2025年に成果を生み出すカスタマーサービスにおける6つのAI戦略

カスタマーサービスは大変です。（お客様に飲み物の氷の量で何度怒鳴られたか、もう数えきれません。）

でも、AI導入に最適な分野でもあります。

私の会社は過去数年で75万体以上のAIエージェントの導入を支援してきたので、よく分かります。

そして、私たちのAIプラットフォームで最も利用されている用途は？それがカスタマーサービスです。

だからこそ、AIがカスタマーサービスをどれほど劇的に変えるか、フォーチュン500企業から小規模スタートアップまで見てきました。

多くの組織がすでに導入しているのも不思議ではありません。実際、意思決定者の83％が、今後1年間でカスタマーサービス向けAIへの投資を増やす予定だと答えています。

サポート業務にAI導入を検討しているなら、あなたは一人ではありません。カスタマーサービスチャットボットやエンタープライズチャットボットの導入は大きな一歩に感じるかもしれません。

この記事では、カスタマーサービスにおけるAIの実態、利用できる技術の種類、そしてチーム規模を問わず活用する方法を解説します。

カスタマーサービス向けAIとは？

カスタマーサービス向けAIとは、チャットボットやバーチャルエージェント、スマートなワークフローを通じて、カスタマーサポートを自動化・強化する人工知能の活用を指します。

多数のAIエージェントを顧客向けに導入してきたシニア開発者のErmek Barmashevはこう説明します。「AIエージェントは繰り返し作業を自動化するためのものです。でも、人間の代わりではありません。人間の担当者が共感や創造力、判断力を要する本質的な問題解決に集中できるようにするのです。」

カスタマーサービス向けAIにはどんな種類がある？

「AIを導入しよう」と言っても、その意味はさまざまです。チャットボットのこと？自動チケット振り分けシステム？スマート検索バー？

カスタマーサービス分野でAIが使われる形態は、主にいくつかに絞られます。

AIチャットボット

AIチャットボットは、現在カスタマーサービスで最も広く使われているAIの形態です。

既存のチームツールと連携できるため、繰り返しの質問対応や問い合わせの滞留防止に優れています。

ヘルプセンターから回答を引き出したり、注文状況を確認したりも可能です。

しかも24時間稼働なので、顧客はいつでもサポートを受けられます。

生成AI

生成AIは、その名の通り、既存データのパターンを学習してテキストや画像、音楽、コードなど新しいコンテンツを生成します。

深層学習モデル（大規模言語モデルなど）を使い、構造やスタイルを理解した上で、プロンプトに応じて独自の出力を生み出します。

ChatGPT、DALL·E、MusicLMなどのツールは、生成AIの代表例としてよく知られています。

カスタマーサービスでは、生成AIは主に文章作成に使われます。チャットボットの自然な返信作成や、長いやり取りの要約などがその例です。

よくある質問をヘルプ記事に変換する用途で使うチームもあります。

AIエージェント

ここ1年でAIエージェントという言葉を耳にした方も多いでしょう。

この種のソフトウェアは、単にコンテンツを生成したりプロンプトに応じて返答したりするだけでなく、特定の目標に向けて意図的に行動するよう設計されています。

柔軟なAIプラットフォームを使えば、AIエージェントをカスタマーサービスのワークフローに多様に応用できます。

インテリジェントプロセス自動化やAIワークフロー自動化の中核を担い、複数のツールをまたぐ複雑なタスクも処理できます。

たとえば、顧客のメッセージを読み取り、Shopifyで注文状況を確認し、アップデートを送信するAIエージェントを構築できます——すべて人手なしで。

あるいは、返品ポリシーの案内、返品ラベルの発行、Zendeskでのチケット更新までを自動で行うAIエージェントも作れます。

AIエージェントの活用方法は無限大です。他のAIエージェントの事例もご覧ください。

チャットボットが逐次的な指示に頼るのに対し、エージェント型AIは自律性が特徴です。何をすべきか、どうやって実現するかを自分で判断し、結果に応じて行動を調整します。

