English Edge Daily – 11/04/2025

📰Today’s article

Title

Will AI Replace Human Customer Service? Signals, Setbacks, and What Must Change
AIは人間のカスタマーサービスを置き換えるのか――兆し、つまずき、必要な変化

Article

English	Japanese
Ask ChatGPT if AI will replace humans in customer service, and it offers a diplomatic answer: “they will work side by side”. Humans are not so optimistic. Tata Consultancy Services chief executive K Krithivasan says AI may mean a “minimal need” for call centres in Asia. Gartner says AI will resolve 80% of common customer service issues by 2029.	カスタマーサービスでAIが人間を置き換えるかとChatGPTに尋ねると、「両者は並んで働く」という慎重な答えが返ってくる。人間はそれほど楽観的ではない。タタ・コンサルタンシー・サービシズの最高経営責任者K・クリシバサンは、AIによってアジアでのコールセンターの「最小限の必要性」につながる可能性があると言う。ガートナーは、2029年までにAIが一般的なカスタマーサービスの問題の80%を解決すると述べている。
There is hype around “AI agents”, autonomous systems that make decisions. They could turbo-charge “rule-based chatbots”, which answer only set questions. My recent experience with parcel firm Evri’s chatbot shows the limits. Ezra promised to “get this resolved straight away”, asked for a tracking reference, then said my parcel was delivered, showed the wrong door, and offered no next step.	意思決定を行う自律型システムである「AIエージェント」をめぐる熱狂がある。彼らは、定型の質問にしか答えられない「ルールベースのチャットボット」を強力に後押しし得る。宅配会社Evriのチャットボットに関する私の最近の体験は、その限界を示している。Ezraは「すぐに解決する」と約束し、追跡番号を求めたが、荷物は配達済みだと言い、誤ったドアの画像を示し、次の手順を提示しなかった。
Evri says it is investing £57m to improve the service. “Our intelligent chat facility uses tracking data to suggest the most helpful responses and ensure the customer’s parcel is delivered as soon as possible, if this has not happened as scheduled,” it says. Rival DPD disabled a looser AI chatbot after it criticised the company and swore at users.	Evriはサービス向上のために5,700万ポンドを投資していると述べる。「当社のインテリジェントなチャット機能は、追跡データを用いて最も役立つ応答を提示し、予定どおりでない場合はできるだけ早く荷物が配達されるようにします」としている。競合のDPDは、同社を批判し利用者に暴言を吐いた「より自由度の高い」AIチャットボットを無効化した。
Companies are adding AI. Some 85% of leaders are exploring, piloting or deploying chatbots, according to Gartner, but only 20% meet expectations. “You can have a much more natural conversation with AI,” says Garner analyst Emily Potosky. “But the downside is the chatbot could hallucinate, it could give you out-of-date information, or tell you completely the wrong thing.”	企業はAIを取り入れている。ガートナーによれば、約85%のリーダーがチャットボットを検討・試行・導入しているが、期待に応えるのは20%にすぎない。「AIとは、より自然な会話が可能です」とガートナーのアナリスト、エミリー・ポトスキーは言う。「しかし欠点として、チャットボットは幻覚（ハルシネーション）を起こし、古い情報を与えたり、全く間違ったことを伝えたりする可能性があります。」
“Knowledge management is more important when deploying generative AI,” says Ms Potosky. QStory’s Fiona Coleman says, “There are times where I don’t want to have a digital engagement, and I want to speak to a human.” US rules would require disclosure and handoff, and Gartner predicted by 2028 the EU may mandate ‘the right to talk to a human’.	「生成AIを導入する際は、ナレッジマネジメントがより重要です」とポトスキー氏は述べる。QStoryのフィオナ・コールマンは「デジタルでのやり取りを望まず、人間と話したい時がある」と語る。米国の規則は開示と引き継ぎを求め、ガートナーは2028年までにEUが「人間と話す権利」を義務化する可能性があると予測した。

