カスタマーサポートにおけるAI活用の活用事例/実例/具体例について

カスタマーサポートのAI活用は、自動応答、オペレーター支援、記録・分析を組み合わせ、有人への引き継ぎまで設計することで、業務全体の改善につながります。

効果を測る際は、顧客体験と現場の使いやすさも合わせて確認します。

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カスタマーサポートにおけるAI活用の全体像

AIの使い道は、顧客向けの自動応答と、オペレーター向けの支援機能に分けて考えると分かりやすいです。特に導入時は、自動化の件数だけでなく、人へ引き継ぐ際に文脈をどれだけ残せるかも設計します。

7つの主要活用領域

主な活用領域は7つあり、場面ごとに分けて見ると全体の役割がつかめます。

• 顧客対応：問い合わせ分類、ナレッジ検索、チャット・メール・電話の自動応答
• オペレーター支援：文字起こし、要約、リアルタイムの回答候補提示
• 品質・分析：応対品質の自動評価、VoC分析

たとえば、電話中に本人確認の手順や商品情報を画面へ表示すれば、新人の確認漏れを減らせます。通話が終わったあとは、要約と次回対応をCRMへ登録できます。さらに、管理者はログから不満や解約の兆候を探せます。

AIの得意・不得意と人間との役割分担

AIは、決められた情報源から候補を探すことや、大量の会話を同じ基準で処理することを得意とします。また、営業時間に関係なく一次受付できる点も強みです。

一方で、契約の解釈が分かれる相談や、強い不満や不安を伴うクレーム、例外的な返金の判断は、人が担うほうが安全です。定型処理はAIに任せ、判断と共感は人が担う協働モデルにすると、顧客体験と現場の納得感を両立しやすくなります。

業務別のカスタマーサポートAI活用事例

取り上げるのは、チャット、電話、オペレーター支援、バックオフィス処理の事例です。数値は各社が公開した導入結果で、自社の成果を保証するものではありません。対象業務と測定指標を決める際の参考にしてください。

チャットの自動応答：Klarna

導入前の課題と、公開された運用結果を合わせて見ていきます。

• 課題：多国間の決済・配送・返金相談を、人員だけで24時間・多言語で受けること。
• 導入：OpenAI技術のAIアシスタントをアプリに組み込み、定型相談を会話形式で受け付け。23市場・35言語超に対応。
• 処理実績：稼働初月に230万件を処理し、顧客サービスチャットの3分の2を占めました。
• 業務時間：フルタイム担当者700人分相当を担い、用件解決時間は11分から2分未満へ短縮。
• 再問い合わせ：25％減少したと発表されています（出典：Klarna、2024年）。

大規模企業の事例ですが、回答の精度に加えて、注文・決済データとつなぎ、処理を最後まで完了させている点が重要です。

音声IVRの自動化：DoorDash

音声の自動化では、受付から有人対応へつなぐ流れを、運用結果と合わせて押さえます。

• 課題：配達中の電話が集中すると転送や待ち時間が増え、解決率と運用コストに影響。
• 導入：Amazon ConnectとAmazon Lexで音声セルフサービスを構築し、生成AI基盤とも連携させた。
• 処理の流れ：音声受付で定型確認を自動で処理し、複雑な相談だけをオペレーターに引き継ぐ。
• 効果：転送は49％減り、初回解決率は12％向上、前年比で300万米ドルの運用費を削減（出典：AWS「DoorDash導入事例」）。

電話の自動化では、音声認識率に加えて、転送条件、本人確認、聞き返しを一連の体験として設計します。通信障害時の代替手段も、同じ流れの中で考えておきます。

国内の電話・店舗・保険業務の事例

営業時間の案内や予約受付、保険書類の再発行は、ルールは明確でも件数が多く、担当者の時間を取られやすい業務です。

• 一蘭：電話自動応答サービスを導入し、営業時間に関する問い合わせの50％以上を自動化。接客・調理に集中。
• おたる政寿司：AIコールセンターPBXで予約電話を受け付け、応答率は60％から80％に、月間予約は約50件増えた。
• 生命保険業S社：ボイスボットとRPAで生命保険料控除証明書を再発行し、年間約300時間を削減。関連クレームをゼロにした事例。

