顧客対応をAIで自動化できる？おすすめのツールやメリット・選び方を解説
問い合わせ件数の増加や人手不足を背景に、顧客対応をAIで自動化したいと考える企業が増えています。
一方で、どこまでAIに任せられるのか、どのツールを選べばよいのか分からないという担当者も少なくありません。
本記事では、AIで自動化できる顧客対応業務やおすすめのツール、導入するメリット・注意点、実際の活用事例をあわせて解説します。
自社の顧客対応にAIを取り入れるかどうかを検討する参考にしてください。
目次
なぜ今、顧客対応でAIの自動化が必要なのか？
問い合わせ件数の増加やEC・サブスクリプションサービスの普及により、顧客対応にかかる業務量は年々増える傾向にあります。
その一方で、労働人口の減少により、コールセンターやカスタマーサポート部門では人手を確保しにくい状況が続いています。
限られた人員で対応件数を維持・向上させる手段として、AIによる顧客対応の自動化が注目されています。
またAIの登場により、定型的な一次対応だけでなく、返信文の下書き作成や会話内容の分析まで任せられる範囲が広がってきたことも、導入を後押しする要因の一つです。
AIで自動化できる顧客対応業務
顧客対応の中でも、AIに任せられる業務とそうでない業務があります。
以降では、AIで自動化できる顧客対応業務を解説します。
- よくある質問への回答を自動化する
- 問い合わせ内容を自動で分類する
- 問い合わせに対する返信文を自動で作成する
- 電話対応の音声を文字起こし・要約する
- 顧客との会話内容から感情や満足度を分析する
- 過去の対応履歴から最適な回答を提案する
よくある質問への回答を自動化する
「送料はいくらか」「返品はいつまで受け付けるか」といったよくある質問は、AIチャットボットで一次回答を自動化できます。営業時間外にも答えられるため、顧客の待ち時間を減らせます。
導入前には、問い合わせ履歴から件数の多い質問を洗い出し、回答の根拠となるFAQを最新の状態に整えることが必要です。料金や受付条件が変わった際の更新担当も決めておきましょう。
AIが答えられなかった質問は履歴を確認し、FAQへ追加します。例外的な相談には有人窓口を案内し、顧客が何度も質問し直さずに済むようにします。
問い合わせ内容を自動で分類する
毎日多くの問い合わせが届く窓口では、内容を確認して担当部署へ振り分ける作業にも時間がかかります。
AIによる自動分類を使うと、メールやチャットの文章から「配送」「契約変更」「請求」などの項目に整理できます。
緊急性の高い相談を優先して担当者へ通知する設定も考えられます。ただし、すべての問い合わせを正しく判定できるわけではありません。
最初は分類項目を絞り、誤って振り分けられた履歴を見直すとよいでしょう。分類ごとの件数を集計すれば、問い合わせが増えている業務も把握できます。
問い合わせに対する返信文を自動で作成する
メール対応に時間がかかっている場合は、生成AIに返信文の下書きを作成できます。問い合わせ内容と社内のFAQ、過去の回答例を参照し、案内のたたき台を用意する使い方です。
担当者は文章を一から考える代わりに、契約条件や金額、顧客固有の情報に誤りがないかを確認します。謝罪が必要な場合などは、相手の状況に合わせて表現を調整しましょう。
返信文のテンプレートを整備しておけば、担当者による言葉遣いの違いも減らせます。自動送信へ切り替える前に、確認が必要な問い合わせの範囲を決めておくと安心です。
電話対応の音声を文字起こし・要約する
電話を切った後に、オペレーターが通話内容を思い出しながら記録する作業は負担になりがちです。音声認識AIを使えば、通話を文字起こしし、要点をまとめる作業を支援できます。
たとえば、問い合わせの目的や案内した内容、次回の対応予定を要約し、担当者が確認して履歴へ登録します。録音と要約を照らし合わせて誤認識を直す手順は欠かせません。
文字起こしした内容は、よくある相談やクレームの傾向を調べる際にも使えます。録音データの保管期間や閲覧権限については、社内ルールに沿って管理しましょう。
顧客との会話内容から感情や満足度を分析する
電話やチャットの履歴をAIで分析し、不満が表れた会話や対応に時間がかかった案件を探す機能もあります。
SVがすべての通話を聞く代わりに、優先して確認する対象を絞る際に役立ちます。
