近年、カスタマーサポートの現場でもAIの活用が進み、Webサイト上でチャットボットを目にする機会も珍しくなくなりました。

こうしたチャットボットにとどまらず、AIは問い合わせ対応の自動化や対応履歴の分析など、幅広い業務に活用されています。業務の効率化に加え、顧客対応の品質改善やデータ活用といった面でも、注目を集めています。

本記事では、カスタマーサポートにAIを導入するメリットや活用方法、導入企業の事例をご紹介します。さらに、導入時に押さえておきたい注意点についても解説します。

カスタマーサポートへのAI導入を検討している方は、ぜひ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、人工知能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導入が進んでおり、代表的な活用例として、以下のようなものが挙げられます。

• チャットボットによる自動応答
• FAQの自動生成
• 問い合わせの自動分類　など

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AIを導入する5つのメリット

はじめに、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5つの観点から解説します。

• 業務負担の軽減
• 24時間365日の対応
• コスト削減
• 顧客満足度の向上
• データの蓄積と分析

業務負担の軽減

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。

24時間365日の対応

カスタマーサポートにAIを導入すれば、24時間365日の対応が可能になります。

深夜や休日でも、顧客は必要な情報を得ることができるため、利便性が大幅に向上します。

特に、ネット通販やグローバル展開している企業にとっては、時差や営業時間外の問い合わせに対応できる体制が、競争力を高める重要な要素となります。

コスト削減

AIの導入により、カスタマーサポート業務の一部を自動化できるため、少人数でも効率的な運用が可能になります。これにより、人件費や運用コストの最適化が期待できます。

例えば、AIチャットボットがよくある質問に自動で対応すれば、オペレーターの対応件数が減り、稼働時間の短縮や残業の抑制にもつながります。

結果として、サポート部門全体のコスト削減にも寄与するでしょう。

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。

データの蓄積と分析

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おけるAI活用方法

この章では、カスタマーサポートにおいてどのようにAIが活用されているのか、6つの方法をご紹介します。

• AIチャットボットの導入
• 多言語対応
• インテリジェントルーティング
• オペレーター支援
• ワークフローの自動化
• 顧客データの分析

AIチャットボットの導入

AIチャットボットを導入すれば、ユーザーからの問い合わせに対し、対話形式で自動応答できるようになります。

初期対応をAIに任せることで、オペレーターの負担は軽減されます。さらに、営業時間外でも対応可能なため、ユーザーの利便性も向上します。

近年では、生成AIを搭載した高精度なチャットボットが増加。自然言語生成技術を活用することで、複雑な質問にも自然かつ柔軟に対応できるほか、顧客ごとにパーソナライズされたコミュニケーションも可能になっています。

FAQシステムの自動化

よくある質問（FAQ）への対応は、AI導入の第一歩として多くの企業で採用されています。定型的で頻度が高い質問への対応は、AIが特に得意とする分野です。

AIは、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します。これにより、多くの問い合わせをユーザーが自力で解決できるようになり、オペレーターの対応負荷を軽減できます。

また、FAQのメンテナンスも手間のかかる業務です。AIは、対応履歴やマニュアルなどの既存ドキュメントをもとにFAQの改善案を自動で作成できます。人はその内容を最終確認するだけで済むため、メンテナンス作業の負担を大幅に軽減できます。

多言語対応

市場のグローバル化が進む中、多言語でのサポートは海外展開する企業にとって不可欠です。
ユーザーの母国語で対応することで、商品やサービスへの安心感を与え、顧客満足度向上につながります。

しかし、多言語対応が可能な人材の確保や育成には、コストも時間もかかります。そこで、AIの自動翻訳技術を活用すれば、多言語での問い合わせにも即時対応が可能となります。

