生成AIをカスタマーサポートに導入するには？活用方法や企業事例、注意点を解説

問い合わせ対応の効率化や顧客満足度の向上を目的に、カスタマーサポート領域で生成AIの活用が広がっています。これまでのカスタマーサポートでは、FAQ対応、メール返信、電話対応、対応履歴の入力、社内ナレッジの検索など、多くの業務を人手で対応していました。

しかし、生成AIを活用すれば、よくある問い合わせへの自動回答や返信文の作成、通話内容の要約やオペレーター支援、VoC分析などを効率化できます。一方で、生成AIは万能ではありません。誤回答や情報漏えい、個人情報の取り扱い、有人対応への切り替えなど、導入前に設計すべきポイントもあります。

この記事では、生成AIをカスタマーサポートで活用する方法や導入メリット、注意点や企業の導入事例をわかりやすく解説します。

カスタマーサポート領域で生成AI活用が進む背景

各業界で生成AIを業務に組み込む流れが進むなか、カスタマーサポート・コンタクトセンター領域でも活用が広がっています。一般社団法人日本コールセンター協会の「2025年度コンタクトセンター企業実態調査」を確認したところ、同協会のエージェンシー会員の回答企業68社のうち、生成AIを「センター運営の実務で運用している」と回答した企業は33社で、48.5％でした。また、PoCやテスト環境での検証を含めると、55社が何らかの形で生成AIを活用しています。※1

活用方法は応対内容の要約やメール文章の作成、FAQの自動生成などが中心です。今後は、生成AIが人の仕事をすべて置き換えるというよりも、定型対応や情報検索、要約などをAIが担い、オペレーターは判断が必要な問い合わせに集中する形へと変化していくでしょう。

生成AIをコールセンターでどう使えるかについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

カスタマーサポートにおける生成AIのメリット

前述の通り、同調査の回答企業では実運用が約5割にのぼることがわかりましたが、どのようなメリットがあるのでしょうか。ここでは、カスタマーサポートにおける生成AIのメリットについてご紹介します。

新人の教育と業務補佐ができる

カスタマーサポートで新人を教育するには管理者によるモニタリングが必要で、一人ひとり毎日フィードバックすることは難しいです。

しかし、応対品質判定機能を備えたツールを利用すれば、言葉遣いや会話スピードなど、複数項目で分析でき、一件ごとのフィードバックもしやすくなります。

対応履歴の分析がしやすい

従来であれば電話を受けたオペレーターは、話した内容を対応履歴としてデータベースに登録します。この作業は人によって入力方法が違ったり、一部会話が抜けてしまうというケースもあり、対応履歴の分析に時間がかかることもしばしばありました。

しかし、生成AIを利用すれば音声データをテキストデータに変換するだけではなく、問い合わせ内容の要約なども同時に行うことができます。入力フォーマットを統一しやすく、記載漏れの削減にもつながります。

コストを抑えつつ生産性を高めてくれる

簡単な問い合わせ対応を生成AIに任せることで、CRMなどと連携すれば、顧客属性や問い合わせ履歴に応じた回答を出しやすくなります。それに加え、イレギュラーな対応内容で生成AIでは処理ができない場合でも、オペレーターに切り替わる段階ですでに一次切り分けが完了しているため応対時間の短縮にもなります。

このように、生成AIを利用すれば人件費の削減や応対時間の短縮など、コストの削減が可能です。削減したコストを製品やサービスの開発に充てることで、さらなる利益に繋がることもあるでしょう。

人手不足と負担が軽減できる

単純な内容やよくある質問は過去に対応したデータが多く、生成AIに学習させることで置き換えることが可能です。それにより、オペレーターは単純な問い合わせに対しての対応が不要となり、一人当たりの対応数も減らせるため、オペレーターの負担や人員不足の軽減に繋がります。

また、オペレーターの対応数を減らすことにより、ヒューマンエラーの防止にも繋がります。

顧客対応の品質が向上する

生成AIを利用することにより、営業時間にとらわれることなく24時間問い合わせができたり、多言語にも対応できるため、海外からの問い合わせがスムーズに行えたりと機会損失の防止に繋がります。