ただし、AIが判定した感情と顧客の実際の満足度は同じではありません。声の調子や使った言葉だけで結論を出さず、会話全体やアンケート結果と併せて確認します。
不満が多く検知された問い合わせについて原因を調べ、案内方法やFAQを見直します。担当者個人の評価だけに使わない運用も大切です。
過去の対応履歴から最適な回答を提案する
経験の浅い担当者は、初めて受ける問い合わせに対して、どの資料を確認すればよいか迷われるでしょう。
AIに過去の対応履歴やFAQを検索させ、現在の相談に近い回答例を表示する機能が役立ちます。
たとえば、契約変更に関する相談で、必要な確認事項や関連する手続き資料を画面へ表示する使い方です。回答の候補と参照元を一緒に示せるかも、ツール選定時に確認しましょう。
古い履歴には現在と異なる条件が含まれる場合もあります。担当者が最新の規定を確認してから回答する流れは残しておきます。
顧客対応に使えるAIツールとは？
顧客対応に使えるAIツールには、対応チャネルや得意分野によっていくつかの種類があります。
主なカテゴリは、次のとおりです。
- AIチャットボット
- ボイスボット
- FAQシステム
- メール対応AI
- コンタクトセンターAI
- CRM・問い合わせ管理ツール
AIチャットボット
Webサイトやアプリで、顧客からの質問にテキストで答えるのがAIチャットボットです。配送状況の確認方法やサービスの利用手順など、問い合わせの多い内容を案内する窓口として使われます。
あらかじめ用意した選択肢に沿って答えるシナリオ型と、文章の意味を読み取って回答を組み立てる生成AI型では、対応できる範囲が異なります。
質問の種類に合った方式を選ぶことが必要です。
営業時間外でも一次対応を受け付けられますが、個別の契約確認などは有人窓口へ引き継げるようにしておきましょう。
ボイスボット
ボイスボットは、電話をかけてきた顧客の発話を認識し、音声で応答するツールです。営業時間の案内や予約内容の確認、担当部署への振り分けなどに利用できます。
従来の「番号を押して選択する」方式と比べ、顧客が用件を話して進められる製品もあります。
電話が集中する時間帯の一次受付を任せれば、オペレーターが対応する範囲を絞れます。
一方、周囲の騒音や固有名詞によって聞き取りに失敗することもあります。認識できなかった場合の再質問や有人転送を、導入前に試しておきましょう。
FAQシステム
FAQシステムは、顧客から寄せられる質問と回答をまとめ、必要な情報を検索するための仕組みです。顧客向けのヘルプページや、オペレーターが参照する社内マニュアルにも利用されます。
AI検索に対応した製品では、登録した見出しと異なる言い回しでも、関連する回答を探せる場合があります。
検索しても答えが見つからなかった質問を確認し、記事の追加や表現の修正につなげましょう。
FAQは作成して終わりではありません。料金改定やサービス変更があった際に更新し、古い案内が検索結果へ残らないように管理します。
メール対応AI
メールでの顧客対応は、内容の確認から回答文の作成、送信前のチェックまで多くの工程があります。メール対応AIは、問い合わせの分類や返信文の下書き作成を支援するツールです。
AIに過去の回答例や社内資料を参照させ、よくある質問への返信文の下書きを作成させます。
宛先、契約情報、金額などを人が確認してから送る運用を基本にしましょう。
導入時は下書きの対象となる問い合わせを定め、担当者から操作上の不満や改善要望を集めます。謝罪や個別判断が必要なメールは、定型文の流用を避ける配慮も必要です。
コンタクトセンターAI
コンタクトセンターAIは、電話やチャットを扱う窓口で、オペレーターの業務を支えるツールです。通話の文字起こし、会話の要約、FAQ検索、応対品質の分析など、複数の機能を持つ製品があります。
通話中に関連マニュアルを表示したり、終話後の記録を下書きしたりすれば、担当者が情報を探す時間を減らせます。
どの工程で時間がかかっているかを調べてから必要な機能を選びましょう。
録音や顧客情報を扱うため、既存の電話システムとの連携に加え、アクセス権限やデータの保存先も確認が必要です。
CRM・問い合わせ管理ツール
