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問い合わせ対応におけるAI活用の活用事例/実例/具体例について

問い合わせ対応におけるAI活用は、定型的な質問への自動回答に加え、検索・返信・記録・品質評価を支援する取り組みです。

事例はEC・小売、金融、海外SaaSなど業種ごとに見られ、問い合わせ増や人手不足に悩む企業で導入が進んでいます。

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問い合わせ対応におけるAI活用の基本機能と全体像

問い合わせ対応におけるAI活用を自動応答、オペレーター支援、後処理、品質評価の4枚のカードで示した図。
応答から品質評価まで、役割が広がります。

AI活用では、問い合わせの内容とリスクに応じてAIと人の担当範囲を分けます。窓口を完全に無人化することが目的ではありません。そのうえで、回答に必要な情報を正しく取り出し、対応後の作業まで一つの流れに組み込むことが大切です。

定型的な問い合わせの自動応答

AIチャットボットやAIエージェントは、回答条件が明確な質問に対応します。対象は営業時間や注文状況、返品方法、アカウント操作などです。

従来の選択肢式ボットと違い、AIは表記の揺れや自然な文章から意図を推定できます。また、FAQやマニュアルを検索して回答する点も特徴です。

商品番号や契約状態の確認が必要な場合は、CRMや注文管理システムと連携し、個別情報を表示する構成も可能です。

オペレーター支援と後処理の自動化

有人窓口では、会話中と対応後の両方でAIがオペレーターを支援します。

  • 応対中：会話をリアルタイムで文字起こしし、関連FAQや過去の対応履歴を提示します。
  • 対応後：問い合わせ概要、顧客の要望、実施した処置、次回対応の自動要約と、CRMへの登録。

CCAJの2025年度調査では、生成AIの用途として応対要約が74.5％、メール文章生成が63.6％、FAQ自動生成が61.8％でした（出典：一般社団法人日本コンタクトセンター協会、2025年度調査）。この結果からも、無人応答より先に、記録や回答作成を支援する使い方が定着しやすい傾向があります。

「人を減らす」から「人を支える」への活用の広がり

AI活用の目的は、オペレーター数の削減にとどまりません。

  • AIが担う：問い合わせの定型作業の支援。
  • 人が担う：クレームや解約相談、障害、契約変更など、感情への配慮と判断が必要な対話に時間を使います。

CCAJ調査では、生成AIを実務で運用する企業が48.5％で、PoCや社内検証を含む活用企業は55社でした（出典：一般社団法人日本コンタクトセンター協会、2025年度調査）。

2026年にはKDDIも、応対実績をもとに開発した自律型AIエージェントを、オンラインサポートとチャットサポートで開始しました（出典：KDDI株式会社、2026年3月10日発表）。AIと有人窓口を組み合わせる流れが強まっています。

問い合わせ対応におけるAI活用事例・実例・具体例

事例の成果は、問い合わせの種類、導入範囲、ナレッジの状態によって変わります。そのため、導入前の課題と導入後の業務の変化を対応させて見ることが大切です。

EC・小売のメール分類とFAQ自動化

ECや小売では、配送状況、返品、在庫、支払いなど似た問い合わせが大量に届きます。

  • 分類：ビックカメラでは、メールをAIで担当者へ振り分け、音声も自動でテキスト化しています。
  • 要約：通販企業では、メールを自動で分類・要約し、長文を読み直す手間を減らせます。
  • 開始範囲：正解データを作りやすい配送や注文確認から始め、返品の例外やクレームは有人窓口へ回します。

効果：ビックカメラでは、音声記録の業務時間が半分程度に短縮された事例があります。さらに、某通販企業ではメール記録業務が約50％削減されました。

効果は、処理件数だけでなく、担当者が本来の判断業務に移れる時間として測定します。

ECのAI FAQによる自己解決率の向上

FAQがあっても顧客が自分の言葉で検索できないと、同じ内容の問い合わせが電話やメールに流れることがあります。シナリオ選択式では、表記の揺れや複数条件の質問に対応しにくいという問題もあります。

  • ベルーナ：検索意図の予測と、入力文の意図に近い回答の提示。
  • Dai：シナリオ型からAI搭載FAQへの移行と、異なる言い回しのナレッジへの誘導。
  • 有人連携：参照元を示し、確信度が低い場合はフォームや有人窓口へ切り替えます。

効果：ベルーナでは問い合わせが50％減少し、返答時間も半減した事例があります。Daiでは、問い合わせ数が前期比で約16％減り、ピーク時比では約47％減少しました。

