カスタマーサポートのAI活用は、チケットの自動振り分け、ナレッジによる自己解決支援、ヘルプデスクの効率化などで広がっています。
問い合わせ件数の増加とオペレーター不足が続くなか、対応品質を保ちながら業務負荷を減らす取り組みです。事例と導入の進め方を、順に紹介します。
カスタマーサポートのAI活用の全体像は、次の完全ガイドで体系的に解説しています。
▼全体ガイドの記事
・カスタマーサポートのAI活用 完全ガイド｜進め方・事例・効率化まで体系的に解説
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カスタマーサポートでAI活用が広がる背景
カスタマーサポート部門がAIの導入に積極的になっている背景には、業務量の増大と人材確保の難しさがあります。具体的には、EC市場の拡大やデジタルサービスの普及によって問い合わせチャネルが増え、メールや電話、SNSなどの窓口を並行して管理する必要が高まっています。
専門知識を持つオペレーターの採用や育成にかかるコストは年々上がっており、対応品質をそろえることも難しくなっています。
増大する問い合わせ件数と対応品質の両立
デジタルサービスや通販サイトの利用者が増えるにつれて、カスタマーサポート部門が受け付ける問い合わせ件数は右肩上がりで増え続けています。
問い合わせには、同じ質問が繰り返し寄せられるものと、個別事情を含む複雑な相談が混在しています。また、オペレーターの業務負担が集中しやすい構造もあります。
AIが定型の問い合わせを自動で処理し、人間のオペレーターが複雑で高度な対応に集中できる体制づくりが急ピッチで進んでいます。
また、24時間365日対応へのニーズも高まっています。顧客が深夜や休日に問い合わせを行う場面は珍しくなく、「つながらない」「返事が遅い」という体験が顧客満足度を低下させる要因となっています。
AIチャットボットや自動応答システムを活用すると、営業時間外でも即時に対応できる環境を整えられます。そのうえで、顧客体験（CX）の向上につなげる企業が増えています。
問い合わせ対応を両立させるには、次の2種類の問い合わせを分けて考えるのが基本です。
- 定型の質問：配送状況の確認、パスワードリセットの手順など
- 複雑な相談：個別事情を含み、オペレーターの対応が必要なもの
生成AIの進化によるサポート業務の変化
従来のAIチャットボットは、あらかじめ設定されたシナリオに沿って選択肢を提示する「シナリオ型」が主流でした。しかし、大規模言語モデル（LLM）の登場により、自然文で入力された問い合わせの意図を高い精度で理解できるようになりました。
FAQに登録されていない質問にも、社内ドキュメントを参照しながら動的に回答を生成できる「生成AI型チャットボット」が、実用段階に入っています。
ハルシネーション（事実と異なる回答を生成するリスク）は、生成AI型の課題として残ります。RAGで社内文書を参照させれば、その発生を抑えた高品質な自動対応を目指せます。こうした技術の進化が、カスタマーサポートへのAI導入を後押しする大きな要因となっています。
生成AI型を支える技術と、そこに残る課題は、次の2つです。
- RAG（検索拡張生成）：社内の製品マニュアルや規定文書を参照して回答を組み立てる
- ハルシネーション対策：事実と異なる回答のリスクを抑え、高品質な自動対応を目指す
カスタマーサポートにおけるAI活用シーンの全体像
カスタマーサポートにおけるAI活用は、「顧客向け対応」と「社内ヘルプデスク・バックオフィス支援」の2つの大きな領域に分けることができます。
領域ごとに活用できるAI技術や期待できる効果は異なります。一方で、どちらも「人間が行ってきた繰り返し作業をAIが肩代わりし、スタッフがより付加価値の高い業務に集中できる環境」を目指す点で共通しています。
顧客向けサポートにおける主なAI活用領域
顧客向けのサポートでは、定型の問い合わせをAIが受け持つ形が広がっています。
窓口ごとにAIが受け持つ作業は異なり、問い合わせの受付から分類、通話後の記録まで、5つの場面に分けられます。
- AIチャットボットによるWebサイト上の問い合わせ自動対応（FAQ検索型・生成AI型）
- ボイスボット（AIオペレーター）による電話受付の自動化
- メール問い合わせへのAI下書き自動生成・返信候補提示
- 顧客のチケット（問い合わせ内容）の自動分類・優先度判定・担当者振り分け
- 通話録音の自動文字起こしおよびACW（後処理作業）の自動生成
AIを使った各場面を組み合わせると、問い合わせから解決までの時間を短縮でき、満足度の向上と運用コストの削減につながります。
社内ヘルプデスク・ナレッジ管理における活用領域