CRMや問い合わせ管理ツールは、顧客情報と過去のやり取りをまとめ、対応状況を共有するための仕組みです。AI機能を備えた製品では、問い合わせの分類や返信案の表示、履歴の要約なども行えます。
たとえば、担当者が交代しても前回の案内を確認してから対応できれば、顧客に同じ説明を求めずに済みます。
営業部門とサポート部門で情報を共有したい企業にも向いています。
導入済みのCRMにAI機能を追加できる場合もあるため、別製品を契約する前に、現在のプランで使える機能と追加費用を確認してみてください。
顧客対応に使うAIツールの選び方
顧客対応AIツールは種類が多いため、自社の課題や運用体制に合わせて比較することが大切です。
以降では、顧客対応に使うAIツールの選び方を解説します。
- 自動化したい顧客対応の業務を明確にする
- チャット・電話・メールなど必要な対応チャネルを確認する
- 自社のFAQやマニュアルを活用できるか確認する
- CRMや問い合わせ管理システムと連携できるか確認する
- 有人対応へスムーズに引き継げるか確認する
- セキュリティ・料金・運用サポートを比較する
自動化したい顧客対応の業務を明確にする
顧客対応AIを選ぶ際は、最初に困っている業務を具体的に書き出します。「問い合わせを減らしたい」だけでは、チャットボットが必要なのか、社内向けの回答支援が必要なのか判断できません。
たとえば、営業時間外の質問が多いなら自動応答、メールの作成に時間がかかるなら返信文の下書きが候補になります。
問い合わせの件数と担当者の作業時間も確認しておきましょう。
複数の課題がある場合は優先順位をつけ、まず改善したい業務を絞ります。課題が明確になれば、その解決に必要な機能を基準に各ツールを比較します。
チャット・電話・メールなど必要な対応チャネルを確認する
AIツールによって、対応できる窓口は異なります。Webチャットに特化した製品もあれば、電話やメールをまとめて管理する製品もあります。
まずは自社に届く問い合わせをチャネル別に集計し、どこに対応の負担が集中しているかを確認しましょう。
電話の受付を減らしたいのにチャット専用ツールを選ぶと、目的に合わない可能性があります。
複数の窓口を運用している場合は、会話履歴をまとめて確認できるかも比較します。将来チャネルを増やす予定があれば、追加機能や料金体系も確認しておきましょう。
自社のFAQやマニュアルを活用できるか確認する
AIに回答させるための情報が、すでに社内のFAQやマニュアルにまとまっている企業もあるでしょう。ツール選定では、その資料をどの形式で取り込めるかを確認します。
PDFやWebページを参照できても、複雑な表や画像の内容を正しく読み取れるとは限りません。
実際の資料と問い合わせ文を使って回答を試すと、運用前の課題が見つかります。
資料が古い場合は、ツール導入と並行して内容を更新します。商品情報の変更時に誰がFAQを直すのか、更新が回答へ反映されるまでの流れも決めておきましょう。
CRMや問い合わせ管理システムと連携できるか確認する
すでにCRMや問い合わせ管理システムを使っている場合は、AIツールとの連携を確認します。連携できないと、顧客情報や対応履歴を別々の画面で確認することになり、二重入力が増えるおそれがあります。
顧客IDや問い合わせ番号を引き継げるか、過去の会話をどこまで表示できるかなど、実務で必要な項目を整理しましょう。
API連携が可能でも、追加開発費が発生することがあります。
デモでは実際の問い合わせを想定して操作し、連携に失敗した場合の対応や、データを出力できるかも確認しておくと安心です。
有人対応へスムーズに引き継げるか確認する
チャットボットで解決しない問い合わせを、顧客が最初から説明し直すことになれば、不満が残ります。AIツールを比較する際は、有人対応への切り替えがスムーズにできるか試しておきましょう。
確認したいのは、会話の履歴や顧客が入力した情報を担当者へ引き継げるかという点です。
契約変更やクレームなど、最初から人が対応したほうがよい問い合わせもあります。
引き継ぎの条件を設定できるか、営業時間外に担当者が不在の場合はどう案内するかまで確認し、顧客が行き止まりにならない導線を整えます。
セキュリティ・料金・運用サポートを比較する
顧客対応AIでは、氏名や連絡先、契約情報を扱うことがあります。ツールを選ぶ際は、通信の暗号化や閲覧権限、データの保存先などを確認してください。