音声アシスタント

カスタマーサービスは会話が中心なので、AI音声アシスタントがサポート用途で多く導入されているのも納得です。

音声認識で相手の発言を理解し、テキスト読み上げでリアルタイムに応答します。

「チャットで十分なのに、なぜ音声が必要？」と思うかもしれません。確かに疑問はもっともです。

顧客が銀行やサポート窓口に電話するのが当たり前の業界では、音声でのやり取りが期待されているため、音声を選ぶ企業もあります。

そうした場合、必要なことを話すだけで済むので、入力するより早いことも多いです。デジタル操作に慣れていない方にも音声の方が自然に感じられます。

また、90％の人々が音声検索はオンライン検索よりも簡単だと考えており、音声利用への需要が明らかです。

カスタマーサービスの現場では、音声アシスタントが定型的な質問に答えたり、パスワードリセットや残高確認などのセルフサービスを案内したりします。

機械学習

「機械学習」という言葉はよく耳にしますが、実際にはカスタマーサポートでも具体的な活用例があります。

機械学習の本質は、すべてのルールをプログラムするのではなく、十分な事例を学習することでパターンを見抜く力を高めることです。

迷惑メールフィルターがスパムを見抜いたり、Netflixが次に観る作品を予測したりするのもこの仕組みです。

カスタマーサービスでは、たとえば機械学習モデルがエスカレーションされやすいチケットを予測したり、顧客からの苦情パターンを早期に発見したりできます。

自分でモデルを構築する必要はなく、Botpressのようなプラットフォームには、過去のサポートデータを活用してカスタマイズできるツールが用意されています。

カスタマーサービスでAIを活用した実際の事例は？

AIチャットボットによる複雑なサポート業務の自動化

住宅ローンや退職金プランのサポートは簡単ではありません。どちらも規制が厳しく、従来は手作業が中心でした。VR Bankでは、これがリソースやチームの負担となっていました。

VR BankはAIチャットボットを導入し、自然言語理解とチャットボット設計を組み合わせて、利用者が繊細な金融判断を進められるようにし、データをCRMに直接連携できるようにしました。

このチャットボット1体だけで、VR Bankは年間53万ユーロ以上のコスト削減を実現しています。

AIエージェントによるサポート体制の拡大

数十万人規模のユーザーをサポートする場合、小さな質問でも積み重なれば大きな負担になります。

Extendlyが直面した課題もまさにそれでした。需要の増加にどう対応し、サポートチームの負担や応答速度を犠牲にしないか。

そこで、私たちは仮想サポート担当のように機能するAIエージェントを構築しました。ユーザーの質問を理解し、自動でチケット作成や課題のエスカレーションまで行えます。

このエージェントはCRMや社内ツールと連携し、過去の会話から学習してどんどん賢くなっています。

その結果、40万人のユーザーサポートをチームを倍増させることなく実現できました。

カスタマーサービスにはどのタイプのAIを導入すべきですか？

万能な正解はありません。それがむしろ強みです。

最適なAIの種類は、チームの規模、サポート件数、利用ツール、目標によって異なります。

「AIを一気に導入」しようとするのではなく、まずは価値をすぐに証明できる小さな用途から始めるのが賢明です。

そこから、徐々に繰り返し改善し、より複雑な自動化へと拡大していくのが容易になります。

考え方のポイントは次の通りです：

カスタマーサービス向けAIソリューションの費用はどれくらいですか？

カスタマーサービス向けAIソリューションの費用は、年間0円から15000ドル以上まで幅広く、必要な内容によって異なります。

まず試してみたい場合、スタータープランは無料または月額30～90ドル程度が一般的です。これには通常、1チャネル用の基本的なチャットボット、いくつかのテンプレート、利用制限が含まれます。FAQ対応や、気軽にAIを試したい場合に最適です。

中間プランは月額200～1000ドル程度で、ZendeskやIntercomなどのツール連携、複数チャネル対応、分析ダッシュボードなどが利用できます。自動化を進めつつ、パーソナライズも重視したい成長中のチームに適しています。

エンタープライズ向けは年額15000ドル程度から。高度なNLU、コンプライアンス機能、導入サポート、カスタムSLA、専任の技術サポートなどが含まれ、セキュリティや拡張性、細かな管理が求められる企業向けです。