ネイティブレベルの表現には課題が残るものの、問い合わせへの初期対応やユーザーの自己解決支援には、十分に機能するでしょう。

インテリジェントルーティング

AIはコールセンターで、問い合わせ内容を分類・分析し、最適な担当者や部門へ振り分ける「インテリジェントルーティング」にも活用されています。

従来は次のような課題がありました。

• 誤った担当者や部門に転送される
• 課題が解決されず、たらい回しになる
• VIPなど特別な顧客に適切な対応ができない

AIの導入により、こうした課題の多くは解消されつつあります。AIは顧客情報や問い合わせ内容をリアルタイムで分析し、担当者の得意分野や対応履歴をもとに、最適な振り分けを自動で行います。その結果、対応のスピードと正確性が向上し、顧客満足度の改善にもつながるでしょう。

オペレーター支援

AIは、問い合わせの一次対応を担うだけではなく、オペレーターの業務をリアルタイムで支援することも可能です。

例えば、対応中に関連するFAQやマニュアルを即時に提示したり、入力内容から最適な対応策を提案したりすることで、よりスムーズで的確な対応ができるようになります。

また、多くの企業が課題としている新人オペレーターの教育にも、AIが活用できます。AIを活用したロールプレイングシステムを導入すれば、効率的に研修を行えるだけでなく、空き時間を利用した自主学習も促進できます。教育担当者の負担軽減とともに、組織全体の生産性向上にもつながるでしょう。

ワークフローの自動化

カスタマーサポートでは、問い合わせ対応から、その後の対応内容の記録まで、多くの業務が発生します。近年は、これらの一連の業務フローをAIによって自動化する取り組みが進んでいます。

例えば、問い合わせ対応後のサンクスメール送信やアンケート依頼といった定型業務を自動化すれば、業務効率は大幅に向上します。

一般的に定型的な作業は自動化に適しており、AIを利用することで柔軟な対応やさらなる省力化も可能になるでしょう。

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顧客データの分析

AIは顧客とのやり取りや行動履歴をもとに、ニーズや不満の傾向を分析・可視化することができます。

得られたデータは、例えば次のような形で活用できます。

• 問い合わせ内容の分析による商品・サービスの改善
• 自動的なFAQ更新によるサポート品質の改善
• 対応履歴にもとづく、顧客ごとにパーソナライズしたサービスの提供　など

データドリブンな経営を進めるうえでも、「宝の山」でもある顧客の声を活用する仕組みは欠かせません。

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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5つご紹介します。

• 三井住友カード株式会社
• 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
• 株式会社JR西日本カスタマーリレーションズ

三井住友カード株式会社

三井住友カード株式会社は、生成AIを活用して問い合わせ対応時間の大幅な短縮に取り組んでいます。

同社では、コンタクトセンターへの問い合わせが月間50万件を超え、対応品質と処理能力の向上が急務となっていました。

そこで、社内データを参照してメール回答の草案を自動で作成する生成AIを導入。さらに、チャットや業務用アプリケーションとのAPI連携も進めています。

この取り組みにより、問い合わせ対応にかかる時間を最大で60％程度短縮することを目指しています。

参考：PR TIMES「三井住友カードとELYZA、お客さまサポートにおける生成AIの本番利用を開始」

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では、AIの導入により、年間1万1000時間もの応対時間の削減を実現しました。

課題となっていたのは、コールセンターのオペレーターの経験による対応レベルの差でした。事業拡大に伴い、電話対応の内容が複雑化し、必要な情報を見つ出すのに時間がかかっていたのです。

そこで、音声認識機能を備えたAIによる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できるようにしました。これにより、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りました。

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、オペレーターの業務負荷の軽減と対応品質の平準化を目的に、AIを導入しました。

電話応対では、口語表現が複雑かつ不完全なことが多く、情報検索にかかる時間や精度がオペレーターのスキルや経験に左右されていました。

そこで、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。これにより、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されました。

さらに、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ています。

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、社内問い合わせ対応の自動化により、業務負荷の軽減と属人化の解消を図っています。

同社では、社内問い合わせ対応の業務負荷の増加と属人化が課題となっていました。

そこで、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。

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となったことで、「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ました。