さらに、生成AIは学習した大量のデータから効率的に処理することが得意なため、パーソナライズした精度の高い情報を迅速に提供できるので、顧客満足度の向上にも貢献します。

カスタマーサポートで生成AIができること

ここまで、生成AIを導入するメリットや注意点について解説してきましたが、実際にどのようなシーンで生成AIは活用されるのでしょうか。カスタマーサポートにおける生成AI活用方法についてご紹介します。

チャットボット

カスタマーサポートにおける生成AIの代表的な使い方が、チャットボットによる一次対応です。従来のチャットボットは、事前に登録されたシナリオやFAQに沿って回答するものが中心でした。一方、生成AIを搭載したチャットボットは、ユーザーの自然な質問文を読み取り、FAQやマニュアル、過去の問い合わせ履歴などをもとに回答できます。

近年では、RAGを組み合わせて社内ナレッジや製品情報を参照しながら回答する仕組みも増えています。これにより、定型文だけでなく、問い合わせ内容に応じた回答や関連情報の提示もしやすくなりました。

ただし、契約判断や返金対応、クレーム対応などは有人対応への切り替えが必要です。現在はチャットだけでなく、生成AIを使ったボイスボットによる電話対応も実用化が進み、AIが一次対応を担う場面は広がっています。

VoC・対応履歴の分析

VoC（Voice of Customer＝お客様の声）や対応履歴はサービス品質向上や新たなアイデアのヒントとなることが多く、これらの分析は非常に重要です。しかし、大量の問い合わせが来る企業の場合、そのすべてのVoCや対応履歴を手動で仕分け、分析するには相当なリソースを割く必要があります。

生成AIを利用すれば、VoCや対応履歴からキーワードの出現回数や相関関係など、有益な情報を抽出することができます。これにより、仕分け時間を削減でき、分析作業に集中することができます。

トークスクリプトの作成・対応補佐

生成AIを活用することで問い合わせ内容をもとに、リアルタイムでトークスクリプトを作成できるので、対応時間を大幅に短縮することが可能です。

また、経験の浅い新人が対応する場合でも、生成AIが重要な情報や解決策をトークスクリプトとして生成してくれるため、サポートの品質を全体的に向上させることができます。

FAQ作成・修正

生成AIは過去の対応履歴から顧客から寄せられるよくある質問などを抽出し、必要なFAQやナレッジ記事などの提案が可能です。それだけでなく、マニュアルやカタログなどのテキストデータから自動でFAQを作成することもできます。

さらに、チャットボットやFAQシステムで使う回答パターンの作成にも活用できます。

社内書類の要約

カスタマーサポート対応は、対応スピードを上げることで顧客満足度を高めることにつながります。そのためには、サービスや商品などをしっかり理解し、わかりやすく説明する技術が必要です。しかし、マニュアルやカタログといった社内書類をすべて読み解くには時間がかかり、時には理解することが難しい場合もあるでしょう。

生成AIを利用すれば社内書類の要約をすることができるので、重要な部分だけ抽出し効率よく理解を深めることができます。

生成AIをカスタマーサポートに導入するステップ

生成AIをカスタマーサポートに導入する際は、いきなり全業務に展開するのではなく、小さく始めて効果を確認しながら広げていくことが大切です。ここでは、導入までの基本的な流れを5つのステップで紹介します。

カスタマーサポートでの生成AIの企業導入事例

ここまで、カスタマーサポートと生成AIについて見てきましたが、実際にはどのように導入されているのでしょうか。最後に、カスタマーサポートでの生成AIの企業や自治体の導入事例を6つご紹介します。

【株式会社JALカード】生成AIを導入して「よくあるご質問」ページを快適に！

株式会社JALカードは「よくあるご質問」ページにAI搭載FAQ検索システムを導入。これにより、自然文検索やタグ検索が可能となり、今まで以上に直感的かつ、スピーディーに疑問を解決できるようになりました。※2

