近年、カスタマーサポート現場では人手不足や問い合わせ対応の工数増加といった課題が深刻化しています。限られた人員で迅速かつ高品質な対応を求められる中、注目を集めているのが「生成AI」の活用です。

チャットボットによる自動応答やFAQの自動生成、顧客の声の分析など、幅広い業務で生成AIを活用し、業務効率化を実現する企業が増加しています。

本記事では、カスタマーサポートに生成AIを導入することでどのような課題を解決できるのか、その具体的な活用方法や導入ステップ、成功事例を交えながら詳しく解説します。

カスタマーサポートが抱える主な課題

生成AIを活用したカスタマーサポートの効率化について知る前に、現場で直面しがちな課題をチェックしましょう。

具体的には、問い合わせ数の増加に伴う負荷の増大、オペレーター間での対応品質の差異、ナレッジの共有と活用の難しさなど、以下のような課題が挙げられます。

• 問い合わせ件数の増加
• 人手不足
• 24時間対応の必要性
• 対応品質のバラつき
• 多言語対応
• 顧客接点の多様化

これらの要素があるため、スピーディーで安定した顧客対応を実現することが一層難しくなっているのが現状です。

カスタマーサポートの業務で生成AIがサポートできること

カスタマーサポート業務において、生成AIはさまざまな場面で活用が進んでいます。ここでは、実際にどのような業務を支援できるのかを紹介します。

自然な会話によるやり取りができるチャットボット

従来のルールベースチャットボットは、あらかじめ設定されたパターンに従い限定的な質問にのみ対応していました。

一方、生成AIチャットボットは大量のデータから学習し、自然な会話を実現できるのが特長です。複雑な質問や文脈を理解し、多様な表現で柔軟に応答できます。

そのため、生成AIを活用したカスタマーサポートでは、より高度なサポートが可能になり、顧客満足度の向上が図れます。

オペレーターの回答支援と品質向上

生成AIは、オペレーターの顧客対応を効果的にサポートします。たとえば、対応中に必要な情報や資料をすばやく表示したり、最適な回答案を複数提示したりすることで、対応のスピードと品質の向上につながります。

また、製品情報の更新にあわせたトークスクリプトの自動調整や、通話内容を要約して記録に残す機能も有効です。今後は、感情分析を活用した対応支援にも期待が高まっています。

FAQ作成と継続的な改善

生成AIを活用することで、FAQの作成や改善が大幅に効率化されます。また過去の問い合わせデータをもとに、よくある質問を自動で抽出し、適切な回答を生成可能です。

さらに、マニュアルやカタログなどの既存資料からもFAQを自動生成できるため、ナレッジベースの整備がスムーズに進みます。継続的な更新や改善も可能なため、常に最新の情報を反映した、使いやすいFAQを維持できます。

VOC（顧客の声）分析と顧客インサイトの抽出

膨大なVOC（顧客の声）を自動で分類・分析し、そこから顧客の傾向やニーズを可視化できるのも生成AIの特長です。

従来は対応履歴を手動で仕分ける必要がありました。生成AIを活用することで、頻出キーワードなどから傾向を分析して課題の発見や満足度向上のヒントが得られ、製品改善や新サービスの開発に活かせます。

従来は時間と労力がかかった作業も、生成AIの活用により効率化され、より深い顧客理解につながります。

カスタマーサポートに生成AIを導入するメリット

生成AIを活用することで、24時間対応の実現や業務負荷の軽減、対応品質の安定化など、多くのメリットが得られます。

カスタマーサポートにおける生成AI導入の主な3つのメリットについて解説します。

24時間365日の顧客対応が可能

生成AIを活用すれば、24時間365日体制でのカスタマーサポート対応が可能になります。

深夜や休日の問い合わせにも即時対応できるため、電話がつながらないことによる顧客の離脱や機会損失の防止に加え、顧客の利便性や満足度の向上にも効果的です。

特にグローバル展開している企業にとっては、時差を超えた対応が可能になる点も大きな強みです。

オペレーターの業務負荷軽減と生産性向上

定型的な問い合わせ対応を生成AIで自動化することで、オペレーターはより複雑な課題や、人間らしい配慮が求められる対応に集中できるようになります。

また、必要な情報をすぐに検索・提示できるため、対応時間の短縮や心理的な負担の軽減にも効果的です。業務の効率化により、生産性の向上はもちろん、働きやすさの向上や離職率の低下といった副次的なメリットも期待できます。

