カスタマーサポートにおけるAI活用の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

カスタマーサポートへのAI導入は、課題の整理と業務の選定から始め、データと権限の設計、PoC、本番導入へと進めます。導入後も改善を続けることで、応対品質と業務効率の向上につながります。

導入の手順、費用の目安、見積もりの確認点を順に見ていきます。

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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活用は、顧客向けの自動応答とオペレーター向けの業務支援に分けられます。顧客向けには、24時間の一次受付や手続きの案内を任せられます。

オペレーター向けには、検索や要約などの作業を補助します。記録や品質評価にも使えます。

最初から完全自動化を目指すと、感情への配慮が要る場面までAIに任せてしまいます。そこで、AIが得意な定型業務と、人が担う判断や共感を分けて考えます。

主要な活用領域を一度に整理

AIは、顧客への応答から担当者の後処理、問い合わせ傾向の分析まで、複数の場面で役立ちます。

• チャット・メール・電話：問い合わせへの一次回答を行い、電話では音声認識と自動要約で後処理も支えます。
• FAQ提示：会話中に関連情報を表示し、確認漏れを防ぎます。
• 分類・振り分け：問い合わせを分類し、適切な窓口へつなぎます。
• ボイスボット：本人確認や予約変更などを担います。
• VoC分析：顧客との会話から、不満や要望を抽出します。

CRM・SFA・チケット管理とオムニチャネルで連携させることも、活用の一つです。通話後に要約と次の対応を作成すれば、後処理の時間を短縮できます。さらに、新人の確認漏れも減らしやすくなります。

Zendeskの2025年CX Trends Reportでは、73％のエージェントがAIコパイロットによる業務改善を挙げています（出典: Zendesk「2025 CX Trends Report」、2024年調査）。同調査では、CXリーダーの75％が、将来は顧客対応の80％を人の介入なしに解決すると予想しています。

調査結果は、定型業務をAIに寄せ、人が複雑な相談に集中する方向性を示すものとして読みます。

AIの得意・不得意に応じた人との役割分担

AIは、大量の履歴検索や定型の分類を得意とします。また、要約や営業時間・配送の案内、複数チャネルの整理も任せられます。人とAIの役割は、次のように分けます。

• AIが担う業務：情報検索、定型案内、文章の要約を行います。
• 人が担う判断：例外対応、返金や契約変更の承認、法的・安全上の判断。
• 人へ渡す場面：強い怒りや不安、複雑な事情を含む相談。

クレームでは、正しい回答でも言い方によって顧客の感情を逆なでしかねません。話す順序は、謝罪から共感、事実確認、解決策へと進める形で決めておきます。AIであることを開示する時点も、定めておきます。

一定の条件に当たったら、すぐに人へ渡すかどうかも、対話シナリオに含めておきます。有人へ渡す際は、画面に発言や認証状況、AIの回答を残します。購入履歴や未解決の論点も表示しておけば、顧客に同じ質問を繰り返させずに済みます。

カスタマーサポートAI活用の導入事例と定量効果

効果は人員削減だけでなく、一次解決率や有人転送率、平均処理時間の変化にも表れます。後処理時間と応答率、CSAT、再問い合わせ率も、効果を測る指標になります。

VoCレポートの作成時間も評価の対象です。大企業の数値は、自社の業務量に合わせて読み替えます。対象業務ごとに指標を分け、PoCの目標に置きます。

KlarnaとDoorDashにみる大量処理の効果

大量処理の事例では、自動化の規模と有人転送の設計が成果に表れています。

• Klarna：AIがチャットの約3分の2を自律処理し、月間約130万件に対応。従業員853人分を担い、累計削減額は6,000万ドルと報告されています。
• DoorDash：Amazon Lex連携で転送を49％減らしました。初回解決率を12％高め、年間300万ドルを削減したと紹介されています。

Klarnaの事例は、問い合わせ量が多く、返品や注文確認の手順が整理された企業に参考になります。また、DoorDashの事例からは、AIが解決できない条件を先に決め、人へ渡す設計の大切さが読み取れます。

国内事例にみる処理時間と現場負担の改善

国内事例では、百貨店、保険、飲食店のそれぞれで異なる業務の改善が報告されています。

• 大丸松坂屋百貨店：ZendeskとAmazon Connectを連携しました。
• 生命保険業：ボイスボットとRPAで保険料控除証明書を再発行し、年間約300時間を削減。関連クレームはゼロになったと報告されています。
• 一蘭：電話自動応答で営業時間に関する問い合わせを50％以上自動化しました。
• おたる政寿司：導入後、応答率が60％から80％へ上がり、月間予約数が約50件増えたとされています。

