AIで問い合わせを削減する施策7選｜次に来る「オートパイロットCS」の考え方

問い合わせ削減にAIを活用する重要性

カスタマーサポートのコストの多くは、繰り返し発生する定型的な問い合わせへの対応が占めています。

たとえば、「パスワードを忘れた」「支払い方法を変更したい」「返品の手続きを知りたい」といった問い合わせです。こうした内容にオペレーターが一件ずつ対応し続ける運用では、コストや対応品質、人材確保の面で負担が大きくなります。

一方で、顧客の期待も変化しています。

「すぐに解決したい」「営業時間外でも知りたい」というニーズは、今では当たり前になりました。人による対応だけでこうした期待に応え続けるのは難しく、多くの企業でAIを活用した問い合わせ対応の自動化が進んでいます。

AIが対応できる問い合わせの割合を増やせば、オペレーターは複雑な相談や個別対応が必要なケースに集中できます。その結果、業務の効率化だけでなく、対応品質や顧客満足度の向上も期待できるでしょう。

さらに、自動化によって生まれた時間を、解約防止やアップセル、顧客との関係構築といった付加価値の高い業務に充てられることも、AI活用の大きなメリットです。

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問い合わせが減らない企業に共通する「よくある課題」

問い合わせ削減の施策を検討する際は、まず自社がどのような課題を抱えているのかを整理することが大切です。

課題によって、優先して取り組むべき施策や選ぶべきツールは異なります。ここでは、多くの企業で見られる代表的な課題を紹介します。

FAQはあるが十分に活用されていない

FAQページを用意していても、顧客が必要な情報を見つけられず、最終的に問い合わせへ進んでしまうケースがあります。

従来のFAQ検索は、入力したキーワードと一致しなければ目的の情報が表示されないことも少なくありません。ユーザーが使う言葉とFAQの表現が少し違うだけで、答えにたどり着けなくなります。

このような検索性の低さが、自己解決率を伸ばせない原因の一つです。

同じ内容の問い合わせが繰り返し発生している

「パスワードをリセットしたい」「キャンセル手続きを知りたい」「配送日を変更したい」といった定型的な問い合わせが、対応件数の多くを占めている企業も少なくありません。

こうした問い合わせは、FAQやチャットボットによる自動対応と相性のよい領域です。

一方で、どの問い合わせが繰り返し発生しているのかを把握できていないと、自動化すべき対象も明確になりません。

自動化を導入したものの、定着しなかった

チャットボットやFAQを導入したにもかかわらず、「利用率が伸びない」「問い合わせ件数が思うように減らない」といった課題を抱える企業もあります。

原因はツールそのものではなく、FAQの内容や導線設計、導入後の運用体制にあるケースが少なくありません。

ツールは導入して終わりではなく、利用状況を確認しながら継続的に改善していくことが重要です。

顧客が問い合わせ先にたどり着けていない

FAQやチャットサポートを用意していても、その存在に気づかず、すぐに電話やメールで問い合わせてしまうケースもあります。

自己解決率を高めるには、コンテンツの質だけでなく、Webサイト上での見せ方や問い合わせフォームへの導線設計も欠かせません。

必要な情報へ迷わずたどり着ける導線になっているかを見直すことも重要です。

AIで問い合わせを削減する施策7選

以下の7つの施策を、取り組みやすい順序で紹介します。

施策1・2は比較的短期間で着手でき、効果も得やすい取り組みです。まずここから始めて自己解決の基盤を作り、施策3以降で対応範囲を段階的に広げていくことをおすすめします。

施策1：AI FAQ検索の導入

キーワードの揺れに対応できる検索性が鍵

問い合わせを減らすうえで最初に着手しやすいのが、FAQの検索性の改善です。顧客が問い合わせる前に自分で答えを見つけられる環境を整えることで、問い合わせ件数そのものを減らすことができます。

従来のキーワード一致型の検索では、ユーザーが使う言葉とFAQの表現にずれがあると、適切な回答にたどり着けないことがあります。AIを活用したFAQ検索であれば、表現の揺れや意図を考慮した検索が可能になり、ユーザーが必要な情報を見つけやすくなります。

実際に、地域密着型のフリマサービスを運営する企業では、FAQの検索性を改善したことで自己解決が進み、月間約1.5万件あった問い合わせが最小7,200件まで減少しました。

