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AIを活用したカスタマーサポートとは？
カスタマーサポートにおけるAIの活用とは、顧客からの問い合わせ対応をAI技術によって自動化・効率化することを指します。
あらかじめ設定したシナリオに沿ってパターン化された回答を提示する仕組みは以前から存在していましたが、この仕組みをAIの活用によってさらに高度にしたものです。
チャットボット・AI搭載FAQシステム・生成AIの3種類
AIを活用したチャットボットやFAQシステムを使えば、定型的な質問に答えるだけでなく、顧客の問い合わせ履歴や行動データをもとにパーソナライズされたサポートを提供できます。
一口にカスタマーサポートAIといっても、その種類はさまざまです。
| 種類 | チャットボット | AI搭載FAQシステム | 生成AI |
| 特徴 | シナリオに沿って会話を進める | 質問の意図を読み取り最適なFAQ記事を提示 | 文脈を理解して自然な回答を生成 |
| 向いている用途 | 予約・手続きなど定型フローの自動化 | 製品FAQ・マニュアルの自己解決促進 | 複雑・複合的な問い合わせへの対応 |
シナリオに沿って会話を進めるチャットボット、ユーザーの質問の意図を読み取って最適なFAQ記事を提示するAI搭載FAQシステム、そして文脈を理解して自然な回答を生成する生成AIの3種類が代表的で、それぞれ得意な領域が異なります。
AIが実現できること
AIは、機械学習によって対応の精度を向上させていくため、時間が経つにつれてより正確で効率的な対応が可能になる点が特徴。こうして蓄積されたデータは、サービス品質の向上だけでなく、商品開発などにも活用できます。
ほかにも、AIを使った感情分析や、顧客の問い合わせ内容に応じて最適なオペレーターにつなぐAIルーティングなども、カスタマーサポートにおけるAI活用の一例として挙げられます。
このようなカスタマーサポートへのAI導入により、企業は単にコスト削減を図るだけでなく、顧客一人ひとりに最適化されたサポート体制を構築でき、顧客満足度とロイヤルティの向上につなげられるでしょう。
カスタマーサポートにAIを導入するメリット
カスタマーサポートは、多くの顧客接点を持つため、企業において重要な役割を担っています。そこにAIを導入することで、具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか。
ここでは、カスタマーサポートにAIを導入する、3つのメリットについて解説します。
■カスタマーサポートにAIを導入するメリット
顧客満足度の向上
AIを搭載したシステムの導入は、顧客満足度の向上に寄与します。AIが迅速かつパーソナライズされた対応を可能にするため、顧客が置かれている状況や抱えている課題に応じた解決策を提案できるからです。
例えば、顧客の購買履歴データをAIが学習済みであれば、直近で購入した商品の情報をもとに回答を生成できます。これにより、顧客にとって既知の情報を繰り返し回答するリスク回避が可能となります。
問い合わせの際、企業に対して不満を抱えていた場合でも、課題が解消されることで企業への信頼感が高まり、顧客のファン化につながるのです。
これが、継続的な商品・サービスの購入の契機になり、LTV（顧客生涯価値）の最大化も期待できるでしょう。
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オペレーターの負担軽減
AIを搭載したシステムを使うことで、心理的なストレスを感じやすいオペレーターの負担軽減が可能になります。カスタマーサポートに寄せられる定型的な質問に関しては、AIが自動処理で応答することにより、オペレーターへの問い合わせ件数を減らすことができます。
クラウド型のサービスであれば、スピーディーにシステムを利用できるので、導入翌月に問い合わせ件数を半減させた実績もあります。
また、業務を自動化・効率化する仕組みを構築することで、オペレーターはより複雑な質問への対応やセールスにつながるような顧客対応に集中できます。コア業務にリソースを集中し、同時に各オペレーターの心身の負担を軽減できれば、人材の定着にも貢献するはずです。
創出された時間を対応品質向上のための研修にあてたり、残業時間を削減してワークライフバランスの改善を図ったりすることもできます。これにより、生産性が上がり、組織全体のパフォーマンス向上も期待できるといった好循環が生まれるでしょう。