対応品質の均一化と顧客満足度向上

生成AIにベテランオペレーターの対応履歴やノウハウを学習させることで、新人でも一定レベルの対応が可能になり、対応品質のばらつきを抑えることができます。

さらに、顧客の過去の問い合わせや購買履歴をもとに、状況に応じたパーソナライズ対応も実現可能です。迅速かつ的確に対応できるようになることで、顧客満足度や企業への信頼感の向上につながり、結果として、リピート利用やLTVの最大化にも貢献します。

カスタマーサポートに生成AIを導入するデメリット・注意点

カスタマーサポートに生成AIを導入するメリットについて解説しましたが、同時にいくつかデメリットも存在します。事前に注意点を把握して適切な対策を講じることで、よりスムーズに生成AI導入を進めることが可能です。

以下では主な3つのデメリット・注意点を解説します。

情報の正確性とハルシネーションリスクへの対策

生成AIは誤った情報や不確実な内容を生成する「ハルシネーション」のリスクがあります。このリスクを抑えるため、外部データベースを参照するRAG（検索拡張生成）を活用し、情報源を限定する方法が効果的です。

また、生成AIの回答は必ず人間がファクトチェックを行い、誤情報や誤字を防止する必要があります。出力された情報の参照元を明示することで、ユーザーが事実確認を行いやすくなります。

セキュリティとプライバシー保護の徹底

生成AIをカスタマーサポートに導入する際は、顧客情報や社内機密の取り扱いに細心の注意が必要です。情報漏えいリスクを防ぐため、データの暗号化やアクセス制限、API経由の安全な連携などのセキュリティ対策を徹底しましょう。

また、個人情報保護法に準拠した管理を行い、顧客データの適切な取り扱いと社内の信頼維持を図ることも求められます。

導入・運用コストと費用対効果の試算

生成AIの導入には初期費用だけでなく、学習データの準備やシステムのチューニング、日々の運用保守といった継続的なコストも発生します。これらを総合的に見て、費用対効果を慎重に評価することが重要です。

クラウド型とオンプレミス型の特徴や操作性も考慮し、導入後も無理なく運用できる体制を整えましょう。

生成AIをカスタマーサポートに導入する5つのステップ

生成AIについて解説しましたが、実際にカスタマーサポートに導入するのにはどうすればいいのでしょうか？

導入する方法を5つのステップに分けて紹介します。

1.現状分析と目標設定

カスタマーサポートに生成AIを導入する際、まずは自社の現状を正確に分析し、明確な目標を設定しましょう。

具体的には、問い合わせ内容を分類して頻度や対応時間を把握し、特に繰り返し発生するパターンを洗い出すことで、AI活用によって効率化が期待できる業務領域を明確にします。

次に、「業務効率の向上」「対応品質の標準化」「顧客満足度の向上」など、自社が生成AIを導入する目的をはっきりさせましょう。目的が曖昧なままでは、ツール選定や運用設計でのミスマッチが生じる恐れがあります。また、AIと人間の役割分担もあらかじめ整理しておくと、導入後の運用がスムーズになります。

2.ユースケースの選定と優先順位付け

次のステップとして、生成AIを適用する業務の選定と優先順位づけを行います。現状の業務フローや課題を洗い出し、ROI（費用対効果）が高い業務やスモールスタートしやすい業務から着手しましょう。

たとえば、社内からの問い合わせ対応やFAQ（よくある質問）への対応など、定型化され繰り返し発生する業務は、生成AIの導入による効率化効果が特に期待される領域です。初期段階ではリスクの低い業務から始め、段階的に適用範囲を拡大していくと良いでしょう。

3.ツール選定と技術検証

生成AIを適用する業務の優先順位付けが終わったら、導入する生成AIツールを選定します。

選定の際は、生成AIツールが導入目的と業務課題に合致した機能を持つかどうかが最重要ポイントです。たとえば、定型業務の効率化が目的なら自然言語処理に強い応答型AI、パーソナライズ対応なら顧客行動分析機能が搭載されているかをチェックすることをおすすめします。

さらに、精度・使いやすさ・セキュリティ・コスト・サポート体制といった観点から複数ツールを比較し、自社に最適なソリューションを選びましょう。技術ありきではなく、課題解決に直結するツール選定が重要です。