現在は、有人のヘルプデスクと併用しながら、問い合わせの7割を自動で解決することを目指しています。

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」

株式会社JR西日本カスタマーリレーションズ

株式会社JR西日本カスタマーリレーションズでは、言語AIの導入により業務の効率化と対応品質の均一化を進めています。

お客様センターには、一日当たり約6,000件の問い合わせが寄せられ、関係各所と連携しながら対応が行われていました。しかし、手作業も多く、業務改善が課題となっていました。

そこで、言語AIを導入し、担当者の割り当てや回答文の草案作成を自動化。さらに、対応内容の要約やレポート作成までを一貫してAIが行うことで、顧客対応業務の半自動化を実現しました。

この取り組みにより、文章作成の負担が軽減され、サービス向上に向けた時間やリソースの増加が期待されています。

参考：PR TIMES「言語AIのELYZA、JR西日本グループのDXを推進。”二刀流”でGPT/国産AIを使い分け多領域で高速DX推進。顧客対応業務の半自動化に成功。」

カスタマーサポートにAIを導入する際の注意点

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、導入時に注意すべき4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
• 有人対応との連携を図る

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。

有人対応との連携を図る

AIは決して万能ではなく、すべての問い合わせに完璧に対応できるわけではありません。

AIは定型的な質問や簡易な手続きには強みを発揮しますが、複雑な相談やクレーム対応など、人間ならではの判断や共感力が求められる場面は苦手です。

このようなケースでは、有人対応への切り替えが不可欠です。AIは一次対応にとどめ、必要に応じてオペレータにエスカレーションできる体制を整えることで、顧客の不満やストレスを抑えることができます。

あくまでもAIは人を補完するものとして活用することで、業務効率と顧客満足の両立が実現できるでしょう。

カスタマーサポートはHELP YOUにおまかせ

AIは効率化に役立つ一方で、すべての問い合わせを任せるには限界があります。感情への配慮や複雑な対応など、「人」にしかできない対応も欠かせません。

「HELP YOU」では、AIでは補えない部分を経験豊富なスタッフが柔軟にサポート。人的対応とAIの適切なバランスで、質の高いカスタマーサポートを実現します。

HELP YOUの特徴

HELP YOUは、株式会社ニットが運営するオンラインアウトソーシングサービスです。

人手不足や業務効率化などの課題に対し、専門知識を持つスタッフがトータルサポート。社員がコア業務に集中できる環境づくりを支援します。

カスタマーサポートはもちろん、余った契約時間で営業事務や資料作成を依頼するなど、お客様の課題や要望に合わせて柔軟に活用できます。

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HELP YOUの導入事例：専属カスタマーサポート

株式会社キューブ・ソフトは、PDF変換ソフトの開発・販売を行う企業です。開発から経営まですべてを経営者一人で担っていたため、業務負担の限界を感じていました。

そこで、カスタマーサポート業務のアウトソーシングを検討。業務を深く理解した専任スタッフが対応するHELP YOUの「1名専属プラン」を導入しました。

その結果、これまで手が回っていなかった無償版ユーザーへのサポートが可能となり、サービスレベルが向上。さらに、営業メールの送付によって有償版の契約数が3倍に増えるなど、事業拡大にもつながりました。

同社はアウトソーシングの導入により、コア業務であるソフト開発に専念できる体制を整えることができました。

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AIカスタマーサポートのまとめ

カスタマーサポートにAIを導入することで、業務負担の軽減だけではなく、対応品質の向上やデータの有効活用が期待できます。24時間365日の対応やリアルタイムでの回答が可能になるなど、顧客・企業の双方に多くのメリットがあり、多くの企業で導入が進められています。

ただし、AIによるカスタマーサポートは決して万能ではありません。顧客満足度の向上のためには、人との適切な役割分担や継続的な改善体制、柔軟な運用設計が必要です。

社内の人的リソースやノウハウが不足している場合は、アウトソーシングの活用も一つの手です。AIと人間、両方の力を上手に組み合わせることで、より高品質なカスタマーサポートの実現を目指しましょう。

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