こうした例から分かるように、定型業務から始めると、AIが苦手とする領域を避けながら成果を測りやすいです。

導入時に押さえるべき実装・運用論点

有人対応の画面や社内データが整っていないと、顧客は同じ説明を繰り返すことになり、誤回答も残ってしまいます。そのため、運用前に、AIが何を根拠にどこまで判断し、どの状態で人へ渡すかを決めておきます。

有人エスカレーション時のUI・UX設計

AIが解決できない相談を人へ転送しても、オペレーターの画面に会話履歴や顧客情報が出なければ、顧客は説明を繰り返すことになります。さらに、転送された案件の難易度が上がり、現場の負担が増すこともあります。

有人転送で渡す情報と、担当者が画面で確認する内容をそろえておきます。

• 引き継ぎ情報：顧客の意図、本人確認の状態、会話の要約、参照したFAQ。
• 未解決内容：回答できなかった理由、未解決の論点、次に必要な処理。
• 画面操作：要約と原文ログを切り替えられ、AIの提案を担当者が編集・承認できる。
• 評価：転送後の解決率、再問い合わせ率、顧客満足度の3点。

この設計は、顧客が説明し直す時間と、担当者が情報を探す時間を減らします。一方で、転送率だけを下げようとすると、かえって不満が増える可能性があります。

クレーム対応におけるAIの対話デザイン

感情を無視した返答や、責任を曖昧にする表現は、不信感につながります。特に返金、障害、配送遅延の場面では、会話が長引くほど不満が高まります。

クレームの兆候を検知したあとの対話の流れと、AIが使う表現のルールを決めておきます。

• 対話の流れ：謝罪、事実確認、選択肢の提示、担当者への転送。
• 表現ルール：AI利用の表示時期、回答不能時の言い方、禁止表現。
• 約束の制限：返金や補償を約束してはいけない条件を明文化。
• 日本ロレアル：AIの方が人より話しかけやすく、従来は表に出なかった質問や関心データが集まったという発見。
• Sparty：育成期間は3か月から6日に短縮し、2週間で3,000件超を接客。効率化に加えて、相談の入口も広がった。

こうしておくと、AIが感情的な案件を無理に完結させず、適切な段階で人へつなげられます。

古いマニュアルのAI向け整備

AIが正しく参照できる状態にするには、資料の整理からテストまでを一続きで行います。

• 現状：Excelの結合セル、PDFの表、紙の改訂履歴、担当者だけが知る例外処理に、知識が分散。
• リスク：検索時に条件と結果の対応が崩れ、古いルールを参照してしまうこと。
• 資料分解：業務、商品、顧客、前提条件、手順、例外、転送先、改訂日の観点で整理。
• 構造化：回答と根拠に見出しを付け、表は文章に直し、版数と適用期間を記録。
• 検証：問い合わせから代表的な質問と危険な質問を作り、正答・保留・転送を確かめる。

