カスタマーサポートのAI活用法とは？

それでは、さっそくカスタマーサポートのAI活用法を見ていきましょう。

主な活用方法には、以下の4つが挙げられます。

1. 問い合わせ対応
2. CRMや管理システムに情報を自動登録
3. FAQの作成
4. オペレーターのサポート

順番に解説します。

 

1.問い合わせ対応

まず挙げられるのは、問い合わせ対応への活用です。

AIチャットボットを導入すれば、顧客や社内からの問い合わせに対して、自動で回答を生成できます。

これはAIの「機械学習」や「自然言語処理」の技術を活用することで実現できる手法です。

AIは、過去のやりとりデータを収集し、適切な回答を自己学習します。その結果、頻繁に寄せられる問い合わせの回答パターンを学習して自動応対できるのです。

さらに、近年は学習データの蓄積量が増えたことで、人間と会話しているような自然な文章を生成できるようになりました。質問内容の文脈も理解できるため、顧客や社員ごとに最適化した回答を提供できます。

よくある質問への対応をAIに任せることで、担当者の負担が大幅に軽減されるでしょう。

 

2.CRMや管理システムに情報を自動登録

AIを活用すれば、CRM（顧客関係管理）への情報登録を自動化できます。

営業やマーケティングでは、問い合わせ内容や顧客情報の記録・管理が欠かせません。

しかし、従来の方法では、以下の情報を手動で入力する必要がありました。

• 内容
• 日時
• 氏名や企業名
• 連絡先
• 購入履歴などの行動

手動では時間がかかるだけでなく、誤字脱字や入力漏れのリスクもあります。

AIを活用すれば、これらのデータを自動登録でき、担当者は単純作業から解放されます。

その結果、「より重要な業務に集中できる」「ヒューマンエラーの防止につながる」といった効果が期待できます。

 

3.FAQの作成

カスタマーサポートにAIを導入すれば、FAQ（よくある質問）を自動作成できます。

FAQは、よくある質問に一問一答形式で回答するツールであり、顧客が迅速に疑問を解決するために欠かせません。

しかし、人間が手動で作成する場合、以下の業務が必要になります。

• よくある問い合わせの把握
• 問い合わせ内容の分類・整理
• 最新の回答情報への更新

これらの作業を、他の業務と並行しておこなうのは大変であり、担当者には多大な負担がかかっていました。

AIを活用すれば、過去の問い合わせや対応履歴を瞬時に分析し、FAQを自動生成できます。担当者は最終チェックをするだけで済むため、業務の負担を大幅に軽減できるでしょう。

 

4.オペレーターのサポート

AIを導入することで、オペレーターが有人対応をおこなう際のサポートも受けられます。

例えば、以下の通りです。

• 必要な資料の自動提示
• トークスクリプト（台本）の自動生成＆改善
• 音声録音の自動要約

このように、有人対応のサポートツールとしても活用できます。

問い合わせに対して、迅速かつ的確に対応することで、顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

 

カスタマーサポートのAI活用事例5選

現在では、多くの企業がカスタマーサポートにAIを活用しています。

実際の活用事例を5つ見ていきましょう。

1. 東京ガス
2. 株式会社SBI証券
3. クラスメソッド株式会社
4. 星野リゾート
5. 損害保険ジャパン株式会社

 

1.東京ガス｜AI導入で年間1万1000時間の応対時間削減

東京ガスのカスタマーサポートでは、コールセンターでの電話対応業務などにAIシステムを有効活用しています。

同社では、顧客からの問い合わせに最適な対応を追求するだけでなく、低コストで正確な対応をすることで「グループの利益向上」を目指しています。

しかし、事業の拡大にともない「電話対応・フローの複雑化」「顧客対応時に必要な資料が見つけられない」などの課題が発生。オペレーターの経験値によって対応品質にばらつきが生まれていました。

これらの課題を解決するために、AIシステムの音声認識・高度な検索機能を活用し、対応の効率化と品質向上を図っています。

結果、従来は顧客との会話内容をもとに手入力で情報を探していましたが、会話内容をAIに分析させることにより、ワンクリックで適切な情報を提示できるようになりました。

必要な情報をすぐに確認できるようになったことで、年間11,000時間の応対業務削減につながったと報告されています。

参考：AI導入で年間1万1000時間の応対時間削減◆コールセンター効率化の取り組み｜東京ガスカスタマーサポート

 