4.小規模でのテスト導入と効果検証

生成AIツールを選定したら、最初から全社で展開するのではなく、まず一部門や特定業務に絞ったPoC（概念実証）から始めるのが効果的です。実際の業務に近い環境でツールを試用し、効果や精度、操作性を確認することで、本格展開前に課題を洗い出せます。

PoCの結果をもとに必要な調整を加えることで、導入後の失敗リスクを抑え、ROIの最大化にもつながります。小規模な検証を経ることで、現場の理解と納得感も高まり、全社展開する際もよりスムーズに進めることが可能です。

5.本格導入と継続的な改善・運用体制の構築

PoCで効果が確認できたら、本格導入に移行します。この段階では、質の高い学習データの準備、既存システムとの円滑な連携、従業員への教育、そして運用ルールの整備が重要なポイントとなります。

また、導入後も、定期的な効果測定を実施しながら、プロンプトの最適化やAIの学習内容のアップデートを継続的に行うことが重要です。生成AIは「導入して終わり」ではなく、継続的な改善を重ねることで、業務への定着と効果の最大化が期待できます。

カスタマーサポートで生成AIを活用した企業事例3選

カスタマーサポートの現場では、生成AIを活用した業務改善が加速しています。以下では、実際に生成AIを導入し、効果を上げている企業の事例を3つご紹介します。

株式会社JALカード｜FAQシステムに生成AIを導入

株式会社JALカードは、顧客対応の質向上を目的に、FAQページにサイシードの生成AI搭載検索システム『sAI Search』を導入しました。

自然文による質問入力やタグ検索機能により、ユーザーは必要な情報へこれまで以上に素早くアクセスすることが可能に。さらに、AIが検索ログやタグ選択を学習することで、検索精度が継続的に向上し、顧客体験の質も高まっています。

今後もサイト導線の改善などを通じて、顧客満足度のさらなる向上を図っています。

参考：JALカード、CX向上にサイシードのAI搭載のFAQシステムを導入

サントリーウエルネス株式会社｜生成AIによる対話要約の自動化

サントリーウエルネス株式会社では、顧客対応の効率化を目的に、ChatGPTを活用した対話要約の自動化に取り組みました。

従来はオペレーターが通話内容を手作業で要約していましたが、業務負荷や内容のばらつきが課題となっていました。PoCでは、人が判断した通話内容の理由（リーズン）にもとづき、GPTが要約を自動生成する方式を採用。タスクをリーズンごとに分解し、プロンプトを最適化することで、短期間で実用レベルの精度を達成しました。

その結果、後処理時間の削減や要約の質の安定化が確認できました。生成AIと人間の役割を適切に分担することで、業務効率と品質の両立を実現した好例といえます。

参考：対話要約プロジェクト振り返り -生成AI活用のヒント- | Suntory Wellness TechBlog

Salesforce｜生成AIで業務効率化

米国のCRM大手Salesforceは、2019年に発表した自然言語処理AI「Einstein」に生成AIを組み込み、カスタマーサポート業務の効率化を進めています。

具体的には、顧客の質問内容を理解し、ナレッジベースやCRMデータを活用してチャットボットが自動返信を生成する仕組みになっています。

さらに、サポートチケットやチャット履歴をもとにFAQを自動作成する機能や、問い合わせ内容に応じて最適な担当者を迅速に割り当てる機能も備えており、対応スピードと顧客満足度の向上を両立している好例です。

参考：ジェネレーティブAIがカスタマーサービスを変える3つの方法 | Salesforce

生成AIを適切に活用してカスタマーサポート業務を最適化しよう

本記事では、カスタマーサポートに生成AIを導入することで解決できる課題や具体的な活用方法、成功事例について詳しく解説しました。

生成AIはチャットボットによる自然な対話やオペレーター支援、FAQの自動作成、顧客の声の分析など、多岐にわたる業務効率化を可能にするほか、24時間対応や品質の均一化により顧客満足度向上も期待できます。

導入には情報の正確性やセキュリティ面の注意も必要ですが、適切に対応し、段階的な導入ステップを踏むことで効果的な運用が行えます。

今後のカスタマーサポート最適化に欠かせない技術として、ぜひ生成AIの活用を検討してみてください。