日本の労働人口減少に伴い、このような企業の課題に対する解決手段として、AIを活用したカスタマーサポートが注目を集めています。

ECサイトやLPを運営する中小企業のWeb担当者にとって、カスタマーサポートの質と効率の両立は大きな課題です。限られた人員で顧客満足度を維持しながら、コンバージョン率を向上させるには、AIの活用が欠かせません。

この記事では、カスタマーサポートにおけるAI活用のメリット・デメリット、具体的な活用事例、導入手順までを詳しく解説します。記事を読めば、自社の課題に合わせたAI導入のヒントが得られます。

カスタマーサポートにAIを導入すれば、24時間対応や業務効率化が可能です。AIと人間の役割分担を最適化することで、顧客満足度と業務効率を同時に高められます。

目次

• AIを活用したカスタマーサポートとは？定義と導入背景
• 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を導入するデメリット
• カスタマーサポートにおけるAIの具体的な活用シーン
• 業界別｜カスタマーサポート向けAI活用事例
• カスタマーサポート向けAIツールの選び方
• AIを活用したカスタマーサポートの導入手順
• カスタマーサポートにAIを導入して成果を出すためのポイント
• AIを活用したカスタマーサポートで顧客満足度と業務効率を同時に高めよう

AIを活用したカスタマーサポートは企業が顧客対応を効率化し、顧客満足度を向上させるための革新的な手法です。AI技術を活用することで、人間中心のサポート体制では対応しきれなかった課題を解決できます。AIを活用したカスタマーサポートについて、押さえておきたいポイントは以下のとおりです。

• ・AIを活用したカスタマーサポートの定義と仕組み
• ・カスタマーサポートにAIが求められる背景と課題

AIを活用したカスタマーサポートとは、人工知能技術を用いて顧客からの問い合わせに自動で対応する仕組みを指します。自然言語処理や機械学習などのAI技術を活用し、チャットボットや音声認識システムを通じて顧客と対話します。AIを活用したカスタマーサポートの基本的な仕組みは以下のとおりです。

AIは過去の問い合わせデータやFAQを学習し、顧客の質問に対して最適な回答を提供します。単純な問い合わせはAIが自動で処理し、複雑な問題はオペレーターに引き継ぐことで、効率的なカスタマーサポートを構築できます。

カスタマーサポートにAIが求められる背景には、現代のビジネス環境における顧客対応の課題があります。顧客の期待値が高まり、24時間365日のサポートが求められる中、企業は人手不足やコスト増加という問題に直面しています。カスタマーサポートの人による対応とAI導入による変化は以下のとおりです。

AIを活用することで人間のオペレーターの負担を軽減し、より複雑な問題解決に集中できる環境がつくれます。

カスタマーサポートにAIを導入する5つのメリットは以下のとおりです。

• ・24時間365日対応で機会損失を防止できる
• ・対応スピードの向上と応対品質の均一化が実現する
• ・人件費・教育コストを大幅に削減できる
• ・蓄積データの分析でサービス改善・CVR向上につなげられる
• ・多言語対応でグローバルな顧客にも対応できる

人間のオペレーターには勤務時間の制限がありますが、AIであれば24時間365日、休むことなく稼働し続けられます。カスタマーサポートを24時間体制にするメリットは以下のとおりです。

ECサイトでは夜間に商品を選んだ顧客が購入手続きでつまずき離脱してしまう「カゴ落ち」は大きな機会損失です。24時間体制のAIであれば顧客の手が止まった瞬間にサポートして疑問を解決できるため、購買意欲を維持したままCV(コンバージョン)へつなげられます。
» カゴ落ちとは？防止対策と活用できるツールを徹底解説！

AIを活用することで、カスタマーサポートの対応スピードが大幅に向上します。AIは瞬時に問い合わせ内容を理解し、適切な回答を提供できるため、顧客の待ち時間を削減します。AIをカスタマーサポートで活用することによる効果は以下のとおりです。

