問い合わせ対応AIの開発会社は、回答精度に加え、RAG・CRM連携・有人への引き継ぎ・導入後の改善まで設計できるかで選びます。
株式会社riplaを含む6社の特徴と、ナレッジ整備・費用・セキュリティ・運用KPIなど発注前の確認事項を取り上げます。企業情報は2026年8月時点の内容です。
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。
問い合わせ対応のAIエージェント開発でパートナー選びが重要な理由
問い合わせ対応AIは、質問を理解し、社内情報を検索して、必要なシステムを参照し、回答や有人への引き継ぎまでをつなぐ業務の仕組みです。
問い合わせ対応AIには、業務とデータの流れを一緒に設計できるパートナーが欠かせません。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
導入後には、回答の自然さで測れない問題も起こり得ます。たとえば、古いFAQによる誤案内・本人確認の前の情報開示・クレーム時の引き継ぎ漏れ・障害による業務停止などです。
RAGのデータ形式や検索条件、プロンプトに加え、評価ログを続けて見直せる体制まで提案できる会社を選びましょう。
発注前に確認すべきポイント
発注前に条件をそろえておくと、各社の提案を同じ土俵で比べられます。問い合わせの解決度や応対の質は、件数の多さからは読み取れません。
評価の候補には、自動化率だけでなく、一次解決率（FCR）、平均処理時間（AHT）、顧客満足度（CSAT）、応答放棄率も含めます。各社の提案は、業務範囲、連携と安全性、成果指標の順に見比べると整理しやすくなります。
- 業務範囲：対象チャネル、問い合わせ量、参照データを明確にする。
- 連携と安全性：CRM・PBXとの接続や有人へ切り替える条件を定める。
- 成果指標：自動化率以外のKPIを選び、目標値をそろえて比べる。
あわせて、有人へ切り替える条件と回答時間の目標も、提案の段階で数字を示してもらうと、比べやすくなります。
KDDIは2026年3月から、応対実績をもとにしたAIエージェントを、LINE公式アカウント「auサポート」とWebチャットで始めたと発表しています。
公式情報や社内マスタを検索して回答する事例も、根拠データの設計を考える参考になります（出典: KDDIニュースルーム、2026年）。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、業務の整理からシステム開発、社内への定着までを一貫して支援する会社です。
IT事業会社として社内DXを進めた経験を生かし、営業・顧客・生産・販売管理などの基幹システムを、構築から導入まで手がけてきました。
特徴と強み
問い合わせ対応は、受付から解決、記録、改善までを一つの流れとして整えてこそ効果が出ます。
riplaは、業務ヒアリングや対象範囲の選定から定着支援まで、一つのプロジェクトとして相談できます。ナレッジ整理やRAG設計、画面・API開発も、その中に含まれます。
FAQ検索やオペレーター支援から始めて、既存システムを段階的に置き換える進め方も選べます。特に、AI導入の対象業務や要件が定まっていない企業は、業務設計の段階から相談できる点が選択肢になります。
得意領域・実績
基幹業務の構築経験を生かして、問い合わせ対応を業務データとつながる仕組みとして設計できます。たとえば、本人確認の後に契約情報を参照し、応対履歴をCRMに記録したうえで、解決できない案件を担当者へ渡す流れです。
まだ要件を決めきれない企業や、既製SaaSでは足りないものの大規模な個別開発は避けたい企業は、相談範囲と段階導入の可否を確認するとよいでしょう。
株式会社PKSHA Technology｜チャット・音声・FAQを横断するAI SaaS
PKSHA Technologyは、コンタクトセンター向けのAI製品を提供しています。製品には、PKSHA ChatAgent、PKSHA FAQ、PKSHA VoiceAgentがあります。
公式サイトは、顧客対応、ナレッジ管理、業務自動化を掲げています。導入企業は4,400社以上、AIエージェントは7,000体以上と紹介されています（2026年8月確認）。
特徴と強み
チャットの自動応答とFAQの作成・評価を組み合わせ、電話応答や音声認識によるオペレーター支援まで広げられるのが特徴です。複数の顧客接点と社内ナレッジをまとめて改善したい企業に向いています。
公式情報では、クレームの傾聴やオペレーターへの接続判断など、カスタマーハラスメント対策を意識した機能も案内されています。ただし、自社の窓口で使える機能と対象プランは、提案時に確かめてください。
得意領域・実績
