問い合わせの増加や人手不足、教育負担に悩む企業にとって、AIは担当者を減らすための道具として捉えるだけでは十分ではありません。問い合わせ対応AIは、定型的な質問への自動回答だけでなく、オペレーター支援や応対後の記録にも使えます。正確なナレッジで一次回答を行い、難しい相談は人へ引き継ぎます。
品質評価までを人とAIで分担し、顧客体験と業務効率を同時に高める業務基盤として捉えると、各社の違いが見えてきます。
導入支援や問い合わせ対応AIに強い6社を、役割分担、既存システムとの連携、効果の測り方で比べます。選び方も、あわせて解説します。
AIシステム開発を依頼する会社の選び方やRFPの作り方については、無料ホワイトペーパー「AIシステム開発の完全ガイドブック」で詳しく解説しています。
問い合わせ対応AIのパートナー選びが重要な理由
問い合わせ対応AIの導入がうまくいくかどうかは、ツールの知名度よりも、業務設計と運用改善をどこまで一緒に進めてもらえるかで決まります。
AIチャットボットを置いただけの導入では、古いFAQの内容をそのまま回答してしまったり、有人窓口へ引き継いだあとに同じ説明を利用者に繰り返させてしまったりすることがあります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
問い合わせ対応では、複数の情報源を扱います。FAQや商品情報、契約情報のほか、顧客データや電話・メールの履歴も含まれます。
そのため、回答生成の精度に加えて、CRMやチケット管理との連携まで設計できる会社が必要になります。また、電話基盤との接続や個人情報の扱い、障害時の有人運用も、設計の対象になります。
特に金融、医療、通信のように誤回答の影響が大きい業種では、AIが答えてよい範囲と、人が判断すべき範囲を最初に分けておく必要があります。
発注前に確認すべきポイント
発注前には、問い合わせを受けるチャネルと月間の件数、問い合わせの上位分類を整理します。あわせて、利用中のCRMやPBX、参照させる文書、有人へ渡す条件を洗い出しておきます。
PoCでは、回答できた件数に加えて、自己解決率や一次解決率、平均処理時間を測ります。後処理時間やCSATも、測定の対象に入れます。
費用は公開価格だけで比べず、初期設計やデータ整備、連携開発まで含めて見積もります。さらに、月次のナレッジ更新やAI利用量に応じた従量費も、見積もりに入れます。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫の支援
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会社です。その強みは、IT事業会社として社内DXを推進してきた経験に支えられています。ビジネスへの成果創出や、システムの定着支援にも強みがあります。
営業や顧客管理の分野で、基幹システムを構築・導入してきました。生産や販売管理の分野でも実績があります。また、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。
特徴と強み
riplaの強みは、問い合わせ対応を業務プロセス全体の改善として捉えられる点です。チャットボットの導入は、その一部として位置づけられます。
たとえば、問い合わせ内容を分類して担当部署へ渡す仕組みや、回答候補をオペレーターへ提示する画面を、一つの流れとして設計できます。さらに、対応後の要約をCRMへ登録する処理も、同じ流れに組み込めます。
既存システムを丸ごと入れ替えず、APIやミドルウェアを使って段階的につなぐ進め方も選べます。
得意領域・実績
基幹システムの構築・導入で培った業務理解を生かし、企業ごとの顧客管理や販売管理、営業管理に合わせた問い合わせ対応基盤を検討できます。
生成AIを使う部分と、ルールベースで確実に処理する部分を分けて設計できます。また、機密情報のマスキングや権限管理、AIサービス障害時の切り替えも要件に含められます。
自社の業務に合わせた開発と、現場に根づくまでの伴走支援を重視する企業の候補になります。
株式会社PKSHA Technology｜コンタクトセンター向けAIの総合提供
株式会社PKSHA Technologyは、顧客対応と社内問い合わせを対象に、複数のAI SaaSを展開しています。
公式サイトでは、導入企業数が4,400社以上、AIエージェント数が7,000体以上と案内されています。これらの数値は、PKSHA Technology公式サイトによるものです（2026年確認）。
問い合わせ対応AIをFAQだけでなくチャットや音声へ広げたい企業の候補です。オペレーター支援やナレッジ生成まで含めたい場合にも合います。
特徴と強み
PKSHAは、PKSHA FAQ、PKSHA ChatAgent、PKSHA VoiceAgentを提供しています。さらに、PKSHA Speech InsightやPKSHA Knowledge Streamも用意されています。
