カスタマーサポートAIは、問い合わせ対応の効率化や対応品質の安定化に役立ちますが、すべての顧客対応を自動化できるわけではありません。効果的に活用するには、AIに任せる業務と人が対応すべき業務を切り分け、FAQ整備や運用設計を行うことが重要です。
本記事では、カスタマーサポートAIの導入メリットや活用例、導入ステップ、注意点に加え、おすすめツール5選を紹介します。人手不足や対応品質のばらつきに悩む企業は、AI導入を検討する際の参考にしてください。
AIを活用したカスタマーサポートとは
カスタマーサポートにおけるAI活用とは、AI技術を用いて顧客対応業務を自動化・効率化する取り組みです。
業務負担の軽減や迅速な対応、対応品質の均一化などを目的に、カスタマーサポートへのAI導入が進んでいます。
特に注目されているのが「生成AI」の活用です。ChatGPTのような対話型AIは、従来のルールベース型（あらかじめ決められた質問と回答のパターンに従って応答する方式）とは異なり、より自然な会話と柔軟な対応が可能です。
カスタマーサポートにおけるAI活用例
カスタマーサポートにおけるAI活用例は、問い合わせ対応の自動化からオペレーター支援、顧客データの分析まで多岐にわたります。
代表的な活用例を以下にまとめました。
| 活用例 | 概要とメリット |
|---|---|
| AIチャットボット | ・テキストや音声での質問に対し、AIが文脈を読み取って最適な回答を自動で生成 ・オペレーターの負担軽減や営業時間外の対応が可能になる |
| AI搭載FAQシステム | ・ユーザーの入力内容から意図を読み取り、該当する回答を自動で提示 ・多くのユーザーが自力で解決でき、オペレーターの対応負荷を軽減できる |
| 多言語対応 | ・多言語の問い合わせに対し、AIの自動翻訳機能を活用して回答を提示 ・多言語対応が可能な人材の確保・育成にかかるコストや時間を削減できる |
| インテリジェントルーティング | ・AIが問い合わせ内容を分類・分析し、適切な担当者や部門へ自動で振り分け ・対応のスピードと正確性の向上、顧客満足度の改善につながる |
| オペレーター支援 | ・顧客対応中に、関連するFAQやマニュアルをAIが即時に提示し、対応策を提案 ・対応品質のばらつきを防止でき、オペレーター業務の負担を軽減できる |
| ワークフローの自動化 | ・問い合わせ対応後のメール送信やアンケート依頼など、一連の定型業務をAIで自動化 ・手作業を減らし、業務を効率化・省力化できる |
| 顧客データの分析 | ・顧客とのやり取りや行動履歴をもとに、AIが顧客のニーズや不満の傾向を分析・可視化 ・商品やサービスの改善、パーソナライズしたサービスの提供などに活用できる |
カスタマーサポートにAIを導入する3つのメリット
この章では、カスタマーサポートにAIを導入することで得られるメリットを、以下3つの観点から解説します。
- オペレーターの負担軽減
- 顧客満足度の向上
- データ分析によるサービス改善
オペレーターの負担軽減
これまでは、すべての問い合わせにオペレーターが対応するのが一般的でした。しかし現在では、AIの活用により、その負担を軽減できるようになっています。
代表的な活用例として、AIチャットボットやFAQシステムの自動応答機能が挙げられます。よくある質問や簡単な手続き案内といった定型的な問い合わせには、AIが対応することで、オペレーターの対応時間とリソースを節約できます。
その結果、オペレーターはより複雑な問い合わせや特定の顧客への個別対応など、人間ならではの判断や共感が必要な業務に集中できるようになります。
顧客満足度の向上
カスタマーサポートにおいて、対応の迅速さと正確性は顧客満足度を高めるうえで欠かせない要素です。
対応に時間がかかったり、求める情報が得られなかったりすると、顧客はストレスを感じ、企業への信頼を損なう可能性があります。
そこで、AIを活用して問い合わせ内容に応じた適切な案内を即時に提供すれば、顧客の不安やストレスを軽減できます。その結果、顧客満足度も高まるでしょう。