社内ヘルプデスクの領域では、人事・総務・情報システム部門などへの社内問い合わせを、AIが一次対応する取り組みが広がっています。
問い合わせ対応の中で蓄積されたナレッジをAIが自動で整理し、FAQとして公開することで、オペレーター間のナレッジ共有が促進されます。
新入社員やオペレーターの研修では、AIが資料を提示したり模擬問答を行ったりする「研修支援AI」としての活用事例も生まれています。
社内ヘルプデスクとナレッジ管理で押さえたい点は、次の2つです。
- 社内マニュアルの横断検索：分散した情報を、AIがまとめて探せるようにする
- FAQの自動整理：蓄積したナレッジをAIが整理し、FAQとして公開する
社内マニュアルや規定が複数のツールに分散していると、必要な情報を「探せない」という課題が生まれやすくなります。AIが横断的に検索・回答することで、情報へのアクセス性を大幅に改善できます。
カスタマーサポートのAI活用事例｜業務シーン別の実例
ここでは、カスタマーサポートの各業務シーンにおけるAI活用の実例を紹介します。
業種や企業規模はさまざまですが、いずれも「定型対応の自動化」「ナレッジの有効活用」「顧客体験の向上」という共通の目的から導入が始まっています。
チャットボットによる問い合わせ自動対応の事例
EC・物流分野では、定型的な問い合わせがサポート全体の大きな割合を占めています。
あるECサイト運営企業では、AIチャットボットで配送確認や注文変更などの定型質問を自動化した結果、全問い合わせのうち相当数をチャットだけで完結させました。大幅な省人化を実現した事例も報告されています。
フェリー会社の事例では、AIチャットボットが毎月5万件にのぼる予約・乗船手続きの問い合わせを自律的に処理し、有人オペレーターの負担を劇的に軽減したことが公表されています。
サントリーホールディングスでは、顧客向け問い合わせにAIチャットボットを導入したことで、年間約1,000時間の問い合わせ対応時間を削減したことが明らかにされています。
EC・物流分野の定型問い合わせと、自動化の効果は、次の2点で整理できます。
- 定型問い合わせ：配送状況の照会、注文変更、返品手続き
- 自動化の効果：チャットだけで完結する件数の増加と、有人対応の省人化
FAQが50件未満であればシナリオ型でも対応できますが、50件を超えるとAI搭載型でないと回答到達率が著しく下がります。そのため、自社の問い合わせ数やFAQの規模に合わせてシステムを選ぶ必要があります。
チケット管理の自動振り分け・優先度判定の事例
手動でトリアージを行うと、初動対応が遅れ、担当者に負荷が集中します。
ここでいうトリアージとは、寄せられたチケットの内容確認と振り分けのことです。
自然言語処理（NLP）を活用したAIがチケットを解析し、適切な部署・担当者に振り分ける仕組みを導入すると、この課題を解消できます。
あるIT企業では、ビジネスチャット（Slack）にAIボットを組み込んで月間2,700件の問い合わせ対応を自動化し、有人窓口への直接入電を約30%削減しました。また、回答満足度70%超を達成した事例も公表されています。
保険業界では、200問のFAQからスモールスタートでAIを導入し、ログ解析に基づいてFAQを継続的に拡充することで、ヘルプデスク担当者の業務負担を大幅に軽減した取り組みが報告されています。
チケット管理の事例で押さえたい点は、次の2つです。
- 初動対応の遅れ：手動のトリアージに担当者の負荷が集中する
- 振り分けの対象：内容、緊急度、カテゴリをAIが自動で解析する
チケット自動振り分けの精度を高めるには、過去の問い合わせデータの質と量が鍵となります。たとえば、既存のCRM（Zendesk等）に蓄積されたチケットデータをAIの学習に活用すると、導入初期から高い精度を出しやすくなります。
ナレッジ活用・自己解決支援の事例
カスタマーサポートに蓄積されたナレッジをAIで整理・検索可能にする取り組みも、成果を上げています。
LIFULLでは、AIチャットボットを活用して分散したナレッジを集約し、横断検索できる仕組みを構築しました。利用者満足度は80%向上し、問い合わせ対応に要する工数も年間1,622時間削減したと報告されています。
自己解決支援の観点では、FAQの充実が入電数の削減に直結します。最新トレンドを反映したFAQデータを迅速に整備・公開することで、顧客の自己解決率が向上し、コールセンターへの入電数を約20%削減できた事例が報告されています。
AIを用いると、問い合わせログから「よく聞かれているが未収録のFAQ」を自動で抽出し、定期的にコンテンツを更新していく運用サイクルを実現できます。
ナレッジとFAQを活かす取り組みは、次の2点で捉えられます。