FAQやチャット、音声対応の一部をすでに導入し、段階的に対象を広げたい企業の候補になります。あわせて、FAQの評価や応対ログからのナレッジ更新、チャネル別の自動化率を運用で見直せるかを確認しましょう。
選定時には、CRM・チケット管理・電話基盤との接続範囲や、個人情報の扱い、回答根拠の表示方法を具体的に確かめます。
株式会社AI Shift｜電話対応と業務フローに特化したAIエージェント
AI Shiftは、サイバーエージェントグループの企業で、人とAIの協働を掲げています。
コールセンター向けには、対話で要件を把握するボイスエージェントのほか、通話後の議事録作成やシステム連携を支援するサービスを案内しています。
特徴と強み
電話の一次受付や予約・確認、定型ヒアリングなど、音声対応を自動化したい企業に向いています。また、企業ごとの業務フローやナレッジに合わせて構築し、通話内容を後処理や社内システムへ渡す設計も相談できます。
得意領域・実績
戦略立案からPoC、費用対効果の算出、ロードマップ作成まで支援するため、導入の入口から相談できます。検証では実際の通話ログを使い、方言・騒音・同時発話への認識と、有人への切り替えを確認しましょう。
見積もりには、応答の遅れや録音データの保存期間、音声認識（STT）と音声合成（TTS）の従量費も含めておきます。
KDDI株式会社｜自社の応対実績とマスタデータの活用
KDDIは、通信サービスの顧客窓口を運営してきた経験を生かし、問い合わせ対応向けの自律型AIエージェントを展開しています。
2026年3月10日からは、顧客センターの応対実績をもとにしたAI対応を、LINE公式アカウント「auサポート」とWebチャットで開始しました。
特徴と強み
公式の技術記事では、auのWeb情報をベクトルデータベース化し、社内マスタと連携して案内に活用すると説明されています。
2025年11月の発表では、簡単な質問の約80％にAIが回答し、難しい質問はスタッフへつなぐ運用も紹介されました（出典: KDDIニュースルーム、2025年）。
得意領域・実績
大規模な窓口を持つ企業や、通信・決済のように更新頻度の高い情報を扱う企業は、検討候補に入れられます。そのうえで、自社へ提供される範囲が既存サービスか個別開発かを確かめ、データ更新の担当者と承認手順も決めてください。
株式会社NTTデータ｜全社業務基盤とAIエージェントの組み合わせ
NTTデータは、AIエージェントを業務プロセス全体に広げる構想を支援しています。公式サイトでは、データセンターやネットワーク、クラウドから、AIモデルや業務アプリケーションの提供までを案内しています。
2025年には、日本企業向けの基盤「つなぎAI」を発表しました。
特徴と強み
認証・認可やSSO、ロール権限などの権限まわり、セキュリティ、複数システム連携も含め、大規模企業の要件として検討できます。
回答だけでなく、契約・配送・申請・チケット登録などの後続業務まで、エージェントにつなぐ構想に向いています。
得意領域・実績
社内外の問い合わせを横断し、利用者の権限に応じて参照情報を制御したい企業が候補になります。個人情報や決済情報を扱う場合は、検索権限の分離や暗号化を要件に含めたうえで、マスキングや監査ログも加えましょう。
相談の際は、対象業務の優先順位と既存システムのAPI仕様を先に共有し、権限管理まで含めた構成を確認してください。
日本電気株式会社（NEC）｜音声認識と対話制御を含むワンストップ支援
NECは、コンタクトセンター向けにLLMを活用した「NEC Communication Agent」を提供しています。
電話やWebチャットのほか、Microsoft Teams、Slack、LINEなどにも対応します。また、公式サイトでは、上流のコンサルティングからCRM・電話基盤の構築、運用まで支援すると説明しています。
特徴と強み
日本語の音声認識と、誤回答を抑える対話制御、顧客データに合わせたプロンプト設計を組み合わせられます。モデルは、Azure OpenAI Serviceのほか、NECの生成AI「cotomi」も選択肢になります。
電話を含む顧客接点や既存基盤を見直したい企業に向いています。
得意領域・実績
公式サイトでは、顧客ナレッジを登録して調整する5週間からの検証サービスを案内しています。そのため、PoCの後に本導入を判断したい企業は、回答精度と誤回答リスクを評価できます。
提案の際には、対応PBXや録音・音声データの保存を、FAQ移行やオペレーターによる履歴確認と合わせて具体的に示してもらいましょう。
問い合わせ対応のAIエージェント開発会社を選ぶポイント