FAQの閲覧数に加えて、自己解決率、再質問率、有人切り替え後の解決率を見ると、顧客の負担が軽くなったかを判断できます。

金融・高リスク窓口の放棄率改善

金融では、曖昧な用語でも意図を理解する必要があります。本人確認や金銭、契約、苦情への誤った案内はリスクになり、電話がつながらない状態も顧客体験を損ないます。

某金融機関では、曖昧なキーワードから意図を推定するAI FAQにより、適切な案内や電話窓口へ誘導しました。

  • AI：制度の一般説明と、受付前の情報整理。
  • 有人対応：本人確認や個別判断を引き受けます。
  • 引き継ぎ：理由と会話履歴を共有し、顧客に同じ説明を求めないようにします。

効果：電話放棄率が15％から2.5％へ改善した事例があります。AI FAQが適切な情報や窓口へ案内し、待ち時間中の離脱を抑えたものです。

高リスク業務では、自動化率よりも、誤回答率、有人引き継ぎ率、放棄率、苦情発生率を安全性のKPIとして見ます。

海外SaaSの多言語対応と繁忙期対応

海外向けサービスでは、言語、時差、繁忙期が重なります。人だけで全言語に対応しようとすると採用・教育コストが増え、簡単な質問が集中すると専門相談への返信も遅れます。

Zendeskは、BabbelとTeamSystemのサポート運用事例を公開しています。

  • Babbel：言語学習アプリで、AIエージェントとCopilotにより、問い合わせをAI回答か有人対応へ振り分けます。
  • TeamSystem：分散していたツールを統合し、メールとメッセージングを一つにまとめて管理します。
  • 連携機能：言語に合う担当者の割り当て、会話要約、ナレッジ検索の組み合わせ。

効果：Babbelは問い合わせの50％超をAIで自動化し、担当者のオンボーディング期間を67％短縮したと公開しています（出典：Zendesk、Babbel customer story）。

また、TeamSystemでは反復メールが99％減り、ナレッジ構造と品質の改善後にAI自動化率が3倍になりました（出典：Zendesk、TeamSystem customer story）。回答の根拠となる情報整備も、成果に直結します。

ポイント

同じ効果の数字でも、問い合わせの種類や導入範囲が違えば、自社にそのまま当てはまるとは限りません。自社の件数やナレッジの状態に近い事例から読むと、判断の材料にしやすくなります。

回答精度を支えるナレッジ運用とハルシネーション対策

AIの回答精度は、モデルの性能に加えて、ナレッジが最新かどうかでも左右されます。料金、規約、在庫、障害情報がナレッジに反映されていなければ、流暢でも誤答になります。そのため、導入後の運用を設計し、回答の根拠と更新の責任者を明確にしておく必要があります。

FAQとマニュアルの週次更新

まず、問い合わせログを分類し、件数が多く回答条件の明確な質問をFAQの候補にします。そのうえで、各回答に適用期間、対象商品、例外条件を持たせるほか、参照元と更新担当者も明記します。

週次で未回答、再質問、有人切り替えとなった質問を確認すると、ナレッジの不足に気づけます。

リサーチノートの知見では、週次更新を標準化するだけで、自動化率が10ポイント以上向上した事例もあります。

評価データと自動監査による誤回答の早期発見

誤回答を早期に見つけるには、回答の品質基準を定め、会話ログから変化を追うことが大切です。

  • 確認項目：質問への適合、根拠の有無、ブランドの敬語、個人情報の露出。
  • 評価方法：RagasなどやLLM Observabilityで会話ログをサンプリングし、品質の変化を追跡します。

KDDIアイレットはRagasとDatadog LLM Observabilityを使い、人的チェックを月2.6人日、年間31.2人日削減しました。また、分析の周期も、週次からニアリアルタイムへ短縮しています。

人が確認する対象をリスクの高い会話に絞ると、運用負担と安全性を両立できます。

ポイント

更新責任者や回答の根拠が決まっていない段階では、モデルの選定より先にナレッジ運用の体制を作るのが目安です。誤答を見つける評価の仕組みも、同時に用意しておく必要があります。

人とAIの役割分担とエスカレーション設計

役割分担の判断条件を中央に置き、顧客の感情、取引金額、本人確認、失敗時の損害を注釈で示す図。
判断条件を組み合わせて引き継ぎ先を決めます。

重要な設計の一つは、AIが答えない条件を先に決めておくことです。必要な場面で人へ引き継ぐことで、顧客体験を守れます。

定型対応はAI、感情配慮と判断は人の担当

AIに任せやすいのは、正解と参照元が明確な営業時間、手順、配送状況、パスワード再設定などです。

一方で、解約の引き止めや重大な障害、返金交渉は、有人対応を基本にします。個人情報の訂正や強い不満、カスタマーハラスメントを含む相談も、人が引き取るのが原則です。

判断条件は、キーワードだけでなく、顧客の感情、取引金額、本人確認の要否、失敗時の損害を組み合わせて決めます。

チャットから電話への文脈の引き継ぎ

AIチャットで解決できず顧客が電話する場合は、氏名、質問、AIが提示した回答、未解決の理由をCRMへ渡します。また、要約と関連履歴を画面に出せば、同じ説明を繰り返す必要がありません。