人間のオペレーターは経験や知識によって対応品質にばらつきが出ることがありますが、AIは設定された範囲内で品質を保った対応が可能です。

AIを導入することで人件費や教育コストを大幅に削減できます。AIの導入前後における体制やコストの変化は以下のとおりです。

AIが単純な問い合わせを自動処理することで、人間のオペレーターはより付加価値の高い業務に集中できます。

AIを活用することでカスタマーサポートで蓄積されたデータを分析し、サービス改善やCVR(コンバージョン率)向上につなげられます。AIによるデータ分析の活用方法は以下のとおりです。

AIは「どの質問の後に購入に至ったか」「どこで説明に迷い離脱したか」といった膨大なデータを自動で整理・解析します。分析結果をもとに、説明文の改善や最適なポップアップ表示などのPDCAを回すことで、効果的にCVRを高められます。

AIを活用することで多言語対応のハードルを大幅に下げることが可能です。

人間のオペレーターだけで複数の言語に対応するには、専門スタッフの採用や外部の翻訳サービスなど、多大な時間とコストが必要です。多言語機能に優れたAIツールを導入すれば言語の壁を越えて、海外からの問い合わせにも瞬時に対応できます。

ECサイトやLPを運営する企業にとって、AIを活用したカスタマーサポートによる多言語対応は新たな市場開拓のチャンスです。翻訳コストを抑えつつインバウンド需要に即応できる多言語対応は、ECサイトやLPのグローバル展開を推進します。

AIを活用したカスタマーサポートには多くのメリットがありますが、同時にいくつかのデメリットも存在します。カスタマーサポートにAIを導入するデメリットについて、以下の3点を解説します。

• ・AIが誤った回答を生成するリスクがある
• ・導入には初期設定・FAQ整備・データ準備の手間がかかる
• ・セキュリティ・個人情報漏洩リスクへの対策が必要となる

カスタマーサポートにAIを活用する際の注意点は、誤った回答を生成する可能性があることです。AIは学習データにもとづいて情報を生成しますが、必ずしも正確な情報を提供するわけではありません。AIは過去のデータをもとに回答を生成するため、最新の情報や特殊なケースには対応できない場合があります。

医療や法律などの専門分野において誤った情報を提供すると、企業の信頼性を大きく損なう深刻な問題に発展しかねません。AIの誤回答のリスクを防ぐためには、複雑な質問や専門的な内容には人間のオペレーターが介入するハイブリッド対応が有効です。
» デジタル庁「テキスト生成AI利活用時のリスク軽減のための対策ガイドブック」(外部サイト)

カスタマーサポートにAIを導入する際には初期設定やFAQの整備、データの準備など多くの手間がかかります。カスタマーサポートでのAI導入に必要な準備作業は以下のとおりです。

AI導入の準備作業には時間と労力がかかりますが、適切に行うことでAIの性能を最大限に引き出せます。AIを活用したカスタマーサポートの導入後も、定期的なメンテナンスやデータの更新を行いましょう。

AIを活用する際にはセキュリティと個人情報保護の観点から、十分な対策が必要です。AIは顧客の個人情報を扱うため、情報漏洩のリスクがあります。セキュリティ対策として必要な取り組みは以下のとおりです。

法令遵守の観点からも、適切な個人情報保護対策を実施する必要があります。カスタマーサポートにAIを導入する際はセキュリティ対策に十分な投資を行い、情報漏洩のリスクを最小限に抑えましょう。
» 総務省「ＡＩ利活用ガイドライン」(外部サイト)

AIを活用したカスタマーサポートは、さまざまな場面で効果を発揮します。カスタマーサポートにおけるAIの具体的な活用シーンについて、以下の方法を紹介します。

• ・AI搭載FAQとチャットボットでユーザーの一次対応を自動化する
• ・問い合わせ内容をAIが分類し最適なオペレーターへ振り分ける
• ・注文・予約・キャンセルなどの定型処理をAIが完結させる

AIを活用したFAQシステムとチャットボットは、ユーザーの一次対応を自動化するツールです。よくある質問に対してAIが即座に回答することで顧客の疑問を解決し、オペレーターの負担を軽減できます。AI搭載FAQとチャットボットの主な機能は以下のとおりです。