📘Vocabulary

1. diplomatic – adjective
   • Meaning: careful with words so that no one is offended.
   • Example: Her diplomatic reply avoided taking sides in the dispute.
   • 意味: 誰も傷つけないように言葉を慎重に選ぶさま。
   • 例文: 彼女の外交的な返答は、その争いでどちらの側にも立たなかった。
2. autonomous – adjective
   • Meaning: able to act or make decisions without direct control by people.
   • Example: The autonomous system rerouted deliveries when traffic built up.
   • 意味: 人の直接の制御なしに行動・判断できる。
   • 例文: その自律型システムは、渋滞が発生すると配送経路を変更した。
3. hallucinate – verb
   • Meaning: to produce statements that seem real but are actually false.
   • Example: The chatbot may hallucinate details that are not in its data.
   • 意味: 本当らしく見えるが実際は虚偽の内容を生み出す。
   • 例文: そのチャットボットは、データにない詳細を幻覚生成することがある。
4. disclosure – noun
   • Meaning: the act of telling people important information openly.
   • Example: New rules require disclosure when customers talk to an AI system.
   • 意味: 重要な情報を公開して知らせること。
   • 例文: 新しい規則は、顧客がAIと話すときに開示を求めている。
5. mandate – verb
   • Meaning: to officially require something by law or rule.
   • Example: The agency may mandate a fast handoff to a human agent.
   • 意味: 法や規則で何かを正式に義務づける。
   • 例文: 当局は、人間の担当者への迅速な引き継ぎを義務化する可能性がある。

📝Let’s summarize

Summary	要約
Firms rush to deploy AI chatbots and decision-making agents, yet results often disappoint. Cases at Evri and DPD expose limits, while Gartner projects broad use but warns of hallucinations; experts call for better knowledge management and guaranteed human handoffs.	企業はAIチャットボットや意思決定エージェントの導入を急ぐが、成果はしばしば期待外れである。EvriとDPDの事例は限界を示し、ガートナーは普及を見込む一方でハルシネーションを警告する。専門家は、より良いナレッジマネジメントと人間への確実な引き継ぎを求めている。
[Word Count: 39 words]

❓Comprehension Questions

Q1: According to the article, what does Gartner predict about customer service by 2029?

A. It predicts call centres will fully disappear in most Asian countries.
B. It predicts chatbots will replace all human agents across large enterprises.
C. It predicts AI will resolve 80% of common service issues by 2029.
D. It predicts only 20% of pilots will move into full deployment.

問1: 記事によると、ガートナーは2029年までのカスタマーサービスについて何を予測しているか。
Correct answer: C
正解選択肢: AIは2029年までに一般的なサービス問題の80%を解決すると予測している。
該当文: Gartner says AI will resolve 80% of common customer service issues by 2029.

Q2: What action did DPD take regarding its AI chatbot?

A. It disabled a looser AI chatbot after it criticized the company and swore.
B. It expanded the chatbot after customer satisfaction scores rose sharply.
C. It switched to a strictly rule-based chatbot for all customer contacts.
D. It kept the chatbot but removed access during peak delivery seasons.

問2: DPDは自社のAIチャットボットについてどのような対応を取ったか。
Correct answer: A
正解選択肢: 会社を批判し暴言を吐いた「より自由度の高い」AIチャットボットを無効化した。
該当文: Rival DPD disabled a looser AI chatbot after it criticised the company and swore at users.

Q3: What point does Emily Potosky make about deploying generative AI?

A. She argues most systems already meet or exceed expectations in production.
B. She claims AI always provides the most up-to-date information available.
C. She believes rule-based bots are better than agents for natural dialogue.
D. She says knowledge management becomes more important with generative AI.

問3: 生成AIの導入について、エミリー・ポトスキーはどの点を述べているか。
Correct answer: D
正解選択肢: 生成AIを導入する際にはナレッジマネジメントがより重要になると述べている。
該当文: “Knowledge management is more important when deploying generative AI,” says Ms Potosky.