さらに、過去のやり取りや行動履歴をもとに対応をパーソナライズできるAIシステムを導入すれば、一人ひとりに合わせた、より丁寧で的確な対応が実現できます。
データ分析によるサービス改善
AIを活用した問い合わせ対応では、顧客とのやり取りがデジタルデータとして自動的に蓄積されます。
これらのデータを分析することで、顧客の興味・関心や問い合わせ傾向を把握でき、製品・サービスの改善に活かすことが可能です。
また、顧客ごとの対応履歴を参照することで、次回以降の対応をより的確かつスムーズに行えるようになり、対応品質の向上にもつながります。
カスタマーサポートにAIを導入した企業の事例
ここからは、実際にカスタマーサポートにAIを導入した企業の事例を3つご紹介します。
- 東京ガスカスタマーサポート株式会社
- 小林製薬株式会社
- パナソニックホームズ株式会社
東京ガスカスタマーサポート株式会社
東京ガスカスタマーサポート株式会社は、AI導入によって応対時間の大幅な削減を実現しました。
| AI導入前の課題 | ・オペレーターの経験による対応レベルに差があった ・電話対応の内容が複雑化し、必要な情報を見つけるのに時間がかかっていた |
|---|---|
| 取り組み内容 | ・音声認識機能を備えたAI情報検索システムを導入 ・顧客との会話内容をリアルタイムで解析し、関連情報を自動で提示 |
| AI導入後の効果 | ・オペレーターの経験に依存せず、誰でも迅速な対応が可能になった ・年間1万1,000時間の応対時間削減を実現できた |
参考：東京ガス「AI導入で年間1万1000時間の応対時間削減◆コールセンター効率化の取り組み」
小林製薬株式会社
小林製薬株式会社は、AIを活用して情報検索を効率化し、応対時間や後処理時間を短縮しています。
| AI導入前の課題 | ・電話応対中の情報検索にかかる時間や精度が、オペレーターのスキル・経験に左右されていた |
|---|---|
| 取り組み内容 | ・音声をリアルタイムでテキスト化し、即座にFAQやマニュアルを自動検索するAIシステムを導入 |
| AI導入後の効果 | ・誰でもスムーズに精度の高い検索が可能となり、応対時間が大幅に短縮 ・顧客対応履歴の自動記録により、後処理の時間短縮や入力漏れの防止にもつながった |
参考：株式会社アイアクト「AI検索と音声認識を連携しマニュアルやFAQの自動検索を実現」
パナソニックホームズ株式会社
パナソニックホームズ株式会社では、AIを導入し、業務負荷の軽減や属人化の解消に取り組んでいます。
| AI導入前の課題 | ・社内問い合わせ対応の業務負荷が増加していた ・業務が属人化していた |
|---|---|
| 取り組み内容 | ・社内で定着しているコミュニケーションツールと連携可能なAIヘルプデスクシステムを導入 |
| AI導入後の効果 | ・チャットボットがFAQを自動生成し、曜日や時間を問わず自動応答が可能になった ・「サポートセンターに電話がつながらない」といった課題も解消された |
参考：PR TIMES「パナソニック ホームズがAI ヘルプデスク for Microsoft Teamsを導入、住宅メーカーでの初導入事例」
カスタマーサポートにAIを導入する6つのステップ
カスタマーサポートAIを導入する際は、現状分析からテスト運用まで順を追って進めることが大切です。ここでは、導入時に押さえておきたい6つのステップを解説します。
1.現状分析と目標設定
2.導入領域の選定
3.ツール選定
4.FAQデータの整備
5.テスト運用開始
6.本格導入とチューニング
1.現状分析と目標設定
まず、現状を把握し、改善したい課題や目標を明確にします。
現在の問い合わせ件数や平均対応時間などを可視化し、業務状況や課題を把握しましょう。そのうえで、以下のような目的を設定します。
- 問い合わせ対応時間の短縮
- オペレーターの負担軽減
- 対応品質のばらつき防止
- 顧客満足度の向上
この際、AI導入そのものを目的にせず、「何を改善するために導入するのか」を明確にすることが重要です。