大丸松坂屋百貨店では、連携後、電話問い合わせ率が76.8％から70.4％へ下がり、処理時間も約5分の1に短縮したとされています。電話だけでなく、有人チャットや顧客情報を含めて窓口全体を見直した事例です。予約、営業時間、配送状況など対象を絞れば、店舗や中小企業でも成果を測りやすくなります。

導入時に押さえる実装・運用の論点

現場で使える仕組みにするには、ツールの契約とFAQの読み込みに加えて、顧客の文脈を渡す画面と対話設計を整える必要があります。参照データや導入後の評価指標も、あわせて準備します。

有人対応へ切り替わる瞬間の体験が悪いと、AIが正しく答えていても、顧客満足度が下がるおそれがあります。

有人エスカレーション画面に渡す顧客の文脈

引き継ぎ条件には、「AIが分からないとき」に加えて、顧客体験とリスクの観点から見た場面も含めます。次のような場面です。

• 感情・認証：怒りや不安が強い場合、本人確認に失敗した場合。
• 重要な手続き：返金、契約解約、健康・金融など影響の大きい相談。
• 繰り返し相談：同じ顧客から短時間に複数回問い合わせがあった場合。

画面には、氏名や契約情報、会話の要約、感情・緊急度を表示します。試した手順やAIの回答、未解決の質問も見えるようにします。

AIが集めた情報は人が検証し、必要な追加質問だけを行える設計にしておきます。そうすれば、平均処理時間と顧客のストレスを抑えやすくなります。

顧客IDと問い合わせIDの設計も先に決め、通話、メール、チャットに加えて、LINEの履歴も同じ顧客として追えるようにします。

ExcelやPDFのマニュアルのAI向け整理

AI活用では、モデルの選定よりもナレッジの整備に時間がかかります。古いExcelやPDFでは、条件や例外が同じセルに混在することがあり、AIが正しく読み取りにくくなります。

発注側は、文書を業務ごとに分け、AIが検索しやすい形に整理します。

• 質問と条件：顧客の質問と適用条件を分けます。
• 回答と手続き：回答と必要書類、手続き、例外を記録します。
• 管理情報：担当部署、エスカレーション先、更新日を明記します。

見出しと手順のつながりを保って分割し、検索時に前後関係が失われにくいチャンクにします。

代表的な質問や言い換え、誤解しやすい表現を集め、評価用データを作ります。さらに、回答を禁じる質問も加えておきます。根拠の提示、情報の新しさ、禁止操作の提案は、評価の場で確かめます。

ナレッジには担当者と更新期限を決めておきます。商品変更や制度改定をナレッジに反映する運用も、見積もりの段階で含めておきます。

AI導入後のオペレーターKPIの再定義

AIで簡単な問い合わせが減ると、有人窓口には複雑な案件が集まり、平均処理時間が伸びることがあります。また、AHTだけで評価すると、難しい顧客への対応を急がせるおそれがあります。

案件の難しさを考慮して、複数の指標を組み合わせて評価します。

• 解決状況：一次解決率、再問い合わせ率、エスカレーション後の解決時間。
• 顧客評価：CSATを見ます。
• AI改善：要約修正率、ナレッジへの改善提案数を見ます。

誤回答の修正、顧客感情への配慮、AI改善につながる情報登録も評価に含めます。そのうえで、AI監視とナレッジ更新の担当者を決めておきます。

カスタマーサポートにおけるAI活用の進め方

導入は、課題の整理と業務の選定から始めます。その後、データと権限の設計、PoC、本番導入と進み、導入後も改善を続けていきます。

電話、チャット、メールを同時に変えるより、効果と安全性を両立しやすい一業務から始めます。

PoCでは、有人への引き継ぎ、障害時の代替手段、ログの確認まで試し、本番移行の条件を確かめます。

課題と対象業務の洗い出し

過去3〜6か月の問い合わせは匿名化し、チャネルや件数、理由、処理時間ごとに分けます。転送先や再問い合わせ、顧客満足度も、分類の軸にします。

ログの分類結果を見て、件数が多く回答ルールが明確な業務を選びます。誤りの影響を抑えやすい案内や受付が候補になります。

• 案内：営業時間や配送状況の問い合わせ。
• 受付：予約変更や書類再発行の案内。

企画書には、対象顧客とチャネル、AIと人の役割、禁止操作を記載します。連携システムや成功指標、リスクと対応者も書き込みます。

成功指標には、「AI解決率30％」だけでなく、安全性の指標も入れます。たとえば、誤回答率1％未満や、クレームと契約変更の有人転送100％などです。

データ整備とPoCによる小規模な検証

FAQや業務マニュアル、商品情報を整えるとともに、過去の回答やCRMの顧客属性も整理します。個人情報や決済情報は、利用目的と保存期間を決めたうえで扱います。権限やマスキングの方法も、決めておきます。