- ナレッジの横断検索：分散した情報を集約し、一度にまとめて探せるようにする
- FAQの継続的な更新：問い合わせログから未収録の質問を見つけ、定期的に追加する
京都銀行では、行内向けのAIチャットボットを導入し、行内からの問い合わせ数が2割減少しています。社内ナレッジの可視化と横断検索は、社内ヘルプデスクの効率化にも有効な手段です。
ボイスボット・通話自動化の事例
電話チャネルにおけるAI活用として、ボイスボット（AIオペレーター）の導入が進んでいます。
三井住友カードでは、生成AI搭載型ボイスボットを活用して不審利用通知への対応を24時間365日自動化しました。深夜・早朝を含むあらゆる時間帯で、顧客の不安を即時に解消する取り組みが進んでいます。
楽天損保では、台風等の災害時や繁忙期に殺到する緊急電話を同時に処理するため、AI音声応答システムを導入しました。「つながらない」顧客体験の改善につなげています。
電話対応の自動化で見ておきたい点は、次の2つです。
- 定型の電話受付：集荷依頼など、AIオペレーターが完了まで対応できる受付
- 混雑時の対応：緊急電話を同時に処理し、「つながらない」体験を改善する
たとえば、ヤマト運輸では、AIボイスボットが電話受付の約8割を完了させ、電話の混雑を緩和しています。その結果、有人のオペレーターは複雑な問い合わせへの対応に特化できる体制が実現しています。
通話後の事務処理（ACW）についても、明治安田生命の事例のように、生成AIが通話ログから応対メモを自動で生成する取り組みがあります。オペレーターの負担が軽くなり、処理可能件数の向上にもつながっています。
通話のテキスト化・要約・定型メモ作成は、すでに実用段階に達しており、コンタクトセンター運用の改善に直結します。
カスタマーサポートへのAI導入で得られる効果
カスタマーサポートへのAI導入によって期待できる効果は、業務効率化やコスト削減にとどまらず、顧客満足度の向上やオペレーターの働き方の改善など多岐にわたります。
ここでは、主な効果を数字も交えて解説します。
業務効率化・対応工数の削減
AI導入の最も直接的な効果は、定型問い合わせへの対応工数の削減です。チャットボットや自動振り分けシステムを活用すると、有人対応が必要な件数を絞り込め、オペレーター1人あたりの対応可能件数を引き上げられます。
実際に、複数の導入事例では対応工数を30〜50%程度削減した実績が報告されています。
通話後処理（ACW）の自動化も、工数削減に貢献します。通話録音の文字起こしや応対メモの自動生成によって、通話後に費やす事務作業の時間を大幅に短縮できます。この時間短縮により、同じスタッフ数でより多くの顧客に対応できる体制が整います。
効率化の効果は、次の2つの方向から見ると分かりやすくなります。
- 有人対応の絞り込み：定型の問い合わせを自動で処理し、有人対応の件数を減らす
- 通話後の事務作業の短縮：文字起こしと応対メモの自動生成で、作業時間を減らす
顧客満足度の向上と24時間対応の実現
AI活用による最大の顧客体験上のメリットは「即時性」と「24時間対応」です。
ボイスボットは電話回線の制約を超えてピーク時にも並行対応できるため、繁忙期や災害時など一時的に問い合わせが急増する場面でも、顧客を待たせません。
FAQによる自己解決支援の充実も、顧客体験の向上に直結します。顧客が問い合わせをしなくても自己解決できる仕組みを整えれば、顧客の手間を省きつつ、サポート部門の負荷も軽減できます。
FAQコンテンツをAIが継続的に最適化することで、「探しても見つからない」「古い情報が表示される」といった問題を軽減できます。
顧客体験の向上は、次の2つの形で表れます。
- 即時の回答：夜間や休日でも、待たされずに回答を得られる
- 自己解決の促進：FAQの充実により、問い合わせをせずに解決できる
オペレーター教育・研修期間の短縮
新入社員や新規オペレーターの研修期間を短縮できる点も、AI導入の重要なメリットです。
AIがナレッジベースを横断的に検索して適切な回答を提示するシステムを活用すると、経験の浅いオペレーターでも回答にたどり着きやすくなります。導入事例の中には、AI支援によって研修期間を従来の30〜50%程度短縮した例があります。また、現場投入直後から高いパフォーマンスを発揮させることに成功した取り組みも報告されています。
熟練オペレーターに頼らず、対応品質を標準化できれば、採用や育成にかかるコストを見直すことにもつながります。
研修期間の短縮には、次の2つの仕組みが関わります。
- ナレッジの横断検索：AIが適切な回答を提示し、経験の浅い人の支えになる
- 対応品質の標準化：熟練者に頼らず、一定水準の対応品質をそろえる