2.株式会社SBI証券｜電話自動応答での受付完了率が20％から68％へ大幅に増加

株式会社SBI証券では、電話対応にAIを有効活用し、カスタマーサービスの向上を図っています。

同社では、顧客の爆発的増加にともなう「問い合わせ数の大幅増加」により、電話がつながりにくい状況が続いていました。

必要な書類を請求すれば解決する簡単な問い合わせが多いものの、Web請求や既存のIVR（電話自動受付）ではニーズに適した書類を請求できず、途中離脱が増えていたようです。

そこで、AI電話自動応答システムを導入しました。

結果、オペレーター1人分強の処理件数に対応できるようになり、受付完了率が20％から68％まで向上したと報告されています。顧客満足度の向上だけでなく、1対応あたり約48％のコスト削減も実現できたとのことです。

参考：株式会社SBI証券｜AI電話自動応答で書類請求を自動化、48％の費用削減と完了率約70％を実現｜MOBILUS

 

3.クラスメソッド株式会社｜生成AIと社内データの連携により70％超のヘルプデスク満足度を実現

クラスメソッド株式会社では、社内問い合わせ業務にAIを有効活用し、回答満足度の向上を図っています。

同社では、社内システムやファイルサーバーが多岐にわたることから、社内情報検索をする際に「どこに情報があるかわからない」という課題を抱えていました。

社員は「ドキュメントを探す時間よりも人に聞いたほうが早い」と考えるようになり、社内窓口への問い合わせ数が増加していたとのことです。

そこでAIチャットボットを導入。さまざまなシステムと連携させることで、社内の情報を一元管理できるようにしました。

AIチャットボットによっておこなわれた回答に対しても、約75％の利用者が「役に立った」と評価しており、高い満足度を得ています。

これにより、社内の対人窓口への問い合わせ数は約3割減少したと報告されています。

参考：クラスメソッド、生成AIと社内データの連携により70％超のヘルプデスク回答満足度を実現｜クラスメソッド株式会社

 

4.星野リゾート｜自動テンプレート呼び出しで新人の早期戦力化を実現

星野リゾートでは、宿泊施設のメール業務にAIを導入し、業務のプロセス改善と新人の早期戦力化を図っています。

これまで同社は、メール業務の生産性向上を目的に、5,000を超える返信テンプレートを蓄積してきました。

しかし、テンプレートは施設ごとに管理されており、新人オペレーターは「必要なテンプレートを見つけられない」という状況に陥っていたようです。

そこで、AIの高度な検索機能を活用することにしました。

結果、必要なテンプレートを瞬時に呼び出せるようになり、新人オペレーターでもベテラン社員を超えるメール対応ができるようになったと報告されています。

参考：星野リゾート全施設の宿泊予約センターが、生成AI導入で顧客対応力を強化｜カラクリ株式会社

 

5.損害保険ジャパン株式会社｜大規模な災害を見据えて最大で1時間あたり3,000件の受付を可能に

損害保険ジャパン株式会社では、コールセンターに対話型AIを導入し、受付体制の強化を図っています。

近年は、台風や地震などの大規模な災害が多発しており、一時的に顧客からの電話が集中することがあります。また、交通機関の乱れにより、電話対応をする社員が出社できない事態も発生しています。

こうした背景から、顧客を待たせてしまうことも多く、同社では受付体制の改善が急務となっていました。

そこで、対話型AIを導入。コールセンターが混み合っていた場合（もしくは対話型AIを選択した場合）は、AIが手続きに必要な情報を収集し、社内システムにデータを自動投入する仕組みを構築しました。

結果、最大で1時間あたり3,000件の受付対応（従来の100倍以上）が可能になったと報告されています。

参考：【世界最大級・日本初】損保ジャパン、コールセンターにNTT Comの対話型AIを導入世界最大級の受電体制を実現～首都直下地震を見据え、最大で1時間あたり3,000件の受付を可能に～｜損害保険ジャパン株式会社

 

