複雑な統合作業は必要ありません。 

カスタマーサービスの現場では、業務は常に時間との戦いです。さらに、多くのタスクは単一システム内では完結しません。DeepL Agentは、分断された環境をまたいで処理を進めることで、迅速かつ円滑な問題解決を実現します。

自然言語で指示するだけで、目標達成までの手順設計、必要情報の収集・整理、データ分析、解約・返金などのワークフロー実行、までを一貫して計画・実行します。また、必要に応じて人間に承認や確認を求め、完全な透明性を確保するためにすべての工程を記録します。 

コードを1行も書くことなく、複雑なリクエストも自動化可能です。さらに、設計段階からセキュリティを最優先。EU AI法やISO 27001認証を含む、世界でも厳格な基準に準拠しています。 

DeepL Agentにおける返品・返金・交換の取り扱い

SaaSサブスクリプションの標準的な返金リクエストを例に、DeepL Agentがどのように処理するのかを見ていきましょう。業界や企業によって使用するシステムは異なりますが、DeepL Agentはブラウザベースでツールを横断操作できるため、特別な統合作業は必要ありません。  

チケットの分析

まず、カスタマーサポートプラットフォーム（例：Zendesk）にアクセスし、お問い合わせ内容を読み取ります。返金可否の判断に必要な情報（契約内容、購入日、理由など）を抽出し、処理の準備を整えます。

アカウントおよび契約情報の確認

次に、アカウント管理システムへアクセスします。 このシステムはAPIを持たない内部専用ツールであることも少なくありません。DeepL Agentは、人と同様にログイン機能付きブラウザを介して操作するため、こうした環境でも問題なく対応できます。対象アカウントを特定後、検証に必要な契約日やプラン情報を取得し、請求システムへと進みます。

ポリシー検証と返金処理

取得した契約データを社内ポリシーと照合し、返金対象かどうかを判断します。条件を満たしている場合は、請求システム上で解約手続きを開始し、返金額を自動計算します。必要に応じてワークフローを一時停止し、人間による承認プロセスを挟むことも可能です。その際、判断に必要な要約情報が明確に提示されます。

明確で法令に準拠した顧客コミュニケーション

返金処理完了後は、サポートプラットフォームに戻り、パーソナライズされた返信文を作成します。契約状況、解約日、返金額、処理スケジュールなどの重要情報を正確に記載。送信前には確認用のスクリーンショットを保存し、透明性と監査対応も確保します。

サブエージェントによる大規模処理

エンタープライズ環境では、返金依頼が単発で届くことは稀です。DeepL Agentはサブエージェントを展開し、複数チケットを並行処理できます。キューの自動フィルタリング、解約・返金リクエストの識別、同時並行での処理実行。これにより、人員を増やすことなく処理能力を拡張可能です。またキューを迅速に解消し、高い応答水準を維持できます。

サポートチームの負担軽減と対応能力の向上

DeepL Agent に返金やキャンセルのワークフローを任せることで、カスタマーサービスチームは、顧客ロイヤリティや定着率を高める対話に集中できるようになります。反復的で時間を要する処理から解放されることで、担当者は、共感力が最も求められる場面にこそ十分な時間を割けるようになります。その結果、お客様との信頼関係をより深く築く余裕が生まれます。

DeepL Agentが定型業務を担う一方で、最終的な管理と判断は人間が行います。重要なプロセスではレビューを挟むことで正確性を担保し、システム全体での継続的な認証により、機密データも厳格に保護されます。担当者が複数のタブを行き来して情報を探す必要はありません。その分の時間と集中力を、本質的な問題解決に充てることができます。

チケット数が急増した場合でも、チームが圧倒されることはありません。DeepL Agentが共に業務を担っている――その確かな支えがあるからです。