目的が明確になったら、「平均対応時間を○分に短縮する」「自己解決率を○％から○％に向上させる」など、具体的なKPIも設定しましょう。導入後の効果を客観的に検証しやすくなります。
2.導入領域の選定
次に、現状分析や改善目標をもとに、AIを導入する業務範囲を決定します。すべてのカスタマーサポート業務をAI化するのではなく、まずは定型的・反復的な業務から始めるとよいでしょう。
AI導入に向いている領域は、以下の通りです。
- チャットボットによる一次対応
- FAQ対応
- 問い合わせ内容の分類
- メール文面の下書き作成
- 対応履歴の要約
- マニュアル検索
- VOC分析 など
一方で、複雑な問い合わせやクレーム対応など、AIだけで解決するのが難しいケースもあります。そのため、「AIに任せる業務」と「人が対応すべき業務」を切り分けることが大切です。
3.ツール選定
導入領域が決まったら、自社の目的に合うAIツールを選定します。料金や機能だけで判断せず、自社のサポート体制や既存システムとの相性を確認することが必要です。
ツール選定では、以下のポイントをチェックしましょう。
- チャットボット機能の有無
- メール、チャット、電話など対応チャネルとの連携
- CRMや問い合わせ管理システムとの連携
- FAQやナレッジベースとの連携
- 日本語対応の精度
- セキュリティ体制
- 導入、運用サポートの有無 など
4.FAQデータの整備
AIの回答精度を高めるには、FAQデータやマニュアルの整備も必要です。AIが参照する情報を整理しておくことで、問い合わせ内容に合った回答を提示しやすくなります。
具体的には、過去の問い合わせ履歴を分析し、頻出する質問や対応パターンをFAQに反映します。また、商品情報や対応ルールが変わる場合など、導入後も定期的に情報を更新しましょう。
5.テスト運用開始
本格導入の前には、限定的な範囲でテスト運用を行い、AIが想定通りに機能するかを確認します。社内テストや一部のチャネル・問い合わせカテゴリから始めるのが望ましいでしょう。
テスト運用で確認すべき項目は以下の通りです。
- AIの回答が正確か
- 不自然な回答や誤回答がないか
- 有人対応への引き継ぎがスムーズか
- オペレーターの業務負担が軽減されているか など
AIの回答内容は人が確認し、誤回答や不足している情報を修正する運用が必要です。AIを入れて終わりではなく、顧客や現場の反応も踏まえ、テスト段階で課題を洗い出すことが本格導入の成功につながります。
6.本格導入とチューニング
テスト運用で得た結果をもとに、対象範囲を広げて本格導入を行います。本格導入後は、AIの回答精度や問い合わせ履歴を分析し、改善サイクルを回しましょう。
＜チューニング・運用改善例＞
- FAQの追加、修正
- AI回答の表現改善
- 有人対応へ切り替える条件の調整
- オペレーター向けマニュアルの更新 など
また、事前に設定したKPIをもとに、効果検証を行うことも重要です。顧客の声や商品・サービスの変化に合わせて継続的に運用を見直すことで、対応の品質向上や顧客満足度の改善につなげられます。
★カスタマーサポートへのAI導入は多くのメリットがある一方で、効果的な運用を実現するにはある程度の知識や手間が必要です。
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カスタマーサポートAIツール比較5選
カスタマーサポートAIツールは、サービスによって特徴や主な機能が異なります。導入目的や自社の課題に合うツールを選ぶためにも、各サービスの違いを比較しておきましょう。
ここでは、カスタマーサポートAIツール5選を紹介します。
| ツール | 特徴 | 料金 |
|---|---|---|
| Zendesk AI | ・数十億件の対応データをもとにした高度なAI ・幅広い機能でサポート業務全体に対応 |
$19/月～（年払い） |
| Helpfeel | ・自己解決・検索に優れたAIを活用 ・導入から運用改善までサポートが手厚い |
要問い合わせ |