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データ活用によるサービス改善
AIを搭載したシステムを導入して、さまざまな顧客接点で収集したデータを分析し、サービス改善に役立てられることもメリットのひとつ。
多くの顧客が疑問に感じる点や質問の傾向などの顧客の声（VoC）を分析することで、サービスの質をさらに向上させるための方策や、改善施策の検討に役立てられます。
実際、カスタマーサポートに寄せられる問い合わせには、顧客の潜在的なニーズや不満が潜んでいるケースが少なくありません。
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日々、蓄積されていくこれらの顧客データをいかにして有効活用し、サービス改善につなげていくかは、企業が競争優位性を確保するためにも重要な課題です。
データの収集・蓄積を自動化し、適切なタイミングで改善策に反映させることで、顧客の潜在的なニーズに応える商品・サービスの継続的な提供が可能になります。
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カスタマーサポートにAIを導入する際の注意点
AIはビジネスに強力なインパクトを与える技術ですが、導入する際には注意点もあります。期待どおりの効果を得るためには、次の2点を事前に十分理解することが重要です。
システム構築のための手間がかかる
カスタマーサポートでAIを搭載したシステムを効果的に運用するには、綿密な設計や導入準備が欠かせません。例えば、既存のWebサイトやアプリにチャットボットを組み込む場合、チャットをどの画面に配置し、どのようなタイミングで表示させるのかを計画する必要があります。
ユーザーが一定時間ページに滞在した際にチャットが起動するよう設定する場合、その条件を明確に定義することが求められます。こうした設計は、既存システムとの連携も考慮しながら計画的に進めることが大切です。
さらに、構築したシステムが実際の運用で問題なく機能するか、テストを繰り返して検証・改善を重ねていくことも重要なプロセス。こうしたシステム構築の際の設計や検証作業にかかる手間・労力を理解した上で、AIをカスタマーサポートに導入することが求められます。
複雑な問い合わせや質問への対応が難しい
AIは定型的な問い合わせへの対応には強いものの、複雑な問題については対応しきれない可能性があります。曖昧な質問や文脈を理解する必要がある内容は、人間には容易でも、AIには意図をくみ取りづらい場合があります。
前例のない質問に対して臨機応変に対処することもAIにとっては簡単ではないため、チャットボットであれば有人サポートへの切り替えが可能な仕組みにするなどの対策が求められます。
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また、FAQシステムの場合、顧客が「検索してもヒットしない」という問題が生じがちです。AIを搭載したシステムでも、自己解決できなければ顧客体験を損なう原因にもなりかねません。
そのため、導入を検討しているシステムに、どのようなAIや検索技術があるのかも確認する必要があります。
FAQシステムの導入事例を確認し、ヒット率や自己解決率、問い合わせ件数の削減率などを確認することで、複雑な質問への対応力を見極めましょう。
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カスタマーサポートにAIを搭載したシステムを導入する際のポイント
AIを搭載したシステムは多種多様であり、自社に合ったものを選定することが大切です。ここでは、カスタマーサポートにAIを搭載したシステムを導入する際に、押さえておくべきポイントを4つ紹介します。
導入目的の明確化
システムを選ぶにあたって、まずは導入目的を明確にする必要があります。解決したい課題によって、導入すべきシステムのタイプや、重視すべき機能が異なるからです。
例えば、AIを導入することで業務の効率化を図りたいのであれば、チャットボットやFAQシステムを活用して初期対応を自動化するのが得策です。
一方、顧客満足度の向上を実現したい場合は、過去の購買履歴や問い合わせ履歴など、あらゆる顧客情報を蓄積したCRMと連携可能なシステムを選ぶのが望ましいといえます。
導入目的が不明確なまま、「他社が導入しているから」「導入実績が豊富で人気がありそうだから」といった理由でシステムを選定しないことが大切です。
目的達成のためのAI技術を選択