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月間1万5,000件もあった問い合わせが半数以下に！「さばく」から「満足度の高い」問い合わせ体験を

FAQコンテンツの整備方針

AI FAQ検索の効果を最大化するには、コンテンツ自体の質が重要です。

◾️ 整備の基本方針

• 繰り返し発生している問い合わせ上位20件を最優先でFAQ化する
• ユーザーが実際に使う言葉でタイトルをつける（社内用語・略語は避ける）
• 回答は簡潔にまとめ、詳細が必要な場合は別ページへリンクする
  
  

◾️ 向いている企業・状況

• FAQページはあるが、検索して使われていないと感じている
• 電話問い合わせの内容がFAQで答えられるものばかりだと感じている

施策2：問い合わせフォームへのFAQ自動提示

入力中にFAQを提示し、フォーム送信を未然に防ぐ

問い合わせフォームにFAQ表示機能を組み込むことで、入力内容に関連するFAQや記事を自動表示できます。顧客がフォームを送信する前に自己解決できれば、問い合わせ件数を直接削減できまるでしょう。

フォームへの入力が始まった段階で関連記事を表示することで、入力したけどFAQで解決できたという体験を生み出します。フォームに到達した顧客をFAQへ誘導できる、効果的な接点です。

提示するFAQの設定方法

提示するFAQは、問い合わせカテゴリや入力キーワードと関連性の高いものを絞り込んで表示します。関係性の薄いFAQが多数表示されると、かえって離脱につながるため、精度の高い提示が重要です。

◾️ 確認すべき項目

• フォーム送信前にFAQを参照して離脱したユーザーの割合
• 提示したFAQのクリック率
• FAQ参照後の問い合わせ送信率
  
  

◾️ 向いている企業・状況

• 問い合わせフォームへの流入が多く、送信件数を減らしたい
• FAQを整備したが、顧客が活用しているかどうか把握できていない

施策3：AIチャットボットによる一次対応の自動化

24時間対応でオペレーターの負担を軽減する

AI FAQ検索やFAQ自動提示で解決できなかった問い合わせは、チャットボットで受け付ける設計にすることで、電話・メールへの流入をさらに抑えられます。

チャットボットは24時間対応が可能なため、営業時間外や休日の問い合わせにも対応しやすく、オペレーターの負担軽減にもつながるでしょう。

近年のAIチャットボットは、あらかじめ設定したシナリオに沿って回答するだけでなく、質問の意図や会話の流れを踏まえて柔軟に回答できるものも増えています。

エスカレーションの設計を整える

チャットボットで解決できなかった問い合わせをオペレーターへスムーズに引き継ぐ仕組みを整えることも重要です。

引き継ぎがスムーズでないと、顧客体験を損なったまま問い合わせが増えてしまいます。チャット履歴をそのまま引き継ぐ設計にすることで、オペレーターも状況を把握しながら対応できます。

◾️ 向いている企業・状況

• 営業時間外の問い合わせが増えており、対応が追いつかない
• オペレーターが一次受けに多くのリソースを割いている

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施策4：VoC分析によるFAQコンテンツの継続改善

検索ログが教えてくれること

AI FAQやチャットボットを運用し始めると、ユーザーがどのようなキーワードで検索し、どこで離脱しているかのデータが蓄積されます。

このデータを活用することで、「何が探されているか」「どの問い合わせが自動化できていないか」を定量的に把握できます。

◾️ 検索ログで確認すべき指標

• no hit率：検索してもFAQがヒットしなかった割合。高い場合はコンテンツ不足のサイン
• よく検索されているキーワード：ニーズが高い情報の把握に活用できる
• チャットボットのエスカレーション率：AIで解決できなかった割合

改善サイクルの回し方

データの分析は月次で定期的に行うことが重要です。一度自動化して終わりにするのではなく、データをもとに継続的にコンテンツを改善していく仕組みを作ることが、長期的な効果の維持につながります。

◾️ 月次改善の進め方

• no hitが多いキーワードを確認し、対応するFAQを作成または修正する
• エスカレーション率が高い問い合わせカテゴリを特定し、チャットボットの回答を改善する
• 長期間参照されていないFAQをアーカイブ候補としてリストアップする
  