特徴は、FAQの作成・公開・評価と、自然な対話による自動回答を組み合わせられる点です。音声認識や自動要約、応対品質の可視化まで同じ流れで扱え、応対ログからFAQを生成することもできます。
2026年3月には、3サービスを連携させる「PKSHA AI FAQ Assistant」の提供開始も発表されています。対象は、PKSHA FAQ、PKSHA ChatAgent、PKSHA Knowledge Streamです。出典はPKSHA Technologyニュースです（2026年3月）。
得意領域・実績
大規模なコンタクトセンターや、電話とWebをまたいだ運用を重視する企業に向いています。応対データを使って継続的に改善したい場合にも向いています。
AGSグループの事例では、FAQが未整備の状態から始め、AIエージェントが問い合わせ履歴を分析してFAQ作成を支援する運用が紹介されています。
その先の計画として、問い合わせの自己解決率3割を目指しています。導入後にナレッジを育てていく考え方は、参考になります（出典: PKSHA Technology導入発表、2026年2月）。
株式会社Helpfeel｜検索型AI-FAQによる自己解決の促進
株式会社Helpfeelは、検索型AI-FAQ「Helpfeel」を提供する会社です。ユーザーの言い換えや表記ゆれを捉えて、回答へ導く仕組みを持ちます。
FAQを見てもらうだけでなく、問い合わせの意図や検索ログを分析して、ナレッジを改善するサイクルを重視しています。
公式サイトの案内では、導入サイト数は900以上、問い合わせ削減実績は70%、継続率は99%です（出典: Helpfeel公式サイト、2026年1月時点）。
特徴と強み
生成AIが自由に答える前に、企業が管理するFAQや文書を検索し、ユーザーが必要な情報へたどり着きやすくする設計が中心です。
問い合わせ管理の機能では、AIによる分類と担当者への割り当て、返信案の生成にも対応しています。
回答の根拠を管理しやすいため、ブランド表現を守りながら自己解決率を高めたい企業に合います。
得意領域・実績
ECや金融などの業種では、同じ質問が繰り返されるWeb窓口の改善に強みがあります。教育や自治体の窓口も、この領域に含まれます。
ベルーナのECサイトでは、Helpfeelを導入したあとに、問い合わせ件数が導入前の50%まで減りました。さらに、返答時間も半分に短縮され、FAQページのセッション数は2倍になりました（出典: Helpfeel ベルーナ導入事例）。
FAQの量を増やすより、ユーザーが実際に入力した言葉をもとに改善したい企業に適しています。
Zendesk｜複数チャネルを統合するAIエージェント
Zendeskは、チケット管理を中心にカスタマーサービスを統合できる基盤です。メールやチャット、電話に加えて、SNSやヘルプセンターも対象になります。
AIエージェントは、メッセージングやメール、Webフォームを通じて顧客と対話します。音声でも対話できます。承認済みのシステムでアクションを実行する機能も備えています（出典: Zendesk公式ヘルプ、2026年7月）。
既存のサポート運用を一つのプラットフォームにまとめつつ、AI化を進めたい企業の候補です。
特徴と強み
オペレーター向けの機能が多い点が特徴です。AIによる返信案や文章作成、記事やチケットの要約ができ、翻訳や問い合わせ分類にも対応しています。
AIエージェントは、複数の目的を含む相談に対して追加で質問し、業務システムと連携しながら解決まで進める設計を取れます。
AIの動作を確かめるQAや分析の機能も用意されているため、運用データを見ながら自動化の範囲を広げられます。
得意領域・実績
海外拠点や多言語の窓口を持つ企業、サポートチャネルが増えて管理が分散している企業に適しています。
公式事例では、イタリアのソフトウェア企業TeamSystemがZendesk AIを活用しました。反復的な問い合わせの最大80%を自動化したと紹介されています（出典: Zendesk TeamSystem導入事例、2026年確認）。
料金は、利用プランや自動解決数に応じて決まり、既存システムとの接続範囲と合わせて、個別に確認する必要があります。
株式会社AI Shift｜人とAIの協働を前提にしたコンタクトセンター支援
株式会社AI Shiftは、生成AIや音声認識を活用したコンタクトセンター向けサービスを提供しています。
公式サイトでは、コールセンターの電話対応を自動化するサービスを案内しています。また、人とAIが互いに信頼しながら価値を生む「人とAIの協働」を掲げています（出典: AI Shift公式サービスサイト、2026年確認）。
電話中心の窓口で、音声AIと有人対応を組み合わせたい企業の候補になります。
特徴と強み