費用は月額料金だけで比較せず、問い合わせ件数やAIの利用量に応じた追加料金も含めて試算します。
導入時の設定費用や、必要な連携機能が別料金になっていないかも調べましょう。
運用を始めてからFAQの修正や回答精度の改善で困ることもあります。サポート窓口の対応時間、相談できる範囲、社内で担当する作業を契約前に整理しておきます。
顧客対応のAIツールおすすめ7選
以降では、顧客対応に活用できるAIツールを7個紹介します。
- Zoho CRM
- NotePM
- Salesforce CRM
- HubSpot Service Hub
- DSチャットボット
- MOBI BOT
- FAQ Plus
Zoho CRM
| 料金 | ・無料プラン：3ユーザーまで無料・スタンダード：1,760円/月 ・プロフェッショナル：3,260円/月 ・エンタープライズ：5,660円/月 ・アルティメット：7,360円/月 ※1ユーザーあたり、税抜 |
|---|---|
| 特徴 | ・AIアシスタント「Zia」による顧客へのベストな連絡タイミングの提案 ・見込み客・商談の確度をAIが自動予測する「予測ビルダー」機能 ・繰り返し業務をAIが検知し、自動化マクロを提案するインテリジェント・オートメーション |
| URL | https://www.zoho.com/jp/crm/ |
Zoho CRMは、世界30万社以上に導入されているクラウド型の顧客管理・営業支援ツールです。
顧客情報の一元管理にとどまらず、AIアシスタント「Zia」が過去の活動データを分析し、連絡がつきやすい時間帯の算出や商談確度の自動予測を行うなど、営業活動を多角的にサポートします。
繰り返し業務を自動化するインテリジェント・オートメーションにより、担当者が本来の顧客対応に集中できる環境を整えられます。
NotePM
| 料金 | 月額5,400円（税抜）〜 ・初期費用・更新費用・サポート費用：無料 ・AI機能：追加料金なしで利用可能 |
|---|---|
| 特徴 | ・NotePM上の情報だけを参照するAIチャットボットを搭載（ハルシネーションリスクを低減） ・Word・Excel・PowerPoint・PDFを含む全文検索に対応、同義語・表記ゆれも考慮したあいまい検索が可能 ・ISO/IEC 27001（ISMS）認証取得済みで、セキュリティ面も安心 |
| URL | https://notepm.jp/ |
NotePMは、株式会社プロジェクトモードが提供するナレッジマネジメントツールです。マニュアルやFAQ、社内ポータルなどの情報を一元管理でき、カスタマーセンター業務の効率化に活用されています。
NotePMに蓄積された情報のみを参照するAIチャットボットを標準搭載しており、担当者が即座に回答を引き出せる環境を実現します。AIによる要約・翻訳・校正機能も追加料金なしで利用できます。
Salesforce CRM(Service Cloud)
| 料金 | ・Starter Suite：3,000円／ユーザー・月（月額または年額払い） ・Pro Suite：12,000円／ユーザー・月（年額払い） ・Enterprise・Unlimited：要問い合わせ |
|---|---|
| 特徴 | ・AIエージェント「Agentforce」による顧客対応の自動化と担当者へのスムーズな引き継ぎ ・Einstein Trust Layerによる安全・信頼性の高いAI運用 ・営業・マーケティング・カスタマーサービスを1つのプラットフォームで統合管理 |
| URL | https://www.salesforce.com/jp/crm/ |
Salesforce CRM（Service Cloud）は、世界トップクラスのシェアを誇る顧客対応特化型のAI搭載CRMです。
AIエージェント「Agentforce」が問い合わせの自動対応から担当者への引き継ぎまでをシームレスにこなし、カスタマーサービスの対応速度と品質を同時に高めます。
独自の「Einstein Trust Layer」が安全性を担保しながらAIを稼働させるため、企業データを守りつつ高度な自動化が実現できます。
HubSpot Service Hub
