KlarnaのAIアシスタントが8500万のアクティブユーザー向けにカスタマーサポートを大規模に再定義した方法

Klarnaは、AI搭載の決済およびショッピングソリューションで世界の商取引を変革しています。8500万以上のアクティブユーザーと1日250万件の取引を誇るKlarnaは、消費者中心の金融テクノロジーリーダーです。同社の主力AIアシスタントは、LangGraphとLangSmithを基盤に構築され、顧客からの支払い、返金、その他のエスカレーションに対応しています。

このAIアシスタントは、これまでに250万件以上の会話を処理し、700人のフルタイムスタッフに相当する作業を実行しています。LangGraphの制御可能なエージェントアーキテクチャにより、リクエストのルーティングとタスク処理が自動化され、レイテンシと運用コストが削減されました。また、LangSmithのテスト駆動開発アプローチにより、KlarnaはAIアシスタントの動作を段階的に検証し、精度を向上させています。

過去9か月間で、AIアシスタントは平均顧客問い合わせ解決時間を80％短縮し、反復的なサポートタスクの約70％を自動化しました。これにより、顧客サービス担当者は複雑で価値の高いやり取りに集中できるようになりました。さらに、拒否の根本原因特定が改善され、顧客エスカレーションが大幅に減少しました。

KlarnaのCEOであるSebastian Siemiatkowski氏は次のように述べています。「LangChainは、AI搭載アシスタントのビジョンを実現し、グローバルにサポートを拡大して優れたカスタマーエクスペリエンスを提供する上で素晴らしいパートナーでした。」この事例は、AIによる業務効率化と顧客満足度向上の可能性を示しています。

具体的には、AIアシスタントは制御可能なエージェントアーキテクチャを採用し、さまざまなタスクシナリオに応じてプロンプトを動的に調整することで、精度を損なうことなくトークンコストとレイテンシを低減します。また、LangSmithのテスト駆動開発機能を活用して重要なユースケースを厳密にテストし、LLM評価とプロンプト反復を通じてエージェントのパフォーマンスを継続的に最適化しています。このプロセスは応答品質を向上させるだけでなく、LangSmithのプロンプトエンジニアリング機能の発展にも貢献し、例えばメタプロンプティング（meta-prompting）機能では、ユーザーがプロンプトの改善を提案し、最適化されたプロンプトが応答品質に与える影響を確認できます。

全体として、KlarnaのAIアシスタントはLangGraphとLangSmithを組み合わせることで、大規模なカスタマーサポートの自動化とインテリジェント化を実現し、企業AIアプリケーションの新たな基準を打ち立てました。