AIは顧客の質問を理解し、適切な回答を提供します。複雑な質問やAIでは対応できない問題は人間のオペレーターに引き継ぐことで、効率的なサポート体制を構築できます。

AIは問い合わせ内容を自動的に分類し、最適なオペレーターに振り分けることが可能です。AIが問い合わせの内容や緊急度を判断し、適切な担当者に割り当てることで、対応の効率化と品質向上を実現できます。AIによる問い合わせ分類と振り分けの効果は以下のとおりです。

AIが問い合わせを適切に分類することで、オペレーターは自分の専門分野に集中できます。

注文・予約・キャンセルなどの定型処理は決まった手順で行われるため、AIが効率的に対応できます。AIによる定型処理の自動化で実現できることは以下のとおりです。

AIが定型処理を自動化することで顧客は24時間手続きができるため、利便性が向上します。

AIを活用したカスタマーサポートは、さまざまな業界で導入が進んでいます。以下のAI活用事例について紹介します。

• ・【通信】KDDI｜カスタマーサポートにAI導入で顧客満足度9割を達成
• ・【観光】JTB×Kotozna｜20言語AIチャットでインバウンド対応
• ・【リユース】大黒屋｜カスタマーサポートにAI導入でブランド品をビデオ通話査定

KDDIは生成AIとデジタルヒューマンを組み合わせたオンラインサポート「auサポート AIアドバイザー」を2025年3月に導入しました。AIアドバイザーでは音声・テキスト・画像を組み合わせた回答を提供し、オペレーターの業務負担軽減を図っています。

auサポートでは複雑な問題を人間のオペレーターに引き継ぐ仕組みを構築し、効率的なサポート体制を実現しています。auサポート AIアドバイザーの利用者の約9割が「次回も利用したい」と回答しており、顧客満足度の大幅な向上を達成しました。
» KDDI「auサポート AIアドバイザーを開始」(外部サイト)

JTBはKotoznaと共同で開発したAIチャットボットを、大阪公式観光情報サイト「OSAKA-INFO」に2023年10月16日より日本初導入しました。AIチャットボットは20言語以上に対応しており、OSAKA-INFOの観光情報をもとに、旅行者の質問に自然な言葉で回答します。

各言語の文化的背景や表現の違いも考慮し、自然な対話を実現できる点がAIチャットボットの魅力です。AIチャットボットは24時間365日の対応が可能なため、時差のある海外からの問い合わせにも即座に対応できます。

AIチャットボット導入後は利用件数が従来の約1.5倍に増加するなど、訪日外国人観光客への対応力強化に貢献しています。
» JTBコーポレイトサイト「観光案内に多言語生成系AIチャットボットを日本初導入」(外部サイト)

大黒屋はAI音声対話アバター「DAI」を活用したビデオ通話査定システムを導入しました。ビデオ通話査定システムでは、ユーザーがAIアバター査定士「DAI」と会話しながら商品をカメラで映すことにより、目安となる買取価格が提示されます。

大黒屋はAIの導入により査定時間が短縮され顧客の利便性が向上しました。大黒屋が導入したビデオ通話査定システムの魅力は、過去の査定データを学習して時間とともに査定精度を向上させている点です。ビデオ通話査定システムにより大黒屋は遠方の顧客にもサービスを提供できるようになり、ビジネスの拡大につながっています。
» 動画接客とは？5つの導入メリットと成功事例を解説！
» 大黒屋プレスリリース「大黒屋、『AI音声対話アバター』がブランド品をビデオ通話査定」(外部サイト)

カスタマーサポート向けAIツールの選び方は以下のとおりです。

• ・自社の課題と導入目的に合った機能があるか確認する
• ・既存システムと連携できるか確認する
• ・導入後のサポート体制が充実しているか確認する
• ・費用対効果に見合った成果が期待できるか確認する