カスタマーサポートにAIを導入する5つのメリット

カスタマーサポートにAIを導入するメリットには、以下の5つが挙げられます。

1. 顧客満足度の向上につながる
2. オペレーターの負担を軽減できる
3. 人件費や研修にかかるコストを削減できる
4. 問い合わせデータをマーケティングに活かせる
5. 複数チャネルでサポートを提供できる

順番に見ていきましょう。

 

1.顧客満足度の向上につながる

カスタマーサポートにAIを導入することは、顧客満足度の向上につながります。

その理由は、以下の通りです。

• 24時間365日対応できる
• 混雑による待ち時間を短縮できる

従来の問い合わせ対応では、顧客は担当者の勤務時間外（夜間や休日など）で疑問を解消できませんでした。

また「電話が混み合っていてつながらない……」という事態が発生することもあり、それが顧客満足度の低下につながることもあります。

AIを導入すれば、簡単な質問には自動で回答生成、複雑な内容の場合は有人オペレーターにスムーズな引き継ぎなど、いつでも迅速に対応できるようになります。

さらに、顧客の行動履歴を参照してパーソナライズされた情報の提供、国籍に合わせた多言語対応なども可能です。

的確かつ迅速に対応できることで、顧客満足度の向上につながるでしょう。待ち時間をなくすことは、商品やサービスの購買意欲低下を防ぐ役割も果たします。

 

2.オペレーターの負担を軽減できる

AIは、パターン化された回答への自動対応を得意としています。

そのため、過去の問い合わせ対応履歴を学習させれば、よくある質問にはAIが自動で対応してくれるようになります。

さらに、FAQを最新情報に自動アップデートすることで、顧客や社員からの問い合わせ件数を削減できるでしょう。

これにより、オペレーターはより複雑な問い合わせへの回答に集中できるようになります。業務負担の軽減により、生産性の向上や従業員の定着率アップも期待できます。

 

3.人件費や研修にかかるコストを削減できる

AIを導入することで、簡単な問い合わせには自動対応できるようになります。

問い合わせ件数が減ることで、オペレーターの人数を最適化でき、人件費の削減につながるでしょう。

さらに、AIに優れた担当者の対応履歴を学習させることで「電話録音をもとにしたスキル向上の提案」や「返信テンプレートの自動作成・呼び出し」が可能になります。

これにより、新人オペレーターの研修コストも削減できます。

削減した人件費や研修コストを商品やサービスの開発費に充てることで、企業の競争力強化につながるでしょう。

 

4.問い合わせデータをマーケティングに活かせる

カスタマーサポートのAI活用は、問い合わせ対応の自動化だけでなく、問い合わせデータの収集と分析にも役立ちます。

日々の問い合わせデータの中には「商品やサービスの疑問点」「顧客の興味関心」など、マーケティングに活かせる貴重な情報が含まれています。

こうしたデータを分析することで、商品やサービスの改善策が浮かんだり、顧客の潜在ニーズに気がついたりする可能性が高まります。

 

5.複数チャネルでサポートを提供できる

AIを導入することで、電話やメール、Webサイト、Slack、LINEなど複数チャネルでサポート提供できるようになります。

顧客は自分が好むチャネルから情報を入手できるため、満足度の向上につながるでしょう。また、有人対応における担当者の負担軽減にもつながります。

 

カスタマーサポートにAIを導入する3つのデメリット

AIの導入はメリットが大きいですが、いくつか注意点もあります。

カスタマーサポートにAIを導入するデメリットは、以下の3つです。

1. データプライバシーのリスクがある
2. 人間的な対応ができない
3. 誤った回答をする可能性がある

順番に見ていきましょう。

 

1.データプライバシーのリスクがある

データプライバシーとは、個人情報や機密データの取り扱いに関する考え方を意味します。

AIには情報漏えいのリスクがあり、データを入力する際は注意が必要です。

例えば、以下のようなリスクがあります。

• 入力情報を学習データとして取り入れ、第三者の画面に表示してしまう
• システム内に保存したデータが、ハッキングによって盗まれてしまう

自社の機密データや顧客の個人情報が漏れてしまうと、企業として大きな損害を被ることになりかねません。そのため、AIシステムを導入する際は、以下のようなセキュリティ対策を講じる必要があります。