  

◾️ 向いている企業・状況

• 自動化を導入したが効果測定ができていない
• 改善活動がデータではなく担当者の感覚ベースになっている
  

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施策5：問い合わせ導線の見直し

「電話をさせない」設計を作る

問い合わせ削減では、ツールを導入するだけでなく、ユーザーが自己解決しやすい導線を設計することも重要です。

FAQやチャットボットを用意していても、その存在に気づかなければ活用されず、電話やメールでの問い合わせにつながってしまいます。

◾️ 見直しのポイント

• Webサイトの問い合わせボタン付近にFAQへの誘導を設置する
• 問い合わせフォームの近くに「よくある質問」へのリンクを配置する
• IVR（自動音声応答）の案内でFAQやチャットへの誘導を案内する

チャネルごとの入り口を整える

電話・メール・チャット・Webなど、複数の問い合わせチャネルがある場合は、それぞれの入り口でFAQやチャットボットへ誘導できるように設計することが重要です。

チャネルごとに導線の有無や内容にばらつきがあると、自己解決率や自動化の効果にも差が生まれてしまいます。すべてのチャネルで一貫した導線を整えることで、問い合わせ削減の効果を高められるでしょう。

◾️ 向いている企業・状況

• チャットボットを導入したが問い合わせ件数が減らない
• FAQが充実しているのに、電話問い合わせが減っていない

施策6：ナレッジの集約と社内共有の整備

情報の分散がオペレーター対応の品質のばらつきを生む

問い合わせへの回答に必要な情報が、ドライブ・社内Wiki・メール・担当者の記憶などに分散していると、オペレーターが正確な情報を迅速に参照できず、対応品質のばらつきが生まれます。

社内のナレッジを一箇所に集約し、すぐに検索・参照できる環境を整えることで、対応品質を均一化するとともに、新人オペレーターの育成コストも下げることができます。

社内ナレッジを整備するポイント

社内向けのナレッジは、顧客向けFAQとは分けて管理することをおすすめします。対応手順・エスカレーション先・特例対応のルールなど、オペレーター向けの情報を体系化することで、対応速度と品質の向上につながります。

◾️ 整備の基本方針

• よく参照される情報から優先的に文書化する
• 更新日・担当者を明記し、情報の鮮度を保つ
• 検索しやすいタイトルと見出し構成で整える
  
  

◾️ 向いている企業・状況

• オペレーターのスキルや経験によって対応品質にばらつきがある
• 情報がドライブやメールに分散していて、必要な情報を探しにくい
  

▼社内ナレッジを資産として蓄積・整備するコツはこちら

AI×特許技術で社内ナレッジを資産に変える

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施策7：自動音声応答（IVR）との連携

電話問い合わせ自体を自動化する

電話問い合わせそのものを自動化する手段として、自動音声応答システム（IVR）の活用があります。

よくある問い合わせに対して音声ガイダンスで回答し、オペレーターへの接続が必要なケースのみを振り分けることで、対応件数を効率化できます。

AIを組み込んだ次世代IVRでは、音声認識によって利用者の発話内容を把握し、内容に応じた柔軟な案内や回答が可能です。将来的には、電話サポートをAIが完全に担うフルオートパイロットの体制も視野に入ってきます。

IVR導入前に確認すべきこと

IVRはほかの施策と比べて導入コストや設計の複雑さが高いため、施策1〜5で自己解決の基盤を整えた後に取り組むことをおすすめします。

◾️ 確認すべき項目

• 電話問い合わせのうち、自動応答で解決できる割合
• 既存の電話システムとの連携可否
• オペレーターへのエスカレーションルートの設計
  
  

◾️ 向いている企業・状況

• 電話問い合わせの件数が多く、一次受けに大きなリソースを割いている
• 営業時間外の電話対応が課題になっている
  

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オートパイロットCSを定着させるための3つのポイント

問い合わせ削減の施策は、導入して終わりではありません。継続的に運用・改善することで、自動化の効果をより高められます。ここでは、オートパイロットCSを定着させるために押さえておきたい3つのポイントを紹介します。