AIツールを選ぶ際は自社の課題と導入目的に合った機能があるか確認することが求められます。カスタマーサポート向けの、AIツール選定時の確認ポイントは以下のとおりです。

AIツールを選ぶ際は単に最新の技術を導入するのではなく、実際の業務に役立つ機能を持つツールを選ぶ必要があります。自社の課題を解決できる機能を持つAIツールを選ぶことで、効果的なカスタマーサポートを実現できます。

カスタマーサポートにAIツールを導入する際は既存のシステムと連携できるか確認しましょう。自社のCRMシステム(顧客関係管理)やFAQデータベースなど既存のシステムと連携することで、効果的なカスタマーサポートを実現できます。

AIツールを導入する際はデータのインポート・エクスポート機能の充実度や、API連携の有無もあわせてチェックする必要があります。システム連携に関する技術的なサポート体制も確認しておくと安心です。既存システムとの連携が簡易に行えるAIツールを選ぶことで、導入後の運用がスムーズになります。

導入後のサポート体制の充実度もAIツールを選ぶ際の指標となります。AIツールは導入後も継続的な改善が必要なため、ベンダーのサポート体制が重要なポイントになります。
AIツール導入時におけるサポート体制の確認ポイントは以下のとおりです。

充実したサポート体制があるツールを選ぶことで、導入後のトラブルを最小限に抑えられます。

万全のサポート体制で選ぶなら「SiTest Engage(サイテストエンゲージ)」がおすすめです。SiTest Engageは初期設定やシナリオ設計、効果測定のアドバイスまで、専門の担当者が伴走支援します。初めてのAIツール導入やIT人材が不足している企業でも、SiTest Engageなら安心して運用できます。

AIツールを選ぶ際は導入コストと期待される効果を比較し、投資対効果を慎重に検討する必要があります。AIツール導入は単なるコスト削減にとどまらず、満足度向上による売上増などの波及効果も考慮して検討しましょう。

費用対効果を事前にシミュレーションし、導入後の効果測定指標をあらかじめ設定しておくことで、より効果的なAIツールの運用が可能です。無料トライアル期間などを活用して、実際の効果を確かめてみることもおすすめです。

AIを活用したカスタマーサポートの導入手順について、以下の項目を解説します。

• ・ステップ1：自社の課題を洗い出して導入目的を明確にする
• ・ステップ2：よくある問い合わせの収集・分類とFAQデータを整備する
• ・ステップ3：AI化する業務範囲を決定してツールを選定する
• ・ステップ4：テスト運用で回答精度と有人連携フローを検証する
• ・ステップ5：本番公開後も定期的にデータ分析・チューニングを繰り返す

AIを活用したカスタマーサポートを導入する前に自社の課題を洗い出し、導入目的を明確にする必要があります。自社の課題の洗い出しと目的設定のポイントは以下のとおりです。

明確な目的があれば導入後の効果測定も容易になります。

AIを活用したカスタマーサポートを効果的に運用するためには、過去の問い合わせデータの収集・分類と、FAQデータの整備が不可欠です。

FAQデータの整備はAIの学習効率を高めるだけでなく、AI検索での引用(AIO対策)やSEOにも良い影響を与える可能性があります。AIは提供されたデータを参照して回答を生成するため、FAQが正確に整理されているほど適切なサポートが期待できます。

AIを活用したカスタマーサポートは、導入後も回答精度を保つために定期的に最新の情報へ更新しましょう。
» AIO対策とは？SEOとの違いや成功までのステップを解説

AIを活用したカスタマーサポートの導入を成功させるには、対象となる業務範囲を明確に絞り込む必要があります。AIにカスタマーサポート業務のすべてを任せるのではなく、定型的な問い合わせから段階的にAI化を進める方法がおすすめです。

チャネル追加やCRM連携など事業成長に応じた拡張性を持つAIツールを選定すれば、長期的な運用ができます。AIツールの選定にあたっては目的達成に必要な機能を軸に複数サービスを比較し、デモやトライアルで使用感を確認しましょう。