また、検索されたキーワードや選択されたタグ情報はAIによって学習されるため、徐々に話し言葉でも検索が可能になるなど、日々サイトが成長するため、使えば使うほど利便性が向上する仕組みを整えました。

【キンコーズ・ジャパン株式会社】生成AIを導入して社内問い合わせを効率的に！

800名近くの従業員からの社内問い合わせが殺到し、ITヘルプデスクの業務はその対応に追われる日々。そんな環境を変えるため生成AIを導入したところ、ITヘルプデスクへの問い合わせは体感で50％以下まで削減することに成功しました。※3

生成AIの主な活用方法としては、チャットボットでの自動返信、問い合わせ先の一本化、FAQの活用の3つで、同じ質問に対して同じ回答を繰り返すというストレスから解放されました。

【アサヒビール株式会社】生成AIを導入して社内情報検索を簡単に！

アサヒビールは生成AIを用いた社内情報検索システムを試験的に導入。現在は一部の社員を対象に運用を開始しているが、将来的にはアサヒグループ社内に点在している技術情報を整理し、効率よく取得できる仕組みを整備しているようです。※4

また、テキストファイルだけではなく、ファイル内の文章や画像を含めた総合的な検索が可能なため、さらなる業務効率アップを目指しています。

【アース製薬株式会社】生成AIチャットボットでお客様相談業務を支援

アース製薬株式会社は、お客様相談業務の効率化を目的に、生成AIチャットボット「SELFBOT」を導入しました。同社では、メールでの問い合わせが年々増えており、特に夏場の繁忙期には対応が遅れやすいことが課題になっていました。商品数が多く、相談内容も幅広いため、従来のシナリオ型チャットボットでは対応しにくい面もあったようです。※5

そこで、生成AIとRAGを使い、商品情報をもとに回答を作れる仕組みを取り入れました。まずは社内向けにメール対応を支援する形で使い始め、将来的にはお客様が自分で疑問を解決できる状態も目指しています。

【日本ベルックス株式会社】生成AIチャットボットで問い合わせ対応を効率化

日本ベルックス株式会社は、コーポレートサイト経由の問い合わせ対応を効率化するため、生成AIチャットボット「SELFBOT」の導入を決めました。同社では、Webサイトから多くの問い合わせが届いており、その中にはサイト上の情報で解決できる内容も多く含まれていました。ただ、従来のFAQ型やシナリオ型のチャットボットでは、柔軟な対応が難しいという課題がありました。※6

生成AIチャットボットでは、これまでの問い合わせ履歴や自社サイトの情報をもとに回答できます。導入初期から実用的な回答が得られたことにくわえ、デンマーク本社のセキュリティ基準を満たした点も導入の決め手になっています。

【神戸市】生成AIボイスボットで税の電話問い合わせに対応

神戸市では、税の電話問い合わせ対応において、生成AIを使ったボイスボットの試験導入が行われました。これは、神戸市の「税務部電話問い合わせ内容分析等業務」の一環として行われたものです。電話での問い合わせに対して、自動電話応対システムを使うことで、問い合わせ対応の効率化を目指しています。※7

この事例は、生成AIがチャットやメールだけでなく、電話対応にも使われ始めている例として紹介しやすいですね。カスタマーサポートでは、今後もチャットボットとボイスボットを組み合わせた一次対応が広がっていくと考えられます。

カスタマーサポートへの生成AI導入時の注意点

業務効率を上げ、顧客満足度の向上にも貢献できる生成AIですが、導入するためにはいくつか注意しなければならないことがあります。注意点を理解し、導入前に対策しておきましょう。

誤回答や不適切回答を人が確認する

生成AIの開発は日々進んでおり、生成AIの回答レベルも数年前と比べれば向上しています。しかし、まだまだ生成AIはハルシネーションを起こす可能性があるため、生成AIの生み出す回答をすべて鵜呑みにするのは危険です。

