対応時間25％短縮 ※当社実績

サポートはまるっと
オートパイロット化の時代へ

応対からナレッジデータ改善まで、AIと専門部隊がサポート。
AIを動かす基盤を整え、オートパイロット化に向けて併走します。
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導入事例企業ロゴ一覧。小売・流通・EC（三越伊勢丹、ヤマト運輸、LUSH）、金融・信販・保険（北洋銀行、野村信託銀行、SOMPOひまわり生命）、製造業・メーカー（キリン、LIXIL、ワコール）、Webサービス（価格.com、ラクスル、WOWOW）、インフラ・生活（関西電力、北ガス、東都生協） 導入事例企業ロゴ一覧。小売・流通・EC（三越伊勢丹、ヤマト運輸）、金融・信販・保険（北洋銀行、野村信託銀行）、製造業・メーカー（キリン、LIXIL）、Webサービス（価格.com、ラクスル）

さまざまなペインを解決する
ソリューション群

「同じ質問への回答を毎回調べている」「対応履歴の入力に時間がかかる」「改善のためのデータが集まらない」。
こうした現場の手間をなくすことで、対応時間の短縮とナレッジの継続的な改善が、同時に実現します。
AIによる分析・チケット管理・FAQ・音声対応エージェントなど、Helpfeelのカスタマーサポート向けソリューションを紹介するイメージ AIによる分析・チケット管理・FAQ・音声対応エージェントなど、Helpfeelのカスタマーサポート向けソリューションを紹介するイメージ

コールセンター・サポートセンターは今、
AIによる完全自動化（オートパイロット）の転換点にいます。

コストの増加と人材不足が重なる今、「AIに任せる判断」が競争力の差になりはじめています。
コールセンターの課題とAIへの移行を示した図。 【データ】 左：時給の年次推移（2021〜2025年）。派遣社員（1580円）や紹介予定派遣社員（1563円）等の時給が上昇しコスト増加。 右：オペレーター採用状況。「全拠点で応募数が確保できない（35%）」「拠点によっては確保できない（41%）」と、全体の7割以上が採用難（出典：コールセンター白書2025）。 【見解】 Mustafa Suleyman氏（Microsoft AI）：これからの仕事は自分で作業せずAIエージェントを管理することになる。 孫正義氏：近いうちにあらゆるコールセンターで人間が応対するのはおかしいという時代がくる。 コールセンターの課題とAIへの移行を示した図。 【データ】 左：時給の年次推移（2021〜2025年）。派遣社員（1580円）や紹介予定派遣社員（1563円）等の時給が上昇しコスト増加。 右：オペレーター採用状況。「全拠点で応募数が確保できない（35%）」「拠点によっては確保できない（41%）」と、全体の7割以上が採用難（出典：コールセンター白書2025）。 【見解】 Mustafa Suleyman氏（Microsoft AI）：これからの仕事は自分で作業せずAIエージェントを管理することになる。 孫正義氏：近いうちにあらゆるコールセンターで人間が応対するのはおかしいという時代がくる。

AIと人が知識を育てる。
それが、これからのカスタマーサポートです。

HelpfeeelはAIと専門チームが高品質なナレッジを継続的に磨き続ける仕組みで、
回答品質を保ちながらオートパイロット化を実現します。
AIが一次対応を自動処理する「オートパイロットコールセンター」のフロー図。 【対応の流れ】 WEB接客：Helpfeel FAQやAIチャットで自動応答。未解決なら架電。 AI自動対応：ボイスエージェントによる自動応答。未解決なら有人へ。 有人対応：AI通話支援やFAQを活用し、オペレーターが対応。 履歴管理：AI搭載チケット管理で対応履歴を管理。 【データ循環】 下部の「ナレッジデータウェアハウス（Helpfeel Analytics）」が各フェーズの応対ログやVoCを収集・分析し、改善して還元する双方向のサイクルを示しています。 AIが一次対応を自動処理する「オートパイロットコールセンター」のフロー図。 【対応の流れ】 WEB接客：Helpfeel FAQやAIチャットで自動応答。未解決なら架電。 AI自動対応：ボイスエージェントによる自動応答。未解決なら有人へ。 有人対応：AI通話支援やFAQを活用し、オペレーターが対応。 履歴管理：AI搭載チケット管理で対応履歴を管理。 【データ循環】 下部の「ナレッジデータウェアハウス（Helpfeel Analytics）」が各フェーズの応対ログやVoCを収集・分析し、改善して還元する双方向のサイクルを示しています。