電話対応では、音声認識と発話内容の要約が重要になります。問い合わせ内容の分類やオペレーターへの引き継ぎも、同じように欠かせません。
AIがすべてを完結させる形より、本人確認や契約変更など、ルールが厳格な処理はシステム連携で制御します。感情的な不満や例外処理は、人へ渡す設計が現実的です。
AI Shiftのように人とAIの協働を前提とする会社であれば、応答率に加えて、応対品質やエスカレーションまで含めて検討できます。
得意領域・実績
電話問い合わせが多い金融や通信、ECなどで、一次受付や定型案内の自動化を検討する場合に適しています。公共サービスの窓口も、同じ検討の対象になります。
選定時は、音声認識の精度を見るだけでなく、発信者番号や顧客IDとの連携も確かめます。録音データの保存場所や、通話中に人へ切り替える条件も、あわせて確認します。
PoCでは、実際の雑音や方言、商品固有の用語を含む会話データを使ってテストし、平均処理時間と顧客満足度の両方を測ります。
NTTテクノクロス株式会社｜振り分けから応対・分析までの支援
NTTテクノクロス株式会社は、コンタクトセンター向けの基盤「CTBASE」と生成AIを組み合わせた支援を展開しています。
公式サービスでは、問い合わせの振り分けから応対、分析までを生成AIで支援する構成が示されています。全体をトータルに支援するサービスです（出典: NTTテクノクロス CTBASE公式サイト、2026年確認）。
既存の電話基盤やセンター運用を生かしつつ、段階的にAIを組み込みたい企業に適しています。
特徴と強み
大規模なセンターでは、AIを導入したあとも、現場の画面や運用が複雑になりすぎないことが欠かせません。
たとえば、CTBASEのように、入電時の振り分けやオペレーターの応対支援を含む基盤があります。さらに、音声のテキスト化や応対履歴の分析も、一連の業務として扱えます。こうした基盤は、既存システムとの接続を重視する企業の候補になります。
自社のPBXやCRMの構成を確認し、どこまでが標準機能で、どこからが個別開発になるかを見積もる必要があります。録音や顧客認証の構成も、同じ観点で見ておきます。
得意領域・実績
電話を含むコンタクトセンター全体の刷新や、オペレーター支援、顧客応対データの分析を一緒に進めたい企業に適しています。
特に、オンプレミスのPBXや既存CRMを使い続ける必要がある場合は、提案の段階で、データ連携の方式、ネットワーク分離、障害時の切り戻しを確認しておきます。
導入期間は、連携箇所やセキュリティ審査によって変わります。そのため、単純なツール導入の納期だけで判断しないことが大切です。
問い合わせ対応AIのパートナー選びのポイント
6社は、それぞれ得意な支援領域が異なります。まずは自社の課題を言葉にしておくと、候補を比べやすくなります。
- 問い合わせ削減：FAQやナレッジ活用を重視する会社
- 電話の自動化：音声AIと既存の電話基盤の連携の進め方
- 回答品質と既存基盤：オペレーター支援と品質評価、CRMとの接続方法
候補が絞れたら、問い合わせ量やチャネル、セキュリティ要件が近い事例と見比べます。
実績と経験の確認方法
導入社数だけでなく、自社と近い業種や問い合わせ量の事例を確認します。チャネルやセキュリティ要件が近い事例も、見ておきます。
見るべき数字は、AI回答率のほかにもあります。問い合わせ件数の削減率や初回応答時間、平均処理時間が導入前後でどう変わったかを確認します。さらに、後処理時間、一次解決率、CSATの変化も見て、測定期間と対象範囲を聞きます。
数字が示されていない場合は、PoCで何を測り、誰が検証するのかを契約前に決めます。
技術力と専門性の評価
LLMの選定では、回答精度だけでなく、応答速度や入力と出力のトークン費用を確認します。データの学習利用やリージョン、ログ保存についても確認します。
意図分類や要約には軽量なモデル、重要な回答の下書きには高精度なモデルを使い分けると、品質とコストのバランスを取るうえで役立ちます。
クレジットカード番号やマイナンバーなどは、LLMへ渡す前に検知してマスキングします。そのうえで、許可された項目だけを連携する設計にします。
プロジェクト管理体制の確認
AI導入には、開発会社だけでなく、現場の責任者や、FAQを更新する担当者が関わります。法務や情報システム、オペレーター教育の担当者も加わります。
誰がナレッジを週次で更新するか、誤回答をどのルートで修正するかを確認します。また、AIの回答を人が監査する頻度や、外部APIが停止したときの代替手段も、あわせて決めておきます。
評価には、Ragasなどの評価フレームワークやLLM Observabilityを使います。回答の正確性や根拠、拒否の妥当性を継続的に確認できると、運用後の負担を抑えられます。
よくある質問
問い合わせ対応AIは、導入前に不安を感じやすいテーマです。検討の段階では、費用や誤回答（ハルシネーション）、人とAIの役割分担についての質問が特に多く寄せられます。