| 料金 | ・Starter：月額1,200円〜（1シートあたり） ・Professional：月額12,000円〜（1シートあたり） ・Enterprise：月額18,000円〜（1シートあたり）※無料プランあり |
|---|---|
| 特徴 | ・AIエージェント「Breeze」によるメール・チャットの24時間365日自動対応 ・マーケティング・営業データと統合されたCRMで顧客の経緯を把握しながら対応可能 ・過去の対応履歴をナレッジベース記事へ自動変換するAI機能（ベータ版） |
| URL | https://www.hubspot.jp/products/service |
HubSpot Service Hubは、営業・マーケティングと一体化したCRMプラットフォーム上で動作する顧客対応AIツールです。
AIエージェント「Breeze」がメールやウェブチャットでの問い合わせに24時間365日自動回答し、導入企業のAnkerではスタッフ1名分の業務効率化を実現するなど、人員を増やさずにサポート規模を拡大できます。
ナレッジベースやカスタマーポータル、NPSによる顧客フィードバック収集など、自己解決を促す仕組みも充実しています。
DSチャットボット
| 料金 | ・初期費用：無料 ・通常版：月額5,500円〜 ・AI MODELプラン：月額22,000円〜 ・多言語オプション：月額3,300円 ※最低利用期間：6か月 ※税込 |
|---|---|
| 特徴 | ・WebサイトのURL・サイトマップ・PDFを登録してタグを1行設置するだけで導入可能 ・80言語以上に自動対応する多言語オプションを提供・質問履歴や閲覧ページを分析し、サイト改善に活用できるダッシュボード機能を搭載 ・回答数による制限・追加料金なしの定額制 |
| URL | https://dschatbot.ai/ |
DSチャットボットは、株式会社ディーエスブランドが提供するホームページと連動して進化するAIチャットボットサービスです。
WebサイトのURLやPDFを登録し、タグを1行追加するだけで導入できるシンプルな設計が特長で、専門的な知識がなくても運用を始められます。
訪問者からの質問に24時間自動対応し、関連ページや問い合わせフォームへの誘導も行います。蓄積された質問履歴や閲覧ページのデータはダッシュボードで確認でき、サイト改善やマーケティング施策に役立てられます。
MOBI BOT
| 料金 | 要問い合わせ |
|---|---|
| 特徴 | ・シナリオ・Vector Search・RAG・生成AIアクション・WebSearchの5機能を1契約で提供 ・ITR調査でチャットボット市場売上シェア7年連続No.1 ・サービス継続率99%以上（2024年10月時点）・ISMS認証取得済み |
| URL | https://mobilus.co.jp/service/bot |
MOBI BOT GenAIは、モビルス株式会社が提供する顧客対応向けAIチャットボットサービスです。
シナリオ型の自動応答に加え、RAGによるマニュアル・規約文書からの回答生成や、指定サイトの最新情報をもとに回答するWebSearch機能など、5つのAI機能を1つの契約でまとめて利用できます。
言葉の表現が異なる質問にも意味から正しい回答を導くVector Search機能も備えており、幅広いお問い合わせに対応できます。
有人対応が必要な場合は同社のライブチャット製品「MOBI AGENT」への引き継ぎもスムーズで、会話履歴を共有したまま担当者へ接続できます。
FAQ Plus
| 料金 | ・初期費用：0円 ・月額料金：200,000円（税別） |
|---|---|
| 特徴 | ・意図理解型検索により「解約」「退会」「やめたい」など表現の違いを同義として処理 ・AIエージェントが資料や音声データからFAQ記事を自動生成 ・チャットボット「AI Agent Plus」と連携し、FAQで未解決の問い合わせにも対応可能 |
| URL | https://chatplus.jp/service/faqplus/ |
FAQ Plusは、ChatPlusが提供するAIエージェント協働型のFAQシステムです。
検索機能では意図理解型AIを採用しており、ユーザーが異なる表現で入力しても同一の意味として処理し、適切な回答へ誘導します。