| KARAKURI | ・特許取得済みの顧客対応AIエージェントが顧客の課題を的確に解決 ・個人情報専用のマスキング機能を備えた高いセキュリティ体制 |
要問い合わせ |
| yaritori | ・メールでの問い合わせ対応専用ツール ・AIが返信作成やクレーム検出などを支援 |
￥1,980/月（1ユーザー）～ |
| PKSHA ChatAgent | ・生成AIと独自アルゴリズムにより、柔軟で高精度な対話を実現 ・手続き業務の自動化など多様な業務に活用可能 |
要問い合わせ |
Zendesk AI
Zendesk AIは、数十億件の対応データをもとにしたカスタマーサポート向けAIです。AIエージェントやCopilot、品質管理などの機能を備え、顧客ニーズに合った対応を支援します。
| 特徴 | ・数十億件の対応データをもとにした高度なAI ・AIエージェント、Copilot、品質管理などサポート業務全体に対応 |
|---|---|
| 主な機能 | ・AIエージェント ・Copilot ・ナレッジベース作成サポート ・品質管理 など |
| 料金 | $19/月～（年払い） |
Helpfeel
Helpfeelは、顧客や社内向けのAIナレッジプラットフォームです。自己解決に特化したAIによるFAQ検索や問い合わせ分析を活用し、顧客の疑問解消や問い合わせ件数の削減につなげられます。
| 特徴 | ・自己解決・検索に優れたAIを活用 ・データ分析が得意 ・導入から運用改善までサポートが手厚い |
|---|---|
| 主な機能 | ・検索型FAQシステム ・AIチャット ・VoC/VoE分析 ・チケット管理 など |
| 料金 | 要問い合わせ |
KARAKURI
KARAKURIは、実践的なAIソリューションを提供するカスタマーサポートAIサービスです。AIと有人オペレーターをスムーズに切り替えられ、問い合わせ対応の効率化に役立つ機能を備えています。
| 特徴 | ・特許取得済みの顧客対応AIエージェントが顧客の課題を的確に解決 ・オペレーターのスキル定着を支援 ・個人情報専用のマスキング機能を備えた高いセキュリティ体制 |
|---|---|
| 主な機能 | ・AIエージェント ・ボイスエージェント ・AIチャットボット ・FAQシステム ・AIナレッジマネジメントツール など |
| 料金 | 要問い合わせ |
yaritori
yaritoriは、メールでの問い合わせ対応に特化したDXプラットフォームです。顧客管理・一斉配信などをまとめて管理でき、AIエージェントによる返信文作成やクレーム検出にも対応しています。
| 特徴 | ・メールでの問い合わせ対応専用ツール ・AIが返信作成やクレーム検出などを支援 ・操作性とデザインがシンプルで使いやすい |
|---|---|
| 主な機能 | ・メールの自動返信 ・エスカレーション ・トーン変換 ・クレームメールの判断 ・翻訳 など |
| 料金 | ￥1,980/月（1ユーザー）～ |
PKSHA ChatAgent
PKSHA ChatAgentは、AIエージェントによる問い合わせ対応に加え、未解決問い合わせの分析や改善提案にも対応するサービスです。社内問い合わせのほか、WebサイトやECサイトなどでの問い合わせ対応に活用できます。
| 特徴 | ・AIエージェントが問題解決から改善提案まで支援 ・生成AIと独自アルゴリズムにより、柔軟で高精度な対話を実現 ・入退会手続きや在庫確認など、多様な業務に活用可能 |
|---|---|
| 主な機能 | ・ユーザーの意図理解 ・FAQ一括登録機能 ・独自辞書データの作成 ・アクションフロー構築 ・有人チャット連携 など |
| 料金 | 要問い合わせ |
カスタマーサポートにAIを導入する際のポイント
AIの導入による効果を最大限に引き出すには、あらかじめ押さえておくべきポイントがあります。この章では3つの点を解説します。
- 導入目的を明確にする
- 強固なセキュリティ体制を構築する
- 継続的な学習と改善を行う
導入目的を明確にする
AI導入を検討する際は、「何のために導入するのか」という目的を明確にすることが重要です。