問い合わせ対応AIの導入費用はどのくらいですか？
費用は、FAQやチャットだけを導入するのか、業務システムまで連携させるのかで大きく変わります。連携先にはCRMやPBXがあり、本人確認や業務処理まで含めるかどうかも、費用に影響します。
初期費用や連携開発費、ナレッジ整備費は、それぞれ分けて見積もります。月額利用料やAIの従量課金、運用支援費も、同じように分けて確認します。さらに、PoCから本番へ進む条件も見ておきます。
問い合わせ件数と削減目標をもとに、削減できる工数や売上機会と比べながら、投資判断を行うことが大切です。
AIの誤回答やハルシネーションは防げますか？
誤回答を完全にゼロにするのは難しいため、答えてよい情報源と、答えてはいけない質問を設計します。根拠がない場合は有人へ引き継ぐ仕組みも用意します。
FAQやマニュアルを更新し、回答には参照元を表示します。サンプル質問を使って、定期的に評価します。
評価結果はダッシュボードで追跡します。重大な誤回答が見つかったときに即時に回答を止められる権限を持たせると、リスクを小さくできます。
問い合わせ対応をAIに任せると人は不要になりますか？
人は、判断が必要な仕事へ集中しやすくなります。定型的な営業時間案内や手続き方法はAIが担います。一方で、クレームや例外処理、契約上の判断は人が担当し、感情への配慮が必要な相談も人が受けます。
AIがまとめた会話の要約や候補回答を人が確認する形にすると、経験の浅い担当者の教育や、対応品質の均一化にもつながります。
まとめ｜人と業務を支える基盤としての問い合わせ対応AI
問い合わせ対応へのAI活用は、チャットボットや音声ボットを入れること自体を目的にしません。ナレッジを整え、オペレーターを支援し、後処理を自動化して、品質を評価するまでを一つの業務サイクルとして設計することが重要です。
CCAJの2025年度調査では、生成AIをセンター運営の実務で運用している企業が33社（48.5%）でした。PoCや社内検証まで含めると、55社になります。
活用方法は、応対内容の要約（74.5%）、メール文章の生成（63.6%）、FAQの自動生成（61.8%）が上位です。出典は一般社団法人日本コンタクトセンター協会「2025年度コンタクトセンター企業実態調査」です。
会社を選ぶ際は、株式会社riplaのように、業務要件の整理から開発・定着まで支援できる会社を候補に入れて比べます。
PKSHA TechnologyやHelpfeelは、FAQ・ナレッジ活用に強い会社です。Zendeskは統合プラットフォームを持ち、AI Shiftは音声AIと人の協働に強みがあります。NTTテクノクロスは、既存のコンタクトセンター基盤との連携を考えやすい会社です。
まずは、問い合わせ上位の低リスク業務からPoCを始めます。効果は自己解決率やFCRで測り、AHTやACW、CSATも確認します。安全性を確かめたうえで、対象範囲を広げてください。
参照した主な情報源は、一般社団法人日本コンタクトセンター協会の調査です（https://ccaj.or.jp/telemarketing/doc/outsourcing_research_2025.pdf）。
PKSHA Technologyの公式サイト（https://www.pkshatech.com/ai-saas/）を参照できます。Helpfeelの公式サイト（https://www.helpfeel.com/）と、ベルーナ事例（https://www.helpfeel.com/works/belluna）も確認できます。
Zendeskの公式ヘルプ（https://support.zendesk.com/hc/ja/articles/10018448457498-Zendesk-AIの機能概要）も確認できます。AI Shiftの公式サービスサイト（https://www.ai-shift.co.jp/service）も確認できます。
NTTテクノクロスのCTBASE公式サイト（https://www.ntt-tx.co.jp/products/ctbase/ad/ai_202402_lp/）も参照しています。
料金、提供機能、導入実績は更新されるため、問い合わせる時点の最新情報も確認してください。
▼RFP作成前に読みたい無料ホワイトペーパー
・AIシステム開発の完全ガイドブック
・【2026年最新版】AI駆動開発の完全ガイドブック
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。
・サービス概要資料のURLはこちら >>>
・お問合せページのURLはこちら >>>
・お役立ち資料のURLはこちら >>>
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。