オートパイロット化は、"今できるところ"から。

一度にすべてを自動化する必要はありません。いまの課題に合わせて段階的に進め、自動化の範囲を少しずつ広げていきます。
「オートパイロットコールセンターロードマップ」の解説図。Level 0から5の段階で進化プロセスを示しています。Level 0〜2は「ナレッジ強化」フェーズで、0：情報の蓄積、1：ナレッジ基盤の構築（顧客の自己解決促進）、2：人を支援するAIの活用（オペレーターの回答補助）と進みます。Level 3〜5は「AIと人が協働」フェーズで、3：AIオペレーターの活用（特定の問い合わせや手続きをAI対応）、4：定型対応のAI自動化（人は例外のみ対応）、5：自律型AIによる運用（裁量判断や例外対応も行う自律型AIエージェント）と発展します。左上にはHelpfeel等の関連プロダクトが記載されています。 オートパイロットコールセンターロードマップ」のスマートフォン向け解説図。Level 0からLevel 5までの段階が縦一列に並んでいます。 0：情報の蓄積（情報は位置するが、AIに最適化されていない） 1：ナレッジ基盤の構築（顧客の自己解決を促進） 2：人を支援するAIの活用（オペレーターの回答を補助） 3：AIオペレーターの活用（特定の問い合わせや手続きをAIが対応） 4：定型対応のAI自動化（人は例外のみ対応） 5：自律型AIによる運用（裁量判断や例外対応も行う自律型AIエージェント）

取り組むべきは、データ整備 ＞ AIツール
AIが理解しやすい状態に整えることが先手です。

AI導入の成果は欧米の4分の1

日本企業のAI導入率は世界水準に達しつつある一方、「期待を上回る成果が出た」と答えた企業は欧米の4分の1程度にとどまります（※）。その最大の要因が、AIが判断の根拠とする「ナレッジ」の未整備です。自律的な顧客対応が実現のために、まずは蓄積されたナレッジをAIが扱える形（AI-Ready）に整えます。
※PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2026 春 6カ国比較」より

生成AIの効果が期待を大きく上回った企業の割合を示す棒グラフ。米国が38%で最も高く、次いで英国が32%、中国が18%、日本が9%で最も低い結果となっている。
Helpfeelによるデータ整備のイメージ図。散らばったデータをHelpfeelが『収集・分析・整備』することで、AIが理解しやすい『AI-Readyなデータ』へ変換する流れを示しています。 Helpfeelによるデータ整備のイメージ図。散らばったデータをHelpfeelが『収集・分析・整備』することで、AIが理解しやすい『AI-Readyなデータ』へ変換する流れを示しています。
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導入企業の声

Helpfeelが選出された各種アワード（good design、ITレビュー、BOXILなど）のバッジが並んでいる。 Helpfeelが選出された各種アワード（good design、ITレビュー、BOXILなど）のバッジが並んでいる。
※1 ITreview Grid Award 2026 spring Leader FAQシステム部門（6期連続）
※2 ITトレンド 上半期ランキング2026 FAQシステム【中規模】1位、チャットボット【総合】【中規模】1位
※3 BOXIL資料請求数ランキング 2026年上半期 カスタマーサポート向けAIエージェント 総合 1位

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分析画面と、PCを見ている女性のイメージ 分析画面と、PCを見ている女性のイメージ
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