導入目的が決まったら、その達成に最適なソリューションを検討しましょう。例えば、定型的な問い合わせをAIを搭載したシステムで効率的に処理したいのであれば、表記ゆれにも対応できる自然言語処理技術を備えたテキスト応答型のソリューションが適しています。
反対に、顧客ニーズや購買行動にもとづいてパーソナライズされた提案をすることが目的なら、顧客行動分析やWeb接客機能に強いシステムが求められます。
これは、カスタマーサポートに限らずツール導入全般にいえることで、AI技術の利用が目的とならないよう注意が必要です。解決したい課題とソリューションがつながっていることが、システム導入の成功のカギであることを理解することが重要です。
導入コストの検討
導入コストは、システム選定に際して重要なポイントといえます。システムの提供形態は、大きく分けて「クラウド型」と「オンプレミス型」の2種類。一般的にクラウド型のほうが低コストで導入できる半面、運用コストが継続的にかかる傾向があります。
これに対して、オンプレミス型のシステムは、導入時の初期費用がかかる一方で、運用コストを抑えられるケースがほとんどです。初期費用だけでなく、導入後の運用コストも見据えて中長期的な視点で検討することが求められます。
また、導入のしやすさや操作性も確認すべき要素。既存システムと連携させるのであれば、豊富なAPI機能を備えたものが適しています。操作性に関しても、できるだけ直感的に操作しやすいシステムを選ぶことにより、教育コストを抑えることが可能です。
このように、導入時だけでなく、運用後にかかるさまざまなコストも考慮する必要があるでしょう。
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導入後のサポート体制の確認
ベンダーのサポート体制を確認し、導入後に具体的にどのようなサポートを受けられるのかを確認しましょう。
メールやチャット、電話、対面といったサポートの手段だけでなく、対応可能な曜日・時間帯も重要なチェック項目です。不明点があればベンダーに問い合わせるなどして、曖昧な点を残さないことが導入後のトラブル回避につながります。
例えば、AIを搭載したチャットボットの場合、導入決定後にベースとなる学習データを用意する必要があります。こうしたデータセットの準備工程についても導入サポートに含まれているのか、初期設定などを含めてシステムを使い始められる状態までサポートしてもらえるのかといった点を確認しておいてください。
中には、導入後に定例ミーティングを開催したり、改善アクションの提案をしてくれたりするベンダーもあります。AIを搭載したシステムの導入を成功させるためには、運用フェーズでどの程度サポートしてくれるかも、重要な選定ポイントとなるのです。
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カスタマーサポートにAIを導入する具体的なステップ
AIの導入を成功させるには、行き当たりばったりな進め方を避け、以下のステップで計画的に進めることが重要です。各ステップを順番に踏むことで、導入後に起きる想定外のリスクを最小限に抑えられます。
ステップ1：現状の課題を定量化する
まず、月間の問い合わせ件数・平均対応時間・よく寄せられる質問のカテゴリなど、現状を数値で把握することから始めましょう。どの問い合わせをAIに任せるべきかを判断するための根拠になります。
感覚ではなくデータに基づいて課題を特定することで、導入後の効果測定も正確に行えるようになります。
ステップ2：導入目的とKPIを設定する
「自己解決率を20%向上させる」「一次対応の平均時間を半減する」など、測定可能な目標を事前に定めます。KPIが曖昧なままだと、導入後に効果が出ているのかどうかを判断できず、改善の方向性も定まりません。
目標は現場のオペレーターや経営層と共有し、組織全体で同じゴールを目指せる状態にしておくことが重要です。
ステップ3：自社の課題に合ったAI技術を選ぶ
定型的な問い合わせが多い場合はFAQが効果的で、複雑・複合的な問い合わせへの対応強化が目的なら生成AI搭載のシステムが適しています。
ツール選定の際は機能だけでなく、既存のCRMや問い合わせ管理ツールとの連携のしやすさも確認しましょう。
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ステップ4：小規模検証を実施する