誤情報や誤字の配信は思わぬトラブルに発展する可能性があるので、最終的には人間によるチェックが必要です。

RAGのアルゴリズムにこだわる

RAGとは、LLMが外部データを検索及び参照をして回答を生成する仕組みです。カスタマーサポートでは、FAQやマニュアルを参照する用途で活用が進んでいます。

RAG型は、質問文の意味的に近い文章をマニュアルや過去のログから検索し、検索結果を参照しながら、LLMが回答文を生成するという流れで処理されます。そのため、質問者が欲している情報を提供できるようになりました。

しかし、質問の内容と解決策が意味的に近くない場合は、有効な解決策が出力されない可能性があります。そのため、FAQのQ&A整備に加え、文書の分割方法やタグ付け、検索精度の検証も重要です。

プロンプトは具体的に書く

より正確で、求めている情報を出力するためにはプロンプトを具体的に書く必要があります。

例えば、「エラーが発生したので解決したい」と入力した場合、エラーコードの一覧や該当のエラーコード以外の解決策が出力されたりと、必要な情報が出力されない可能性があります。

そのため、生成AIから必要な情報を出力したい場合は、「●●エラーが発生したため、解決策を教えてください」のように、具体的なプロンプトを入力する必要があります。

生成AI全般のリスクは下記でも解説

弊社のAIツール開発について

弊社では、AIツールの開発を承っております。

• PoC開発：既存のモデルを流用して、業務用AIツールを開発
• ソリューション開発：ゼロ（基盤モデル）から、AI搭載型システムを開発

過去の開発事例としては

【PoC開発の事例】
● 専門領域における試験問題作成の代替
● カスタマーサポートの代替
● 業界特化知識保有のチャットボットの作成

【ソリューション開発の事例】
● 人事評価の代替
● お問い合わせの自動対応機能
● 研修用補助AIの作成
● デジタルクローンの作成
● 自動追加学習機能

以上のとおり、業界特化型のAIツールをおもに手がけています。

なお弊社コンサルティングの期間や料金につきましては、下表をご覧ください。

	PoC開発	ソリューション開発
期間	2〜4ヶ月	4ヶ月〜
内容	・データ処理 ・環境構築 ・プロトタイプ開発 ・検証 ・コードの提出 ・検証結果報告	AIプロトタイプの内容＋ ・システムの要件定義書作成 ・AIシステムの開発 ・社内システムとの連携 ・AIシステムの実装 ・運用
見積もり額	¥ 2,400,000 ~ 4,800,000	¥ 13,200,000 ~

まずは無料相談で、貴社のお困りごとをお聞かせください。「解決できる無料AIツールはないか？」といった、開発以外の解決策も含めて共有させていただきます。
→無料相談で話を聞いてみる

よくある質問

生成AIをカスタマーサポートに活用しよう！

生成AIは、FAQ対応やメール返信案の作成、通話内容の要約、社内ナレッジの検索など、カスタマーサポートのさまざまな業務で使われ始めています。定型的な問い合わせや情報検索をAIに任せることで、オペレーターはクレーム対応や契約に関わる判断、顧客に寄り添う対応に集中しやすくなります。

一方で、誤回答のチェックや個人情報の扱い、人による対応への切り替えは欠かせません。導入時は、まず自社の問い合わせ内容を見直し、AIに任せやすい業務から小さく試すのがおすすめです。

実際に使ってみると、どの問い合わせに向いているか、どこで人の判断が必要かも見えやすくなります。回答ログをもとに改善を重ねながら、自社に合う形で取り入れていきたいですね。

最後に

いかがだったでしょうか？

生成AIを活用したカスタマーサポートでは、FAQ対応や問い合わせ要約だけでなく、VoC分析やオペレーター支援まで効率化が進んでいます。一方で、誤回答対策や有人対応への切り替え設計、RAGを活用したナレッジ整備など、成果を出すには導入設計が重要です。自社に合った生成AI活用を進めることで、顧客満足度と業務効率の両立を目指せるでしょう。