また、1文字入力ごとにリアルタイムでサジェストが表示されるため、スムーズな自己解決をサポートします。
管理面では、AIが社内資料や音声データからFAQ記事を自動生成するほか、重複記事やリンク切れの自動チェックなど、運用コストを大幅に削減できる仕組みが整っています。
顧客対応にAIを導入するメリット
顧客対応にAIを導入することで、業務効率と対応品質の両面で効果が期待できます。
以降では、顧客対応にAIを導入するメリットを解説します。
- 24時間365日の問い合わせ対応を実現しやすい
- 担当者の対応件数や業務負担を減らせる
- 顧客への回答時間を短縮できる
- 担当者による回答品質のばらつきを減らせる
- 顧客対応の履歴やデータを分析しやすくなる
- 担当者が難しい問い合わせに集中できる
24時間365日の問い合わせ対応を実現しやすい
営業時間外に届く問い合わせへ、翌営業日まで返信できない企業もあるでしょう。AIチャットボットやFAQを用意すると、配送方法や営業時間などの質問には夜間や休日も案内できます。
顧客は知りたい情報をその場で確認できるため、回答を待たずに手続きを進められる場合があります。ECサイトや予約サービスでは、問い合わせ窓口の使いやすさにも関わります。
ただし、すべての相談を自動で解決できるわけではありません。有人対応が必要な場合は、受付時間と次の連絡方法を分かりやすく示しておきましょう。
担当者の対応件数や業務負担を減らせる
返品方法や営業時間など、同じ質問に繰り返し答えている窓口では、AIによる一次対応で担当者の作業を減らせます。メールの分類や返信文の下書きも、時間を使っている業務の一つです。
自動化する前に問い合わせの種類と件数を把握すると、対象を絞れます。例外的な対応が多い業務まで無理に自動化する必要はありません。
導入後は、AIで解決した件数だけでなく、担当者へ引き継がれた件数や対応時間も確認します。現場の負担が本当に軽くなったかを、運用データから確かめましょう。
顧客への回答時間を短縮できる
顧客が質問を送ってから回答を受け取るまでの時間は、窓口の使いやすさに影響します。チャットボットなら定型的な質問へすぐに回答でき、メール対応AIは返信文の作成を支援します。
たとえば、配送状況の確認方法を自動で案内すれば、担当者の返信を待つ必要がなくなります。
回答が早くても内容が間違っていれば再問い合わせが増えるため、早さだけでは評価できません。
平均回答時間に加え、一次解決率や顧客からの評価も確認しましょう。よく間違える質問が見つかったら、回答元のFAQを修正します。
担当者による回答品質のばらつきを減らせる
担当者によって案内する内容が異なると、顧客から「前に聞いた話と違う」と指摘されることがあります。AIが共通のFAQやマニュアルを参照する仕組みなら、基本的な回答のばらつきを抑えられます。
新人が返信文を作る際にも、正しい手続きや説明の順序を確認する補助として使えます。
顧客対応の履歴やデータを分析しやすくなる
問い合わせ履歴が担当者のメールや個別のメモに分かれていると、どの相談が多いのか把握するのに時間がかかります。AIを備えた問い合わせ管理ツールなら、履歴を分類して集計する作業を支援できます。
たとえば、特定の商品について初期設定の質問が増えていれば、説明書や購入後の案内を見直す材料になります。
件数の多い質問だけでなく、解決できなかった相談も確認しましょう。
分析結果はサポート部門だけで抱えず、商品企画や営業へ共有します。同じ問い合わせが減ったかを継続して確認すると、改善効果も判断できます。
担当者が難しい問い合わせに集中できる
定型的な質問への回答に時間を取られていると、個別の契約相談やクレームへ十分に対応できない場合があります。AIが簡単な問い合わせを受け付ければ、担当者は判断が必要な相談へ時間を使えます。
AIに任せる範囲と、人が対応する条件を明確にしておきましょう。
現場の負担が減ったかを確かめるには、有人対応の件数だけでなく、複雑な案件の対応時間や解決状況も確認する必要があります。
顧客対応にAIを導入する際の注意点
AIの導入には多くのメリットがある一方で、事前に理解しておくべき注意点もあります。
以降では、顧客対応にAIを導入する際の注意点を解説します。
- AIが誤った回答をする可能性がある
- 複雑な問い合わせは人による対応が必要になる