6社は、SaaS・音声自動化・大規模基盤・個別開発など、強みが異なります。問い合わせ量と情報の機密性を軸に、既存システムや運用体制との適合性も合わせて比べます。
実績と経験の確認方法
導入社数だけでなく、自社に近い問い合わせの種類やチャネル、規模の事例も確かめます。自動化件数に加えて、FCR・AHT・CSAT・有人転送率・誤回答率など、導入前後の指標も提案時に尋ねます。
PoCの評価データを本番後も使えるか、回答できなかった質問をナレッジ改善へ戻す手順があるかも、比べる材料になります。
技術力と専門性の評価
RAGの精度を高めるには、PDFやExcelを登録したあとに、表記ゆれや表データを整える作業が要ります。そのうえで、同義語辞書・チャンクサイズ・取得文書数・ランキング方式・埋め込みモデルを検証する必要があります。
外部LLMの障害時には、別のモデルへ切り替えるか、シナリオ型ボットへ戻すか、有人へ振り分けるかを、あらかじめ決めておく必要があります。
プロジェクト管理体制と費用の確認
見積もりと運用体制は、費用、検証、安全管理の3つに分けて確認します。
- 費用内訳：ライセンス・初期設定・ナレッジ移行・開発・API連携・保守・LLM・音声API従量費を、別々の項目で示してもらう。
- 効果検証：低リスクな業務でPoCを行い、問い合わせ件数と削減工数から投資効果を試算する。
- データ管理：マスキング・暗号化・保存期間・権限・監査ログの定めと、データ整備の担当を決める。
資料にある初期33万円と月額5万5,000円は、特定製品の価格例で、個別開発全体の相場ではありません（2026年確認）。そのため、運用工数も含めて、総費用で比べます。
よくある質問
問い合わせ対応AIの導入範囲や費用は、業務要件や連携内容によって変わります。よくある疑問を、自社の条件に当てはめて検討する材料にしてください。
問い合わせ対応AIエージェントの開発費用はいくらですか？
費用は、SaaSか個別開発か、チャットだけか、音声やCRM連携まで含むかで変わります。
初期設定・ナレッジ整備、API連携・保守、LLM・音声APIの従量費を分けて見ると、費用の全体像をつかみやすくなります。そのうえで、PoCで効果を確かめてから対象を広げるのが現実的です。
RAGを構築すればAIの誤回答はなくなりますか？
RAGを導入しても、誤回答がゼロになるとは限りません。そのため、ナレッジと検索結果の評価、回答根拠の表示、回答を控える条件を整えたうえで、本人確認や有人への引き継ぎも含め、ログを継続して評価します。
AIだけで問い合わせ対応を完結できますか？
定型的で低リスクの質問は、AIで対応できます。一方で、本人確認や返金・契約変更、強いクレーム、聞き返しが続く場合は、有人へ切り替える設計が安全です。
KDDIの事例でも、簡単な質問はAIが、難しい質問はスタッフが受け持つ形です。さらに、AIで生まれた余力は、人による共感や複雑な課題解決に振り向けられます。
会社選びで比較すべき資料は何ですか？
会社を比べる資料は、提案書、概算見積もり、PoC計画が中心です。加えて、セキュリティチェックシート、構成図、運用分担表も見比べます。
誤回答・障害・個人情報入力・ナレッジ更新・有人転送について、監視と判断の担当者、復旧までの目標時間が明記されているか確認しましょう。
まとめ｜問い合わせ対応のAIエージェントは業務設計まで含めた比較
問い合わせ対応AIの開発会社は、デモで見た自然さに加えて、業務の設計まで見て選ぶ必要があります。ripla・PKSHA Technology・AI Shift・KDDI・NTTデータ・NECは、それぞれ得意領域が異なります。
会社は、SaaS・音声・顧客接点・大規模基盤・個別開発との適合性で比べましょう。
発注前の最終チェックリスト
発注前には、対象業務とチャネル、参照ナレッジを確かめ、RAG評価や有人切り替えも見ておきます。さらに、CRM・PBX連携や個人情報保護に加え、障害時の代替策、固定費と従量費も確認します。
FCR・AHT・CSAT・応答時間を継続して見直せる運用体制も、比べる対象に入れます。
本文で参照した主な情報源
各社のサービス内容や導入事例を確認するため、公式サイトと発表資料を参照しました。
サービス内容や実績数、提供時期は、更新される場合があります。最新の機能・価格・連携可否・セキュリティ条件は、各社への問い合わせと提案書で確かめてください。
▼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。
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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。