いきなり全社・全チャネルに展開するのではなく、特定の問い合わせカテゴリや一部のユーザーに限定して検証を行いましょう。小さな範囲で効果と課題を把握することで、本格導入時のリスクを大幅に抑えられます。
検証の結果はステップ2で設定したKPIと照らし合わせて評価し、改善点を本格導入前に修正しておくことが重要です。
ステップ5：運用体制を整えて本格導入・継続改善
AIは導入して終わりではなく、継続的な運用・改善が精度向上のカギです。定期的に未解決の問い合わせログを確認し、FAQの追加・修正やプロンプトの改善を繰り返すことで、回答の精度を高め続けることができます。
また、AIが対応できなかった問い合わせを有人オペレーターにスムーズに引き継げる体制を整えることで、顧客満足度を損なわない運用が実現します。
カスタマーサポートにおけるAIの活用例
AIを搭載したシステムがカスタマーサポートの現場でどのような課題を解決し、どのような効果をもたらすのかを知っておくと、具体的な導入イメージを持つことができます。ここでは、3つの活用例を紹介しましょう。
活用例1：生成AIの活用によって最適なオペレーターにルーティング
多くのカスタマーセンターでは、チャットボットの導入によって対応件数の削減を図っていますが、AIの活用はそれだけにとどまりません。例えば、生成AIを使って電話問い合わせへの対応品質を向上させている事例もあります。
一般的に、電話でのカスタマーサポート対応では、まず顧客が問い合わせたい内容を事前選択した後、窓口の担当者に振り分けられます。
しかし、顧客の悩み事が選択肢にないときには、「その他」が選ばれる傾向があり、その場合にはオペレーターが一から顧客の課題を確認する必要があります。これが、顧客とオペレーターの双方で負担となっているケースが多いのです。
生成AIの活用によって、顧客が自由入力した問い合わせ内容を大規模言語モデル（LLM）で解析し、最適なサポート窓口へ迅速に振り分けることができます。正確な窓口にルーティングを行うことで、オペレーターの負荷軽減を実現し、同時に対応品質が上がることで、顧客満足度の向上にも寄与しているのです。
活用例2：AIを搭載したFAQシステムの導入による自己解決率の向上
AIと独自アルゴリズムを用いた検索型FAQシステムを導入することで、「Noヒット率0％」の実現も可能です。この技術により、従来のFAQシステムに比べて問い合わせ件数を従来の64％まで削減した事例もあり、顧客がみずから課題を解決する仕組みが強化されます。
自己解決率を高めたことで、特に営業時間外の顧客対応品質が大幅に向上。さらに、FAQの精度が高まるにつれて、顧客の自己解決率が段階的に高まり、サポート業務全体の効率化にも貢献しています。
高い効果を得るためのポイントは、検索ヒット率が高い独自の検索技術を駆使すること。AIと独自アルゴリズムを掛け合わせることで、顧客が必要な情報に簡単にアプローチできる仕組みが構築できます。
▼Noヒット率を減少させた事例はこちら
活用例3：CRM＋生成AIでパーソナライズされた顧客対応を実現
CRMに蓄積されたデータに対してAIを活用することで、質の高いパーソナライズ対応が可能となります。過去の購買履歴や問い合わせ履歴を学習したAIが、顧客ニーズに合わせた対応をすることで、きめ細かなサポートを実現します。
さらに、CRMに生成AI技術を組み合わせることで、顧客に対して最適な返信や回答ができるシステムもあります。チャットやメールの文例を生成してくれるだけでなく、顧客との会話を要約してくれる機能などを活用することで、担当者の作業負荷を軽減しながら、対応の質を高められる点が大きなメリットです。
CRMは顧客管理だけでなく、マーケティングやセールス領域との連携によって、ビジネス全体の成長をサポートするツールでもあります。生成AIによって、顧客対応のスピードと品質を高めることができればエンゲージメントや顧客満足度が向上し、ビジネスの成長に大きく貢献できるでしょう。
AIを搭載したFAQシステムを使って、カスタマーサポートの強化を図ろう
AIの導入によって、カスタマーサポートの業務効率化や顧客満足度向上、データ活用によるサービス改善を実現できる可能性があります。AIチャットボットのほか、AIを搭載したFAQシステムの導入も、こうした効果を得られる施策として有効です。
特に、導入実績900サイト以上を誇る、検索ヒット率の高いAI-FAQシステムである「Helpfeel」は、顧客が自己解決をしやすくすることで、問い合わせ件数の削減と顧客満足度の向上に貢献します。
企業の目的に応じたAIソリューションを導入し、サポート体制の強化に役立ててみてはいかがでしょうか。