- 自社のFAQやマニュアルを整備する必要がある
- 個人情報や機密情報の取り扱いに注意する
- AI任せにすると顧客満足度が下がる場合がある
- 導入後も回答内容や利用状況を定期的に確認する必要がある
AIが誤った回答をする可能性がある
AIは、質問に対してもっともらしい文章を返しても、案内内容が正しいとは限りません。料金や解約条件を誤って伝えれば、顧客とのトラブルに発展するおそれがあります。
契約条件や返金など、影響の大きい案内には確認手順を設けることが必要です。
回答の根拠を表示できるツールでも、参照元の資料が古ければ誤案内は起こります。
導入前には実際の問い合わせを使って回答を試し、運用後も誤回答の履歴を確認しましょう。問題が見つかったら、FAQの更新や有人対応への切り替え条件を見直します。
複雑な問い合わせは人による対応が必要になる
顧客の事情によって判断が変わる相談は、AIだけでは対応できない場合があります。
たとえば、契約条件の例外対応や返金をめぐるトラブルでは、社内規定の確認や担当者による判断が必要です。
AIに回答を続けさせるより、対応できないと判断した段階で有人窓口へ切り替えるほうがよい場面もあります。
その際は会話履歴を引き継ぎ、顧客が最初から説明し直さずに済むようにします。
どの問い合わせを人が受け持つか、担当者が不在の時間帯にはどう案内するかを運用開始前に決めておきましょう。
自社のFAQやマニュアルを整備する必要がある
AIが社内のFAQやマニュアルを参照して回答する場合、資料が古いままでは正しい案内を期待できません。商品名や料金、手続きの条件が改定されていないか確認する必要があります。
導入前には問い合わせ履歴を調べ、よく聞かれるのに回答が用意されていない項目から整備しましょう。
資料の表現が曖昧な部分も、担当者と確認して書き直します。
運用後はAIが回答できなかった質問を集め、FAQへ追加します。資料の更新担当と承認手順を決めておけば、変更後の情報を反映できます。
個人情報や機密情報の取り扱いに注意する
顧客対応の履歴には氏名や電話番号、契約内容などが含まれます。AIツールへデータを渡す前に、何を保存するのか、誰が閲覧できるのかを確認しておきましょう。
外部サービスを使う場合は、入力情報がAIの学習に利用される条件や、データの保存先も確認します。
必要のない個人情報は送信しないなど、社内で扱い方を決めることが大切です。
チャットや通話の履歴を分析に使う際も、利用目的と権限を整理します。導入担当者だけで判断せず、情報システム部門や法務担当者と確認するとよいでしょう。
AI任せにすると顧客満足度が下がる場合がある
AIの回答が続いても問題を解決できなければ、顧客は何度も同じ質問をすることになります。
特に急ぎの相談やクレームでは、人と話せない状況が不満につながる場合があります。
AIで対応できないときの連絡先を分かりやすく表示することが必要です。
一定回数回答しても解決しない場合に、オペレーターへ案内する設定も考えられます。
導入後は自動応答の件数だけでなく、途中離脱や再問い合わせの状況も確認しましょう。顧客が無事に問題を解決できたかを基準に運用を見直します。
導入後も回答内容や利用状況を定期的に確認する必要がある
AIツールは導入時に設定したまま使い続けると、商品やサービスの変更に対応できなくなることがあります。料金改定後も古い案内を返していないかなど、定期的な点検が必要です。
確認するのは、解決できなかった問い合わせ、評価の低い回答、有人対応へ切り替わった件数などです。
記録を見ながら、FAQへ追加する内容や案内の順番を決めます。
更新を担当する人を決め、修正後の回答も試しましょう。変更した日時と内容を残しておけば、問題が起きたときに原因を追えます。
顧客対応にAIを活用した成功事例
以降では、AIを顧客対応へ導入した企業の事例を、業界別に5つ紹介します。
- 小売・EC業界
- 金融業界
- 情報通信業界
- メーカー・製造業
- SaaS・ITサービス業界
小売・EC業界｜チャットボットで問い合わせ対応を効率化した事例
ブックオフコーポレーション株式会社が運営する「ブックオフオンライン」では、チャットボットの運用が特定の担当者に集中し、シナリオの更新や管理に負担がかかっていました。