メール、Webチャット、SNS、電話をそれぞれ別々に管理せず、顧客IDをもとに会話の文脈をつなぐことが、顧客体験の改善につながります。

ポイント

キーワードが合っていても、取引金額や本人確認、失敗時の損害が大きい問い合わせは、AIに任せきらないほうが安全です。電話へ切り替える場面でも、同じ説明を繰り返さない設計を求めます。

導入時に見落としがちな技術的論点

導入を検討する際は、会話デモだけでなく、AIを既存業務へ組み込めるかを確認します。顧客DBやオンプレミスPBXを使う企業は、連携方式、認証、監査ログ、障害時の代替策も要件に含めます。

レガシーシステムとのAPI・ミドルウェアによる接続

オンプレミスの顧客DBやPBXには、APIゲートウェイや連携ミドルウェアを介して、必要な項目だけを渡す構成が一般的です。

顧客検索、本人確認、注文照会、チケット作成を分けておくと、AIモデルを変えても業務システムへの影響を抑えられます。

APIがない古いシステムでは、RPAやバッチ連携も可能です。ただし、リアルタイム性と障害時の再実行の設計を先に検討します。

LLMの選定とトークン・利用量の管理

モデル選定と利用量の管理では、比較項目、使い分け、トークン削減の3つの観点で考えます。

  • 比較項目：回答精度、応答速度、文脈量、利用料金、データ保管条件、障害時の切り替えやすさ。
  • 使い分け：短い分類や要約は軽量モデル、複雑な相談の回答案は高性能モデルで処理。
  • トークン削減：必要な文書だけを検索で渡し、会話履歴を無制限に送らないようにします。

2026年時点の公開価格例では、AI FAQは月額1万円程度から、登録数や連携範囲が大きいサービスでは月額10万〜20万円程度です。

また、初期費用40万円のクラウド構成もあります（出典：chabee、NetBot、日立ソリューションズ・クリエイトの各公式料金ページ）。価格だけでなく、ナレッジ整備、連携開発、運用監査を含む総額で比較します。

機密情報の検知・マスキングと処理

機密情報の処理と委託先の管理では、データ保護から停止時の備えまでを、次のとおり定めておきます。

  • 検知・マスキング：カード番号、マイナンバー、口座番号、住所、電話番号などを、外部送信の前に処理します。
  • データ最小化：マスキング後に要約し、必要な個人情報は社内システムから別途参照します。
  • 委託先確認：学習利用、保存期間、暗号化、権限、監査ログを、契約と設定で確認。
  • 停止時対応：有人窓口、ルールベースFAQ、別モデルへの切り替えで、窓口を止めない構成。

失敗しない導入ステップとKPI設計

件数が多くリスクの低い業務の選定から、FAQとマニュアルの整備、テスト環境での評価、限定チャネルでのPoC、自動回答へ進む流れを示した図。
精度を確かめながら自動化の範囲を広げます。

導入の成否は、機能数より対象業務の選び方と検証方法で決まります。そのため、全チャネル・全問い合わせを一度に自動化せず、効果と安全性を確かめながら範囲を広げます。

件数が多くリスクの低い業務からのPoC

問い合わせ件数が多く、回答が明確で、誤回答の影響を抑えやすい業務を選びます。例としては、配送状況、営業時間、操作方法、社内ITヘルプデスクなどがあります。

まず、過去1〜3か月のログを分類し、上位カテゴリーの件数、平均処理時間、再問い合わせ率を基準値として記録します。

次に、FAQを整備してテスト環境で評価し、限定チャネルでPoCを実施します。最初は担当者の承認モードで始め、精度を確認した質問だけを自動回答へ移します。

効率・顧客体験・安全性のKPIの組み合わせ

効率だけを見ると、AIが回答を避けて有人へ転送するだけでも、良い数字に見えてしまいます。そのため、KPIは顧客体験と安全性も合わせて確認します。

  • 効率：自己解決率、問い合わせ削減率、FCR（初回解決率）、AHT（平均処理時間）。
  • 顧客体験：ACW（後処理時間）、初回応答時間、CSAT、再問い合わせ率。
  • 安全性：誤回答率、根拠なし回答率、個人情報の露出件数、エスカレーション漏れ。