① FAQコンテンツの更新ルールを明確にする

FAQやチャットボットの回答は、商品・サービスの変更や新制度の導入に合わせて、定期的に見直す必要があります。

更新ルールが曖昧なままだと、古い情報が残り、顧客が正しい情報にたどり着けなくなる可能性があります。その結果、問い合わせの増加や顧客満足度の低下につながることもあるでしょう。

こうした事態を防ぐためには、「誰が」「いつ」「どのように」更新するのかをあらかじめ決めておくことが重要です。業務フローやサービス内容を変更する際は、FAQやチャットボットもあわせて更新する運用を整えておきましょう。

② 現場のオペレーターを巻き込む

自動化ツールは、管理部門だけで導入を進めても十分な効果を発揮できません。

実際に顧客対応を行うオペレーターは、問い合わせの傾向や、顧客がつまずきやすいポイントを最も把握している存在です。現場の意見を取り入れながらFAQやチャットボットを改善することで、より実用的な自動化環境を構築できます。

例えば、よく寄せられる質問や対応時の課題を定期的に収集し、FAQへ反映する仕組みを作ることで、自動化の精度を継続的に高められるでしょう。

③ 自動化の効果を定期的に確認する

自動化は、一度導入すれば終わりではありません。効果を定期的に確認し、改善を繰り返すことが重要です。

問い合わせ件数や自己解決率、エスカレーション率などの指標を継続的に確認することで、自動化の成果や改善すべきポイントを把握できます。

また、改善前後の変化を関係者へ共有することで、自動化の目的や成果への理解が深まり、継続的な改善にも取り組みやすくなるでしょう。

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AI活用ツールの選び方

問い合わせ削減に取り組むうえで、自社に合ったツール選びは重要です。以下の観点でツールを比較検討することをおすすめします。

特に確認しておきたいのが、導入後のサポート体制です。FAQコンテンツの整備や問い合わせ導線の設計まで支援を受けられるサービスを選ぶことで、導入後の成果につながりやすくなります。

Helpfeelが実現する次世代のAIナレッジ体験とコールセンター支援

問い合わせ削減の効果を最大化するには、チャットボットや導線設計といった施策だけでなく、顧客が問い合わせる前に自己解決できるナレッジ基盤を整えることが重要です。その運用を支援するのが、AIナレッジプラットフォーム「Helpfeel」です。

900サイト以上の導入実績を持つHelpfeelは、AIによる高精度な意図予測検索を搭載しており、曖昧な検索語や自然な話し言葉にも対応しています。ユーザーが必要な情報へスムーズにたどり着けることで、問い合わせが発生する前段階での自己解決率向上が期待できるでしょう。

また、オペレーター向けのAIナレッジ検索も備えており、問い合わせ内容に応じた情報を迅速に見つけられるため、応対品質の向上や対応時間の短縮にもつながります。

さらに、AIによるナレッジのドラフト作成や利用状況を可視化する分析機能により、VoC分析と組み合わせた継続的な改善サイクルも実現できます。

導入時だけでなく、運用や改善フェーズまでサポートを受けられるため、FAQコンテンツの整備から問い合わせ導線の設計まで、問い合わせ削減の取り組みを一貫して推進したい企業にも適しています。

コールセンター向けのAIナレッジプラットフォームをご検討中の方は、ぜひHelpfeelのサービス資料をご覧ください。

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まとめ

AIによる問い合わせ削減は、一度の施策で実現できるものではありません。

まずは繰り返し発生する問い合わせを把握し、AI FAQによって顧客が自己解決できる環境を整えることが出発点です。

そのうえで、チャットボットとの連携や問い合わせ導線の見直し、VoC分析による継続的な改善を重ねることで、問い合わせ削減の効果は着実に高まっていきます。

自動化によって生まれたリソースは、単なるコスト削減にとどまりません。定型的な問い合わせ対応をAIが担うことで、オペレーターは複雑な相談への対応や、顧客との関係構築につながる業務へ、より多くの時間を充てられるようになります。

こうした取り組みを継続することで、将来的には電話サポートまでAIが担う「フルオートパイロット」の実現も視野に入るでしょう。

問い合わせ削減は、業務効率化だけを目的とした施策ではありません。AIと人がそれぞれの強みを生かせる体制を構築することで、応対品質や顧客体験の向上にもつながり、持続的なカスタマーサポート運営の実現が期待できます。