検索拡張生成では、回答に使った文書と更新日を追えるようにしておきます。ハルシネーションの原因を調べられるよう、ログも残します。

PoCでは、実際の問い合わせで指標を測り、複数の担当者に操作してもらいます。

• 測定指標：正答率、根拠提示率、AI解決率、有人転送率、平均応答時間、再質問率。
• 確認担当：経験者、新人、品質管理、情報システムの各担当。

使いにくい画面や不自然な言い回しも、PoCの中で洗い出します。合格条件に届かない場合は、モデルを変える前に、データやプロンプトを見直します。業務ルールや転送条件も確認します。

本番導入後の教育と継続改善の仕組み

本番後は、対象を段階的に広げながら、教育と定期的な改善を運用に組み込んでいきます。

• 段階展開：全件を一度に自動化せず、回答案を人が確認してから自動応答へ進みます。
• 研修：回答の確認と誤りの報告、顧客への説明、緊急時の切り替えを扱います。
• 週次確認：誤回答や未解決の案件、クレーム、ナレッジ不足を確認します。
• 月次見直し：KPIと費用を見直します。
• 変更管理：商品・料金・規約が変わるときは、ナレッジ更新と評価データの再実行、公開の判断をまとめて行います。

東京海上日動あんしんコンサルティングのように、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。この方法なら、大規模なインフラ刷新を避けつつ、段階的に導入できます。

カスタマーサポートAI活用の費用相場とコスト内訳

2026年時点の費用は、既存ツールの設定から、独自AIエージェントとCRM連携の開発まで、規模によって幅があります。

• 限定的なPoC：100万円〜300万円程度。
• 小規模導入：FAQ検索やオペレーター支援を含み、300万円〜800万円程度。
• 本格導入：音声・CRM・認証・複数チャネルを含み、800万円〜2,000万円以上。

実額は、問い合わせ量や連携先によって変わります。データ整備、セキュリティ、有人運用の範囲も影響します。

初期費用を左右する要件定義・データ整備・連携開発

初期費用には、調査と要件定義、会話データの分類、マニュアルの構造化が含まれます。プロンプトやガードレールの設計も対象です。

さらに、FAQ・CRM・CTIとの連携と有人引き継ぎ画面も含まれます。テスト、研修、導入支援も対象です。

PDFの表や古いExcelが多い企業では、AIの利用料より、データ整備費のほうが大きくなる場合があります。見積もりに「AI構築一式」とある場合は、成果物と作業時間の内訳を確認します。範囲を調整するときは、次の方法が使えます。

• 範囲を絞る：対象チャネルを一つにし、既存FAQ・CRMを活用します。
• PoCを再利用する：データ形式、評価シナリオ、画面部品を本導入でも使います。

API連携を最小限にする方法もあります。ただし、認証とログ、有人エスカレーションを省くと、本番後に追加の改修が発生します。

従量課金と運用費を含む月額TCOの計算

月額TCOには、サービス利用料と運用費の両方が含まれます。主な内訳と料金例は次のとおりで、自社の問い合わせ量に当てはめて確認します。

• サービス利用料：AI・LLM、音声認識・合成、電話・SMS・メール通信、クラウド、CRM・チケット管理ライセンス。
• 運用費：監視、ナレッジ更新、評価・チューニング、保守。
• Amazon Connect Customer：チャット、音声、メールの従量課金です。
• Intercom Fin AI Agent：成果に応じた料金体系があります。

2026年時点の例として、チャットは1メッセージ0.010ドル、音声は1分0.038ドル、メールは1通0.080ドルです（出典: AWS「Amazon Connect Customer Pricing」、2026年確認）。

Intercomは、2026年6月の料金説明で、解決や手順実行後の引き継ぎを1アウトカム0.99ドルとしています。見込み客の資格判定は9.99ドルです（出典: Intercom「Fin AI Agent outcomes」、2026年）。

通信事業者や追加機能の料金は、別途かかります。月間の通話分数やメッセージ数、分析対象の分数、電話番号数は、自社の実績に当てはめて見積もります。

少量なら従量課金、大量なら上限額やボリューム割引を比較します。定額料金だけでなく、1件の問い合わせを解決する費用、有人へ渡す費用、未解決後の再問い合わせ費用を含めて比較します。