月次でKPIを確認し、悪化したカテゴリーをナレッジ更新やプロンプト修正の対象にすると、導入後も改善が続きます。

ポイント

効率の数字だけで判断すると、有人への転送を増やしても良く見えてしまいます。安全性と顧客体験の指標も併せて見ると、範囲を広げる判断を誤りにくくなります。

問い合わせ対応AIの開発会社・ツールの選び方

選定では、回答デモの印象に加えて、業務設計から運用までを確認します。自社で運用する範囲と開発会社へ任せる範囲を分けておくと、導入後の責任が明確になります。

問い合わせ業務と既存システムの実績の確認

同業種の実績に加えて、メール、電話、チャット、CRM、PBXのどこまでを連携したかを確認します。また、PoC期間、評価データの作り方、有人引き継ぎ、導入後のナレッジ更新体制も判断材料になります。

見積もりは、作業を内訳に分けて記載してもらいます。初期設定、FAQ移行、連携開発を含め、テストや研修も個別に書いてもらいます。月次改善と障害対応も、別々に示してもらいます。

セキュリティと運用支援の契約前の確認

データの保存場所や学習利用、権限管理は、契約前に確認しておきます。暗号化やログの保管期間、個人情報マスキング、モデルや機能の変更通知も、確認の対象です。

誤回答時の調査窓口と停止時の連絡体制を決めておくと、トラブル時に慌てずに済みます。SLAやバックアップ手順も、契約前に確かめます。

比較では、最安値よりも1年間の運用に必要な総コストと社内工数を見ます。社内にAI知識の更新担当者がいない場合は、月次改善レポートやFAQ更新支援を受けられるかも重要です。

ポイント

開発会社の比較では、デモの印象よりも、1年間の運用を含めた総コストと、自社と開発会社の担当範囲を基準にします。

よくある質問

導入前によく寄せられる質問に答えます。自社の業務に当てはめ、対象範囲と運用条件を整理してください。

問い合わせ対応をAIに任せると人はいらなくなりますか？

定型処理はAIへ移し、人は判断や感情への配慮が必要な問い合わせに集中する形が現実的です。CCAJ調査でも、応対要約やメール作成など、オペレーター支援の用途が上位です。

AIの誤回答やハルシネーションは防げますか？

回答の根拠を限定し、参照元を表示し、確信度が低いときに有人へ切り替えると、リスクを抑えられます。ただし、完全にゼロにすることはできません。

FAQの週次更新と会話ログの自動監査を組み込み、誤回答をナレッジやエスカレーション条件に反映します。

問い合わせ対応AIの導入費用はいくらですか？

公開されている料金例には、月額1万円程度からの小規模なAI FAQ、月額10万〜20万円程度の業務向けサービス、初期費用40万円と月額20万円の構成などがあります。

費用は、CRM・PBX連携やFAQ移行、セキュリティ要件、運用支援の内容によって変わります。PoCでは、費用を初期費用、月額費用、従量課金に分け、連携開発と改善工数も別に見積もると比較しやすくなります。

まとめ：人と顧客の時間を支える問い合わせ対応AI

導入前に確認する5つのポイント

問い合わせ対応AIは、自動応答、オペレーター支援、後処理、品質評価の4領域で進んでいます。

事例には、ベルーナやDaiのAI FAQ、ビックカメラのメール分類・音声テキスト化、金融機関の意図理解があります。

BabbelやTeamSystemの海外事例も示すように、業種ごとの課題に合わせた導入が効果につながります。

まずは小さなPoCからの開始

導入は次の順に進めます。

  1. 件数が多く低リスクな業務の選定。
  2. FAQとマニュアルの整備。
  3. AIと有人対応の境界の設定。
  4. CRMやPBXとの文脈連携の設計。
  5. 自己解決率、FCR、CSAT、安全性の継続測定。

AIを人員削減のためだけでなく、担当者の判断力と顧客体験を高める業務基盤として設計すると、長期的な成果につながります。

本文で参照した主な情報源：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」https://ccaj.or.jp/telemarketing/doc/outsourcing_research_2025.pdf、KDDI株式会社「お客さまセンターの応対実績を基に独自開発した自律型AIエージェント」https://newsroom.kddi.com/news/detail/kddi_nr-951_4359.html、Zendesk「TeamSystem customer story」https://www.zendesk.co.uk/customer/teamsystem/、Zendesk「Babbel customer story」https://www.zendesk.com/in/customer/babbel/、日立ソリューションズ・クリエイト「AIプラス チャットボット案内サービス」https://www-hitachi-solutions-create-co-jp.itdweb.ext.hitachi.co.jp/solution/ai_chatbot/です。

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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執筆者プロフィール
張田谷凌央
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。