目立たない作業ですが、回答の根拠をたどれるようになり、更新の担当者も明確にできます。データ整備は、RAGの精度や回答の安全性、更新後の再テストを支える基盤です。

セキュリティと費用相場の考え方

費用は、AI利用料に加えて、初期設定やデータ整備、電話・CRM連携のほか、監視と改善の費用も含めたTCO（総保有コスト）で比べます。

セキュリティは、入力データの扱いを軸に見ます。保存と学習利用の扱いを押さえ、権限やログも確認します。削除と障害時の切り戻しも、あわせて確かめます。

FISC・PCI DSSなどを踏まえた確認項目

金融や決済の窓口では、個人情報やカード情報をAIへ入力する範囲を、できるだけ小さくします。例えば、カード番号をマスキングしてから文字起こしする方法があります。

CRMは顧客ごとの権限で参照させ、プロンプトや回答は監査ログに残します。そのうえで、モデル提供者の学習に使われない契約になっているかも確認します。

FISCやPCI DSSへの適合は、サービスを含む構成全体で判断します。自社の運用や委託先、アクセス権限も、その対象に含めます。

2026年時点の月額総コストの見方

費用は設定範囲と課金方式によって変わるため、公開されている料金も条件をそろえて比べます。

• 小規模FAQチャット：初期設定などを含めて数十万〜数百万円、月額は数万円〜数十万円が目安。
• 連携を含む場合：電話自動応答、CRM、独自権限、有人引き継ぎを含めると、初期費用が数百万円〜1,000万円超になることも。
• Intercom：解決・手続き引き継ぎなどの成果は1件0.99米ドル（2026年6月時点）。
• NTTドコモビジネスAI-IVR：2026年4月開始。月額使用料5万円に、AI利用料と電話料金が加算されます（出典：NTTドコモビジネス、2026年）。

また、Intercomの座席料金は1人あたり月19米ドルからです（出典：Intercom公式料金ページ、2026年）。個別の業務エージェントは、PoCや本番構築に加えて、データ移行と運用設計も分けて見積もります。

料金モデルには、席課金と会話課金、解決件数課金、音声分数課金があります。発注側は、月間の問い合わせ数と自動化率を入れた試算を依頼します。

失敗しない導入ステップとKPI設計

問い合わせログから効果の出やすい業務を選びます。ツールを契約してから用途を探す進め方は避けます。PoCでは、正答率に加えて、顧客の解決、担当者の使いやすさ、1件あたりの費用を確認します。

課題洗い出しからPoC、本番展開までの流れ

まずログで現状を把握し、小さく試してから本番に展開します。本番のあとも、更新とレビューは続けます。

1. 最初の1〜2週間で、問い合わせ上位20〜50件、対応時間、転送率、再問い合わせ率、クレーム件数を把握し、FAQとCRMの状況も整理します。
2. 営業時間の案内や注文状況の照会など、正解が明確で、失敗時の影響が限られる業務を選び、匿名化データでPoCを行います。
3. 本番前に、正答・保留・有人転送・禁止回答をテストし、現場のオペレーターにも評価してもらいます。
4. 本番後は、月1回のナレッジ更新と週次の誤回答レビューを運用します。
5. 既存のビジネスフォンを活かして、クラウドCTIへ移行する方法もあります。

東京海上日動あんしんコンサルティングの事例のように、既存設備を残す範囲と将来の拡張範囲を分けると、導入リスクを抑えられます。

AI導入後のオペレーターKPIの再定義

AIが簡単な問い合わせを吸収すると、人に届く案件の平均処理時間（AHT）が伸びることがあります。そのため、AHTだけで評価すると、難しい案件を丁寧に解決した担当者が不利になります。

評価には、顧客の解決状況、対応品質、ナレッジ改善への貢献を組み合わせます。

• 顧客の解決：初回解決率、顧客満足度、転送後の解決率。
• 対応品質：要約の修正時間、品質評価。
• 改善貢献：FAQやナレッジの更新に、どれだけ役立ったか。

コールセンター業のJ社は、要約作業を1件あたり65秒短縮し、週報のVoC分析の作成を2時間から30分に減らしました。

AI要約の確認時間や、分析結果が商品改善やFAQ更新に使われたかどうかも記録します。そのうえで、現場の評価指標と改善会議も見直します。

開発会社・AIツールを選ぶポイント

AIの回答デモを見るだけでなく、自社の匿名化ログや古いマニュアルを前提にして確かめます。CRMの権限と電話基盤についても、同じように見ておきます。

回答できないときの反応や、有人転送で渡る情報を見せてもらいます。根拠の表示、ナレッジ更新の手間、障害時の手動運用も、あわせて説明してもらいます。

機能・連携・運用支援の一体比較

機能面では、文字起こしや要約、FAQサジェスト、自動ルーティングを確認します。音声・チャット・メールの横断やVoC分析も、対象に含めます。

連携面では、CRMやSFA、注文・予約システムとの連携を確認します。本人認証やチケット管理、既存PBXとの接続方式も含めます。

運用面では、契約前に決めておく事項が多くあります。たとえば、誤回答の報告の仕方や、プロンプトとルールの変更、モデル更新の扱いです。さらに、監査ログや教育、障害時の問い合わせ先も含まれます。