自社のカスタマーサポートでAIを始める進め方
カスタマーサポートへのAI導入を成功させるには、スモールスタートから段階的に広げるアプローチが推奨されています。ここでは、研究や事例から導かれた5つのステップを順に見ていきます。
Step 1〜3：目的明確化・ツール選定・パイロット導入
まず着手すべきは、現状の問い合わせ件数や平均対応時間を数字で把握し、AIで解決したい課題を具体的に決めることです。「月間の問い合わせ件数を何%削減したいか」「どのチャネル（Web・電話・メール）から始めるか」「KPIをどう測るか」を、関係部門（CS・IT・法務）で合意しておくことが成功の前提となります。
ツールを選ぶ際は、自社データが学習に利用されないセキュアな環境を優先します。エンタープライズSaaSとオンプレミス（閉域網）のどちらが適切かは、要件に応じて判断します。そのうえで、個人情報の入力制限や、ハルシネーションを前提としたファクトチェックの義務を含む利用ガイドラインを策定します。
パイロット導入は、特定のFAQカテゴリ（約200件程度）に絞ったスモールスタートで始め、精度を評価しながら段階的に拡張していくアプローチが効果的です。
準備の段階で決めておく内容は、次の2つです。
- KPIの合意：削減したい件数や測る指標を、関係部門で揃えておく
- 利用ガイドライン：個人情報の入力制限と、回答の事実確認の義務を定める
Step 4〜5：本格展開と継続的な精度改善
パイロット段階の検証結果を踏まえて本格展開を行い、既存のCRMツール（Zendesk等）やコミュニケーションツールとAIを連携させます。
AIが対応できない複雑な案件は、これまでのやり取りの履歴を保持したまま有人オペレーターへエスカレーションできる「ハイブリッド対応体制」を構築します。これにより、顧客体験を損なわずに自動化の範囲を広げることができます。
導入後は、継続的な精度改善を最も大切な工程として扱います。AIが回答できなかった「ノーヒットログ」を週次・月次で分析し、新しいFAQの追加やRAG参照ドキュメントの更新につなげます。
また、プロンプトの調整を繰り返すことで、時間が経つほど精度が高まり、入電数や対応コストが下がり続ける好循環が生まれます。この改善サイクルが、AI活用を「使いっぱなし」にせず「生きたナレッジ基盤」として機能させる鍵となります。
本格展開から改善までの運用は、次の2つに分けられます。
- 有人への引き継ぎ：AIで対応できない案件を、履歴を保ったまま有人へ渡す
- ログ分析：AIが回答できなかった質問を週次・月次で見直し、FAQを増やす
精度を左右するデータ整備のポイント
AIの回答精度は、導入前のデータ整備（下ごしらえ）で大きく変わります。RAGシステムの精度は、参照させるドキュメントの品質に左右されるためです。
スキャンされたPDFやExcelの複雑な表組みがそのままの状態では、AIが内容を正しく読み取れず、ハルシネーションが増える要因となります。
文書を意味のまとまりごとに分ける「セマンティックチャンキング」や、作成年度・対象部署・文書種別などの属性情報（メタデータ）の付与が必要になります。
また、AI-OCRを使って表組みを構造的なテキストにするなど、前処理に投資することが、実運用でのAI精度を決めます。成功の大前提は、「データを整えてこそAIが機能する」という認識で取り組むことです。
データ整備で準備しておく内容は、次の2つです。
- 文書の分割：意味のまとまりごとに区切り、AIが参照しやすい形にする
- 属性情報の付与：作成年度や対象部署、文書種別を文書に添えておく
まとめ
カスタマーサポートにおけるAI・生成AI活用は、定型問い合わせの自動対応や、チケット管理の自動振り分けが進んでいます。さらに、ナレッジ活用による自己解決支援やボイスボットによる電話対応の自動化も、実証された成果が出始めています。
ヤマト運輸・明治安田生命・LIFULL・サントリーホールディングスなど多くの企業で、業務工数の削減、顧客体験の向上、24時間対応の実現といった具体的な効果が報告されています。
成功のポイントは、「スモールスタートで始めてログ分析で磨き上げること」「データの下ごしらえへの投資を惜しまないこと」「ハルシネーションを前提とした多層防御とハイブリッド対応体制の構築」の3点にまとめられます。
カスタマーサポートへのAI導入を検討しているなら、まず現状の課題を数字で把握します。そのうえで、解決すべき業務シーンを絞り込み、パイロット導入から段階的に進めることが、結果として最短距離になります。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。