カスタマーサポートにおけるAI活用でおすすめの開発会社/ベンダー6選と選び方

カスタマーサポートにおけるAI活用でおすすめの開発会社・ベンダーは、AIを入れるだけでなく、問い合わせの振り分け、有人引き継ぎ、ナレッジ整備、運用改善まで伴走できる会社です。

人手不足や応対品質のばらつきを背景に、チャットボット、ボイスボット、音声認識、生成AIによる要約やFAQサジェストを導入する企業が増えています。ただし、AIの回答精度だけを比較すると、クレーム対応やCRM連携、導入後のKPI設計でつまずきやすくなります。本記事では、株式会社riplaを最初に、実在する開発会社・ベンダーを計6社紹介し、導入事例、得意領域、費用の見方、失敗しない選定基準まで解説します。

カスタマーサポートにおけるAI活用でパートナー選びが重要な理由

AI活用の成否は、モデルの性能だけでなく、どの業務をAIに任せ、どの場面で人へつなぐかを設計できるかで決まります。問い合わせの自動化率だけを追うと、難しい案件ばかりがオペレーターに集中し、平均処理時間や心理的負担が増えることもあります。

カスタマーサポートでは、電話、メール、Webチャット、LINEなどの履歴を顧客単位でつなぐ必要があります。さらに、顧客の契約状況を確認してから回答する処理や、返金・解約のように権限管理が必要な処理もあります。したがって、単体のチャットボットを納品する会社より、CRMやSFA、CTI、基幹システムを含めた業務全体を設計できる会社が適しています。

発注前には、対象チャネル、月間問い合わせ件数、有人対応へ渡す条件、参照するマニュアル、個人情報の保存場所を整理します。特に「AIが答えられないとき、オペレーター画面に何が表示されるか」を確認してください。問い合わせの要約、顧客の感情、本人確認の進捗、直前までの提案内容が一画面に表示されれば、顧客に同じ説明を繰り返させずに済みます。

株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援

riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる企業です。IT事業会社として社内DXを推進してきた経験を活かし、ビジネスへの成果創出とシステムの定着支援に強みがあります。営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制を整えています。

riplaに相談する価値は、AIを目的化せず、業務のどこを変えると成果が出るかを一緒に整理できる点です。例えば、FAQの検索性を高めるだけでなく、問い合わせを受けた担当者が必要な情報を見つけ、回答を記録し、次回対応へ引き継ぐまでの流れを設計できます。既存システムを活かすか、部分的に作り替えるかも、現場の負担と投資対効果を見ながら判断できます。

顧客管理や販売管理などの基幹領域とカスタマーサポートを連携させたい企業、PoCだけで終わらず定着まで進めたい企業に向いています。AIの回答品質を上げるには、古いExcelやPDFの表をそのまま読み込ませるのではなく、条件、例外、適用期間、参照元を整理してナレッジ化する必要があります。riplaは、このような業務要件の整理から開発、運用支援まで一つの窓口で進めたい場合の候補です。

株式会社PKSHA Technology｜AI SaaSとコンタクトセンター製品を幅広く提供

株式会社PKSHA Technologyは、自然言語処理などの独自技術を基盤に、企業向けAIソリューションとAI SaaSを展開する企業です。公式サイトではAI SaaSの導入企業数を4,400社以上、AIエージェント数を7,000体以上と紹介しています（出典: PKSHA Technology「AI SaaS」、2026年確認）。

PKSHAは、PKSHA ChatAgent、PKSHA FAQ、PKSHA VoiceAgent、PKSHA Speech Insightなど、チャット、FAQ、電話、通話分析を一つの領域として扱える点が特徴です。音声をリアルタイムでテキスト化し、生成AIで要約する機能や、FAQ検索、感情分析、対話モニタリングを組み合わせられるため、顧客の自己解決とオペレーター支援を同時に進めたい企業に適しています。

公式の導入例には、オリックス生命保険の住所変更受付の自動化、NTTドコモの1,000件を超えるFAQへの対応、ハルメク・ビジネスソリューションズの注文電話自動応答が掲載されています。単に回答を生成するだけでなく、ナレッジの作成・評価、電話応対、後処理まで広げたい企業に向きます。問い合わせログからFAQを自動生成・構造化するKnowledge Streamも、マニュアル整備に悩む現場で検討しやすい選択肢です。

日本電気株式会社（NEC）｜大規模基盤と日本語AIを組み合わせて支援

NECは、コンタクトセンターの基盤構築、音声認識、生成AI、CRM連携までを扱う総合ITベンダーです。NEC Communication AgentはLLMを活用し、電話、チャット、SNSなど複数チャネルでの自動応答を支援します。NECは、上流コンサルティングからインフラ構築、運用までワンストップで支援できる点も公式に示しています。