そこで「KARAKURI chatbot」を導入し、社員やアルバイトが共同で運用できる体制へ変更。顧客からの問い合わせ件数を導入前より35％削減したと、2023年に公表しています。
チャットボットによる自動回答に加え、複数の担当者が回答内容を継続的に改善できる体制を整えた事例です。
参照：ブックオフが、デジタル顧客接点の強化に「KARAKURI chatbot」を採用
金融業界｜AIチャットボットで24時間対応を実現した事例
みずほ銀行は、Webサイトで商品や手続きに関する質問を受け付ける「みずほチャットサポート」を2018年8月から提供しています。
自動回答に加え、希望する顧客には有人対応も用意しています。
2019年1月にはAIを導入し、日本語の表記ゆれや類義語、口語表現を使った質問にも自動回答できる仕組みを整えました。
同行は当時、チャットサポートの提供開始以来の実績として、問い合わせ解決率80％超、利用者満足度90％以上を公表しています。AIと有人対応を組み合わせた顧客対応の事例です。
参照：対話型自動応答サービス「みずほチャットサポート」の AI 導入について
情報通信業界｜問い合わせ対応や有人対応の負担を減らした事例
「au PAYマーケット」を運営するauコマース＆ライフ株式会社では、顧客がヘルプページで疑問を解決できるよう、AIチャットボットを活用してきました。
従来のFAQ中心の案内では、質問の背景にある要望を十分に把握できない点が課題でした。
そこで、問い合わせの文脈を踏まえて回答する生成AI機能を追加。2025年5月のトライアルでは、生成AIの組み込み前と比べて未解決率が約10％低下しました。
この成果を受け、同社は2025年5月29日から生成AIチャットボットを正式導入しています。
参照：au PAY マーケット、 生成AIを搭載したカスタマーサポートチャットボットで ストレスフリーなお客さま体験を実現
メーカー・製造業｜FAQやチャットボットで顧客対応を効率化した事例
アンファー株式会社は、公式通販サイトに「KARAKURI chatbot」を導入し、電話では相談しにくい悩みもWeb上で質問できる窓口を整えました。
チャットボットに寄せられた質問は、FAQやサイト内の案内を見直す際にも活用しています。
その結果、2023年9月にはFAQとチャットボットを合わせた無人対応比率が最大81％に到達しました。電話の問い合わせ件数も減少し、コールセンターの営業時間を9時〜21時から9時〜18時へ短縮しています。
顧客の声を集め、案内内容の改善にも活用した事例です。
参照：アンファーが、コールセンターの無人対応比率81％を達成
SaaS・ITサービス業界｜チャットボットでサポート対応を効率化した事例
「価格.com」を運営する株式会社カカクコムでは、過去の対応情報を探す手間や、担当者による回答品質の差が課題となっていました。
そこで2024年4月に、生成AIを搭載した「KARAKURI assist」を導入。必要な情報の検索や問い合わせへの返信文作成を支援し、メールの初期対応を効率化しました。
2025年には、月間約450時間の業務時間削減を公表しています。この成果にはAIの活用に加え、業務フローの見直しなども含まれています。
担当者が必要な情報を探しやすい環境を整え、対応業務を改善した事例です。
参照：ナレッジ運用の進化が月450時間の削減と意識改革を実現
AIを活用した営業支援ならディグロス
株式会社ディグロスは、テレアポ代行や営業支援サービスを提供する企業です。AIを活用した営業支援サービス「コラパス」では、AIテレアポによって電話営業の一部を自動化し、営業担当者の業務負担を軽減します。
AIテレアポを活用すれば、顧客への電話によるアプローチを効率化し、営業担当者が商談や既存顧客への対応に時間を割ける体制づくりにつながります。
顧客対応の効率化と新規顧客の獲得を両立したい企業様は、ぜひ一度ご相談ください。
まとめ：顧客対応AIを活用して業務を効率化しよう
顧客対応AIは、よくある質問への回答から問い合わせの分類、返信文の作成まで、幅広い業務を自動化できます。
一方で、複雑な問い合わせには人による対応が欠かせないため、AIと人の役割分担を明確にしたうえで導入することが大切です。
今回紹介したツールや選び方のポイント、導入事例を参考に、自社の顧客対応に合ったAI活用方法を検討してください。