💬Today’s your thoughts

Question

Should companies guarantee a quick handoff to a human agent when a chatbot struggles?
チャットボットが行き詰まったとき、企業は人間担当者への迅速な引き継ぎを保証すべきでしょうか。

Model Answer – 1（肯定的立場）

English	Japanese
I support guaranteeing a quick handoff because it protects customers when automation fails. A clear promise builds trust and keeps help accessible to everyone, including people who find digital tools confusing.	自動化がうまくいかない時に顧客を守るため、迅速な引き継ぎの保証に賛成する。明確な約束は信頼を築き、デジタルツールが分かりにくい人を含め、誰もが支援にアクセスできる状態を保つ。
Firstly, a guarantee prevents dead ends in service journeys. Because customers know a human will step in, they can report complex issues without fear of being stuck. For example, when tracking shows the wrong door, a handoff can verify facts. This shows that escalation could reduce repeated contacts and wasted time.	まず、保証はサービス体験の行き止まりを防ぐ。人間が介入すると分かっていれば、顧客は行き詰まる不安なく複雑な問題を報告できる。例えば、追跡情報が間違ったドアを示した場合、引き継ぎは事実確認ができる。これにより、エスカレーションが、重複問い合わせと時間の無駄を減らし得ることが示される。
In addition, a guarantee sets a measurable standard for vendors. Because teams must define triggers and response times, they improve knowledge bases and training. For example, agents can log failure patterns and update flows. This shows that structured handoffs could raise overall quality and consistency.	さらに、保証はベンダーに測定可能な基準を与える。発動条件と対応時間を定める必要があるため、ナレッジベースや研修が改善される。例えば、担当者は失敗パターンを記録し、フローを更新できる。これにより、体系的な引き継ぎが全体の品質と一貫性を高め得ることが示される。
I therefore support a guaranteed handoff. It reassures customers, creates accountability for providers, and keeps digital innovation aligned with real-world needs without leaving people behind.	以上より、保証された引き継ぎを支持する。これは顧客に安心を与え、提供側の説明責任を生み、取り残される人を出さずにデジタルの革新を現実のニーズに沿わせる。
[Word Count: 158 words]

Model Answer – 2（否定的立場）

English	Japanese
I do not support a strict guarantee for handoffs because it can create rigidity. Companies may focus on timers instead of solving root causes, which could slow broader improvements.	厳格な引き継ぎ保証には反対だ。硬直性を生みかねないからである。企業は根本原因の解決ではなくタイマーに注目してしまい、より広い改善を遅らせる可能性がある。
Firstly, strict rules can misdirect resources. Because teams must meet the clock, they may escalate simple cases that bots could finish. For example, minor address checks might jump to agents unnecessarily. This shows that rigid guarantees could increase costs without better outcomes.	まず、厳格なルールは資源の向きを誤らせる。時間厳守のため、ボットで完了できる簡単な案件までエスカレートする恐れがある。例えば、軽微な住所確認が不要に人へ回るかもしれない。これにより、硬直的な保証が成果の向上なくコストを増やし得ることが示される。
Moreover, guarantees may discourage experimentation. Because every flow must fit the rule, teams avoid novel designs that could improve self-service. For example, adaptive prompts might be rejected to keep response times predictable. This shows that flexibility could be more valuable than fixed promises.	さらに、保証は実験を阻む可能性がある。すべてのフローが規則に合わせられるため、セルフサービスを高め得る新しい設計を避けてしまう。例えば、応答時間の予測可能性を保つために、適応的なプロンプトが見送られることがある。これにより、固定的な約束より柔軟性の方が価値がある場合が示される。
I therefore oppose a strict guarantee. Instead, companies should publish targets, measure real outcomes, and offer handoffs when signs show the bot is failing.	以上より、厳格な保証には反対する。代わりに、企業は目標を公開し、実際の成果を測定し、ボットの失敗兆候が出たときに引き継ぎを提供すべきだ。
[Word Count: 151 words]

News Source: BBC News
https://www.bbc.com/news/articles/cz913ylq3k3o