• データを暗号化する
• アクセス権限管理をする
• APIを経由する
• セキュリティパッチを更新する

外部ツールを導入する場合は、セキュリティ対策に力を入れているかも確認しましょう。

加えて、セキュリティ教育や守秘義務契約の締結といった日々の対策を取り、意識付けをしてください。

 

2.人間的な対応ができない

AIを導入するデメリットとは少し異なりますが、AIにはまだまだ人間的な対応が難しい部分があります。

例えば、以下のような業務は、引き続き有人対応が必要になるでしょう。

• 前例のない問い合わせへの対応
• クレームに対する臨機応変な対応

AIは、過去のやりとりデータを参照に最適な回答を導き出します。よって、前例のない問い合わせには対応ができません。

また、クレーム対応では、顧客の感情を適切に汲み取ることが重要です。過去のデータをそのまま適用できるとは限らないため、AIにはまだ難しいのが現状です。

したがって、AIを活用する際は「簡単な問い合わせはAIに任せる」「複雑な内容は有人オペレーターへ引き継ぐ」といった対策が求められます。

「AIを導入しても、すべての問い合わせ業務を自動化できるわけではない」ことは理解しておきましょう。

 

3.誤った回答をする可能性がある

カスタマーサポートでAIを運用する際は、誤った回答をする可能性がある点にも注意が必要です。

例えば、以下のような場合、回答結果に悪影響を与える可能性があります。

• 入力データの名称や数値にミスがある
• 古いデータを更新せずに放置している
• エラーが起こる

また、近年のAIは文脈を理解する精度が上がっていますが、場合によっては、質問者の意図を正しく汲み取れないこともあります。

そのため、以下のような対策も重要です。

• 入力データの正確性をチェックする
• 最新情報を学習させる体制を整備する
• AIによる回答であることを明記する

AIも完璧ではありません。リスクを正しく理解し、効果的に活用していきましょう。

 

カスタマーサポートでAIを有効活用する5つのポイント

AIを最大限に活用するためには、以下5つのポイントを押さえることが重要です。

1. AIの導入目的を明確にする
2. AIの得意分野と苦手分野を理解する
3. セキュリティ性の高いツールを使用する
4. 社内で運用ルールを共有する
5. 導入後の効果検証と改善を繰り返す

順番に解説します。

 

1.AIの導入目的を明確にする

AIを導入する際は、目的を明確にすることが重要です。

目的に応じて最適なシステムやサービスは異なります。曖昧な目的で導入してしまうと、期待した成果を得られず、運用を断念してしまうかもしれません。

例えば、以下のように、目的ごとで最適な機能は異なるものです。

導入目的	最適な機能
簡単な質問対応を効率化したい	自動応答機能 FAQの自動作成機能
顧客満足度を高めたい	CRM連携機能 顧客データの分析機能
新人の即戦力化を実現させたい	音声録音データの分析機能 トークスクリプトの自動作成機能

 

初めてAIシステムを導入する場合、実績豊富で人気という面に目が行きがちですが、必ずしも自社に最適とは限りません。

重要なのは、自社の目的達成に役立つシステムを見極めることです。そのためにも、まずは導入目的を明確にしましょう。

 

2.AIの得意分野と苦手分野を理解する

AIは完璧なものではなく、得意分野と苦手分野が存在します。

2025年3月現在においては、以下のように分類されます。

AIの得意分野	・よくある問い合わせへの対応 ・社内システムからの情報検索 ・顧客情報や問い合わせ履歴の分析
AIの苦手分野	・感情的なクレームへの対応 ・前例のない問い合わせへの対応

 

AIは学習データをもとに最適化した情報を生成できますが、裏を返すと、学習データにはない対応はできません。そのため、AIを導入した後も、複雑な問い合わせ対応は人間のオペレーターが担当することになります。

AIに任せる仕事と、有人対応する仕事を理解し、双方を連携させながら効率よく対応していきましょう。

 