よくある目的としては、以下のような例が挙げられます。
- 問い合わせ対応の自動化によるオペレーターの負荷軽減
- 対応スピードの向上
- 顧客満足度の改善 など
目的が曖昧なままでは、期待する効果が得られない可能性があります。課題とゴールを具体化することで、自社に必要な機能や導入範囲を適切に判断できます。
導入の目的が明確であれば、優先すべき機能の選定や導入後のKPI設定もスムーズに進めることができるでしょう。
強固なセキュリティ体制を構築する
AI導入にあたっては、情報漏洩や不正アクセスを防ぐためのセキュリティ対策が不可欠です。
カスタマーサポートでは、氏名・住所・購入履歴など、個人情報を扱うケースが多くあります。AIシステムの学習機能により、意図せず個人情報が漏洩するリスクもあるため、十分な注意が必要です。
また、クラウドサービスを活用する場合は、通信の暗号化やアクセス権限の管理、運用ベンダーのセキュリティ水準なども慎重にチェックする必要があります。
企業としての信頼を損なわないためにも、万が一に備えたインシデント対応体制の構築についても検討するようにしましょう。
継続的な学習と改善を行う
現代の魔法のように思われるAIですが、導入しただけで永続的に効果を発揮するわけではありません。特に、生成AIや自然言語処理を活用する場合は、ユーザーとのやり取りを通じて精度を徐々に高めていく必要があります。
そのため、導入初期には誤った回答や想定外の質問に対応できないケースもあります。応対の質によっては顧客満足度を下げてしまうリスクも否定できません。
こうしたリスクを避けるには、応対履歴を定期的に確認し、回答精度の向上やFAQデータの更新を継続的に行える運用体制を整えることが重要です。
カスタマーサポートにAIを導入する際の注意点
カスタマーサポートAIには多くのメリットがありますが、導入時に注意したい点もあります。ここでは、2つの注意点を解説します。
AI導入や構築に手間がかかる
カスタマーサポートAIを効果的に運用するには、事前の設計や準備が必要です。ツールを導入するだけで自動的に成果が出るわけではなく、一定の知識や運用体制も求められます。
導入前には、以下のような準備を進めておきましょう。
- 問い合わせ内容の整理
- FAQ・マニュアルの整備
- 既存システムとの連携確認
- 運用ルールの設計 など
特に、AIが参照するFAQやナレッジの質が低いと回答精度が下がるため、導入前に内容を見直しておくことが重要です。
また、AIが対応する範囲や有人対応へ切り替える条件、誤回答が出た場合の確認フローなども決めておく必要があります。導入初期は現場担当者に一時的な負荷がかかる可能性もあるため、準備期間を見込んで進めることが大切です。
AIだけでは複雑な質問に対応しきれない
AIは定型的な質問や反復的な業務には有効ですが、すべての問い合わせを完全に自動化できるわけではありません。状況に応じた柔軟な判断が求められる場面では、人による判断が必要です。
たとえば、複雑な問い合わせや顧客の感情に寄り添う対応などは、AIが誤った回答をすると顧客満足度の低下や信頼損失につながる可能性もあります。このようなリスクを避けるため、必要に応じて有人対応へと切り替える設計をつくりましょう。
AIと人の役割分担の例は、以下の通りです。
- AI：問い合わせの分類、一次受付、FAQなど既存のナレッジに基づく一次回答
- 人：個別判断が必要な対応、AI生成案の最終確認、FAQの構築・更新など
AIはオペレーターの代わりではなく、オペレーターを支援する仕組みとして活用することが大切です。AIが一次対応や情報整理を担い、人が複雑な対応に集中できる状態を目指しましょう。
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| 対応領域 | ・サービス窓口 ・代表電話の一次受け ・EC・店舗カスタマーサポート ・受注受付窓口 ・フォローアップコール ・資料発送・受付 など |
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カスタマーサポートのAI導入に関するよくある質問（FAQ）