現場の伴走支援と改善体制の確認

初期構築のあと、回答が古くなったときや、商品・料金が変わったとき、想定外のクレームが起きたときに、支援体制の差が出ます。そのため、提案会社が業務整理やマニュアルの構造化、PoCの評価まで支援できるかを確認します。さらに、オペレーター研修や定例レポート、改善バックログも、支援の対象になるかを見ておきます。

株式会社riplaのように、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援できる会社であれば、業務成果とシステムの定着を一度に相談できます。

よくある質問

費用や対象業務、有人対応との分担について、導入前に社内で判断しやすいよう、よくある質問に簡潔に答えます。

カスタマーサポートのAI活用は何から始めるべきですか？

まずは、営業時間や配送状況、パスワードの再設定など、正解が明確で件数の多い業務から始めます。過去ログで件数や解決率、誤回答時の影響を確かめたうえで、小さなPoCで効果を測ります。

AIに任せず、人が対応すべき問い合わせは何ですか？

強いクレーム、契約や補償の判断、本人確認に不備がある相談は、人へ転送する設計が適しています。例外処理や、健康・金融など影響の大きい相談も、人の判断に委ねる対象になります。

AIは要約や情報検索を支援し、最終的な判断は担当者が根拠を確かめて行う役割分担にします。

カスタマーサポートAIの費用はいくらですか？

簡易なチャット導入の場合、初期は数十万〜数百万円、月額は数万円〜数十万円が目安です。電話やCRM連携、独自データの整備、運用支援まで含めると、数百万円から1,000万円超になる場合があります。

見積もりは、席数や問い合わせ数、AI利用量ごとに分けてもらうと比べやすくなります。成果課金や通話料、保守費も、別々に示してもらいます。

まとめ

カスタマーサポートのAIは、FAQの自動回答に加えて、音声受付やオペレーター支援に活用できます。通話要約やVoC分析、CRM連携、業務処理の自動化にも広げられます。

KlarnaやDoorDashのような大規模な事例のほかに、一蘭、おたる政寿司、生命保険業S社のように、定型業務に絞って成果を出す方法もあります。

導入判断で確認する3つのポイント

対象業務は、定型性と件数に加えて、誤回答時の影響まで確かめます。また、人へ渡す案件では、会話履歴と判断材料を画面に残します。

効果測定では、AI自動化率に加えて、顧客満足度や転送後の解決率を見ます。さらに、オペレーターの負担とTCOも同時に把握します。

次に行うべきアクション

まずはログから候補を絞り込み、評価項目を決めたうえで、関係者と試験を進めます。

1. 直近3か月の問い合わせログを分類し、上位の定型問い合わせを1つ選びます。
2. 匿名化データを使うPoCの評価項目と、有人転送時に引き継ぐ情報を決めます。
3. 現場、情報システム、セキュリティ、顧客体験の関係者で試験します。
4. 課題の大きさに加えて、AIと人の担当範囲を分けたうえで、引き継ぎ画面やマニュアル、セキュリティ、TCO、KPIを設計します。
5. 安全に測れる1業務からPoCを始め、顧客満足度と現場の使いやすさを見ながら、対象を広げます。

本文ではKlarna「AI assistant handles two-thirds of customer service chats」を参照しました。ほかに、AWS「DoorDash導入事例」とIntercom「Fin AI Agent outcomes・料金ページ」を参照しました。さらに、NTTドコモビジネス「docomo business ANCAR提供開始」も参照しました。

各社の数値は、公開された特定の条件での実績です。自社の成果を見積もる際は、問い合わせ件数や対象業務、転送条件、運用体制をそろえて試算してください。

参考ソース：Klarna公式発表（PR Newswire掲載）、AWS DoorDash導入事例、Intercom Fin AI Agent成果課金、NTTドコモビジネス ANCAR料金発表。

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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。

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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。