3.セキュリティ性の高いツールを使用する

デメリットの章でもお伝えしましたが、カスタマーサポートのAI活用には「情報漏えいのリスク」があります。

もう一度おさらいすると、以下の通りです。

• 入力情報を学習データとして取り入れ、第三者の画面に表示してしまう
• システム内に保存したデータが、ハッキングによって盗まれてしまう

そのため、AIを導入する際は、セキュリティ性の高いツールを選ぶ必要があります。

例えば、以下のような特徴があると安心して利用できます。

• データの暗号化に対応している
• 管理画面へのアクセス制限機能が備わっている
• 入力データを学習されないAPI連携に対応している
• ISMS認証やPマーク認証を取得している

ツール選択の際は、機能や費用だけでなく、安全性にも注目しましょう。

 

4.社内で運用ルールを共有する

AIに誤ったデータを学習させてしまうと、問い合わせに対する回答やデータ分析の結果に悪影響を与えます。

特に、社内でAI活用を浸透させるには、従業員全員がAIの特性やリスクを理解しておく必要があります。少なくとも、以下のようなルールは全員が理解しておくべきでしょう。

• 個人情報や機密情報は安易に入力しない
• 入力データの正確性を確実にチェックする
• AIが出力した回答を鵜呑みにしない

社内に運用ルールを共有する際は、日本ディープラーニング協会が公開する「生成AIの利用ガイドライン」を参考にルールブックを策定するのがおすすめです。

 

5.導入後の効果検証と改善を繰り返す

AIシステムの運用にはコストがかかるため、導入後の効果検証と改善を繰り返すことが重要です。

コストに見合う成果を得られているかを確認するためにも、以下のポイントを定期的に検証しましょう。

• 導入前に設定した目的が達成されているか
• 新たな課題や問題点が発生していないか
• 顧客満足度が低下していないか
• 従業員の業務効率化にどれほど貢献しているか

もし問題が見つかった場合は、以下のような対策を講じます。

• AIモデルの調整
• 対応フローの見直し
• 従業員のトレーニング強化

継続的に改善を重ね、生産性の向上につなげましょう。

 

カスタマーサポート向けのAIチャットボットおすすめ7選

ここからは、カスタマーサポート向けのAIチャットボットを7つ紹介します。

自社の目的や予算に合ったサービスを見つけてみてください。

1. チャットプラス
2. Zendesk
3. KARAKURI chatbot
4. MOBI BOT
5. GMO 即レスAI
6. PKSHA Chatbot
7. AI Messenger Chatbot

 

1.チャットプラス

提供会社	チャットプラス株式会社
料金	■ミニマム ・月契約：1,980円/月 ・年契約：1,500円/月 ■ビジネスライト ・月契約：10,800円/月 ・年契約：9,800円/月 ■プレミアム ・月契約：30,000円/月 ・年契約：28,000円/月 ■AIライト ・月契約：54,000円/月 ・年契約：50,000円/月 ■オートAI ・月契約：88,000円/月〜 ・年契約：80,000円/月〜 ■AIチャットボット ・月契約：170,000円/月 ・年契約：150,000円/月 ※その他オプションプランあり ※税抜価格
主な機能	・多言語対応 ・辞書登録機能 ・ダッシュボード機能 ・有人チャット切り替え ・分類タグ機能 ・お問い合わせ内容の分析
公式サイト	https://chatplus.jp/

 

チャットプラスは、自動応答から数百名のコンタクトセンターでの運用まで、さまざまな業種・規模で活用できるAIチャットボットです。

生成AIの回答精度は98％と謳われており、独自のAIエンジンによって誤情報の生成（ハルシネーション）を制御しています。

よくある質問への回答やヘルプデスク業務に活用でき、さらには、問い合わせ内容の分析も可能です。

すでに20,000件を超える導入実績（2025年3月時点）があることからも、信頼できるサービスといえるでしょう。

 

2.Zendesk

提供会社	株式会社Zendesk
料金	■Support Team ・月契約：25ドル/月 ・年契約：19ドル/月 ■Suite Team ・月契約：69ドル/月 ・年契約：55ドル/月 ■Suite Professional ・月契約：149ドル/月 ・年契約：115ドル/月 ■Suite Enterprise ・要問い合わせ
主な機能	・メッセージングとオンラインチャット ・AI/自動化 ・AIエージェント ・高度なデータプライバシーとデータ保護 ・ヘルプセンター ・チケット管理システム ・ナレッジデータベースソフトウェア ・音声通話 ・ユーザーコミュニティ ・レポート・分析 ・ワークフォースマネジメント ・品質保証 ・オンラインチャット ・カスタマーポータル ・ヘルプセンター・FAQ
公式サイト	https://www.zendesk.co.jp/