カスタマーサポートAI活用の見積もりを取る際のポイント

各社の見積もりは、総額だけでなく、開発・運用の範囲と追加料金をそろえて比べます。そのうえで、データ整備や評価設計の成果物と、検収条件も具体化しておきます。

問い合わせ量と業務フローの仕様書への記載

各社に同じ条件で提案してもらうため、問い合わせの規模や業務条件、見積もりの成果物をそろえて示します。

• 問い合わせ条件：件数、チャネル比率、平均通話時間、ピーク時間、言語、営業時間、既存CRM・CTI・FAQ。
• 業務・データ条件：認証方式、個人情報、対象業務、AIに許可する操作、有人転送条件。代表質問と回答、禁止表現、転送先も示します。
• 見積もり範囲：要件定義、データ移行、ナレッジ構造化、UI、API連携、プロンプト、ガードレール、テスト、セキュリティレビュー、研修、リリース、保守。

検収の指標は、正答率や根拠提示率、AI解決率です。転送率や応答時間も指標に含め、未達だった場合の追加チューニングも確認します。

セキュリティと継続運用の費用の別枠確認

金融・保険・決済・医療などの業種では、業種ごとの基準と、本番後の作業を合わせて見積もります。

• データ保護：個人・カード情報や音声の保存場所、暗号化、アクセス権、監査ログ、学習利用、削除依頼、障害復旧。
• 適用基準：FISC、PCI DSSなどの基準、社内規程、委託先管理条件を早期に共有します。
• 継続運用：回答監視、ナレッジ更新、月次レポートの担当を決めます。手作業の更新や問い合わせごとの追加費用はTCOを高めます。
• 契約条件：保守範囲、対応時間、障害連絡先、モデル変更時の検証、データ返却方法を確認します。

よくある質問（FAQ）

導入の始め方や費用、誤回答への対応について、判断の助けになる回答をまとめました。

カスタマーサポートのAI活用は何から始めればよいですか？

まずは3〜6か月のログを分類し、件数が多くルールが明確で、誤りの影響を抑えやすい業務を選びます。そのうえで、営業時間案内や配送状況を対象にPoCを行い、正答率やAI解決率、有人転送率を測ります。再問い合わせ率と顧客満足度も見ます。

カスタマーサポートAI活用の費用はどのくらいですか？

限定的なPoCなら100万円〜300万円程度、小規模導入なら300万円〜800万円程度が目安です。本格導入は、音声やCRM、認証、複数チャネルを含めて、800万円〜2,000万円以上が目安になります。

TCOで比べたうえで、問い合わせ量と自動化対象をもとに投資回収を試算します。

AIが間違えた場合はどのように対応しますか？

回答には根拠となる文書を示し、重要な処理には人の承認を必須にします。また、ログから誤回答や危険な回答を見つけて、修正していきます。

クレームや返金、契約変更、本人確認の失敗は、最初から有人へ渡します。健康・金融に関わる相談も、AIには任せず人が受けます。その際は、AIとの会話や未解決点も画面に引き継ぎます。

AIツールと開発会社はどのように選べばよいですか？

機能の多さだけでなく、CRM・CTI・FAQとの連携実績や有人引き継ぎの画面を確認します。加えて、セキュリティや料金、評価・改善の支援体制を見ておきます。

問い合わせログを使ったデモやPoCで、実際の言い回しや例外を試します。ピーク時の応答や担当者の作業も、あわせて見ておきます。

まとめ

導入で押さえるべきポイント

導入の判断では、業務設計と導入手順、費用と運用負担をまとめて見ます。

• 業務設計：顧客接点、オペレーター支援、ナレッジ、CRM、VoC分析、有人引き継ぎをつなぎ、AIと人の役割を分けます。
• データ整備：顧客の文脈を保って人へ引き継ぎ、マニュアルを検索可能な形にします。
• 導入手順：ログ分析、業務選定、データ・権限設計、PoC、本番導入、教育、継続改善の順に進めます。
• 費用判断：導入規模によって費用に幅があり、TCOでの比較が必要です。

目安として、PoCは100万円〜300万円程度、小規模導入は300万円〜800万円程度です。本格導入は800万円〜2,000万円以上が目安です。

初期費用だけでなく、TCOで比べます。TCOには、API・通信・クラウドのほか、保守とナレッジ更新の費用も含めて考えます。

最初に実行するアクション

見積もりの段階では、対象チャネルと問い合わせ量、AIの権限、有人転送条件を文書にします。検収KPIやセキュリティ要件、運用担当、障害対応も、書き出しておきます。

AI解決率に加えて、CSATや再問い合わせ率を評価します。難しい案件の解決時間、オペレーターの学習、ナレッジ改善も見ます。

参考情報: Zendesk「2025 CX Trends Report」、Zendesk「Four big shifts shaping customer service」、2026年、AWS「Amazon Connect Customer Pricing」、Intercom「Fin AI Agent outcomes」、2026年（2026年8月3日確認）。国内外の導入事例は、指定のリサーチノートに記載された事例情報をもとに整理しています。

▼開発を相談する前に読みたい無料ホワイトペーパー
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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。