カスタマーサポートAIを導入する際は、導入期間やデメリットなどを前もって確認しておくと安心です。ここでは、導入時のよくある質問に回答します。
カスタマーサポートAIの導入から定着までの期間は？
カスタマーサポートAIの導入から定着までの期間は、導入するAIの種類や対象範囲によって異なります。小規模な導入であれば数週間程度、本格的な運用設計を含む場合は数ヵ月かかることもあります。
簡易的なチャットボットやFAQ対応は比較的短期間で導入できますが、CRMとの連携やFAQデータの整備、運用ルールの設計まで行う場合は一定の準備期間が必要です。
導入から定着までには以下のような段階があります。
- 現状分析・導入範囲の整理
- FAQ・マニュアル・ナレッジデータの整備
- ツール設定・システム連携
- 社内テスト・一部運用
- 本格運用・改善
実際に効果を出すには、導入後も回答精度の確認やFAQの追加・修正、有人対応への引き継ぎルールの改善を続けることが重要です。最初から全領域をAI化するのではなく、問い合わせ件数が多い定型的な対応から始めると、成果を確認しやすいでしょう。
カスタマーサポートにAIを導入するデメリットは？
AI導入には、業務効率化や対応品質の安定化といったメリットがある一方で、事前に理解しておきたいデメリットもあります。
＜主なデメリット＞
- 導入や初期設定に手間がかかる
- FAQやマニュアルなどのデータ整備が必要
- 複雑な問い合わせやクレーム対応には不向き
- 誤回答によって顧客満足度が下がるリスクがある
- 導入後もチューニングや運用改善が必要
特に顧客満足度の低下を防ぐには、FAQやナレッジの整備・改善に加え、「AIに任せる業務」と「人が対応すべき業務」を切り分けることが重要です。
カスタマーサポートAIを導入するとオペレーターは不要になる？
カスタマーサポートAIを導入しても、オペレーターが完全に不要になるわけではありません。AIは定型的な問い合わせ対応には有効ですが、複雑な相談や顧客の感情に寄り添う場面では、人の判断やコミュニケーションが必要です。
AIの役割は、オペレーターの代わりになることではなく、業務負担を軽減することにあります。AIが一次対応や問い合わせ情報の整理などを担うことで、オペレーターはより複雑な対応や顧客満足に関わる業務に集中しやすくなります。
カスタマーサポートAIは、人の代替ではなく、オペレーターの対応力を高める仕組みとして活用するのが望ましいでしょう。
AIと人によるカスタマーサポートを組み合わせたサービスはある？
AIによる効率化と、人による柔軟な対応を組み合わせたカスタマーサポートサービスはあります。
こうしたサービスは、定型対応の効率化だけでなく、複雑な問い合わせへの対応や運用改善まで支援範囲に含む点が特徴です。
そのため、社内にAI運用の専任担当者がいない企業や、「AIを導入したいが、設計や運用まで手が回らない」という企業に向いています。
HELP YOUでは、ツール選定から導入、専門エンジニアによるAI設計まで対応可能です。定型対応はAI、個別対応は優秀なアシスタントが担い、スピードと品質を両立したサポートを提供します。
「自社のカスタマーサポートをどこまでAI化できるか分からない」「有人対応を含めて運用設計を相談したい」という場合は、ぜひ無料相談をご活用ください。現在の課題やご要望をもとに、最適な方法をご提案します。
AI導入でカスタマーサポートの効率化・品質改善へ
カスタマーサポートAIは、問い合わせ対応の効率化や対応品質の改善に役立ちますが、効果的に活用するにはFAQ整備や運用設計などの準備が必要です。また、すべての問い合わせをAIだけで対応できるわけではなく、人による判断や柔軟な対応を求められる場面もあります。
自社だけでAI導入や運用設計を進めるのが難しい場合は、AIと人によるカスタマーサポートを組み合わせたサービスの活用を検討するとよいでしょう。
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