NECの強みは、回答を生成する前に顧客データや社内ナレッジを参照し、対話を制御して誤回答のリスクを抑える設計にあります。既存の電話基盤やコンタクトセンター運用を大きく変えずに、チャットボットやボイスボット、対話分析を段階導入したい企業に向きます。金融、保険、公共など、監査やセキュリティを重視する業界では、要件定義から相談しやすいベンダーです。

NECは2024年に、独自の音声認識技術と生成AIを組み合わせたNEC Speech Analysis Platformを発表しました。また、三井住友海上火災保険では通話内容のテキスト化と生成AI要約による経過記録業務の自動化を開始しています。NEC Communication Agentには5週間からの検証サービスもあるため、手持ちのFAQを登録し、回答品質や有人引き継ぎを小さく検証してから本導入へ進めたい企業に適しています。

富士通株式会社｜企業データを守りながら生成AIを組み込む

富士通株式会社は、業種別の業務知識、コンタクトセンター運営、クラウド、セキュリティをまとめて相談できる大手ベンダーです。生成AIをカスタマーサポートへ組み込む場合も、既存の電話環境や業務システムを踏まえた全体設計が必要です。特に機密性の高いデータを扱う企業では、AIの便利さとデータ管理を両立できる構成が重要になります。

富士通は、プライベート領域で企業データを管理しながら生成AIを利用するGenerative AI Platformを提供しています。オンプレミスや専用環境を含めたセキュリティ要件、社内規程、データ保管場所を細かく確認したい企業にとって、相談先としての安心感があります。AIにすべてを任せるのではなく、顧客やオペレーターに提示する情報を制御し、監査ログを残す設計を重視する場合に適しています。

富士通は過去からコンタクトセンターやヘルプデスク向けの自動応答、音声分析に取り組んできました。現在の導入では、通話のリアルタイム認識、要約、FAQサジェスト、VoC分析を、業種別の業務システムと連携させる提案が考えられます。複数拠点・多数席のセンターや、既存のビジネスフォンを活用しながら段階移行したい企業は、IP電話へ一度に入れ替える前提にせず、現行資産を残す案も含めて相談するとよいです。

Zendesk｜サポート業務を一元管理するAIカスタマーサービス基盤

Zendeskは、問い合わせをチケットとして管理し、メール、メッセージング、チャットなどの顧客対応をまとめるクラウド型のカスタマーサービス基盤です。AIエージェント、ナレッジベース、ルーティング、アクション自動化を組み合わせ、問い合わせ受付から解決までを一つのワークフローで管理できます。

公開料金が確認しやすい点は、比較検討の初期段階で便利です。Zendeskの公式料金ページでは、Support Teamが年払いで1エージェント月額19ドル、Suite Teamが同55ドルと表示されています（出典: Zendesk「料金プラン」、2026年確認）。ただし、AIの利用量、追加アドオン、導入支援、外部CRM連携、為替、税金は別途確認が必要です。定型問い合わせをWebやメッセージで吸収したい企業に向いています。

FAQの公開、チケット分類、担当者への割り当て、顧客との会話履歴の参照といったサポート運用を早く標準化したい企業に適しています。AIが答えられない問い合わせを有人へ渡す際は、会話ログだけでなく、顧客が試した手順や未解決の意図まで引き継ぐ設定を確認してください。導入前に自社の問い合わせ分類を棚卸しし、AIエージェントで自動化する範囲と、有人対応を残す範囲を決めることが重要です。

Amazon Web Services（AWS）｜拡張性の高いクラウド型コンタクトセンター

AWSは、Amazon Connectを中心に、Amazon Lex、Contact Lens、Amazon Transcribe、Amazon Bedrockなどを組み合わせてコンタクトセンターを構築できるクラウドベンダーです。完成済みの一製品だけでなく、企業の業務に合わせて音声、生成AI、検索、分析を組み合わせたい場合に強みがあります。実装にはAWSパートナーや開発会社が関わることが多いため、AWSの技術力と業務設計力を持つ支援会社も同時に評価してください。

Amazon Connectは利用量に応じて費用が変わるため、拠点や席数、季節変動が大きい企業でも設計しやすいサービスです。Contact Lensでは通話の文字起こし、感情分析、検索、リアルタイムの支援が可能です。生成AIを使う場合も、Amazon Bedrock、検索基盤、認証、監査ログを組み合わせ、データをどの範囲でモデルに渡すかを制御できます。

2026年3月にAWSが公開したJBRの事例では、Amazon ConnectとAmazon Lexによるセルフサービスで、目標値の75%の自動応答化を目指し、定型問い合わせの効率化を進めています。また、DoorDashの事例では、生成AIソリューションが1日数十万件の通話に対応し、テストキャパシティが50倍、開発時間が50%短縮されたと紹介されています（出典: AWS「JBR事例」「DoorDash事例」、2026年確認）。大規模な音声処理や独自フローを作り込みたい企業に向く選択肢です。