カスタマーサービスにAIを活用するメリット

24時間対応

祝日の深夜3時でも、繁忙期でも、AIなら顧客の質問に即座に対応できます。

このような常時対応のサポートにより、世界中の顧客にサービスを提供し、いつでも顧客満足度を維持できます。また、従業員の負担軽減にもつながります。全てのタイムゾーンをカバーする必要がなくなるからです。

顧客満足度の向上

Gartnerによると、カスタマーサービスの80％のチームが生成AIを活用して顧客体験を向上させると予測されています。

これは、顧客が待たされることなく、正確で迅速なサポートを受けられるためです。

従業員の生産性向上

AIは繰り返しや時間のかかる作業を自動化し、効率を高めます。レポート作成、メッセージ送信のスケジューリング、ワークフロー管理、フォローアップの自動実行などを人手をかけずに行えます。

その結果、チームは細かな作業管理から戦略立案へと注力できるようになります。AIを導入した企業の63％が業務全体の効率向上を実感しているのも納得です。

コスト効率

AIを導入した企業は人件費を52％削減しています。

AIがデータ入力やよくある問い合わせ対応など時間のかかる作業を自動化するためです。これまで人手で対応していた業務も、AIなら24時間休みなく即座に処理できます。

高度にパーソナライズされた顧客体験

顧客の履歴や好み、行動データをもとに、AIはリアルタイムで最適な対応を行えます。

このようなパーソナライズされたサポートは信頼構築につながり、現代のサポートチームにとって大きな差別化要素となっています。

カスタマーサービスでAIを活用する6つの方法

1. エンドツーエンドのカスタマーサポート自動化

個人的な意見ですが、最もコスト効率が高いAI活用例は、よくある問い合わせを最初から最後まで対応するチャットボットです。

HostifAI（Botpressのパートナーで、ホテル向けのバーチャルバトラーやスタッフアシスタントを開発）は、この分野で理想的な事例です。

宿泊客はWhatsApp、Messenger、Telegramなどからホテルにメッセージを送り、多言語・24時間対応のアシスタントと即座につながります。チェックインからディナー予約、現地ツアーの手配まで、すべてチャットボット内で完結。アシスタントが各ステップを案内し、予約を確定し、社内システムも更新します。

そして注目すべきは、その会話の75％が人間の担当者を必要としない点です。

これこそが、優れたカスタマーサービスチャットボットのあるべき姿です。

2. 商品レコメンドのパーソナライズ

私がNetflixをよく利用する理由の一つは、まるで自分の好みを分かっているかのように感じるからです。

実はこれもAIの力。過去の視聴履歴から、次に見たい作品を提案してくれます。

この仕組みはカスタマーサービスにも応用できます。AIは会話中の行動や好みを学習し、最適な商品やサービスを案内できます。

膨大な選択肢から自分で探す手間を省き、AIがいくつか質問した上で最適なプランを提案してくれる、まるで案内役のような存在です。

3. 顧客感情分析

顧客がブランドにどう感じているかを把握することは、売上向上やロイヤルティ構築の鍵です。

朗報として、顧客レビューやSNS投稿を分析して感情を判定するAIツールが多数登場しています。

自然言語処理ツールはこの用途に最適です。顧客レビューやチャット履歴、SNS投稿などの非構造化テキストから、感情や繰り返し出る不満、製品へのフィードバックなどのインサイトを抽出します。

（正直なところ、これを人手で何時間もチェックしたい人はいませんよね。）

私のお気に入りはQualtrics Social Connect。Instagram、WhatsApp、Facebookなど複数チャネルの会話を一元管理できます。

さらに深く分析したい場合は、NLPを活用したAIエージェントがリアルタイムのサポート会話を自動で処理し、すぐに活用できるインサイトへ変換します。

4. 予測分析

サービスが忘れる直前に更新を促したり、誰も報告していない異常を事前に検知したりするのを見たことはありませんか？これが予測分析です。

過去の利用傾向や次に起こりやすい行動を分析し、AIがユーザーのニーズを先回りして対応します。サポートフローを自動で開始したり、問題が大きくなる前に解決したりできます。