AIツールを本格導入する前にテスト運用で回答精度と有人連携フローを検証しましょう。AIを活用したカスタマーサポートのテスト運用における検証項目と目的は以下のとおりです。

テスト運用で得られた知見をもとにAIの設定を調整すれば、より効果的な運用体制を構築できます。十分なテスト運用期間を設けることで、本番運用でのトラブルを最小限に抑えられます。

AIの性能を最大限に引き出すためには、本番公開後も継続的なデータ分析とチューニングが欠かせません。ユーザーの反応を学習させ続けることで、AIはより的確なサポートができるように成長します。効果的なデータ分析・チューニングの運用ポイントは以下のとおりです。

顧客の行動データを継続的に追跡することで、顧客満足度の高いAIを活用したカスタマーサポートが構築できます。

「SiTest Engage(サイテストエンゲージ)」なら無料でAIによるカスタマーサポートのデモンストレーションを試せます。AIを活用したカスタマーサポート導入後のイメージをつかみたいWeb担当者の方は、ご検討ください。

カスタマーサポートにAIを導入して成果を出すためのポイントについて、以下の項目を解説します。

• ・AIだけで完結させず有人対応との最適な役割分担を設計する
• ・まずは一部の業務・チャネルからスモールスタートで始める
• ・継続的な改善サイクルを回す運用体制を構築する
• ・問い合わせデータをCVR向上・LTV最大化の施策に生かす

カスタマーサポートにAIを導入する際は、人間のオペレーターとの役割分担を設計する必要があります。AIと人間の役割分担の設計ポイントは以下のとおりです。

AIで対応できる範囲と人間が引き継ぐ条件としてエスカレーションルールを設定することも必要です。AIを活用したカスタマーサポートは、導入後もユーザーの反応や解決率のデータをもとに定期的に役割分担を見直しましょう。

AIを活用したカスタマーサポート導入時は、一部の業務やチャネルからスモールスタートで始めることをおすすめします。AIを活用したカスタマーサポートをスモールスタートするポイントは以下のとおりです。

スモールスタートで始めることで、AI導入の効果を確認しながら、徐々に適用範囲を拡大できます。小さな成功体験を積み重ねることで、社内の理解と協力を得やすくなります。

AIを活用したカスタマーサポートで成果を出すためには、導入して終わりではなくPDCAを回す運用体制の構築が不可欠です。

定期的なデータ分析を実施し、顧客の離脱ポイントやAIが回答できなかった質問など、現状の改善点を洗い出します。具体的な対策を立案してシステムやFAQに反映させ、改めて効果測定と評価を行うことで、AIの対応性能を最大限に引き出せます。

一連の改善結果や得られた知見を社内で広く共有し、ノウハウとして蓄積していくことも必要です。常に変化する顧客のニーズに対応するため、必要に応じて新しいAI技術や機能の導入も検討しましょう。

AIを活用して蓄積された問い合わせデータは、CVR向上やLTV最大化の施策に活用できます。顧客のニーズや課題を正確に把握することで、効果的なマーケティング施策を展開できます。問い合わせデータを活用するポイントは以下のとおりです。

問い合わせデータを活用することで、顧客のニーズに合わせたサービス改善や新しい商品開発につなげられます。

AIを活用したカスタマーサポートは顧客満足度の向上と業務効率化を同時に実現できるツールです。24時間365日の対応やデータ分析によるサービス改善など、AIを活用したカスタマーサポートにはさまざまなメリットがあります。

AIと人間のオペレーターの適切な役割分担を設計し、両者の強みを生かすことで質の高いカスタマーサポートを提供できます。AIを活用したカスタマーサポートの導入を検討する際は自社の課題と目的を明確にし、適切なツールを選定しましょう。

カスタマーサポートにAIを活用するなら「SiTest Engage(サイテストエンゲージ)」がおすすめです。SiTest EngageはAIアバターが24時間365日対応し、顧客の疑問をリアルタイムで解消します。SiTest Engageなら接客データの収集・分析もワンストップで行えるため、顧客体験の継続的な向上が可能です。