 

Zendesk（ゼンデスク）は、カスタマーサービスに特化したAIチャットボットです。

数十億件にもおよぶカスタマーサービス対応データを学習しているため、顧客一人ひとりに最適化されたサポートを実現できます。

さらに、バックエンドシステムと連携することで、AIが顧客のやりとりを最初から最後まで処理できるようになります。複数チャネルの活用で、自動化率80％以上の達成も可能です。

世界10万社以上が導入（2025年3月時点）しており、カスタマーサービスの効率化ツールとしてトップクラスの存在です。

 

3.KARAKURI chatbot

提供会社	カラクリ株式会社
料金	要問い合わせ
主な機能	・ノーコードで回答作成 ・間違えやすい質問と回答を抽出・整理 ・チャットボットの改善 ・有人チャットへスムーズな連携 ・普段と違う質問の把握 ・CRMツールとの連携 ・リアルタイム分析 ・問い合わせフォームやアンケートの作成 ・AIの学習に必要な教師データの自動生成 ・管理画面のIP制限
公式サイト	https://karakuri.ai/function/chatbot/

 

KARAKURI
chatbot（カラクリチャットボット）は、カスタマーサポートに特化したAIチャットボットです。

顧客の問い合わせに対して自動応答できるため、問い合わせ数が増加しても品質を落とすことなく対応できます。

人間による対応が必要と判断した場合は、AIが自動で有人チャットに誘導します。これにより顧客の離脱を防ぎ、機会損失の減少が期待できます。

シンプルでわかりやすい管理画面に定評があるため、初めてAIチャットボットを導入する方におすすめです。

 

4.MOBI BOT

提供会社	モビルス株式会社
料金	要問い合わせ
主な機能	・簡単な応答シナリオ ・対話型AI・FAQエンジンの自由選択 ・回答率・アンケート結果・アクセス状況の確認 ・有人チャットログからの学習 ・似たような問い合わせのグルーピング ・顧客を特定する本人認証 ・情報照会への自動回答 ・申請・注文・手続きの自動処理 ・RPA連携 ・ボットの応答履歴の連携 ・有人対応からボットへの切り替え ・有人対応前の事前ヒアリング ・ACD（グループ・自動着信） ・LINE/Webの共通テンプレート ・LINEリッチメニュー管理 ・シナリオの同時修正・管理 ・大規模利用にも耐えるオペレーター同時対応
公式サイト	https://mobilus.co.jp/service/bot

 

MOBI
BOT（モビボット）は、カスタマーサポートにおける定型業務を自動化するAIチャットボットです。

問い合わせ対応から手続き処理まで自動化可能です。例えば、チャットボット上で本人確認や申し込み手続きができます。

さらに、RPA連携により、問い合わせ履歴のCRM入力などの後処理も自動対応可能です。

AIに対応が難しい場合は、有人チャットへのスムーズな引き継ぎがおこなわれます。業務効率化を実現させつつ、顧客満足度の向上にも貢献するでしょう。

 

5.GMO 即レスAI

提供会社	GMOペパボ株式会社
料金	要問い合わせ
主な機能	・問い合わせへの自動対応 ・Slack・LINE Works連携 ・RAG構築・外部API連携
公式サイト	https://sokuresu.ai/

 

GMO 即レスAIは、問い合わせ対応の効率化を実現できるAIチャットボットです。

社外からの問い合わせ対応だけでなく、社内の営業チームからの質問にも自動対応できるチャットボットを、Webサイト・Slack・LINEに導入できます。

導入する際は、5年以上のカスタマーサポート経験を持つメンバーが支援するため、初めてのAI活用でも安心できます。

 