物理的な商品を扱う企業では、予測AIが需要を予測し、「在庫切れ」を防ぐのに役立ちます。

過去の販売データや季節要因、外部要素も考慮して、より賢く計画できます。

5. 通話の文字起こしと分析

音声AIは、電話でのサポートを会話データとして活用できる形に変えています。

例えば、顧客が最近の購入について問い合わせの電話をかけてきた場合、

AI搭載エージェントが応答し、本人確認、配送状況の案内を行い、さらにサポートが必要な場合は、これまでのやり取りをまとめて人間の担当者に引き継ぎます。

6. 大量の社内サポート業務の自動化

数百万人規模のユーザーサポートが必要なRuby Labsは、社内カスタマーサービスのワークフロー自動化のためにAIエージェントを構築しました。

これらのエージェントは、サブスクリプション解約処理、返金対応、技術的な問題のトラブルシューティング、支払い履歴の確認による不正検知まで自律的に管理します。

Stripeなどの外部ツールと連携し、ユーザーの行動に基づいたパーソナライズされたフローを提供することで、エージェントは知的なデジタル従業員として機能します。

最終的に、Ruby Labsは毎月400万件以上のサポートセッションを自動化し、98%の解決率を達成しています。

カスタマーサービスにAIを導入する方法

1. 明確な目標を設定する

どんな技術を選ぶ前にも、何を解決したいのかを明確にしましょう。次のように問いかけてください：

• どの業務がチームの時間を消費しているか？
• どの成果を改善する必要があるか？
• 現行プロセスのどこに摩擦があるか？

思い込みは避けましょう。サポートチームやオペレーションリーダー、アナリストと話し、チャットログやチケットタグ、ユーザーフィードバックを分析して本当の課題を特定してください。

その上で、課題に合ったAIソリューションを選びましょう。

明確な目的がないと、何も解決しない高価なツールを作ってしまうリスクがあります。まずは課題を出発点にし、それをAI導入の指針にしましょう。

2. プラットフォームを選ぶ

目標が決まったら、それをサポートできるツールを探します。

まずは既存のツールを確認しましょう。多くのCRMやヘルプデスク、サポートプラットフォームには、自動タグ付けやチケット振り分け、感情分析などのAI機能がすでに備わっています。

それだけでは足りない場合は、専用のAIツールも検討しましょう。ただし、既存のツールと簡単に連携できるものを選んでください。

適切なプラットフォームは、既存のワークフローに組み込めるものであり、新たなワークフローを生み出すものではありません。

メンテナンスが容易で、実際にユーザーが行う会話の種類に対応できるツールを優先しましょう。

最適なAIプラットフォームは、今使っているシステムと連携でき、成長に合わせて拡張できるものです。

3. データを準備する

AIの賢さは、与えるデータの質にかかっています。

始める前に、手元にあるものを整理しましょう：チャット履歴、チケットログ、ナレッジベースの内容、CRM記録など。

重複を削除し、不整合を修正し、すべてがAIに理解できるようにラベル付けされているか確認してください。

これが、AIが実際に学習し、時間とともに進化するための土台となります。

4. ソリューションを構築する

目標が定まり、データの準備ができたら、次は実行段階です。

多くの場合、企業は a) ベンダーと提携、b) 社内開発者と協力、c) ローコードプラットフォームを使って開発負担を抑えてAIを導入、のいずれかを選びます。

AIチャットボットやAIエージェント、予測モデルを導入する場合でも、設定はユースケースの複雑さやチームの技術レベルに合わせて行うべきです。

チャットボットやバーチャルエージェントの場合、この段階には以下が含まれます：

• ウェルカムフローや主要なインテント（注文状況、返品、キャンセル、FAQなど）の定義
• サポート担当者への引き継ぎルールの設定
• 例外ケースのリトライやフォールバック対応の設計
• API連携によるリアルタイムデータ取得（例：配送状況、CRM検索、カレンダー空き状況など）
• 注文番号やユーザーの好み、会話履歴などのコンテキスト情報の保存

そして、連携も忘れずに。

カスタマーサービスにおけるAIは、他のシステムと連携してこそ最大限に機能します。たとえば、サポートにはZendesk、決済にはStripe、注文管理にはShopify、またはカスタムAPIで社内システムと連携するなどです。