カスタマーサポートにおけるAI活用パートナーはどのように選びますか？

結論として、AI製品の機能数ではなく、実績、技術・セキュリティ、導入後の運用体制を、自社の問い合わせ業務に照らして選ぶことが重要です。6社は、製品をすぐ使いたいか、既存システムに合わせて開発したいか、セキュリティや大規模運用を優先するかで適した候補が変わります。次の3点を、提案書とデモの両方で確認してください。

実績は、導入社数の多さだけでなく、自社と近い業種、問い合わせ件数、顧客属性、チャネルを確認します。KlarnaではAIが顧客サービスチャットの約3分の2を処理し、DoorDashでは1日数十万件のサポートリクエストに対応しています。一方、国内でも大丸松坂屋百貨店、生命保険業、一蘭、おたる政寿司など、規模や用途が異なる事例があります。自社と同じ課題を、どの指標で改善したのかを聞くことが大切です。

デモでは、正常なFAQだけでなく、表現が曖昧な質問、複数条件の手続き、古いマニュアルにない例外、感情的なクレームを入力します。AIが答えられない場合に、回答を捏造せず、人へ渡せるかを確認してください。クレーム対応では、AIであることを伝えるタイミング、謝罪の言葉、禁止表現、緊急時の有人転送をルール化します。「AIの方が人間より話しかけやすい」という声がある一方、深刻な相談では人の共感と判断が不可欠です。

導入は、課題の洗い出し、対象業務の選定、マニュアルの構造化、PoC、本番展開、改善の順で進めます。PoCでは正答率だけでなく、有人転送率、解決時間、顧客の再説明率、オペレーターの後処理時間を計測します。AI導入後は、簡単な問い合わせをAIが吸収するため、有人対応の平均処理時間が伸びる可能性があります。従来の処理件数だけで担当者を評価せず、難しい案件の初回解決率、顧客満足度、引き継ぎ品質もKPIに加えてください。

よくある質問

カスタマーサポートのAI導入では、費用、既存システムとの連携、AIと人の役割分担について質問が多く寄せられます。ここでは、比較検討時に確認したいポイントを簡潔に回答します。

費用は、既製SaaSの席数課金・利用量課金から、個別開発、連携、運用支援までの合計で決まります。公開価格の例ではZendeskが年払いで1エージェント月額19ドルからですが、AI利用量や追加連携は別途確認が必要です。AWSは利用量に応じた課金が中心で、音声、生成AI、保存、開発保守を含むTCOで見積もる必要があります。

利用できますが、入力データの範囲、保存期間、学習利用の有無、アクセス権、監査ログ、委託先の管理を事前に確認してください。金融・保険などではFISCやPCI DSSなど、自社が求める基準に照らして構成を評価します。本人確認や決済情報などの機微情報はマスキングし、AIには必要最小限の文脈だけを渡す設計が安全です。

最初は件数が多く、回答ルールが明確で、誤回答時の影響を限定しやすい問い合わせから始める方法が現実的です。営業時間、配送状況、予約変更、必要書類の案内などでPoCを行い、正答率だけでなく顧客の再問い合わせ率と有人転送後の解決率を測定します。その後、複雑な手続きやクレームへ広げる際は、必ず有人エスカレーションと担当者画面を先に設計します。

まとめ

カスタマーサポートにおけるAI活用は、チャットボットを設置するだけの施策ではありません。通話の文字起こし・要約、FAQサジェスト、24時間の自動応答、VoC分析、CRM連携を組み合わせ、AIが解決できない案件を人へ文脈付きで渡す仕組みまで作ることが重要です。

今回紹介した6社は、業務全体の個別開発に強いripla、AI SaaSを幅広く扱うPKSHA Technology、大規模基盤と日本語AIに強いNEC、セキュアな生成AI活用を相談しやすい富士通、サポート業務を早く標準化しやすいZendesk、拡張性の高いAWSという違いがあります。自社の問い合わせ量、チャネル、既存システム、セキュリティ要件を整理し、PoCで実際の問い合わせを試してから発注先を決めてください。

なお、この記事で参照した主な公式情報は次のとおりです。PKSHA Technology「AI SaaS」・「AI Suite for Contact Center」 https://www.pkshatech.com/ai-saas/ 、NEC「NEC Communication Agent」 https://jpn.nec.com/NCA/index.html 、NEC「NEC Speech Analysis Platform」 https://jpn.nec.com/press/202409/20240925_01.html 、富士通「Generative AI Platform」 https://info.archives.global.fujitsu/jp/news/2025/02/13.html 、Zendesk「料金プラン」 https://www.zendesk.co.jp/pricing/ 、AWS「JBR事例」 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/jbr-amazonconnect-lex-selfservice/ 、AWS「DoorDash導入事例」 https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/doordash-bedrock-case-study/ （いずれも2026年8月確認）。

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。

もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。