6.PKSHA Chatbot

提供会社	株式会社PKSHA Communication
料金	要問い合わせ
主な機能	・柔軟な対話シナリオ ・ユーザーの質問を教師データとして学習 ・問い合わせ数や自己解決率などの分析 ・WebサイトやLINEなど複数インターフェースへの実装 ・自己解決率の低いFAQの改善提案 ・専門知識不要のメンテナンス ・有人チャット連携 ・外部APIシステム連携 ・SNS・チャットアプリ連携 ・FAQ一括登録 ・FAQの出し分け ・自社独自の辞書データ作成
公式サイト	https://aisaas.pkshatech.com/chatbot/

 

PKSHA
Chatbot（パークシャチャットボット）は、数行のタグをWebサイトに埋め込むだけで、簡単にチャット型対話エンジンを導入できるサービスです。

独自開発のAIエンジンを採用しており、豊富な辞書データが搭載されています。

あらかじめ会話の土台がある状態で運用開始できるため、少ない学習データでも高い日本語精度を提供できるのが強みです。

「専門的な知識なし」で即時に自動化できるのは、本ツールを導入する大きな魅力です。

 

7.AI Messenger Chatbot

提供会社	株式会社AI Shift
料金	・初期費用：50万円〜 ・月額費用：15万円〜 ・オプション：個別見積もり ※詳細は要問い合わせ
主な機能	・問い合わせ内容の分析や回答の紐付けなどのチューニング ・チャットボットの回答部分に画像や動画を利用 ・ユーザーからのフィードバック取得 ・自由記述のアンケート設置 ・利用状況・正解率・解決率などのレポーティング ・一問一答型とシナリオ型の組み合わせ ・WebサイトとLINEなどの複数チャネル対応 ・有人チャット連携 ・API連携 ・他社チャットツール連携 ・FAQ構築/運用
公式サイト	https://www.ai-messenger.jp/

 

AI Messenger
Chatbot（エーアイメッセンジャーチャットボット）は、ユーザビリティを意識した初期設計に強みを持つAIチャットボットです。

累計100社以上の運用実績をもとに、企業の問い合わせデータやマニュアルから最適な初期設計をします。

AIで対応可能な領域が可視化されることで、導入時によくある「問い合わせ内容がチャットボットに適しているかわからない……」といった課題を解決できます。

さらに、回答できなかった質問をAIが自動抽出し、質問ごとにグルーピングした状態で表示します。定期的にチューニングをすることで回答精度を飛躍的に高めることが可能です。

 

カスタマーサポートはAIに奪われる？将来性を考察

AIは目覚ましい進化を続けており、「今後はAIに仕事を奪われるのではないか……」と不安を感じている方もいるかもしれません。

結論として、AIがどれだけ進化しても、カスタマーサポートの仕事を完全に代替するのは難しいと考えられます。その理由は、AIにも苦手分野があるからです。

本文中でも解説しましたが、AIは以下の分野を苦手としています。

• 人間の感情を汲み取った柔軟な対応
• 学習データにはないイレギュラーな対応

AIは定型的な問い合わせには適していますが、クレーム対応や前例のない問い合わせなど、「人間の判断力や共感力」が求められる場面では限界があります。

AI分野では「感情理解」への研究も進んでいますが、人間の持つ繊細な感情にどこまで対応できるのかはわかりません。現時点では疑問が残るでしょう。

したがって、カスタマーサポートの仕事が完全になくなる可能性は低いといえます。

むしろ、簡単な対応を自動化できれば、人間は複雑な問い合わせへの対応に集中できます。AIと人間が共存することで、今まで以上に有人オペレーターの価値が高まるはずです。

 

まとめ：AIと共存してカスタマーサポートの質を高めよう

カスタマーサポートにAIを導入すれば、頻繁に寄せられる問い合わせに自動対応できます。

問い合わせ対応の業務負担が軽減されることで、担当者はより重要な業務に時間を割くことが可能です。また、24時間対応によって顧客満足度の向上も期待できるでしょう。

さらに、AIはデータの分析も得意としており、問い合わせから得た情報を分析させることでマーケティングの活性化にもつながります。

一方で、AIに人間の複雑な感情やイレギュラーな問い合わせに対応する力はありません。したがって、今後はAIと人間が役割分担しながら、業務を進めることが重要です。

AI技術の発展にともない、カスタマーサポート向けのツールも豊富に提供されています。自社の目的達成につながるものを選定し、サポートの質を高めていきましょう。