私の優秀な同僚が、チャットボットとZendeskを連携する無料チュートリアルを作成しました：

5. テストと改善

本番導入前に、AIをコントロールされた環境でテストしましょう。

実際のシナリオを使ったシミュレーションや、例外ケースのテストを行い、どのように動作するか確認します。

意図の誤認や行き止まりのフローなど、摩擦ポイントを探し、リリース前に調整しましょう。

この段階で素早くフィードバックを集め、ロジックを洗練させます。テスト環境で安定して動作するようになってから、本格導入に進みましょう。

6. 導入と監視

ソリューションを本番稼働させると、何がうまくいき、何が課題かすぐに分かります。

利用データは最も価値あるフィードバックループです。システムが現実の多様なケースにどう対応しているか、成功点や改善が必要な点が見えてきます。

導入後に監視すべき主な指標：

• 最も多く発動されたアクションやインテント
• 失敗ポイント（例：フォールバック処理、信頼度の低い予測など）
• 解決までの時間やタスク完了までの時間
• 人間との比較における正確性
• エスカレーションや引き継ぎの発生率

チャットボットを使っている場合は、チャットボット分析を確認する価値があります。何がうまくいっているか、どこで問題が起きているか多くの情報が得られます。

プロのコツ：AI改善ログを作成しましょう。これはAIシステムに関する課題や学びを記録するシンプルなドキュメントです。定期的（2週間ごとがおすすめ）に見直し、変更点や新たな傾向を記録しましょう。

そして最後に、AIでCXを改善したい場合も、AIによるチケット管理などの社内業務を自動化したい場合も、ビジネスへの影響を追跡することが重要です。

まずはROI（投資対効果）の計算から始めましょう。カスタマーサービスチャットボットのROIを測定する方法はこちら。

ここで大切なのは、常に積極的に改善することです。AIは継続的なフィードバックなしには進化しません。

カスタマーサービスAIエージェントを無料で作成

AIは今、よりスムーズで優れたカスタマー体験を作るために使われているツールです。

Botpressは、誰でも知的なエージェントを構築・導入できるAIエージェントプラットフォームです。

デザインツールや再利用可能なテンプレート、強力なNLUエンジンが組み込まれているため、Botpressなら実際に使えるものを簡単に立ち上げられます。コーディングは不要です。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

よくある質問

AIカスタマーサービスソリューションの導入は、最初から最後まで通常どれくらいかかりますか？

AIカスタマーサービスソリューションの導入には、複雑さによって数週間から数ヶ月かかります。基本的なFAQチャットボットなら1日で稼働できますが、完全に統合されたAIエージェントの場合は2～3ヶ月かかることもあります。カスタムシステムやコンプライアンス要件のある大規模な企業導入では、6ヶ月かかる場合もあります。

AIカスタマーサービスツールは、異なる言語や文化でも同じように機能しますか？

AIカスタマーサービスツールの効果は言語によって異なります。LLMは英語などの言語で多く訓練されているため、学習データが少ない言語では精度が下がります。また、文化的なニュアンスやスラングも誤解の原因となるため、多様な市場をサポートする企業は、各言語地域で多言語対応の訓練やテストに投資する必要があります。

AIは感情的またはデリケートな顧客対応も効果的に処理できますか？

AIは感情分析により、多くの感情的・デリケートな対応が可能です。たとえば、サービス障害のようなケースでは、エスカレーションロジックによって適切な対応ができます。ただし、AIは本当の共感力がないため、強い感情を伴う個人的な会話にはまだ苦手です。こうした場合は人間の担当者が不可欠です。

AIに自社ブランドの声やトーンを反映させるにはどうすればよいですか？

AIをブランドの声やトーンに合わせるには、ブランド固有のデータで訓練する必要があります。多くの企業はスタイルガイドや既存の会話記録を提供し、AIがブランドらしいコミュニケーションを学べるようにします。多くのAIプラットフォームでは、応答トーンを調整できる設定も用意されています。実際のやり取りを継続的に見直すことで、ブランドの個性に一貫性を持たせることができます。

AIカスタマーサービスシステムは導入後にどのようなメンテナンスが必要ですか？

AIカスタマーサービスシステムは、導入後も継続的なメンテナンスが必要です。新しい商品や方針に合わせて訓練データを更新したり、会話ログを監視してエラーや抜けをチェックしたり、精度が下がった場合はモデルを再訓練します。また、解決率や顧客満足度などの指標を追跡し、顧客の期待に合わせて会話フローを継続的に改善する必要があります。