近年、生成AI技術の進化は目覚ましく、ビジネスの現場における活用事例は増加の一途を辿っています。中でも、顧客体験の向上や業務効率化に大きく寄与しているのが、カスタマーサポートにおける生成AIの活用です。

本記事では、生成AIを駆使して顧客対応を強化し、目覚ましい成果を上げている企業の事例を厳選して紹介します。生成AI導入の背景から具体的な活用方法、導入の効果まで詳しく解説します。カスタマーサポートの現場で生成AIをどのように活用できるのか、その可能性を深く掘り下げるので、参考にしてください。

生成AIとは？カスタマーサポートにおける定義と可能性

生成AI（Generative AI）とは、大量データを学習することで、新しいテキストや画像、音声などを生成するAI技術のことです。従来のAI技術とは異なり、指示された内容に基づき自律的にコンテンツを作成できます。カスタマーサポートにおいては、業務効率化と顧客体験の向上に寄与します。

具体的には、問い合わせ内容に応じて最適な回答文を自動生成したり、FAQコンテンツを作成したりすることが可能です。さらに、オペレーターの対応支援などにも活用できます。顧客からの質問内容を理解して、適切な回答を迅速に提供することで、顧客満足度を高められます。

また、生成AIは24時間365日の対応や個別最適化されたコミュニケーションを通じて、顧客体験を向上させることが可能です。そのため、生成AIを活用することで顧客対応の発展が期待されます。

顧客対応の課題：生成AIに期待されること

多くの企業が抱えている共通の課題は、顧客対応です。具体的には、問い合わせ集中時の応答待ち時間の長さやオペレーターの業務負荷増大、担当者による対応品質のばらつきなどが挙げられます。これらの課題により、顧客満足度は低下し、企業のブランドイメージが損なわれるおそれがあります。

生成AIは、このような課題を解決することが可能です。迅速な一次対応や定型業務の自動化、ナレッジ提供による品質均一化などを通じて、生成AIにより顧客対応に変革をもたらすことが期待できます。

生成AIが変えるカスタマーサポートの未来像

生成AIの進化は、顧客対応の未来を大きく変えます。これまでの受動的な対応から、問い合わせの予測と先回りした情報提供が可能となるため、顧客体験を向上させることが期待されます。

生成AIは、過去の問い合わせ履歴や顧客データを分析することが可能です。そのため、個々のニーズに合わせた情報提供を行うことができ、よりパーソナルなサポートが実現します。

また、感情分析に基づいた共感的対応も重要です。顧客の感情を理解し、適切なトーンで対応することで、良好な関係を築けるからです。さらに、顧客の声データは、サービス改善や新商品開発に役立ちます。その結果、カスタマーサポート部門は、企業の成長に貢献する存在へと進化するでしょう。

生成AI導入で何が変わる？事例から学ぶ成功のヒント

生成AIの導入によって顧客対応はどのように変化し、どのような成果が生まれているのでしょうか。FAQの改善による問い合わせ件数の削減からオペレーター業務の効率化、業務全体の自動化まで、生成AIの活用パターンと効果を紹介します。

生成AI導入・活用事例として、以下の9社が挙げられます。

1.【通販】ニッセン
2.【大手通信キャリア】ソフトバンク
3.【サービス業】プレステージ・インターナショナル
4.【電気機器】パナソニック コネクト
5.【電気通信】NTTドコモ
6.【WEBアプリケーション】Zapier（ザピアー）
7.【金融】三井住友カード
8.【コールセンター運営など】JR西日本カスタマーリレーションズ
9.【レジャー・体験予約サイト】アソビュー

【FAQ】ニッセン—問い合わせ対応時間を71%削減

引用元：ニッセン通販サイトの問い合わせ対応にAIチャットボット「Karakuri」を導入

株式会社ニッセンはFAQ対応に注力し、WebやLINEから問い合わせ可能なカスタマーサポート向けのAIチャットボットを導入しました。その結果、顧客からのメールによる問い合わせへの対応時間を71%削減することに成功しています。

顧客が自己解決できるFAQコンテンツを充実させたことに加え、24時間365日対応できるAIチャットボットの導入により、顧客満足度の向上につながりました。

参考元：ニッセン通販サイトの問い合わせ対応にAIチャットボット「Karakuri」を導入

【オペレーター支援】プレステージ・インターナショナル—状況把握を迅速化

プレステージ・インターナショナルでは、生成AIを活用してオペレーター業務を支援しています。顧客との会話内容をAIがテキスト化し、要点を抽出することで、オペレーターは状況を素早く把握可能です。

過去の対応履歴や関連情報をAIが自動で提示します。これにより、オペレーターは迅速かつ正確な対応が可能となり、サポート品質の向上と業務効率化につながっています。

参考元：カスタマー事業 - 株式会社プレステージ・インターナショナル

【社内ヘルプデスク】パナソニック コネクト—電話問い合わせ50%削減

パナソニック コネクトでは、社内ペルプデスク対応にAIチャットボット「WisTalk（ウィズトーク）」を導入しました。活用事例として、医薬品業界で経理部門への問い合わせ対応を効率化することによって、電話での問い合わせ件数を50%削減した実績があります。

その結果、年間1300時間もの業務効率化を実現しました。その分、従業員はより高度な業務に集中できるようになり、全体の生産性向上に貢献しています。

参考元：問い合わせ対応と社内ナレッジ共有 AIチャットボット「WisTalk（ウィズトーク）」 | Panasonic

【自動応答】NTTドコモ—予約完結率50%達成、年間最大47.3万時間削減

NTTドコモはAI電話サービス（ボイスボット）を導入し、ドコモショップの来店予約対応業務を自動化しました。その結果、予約完結率50%を達成し、年間最大47.3万時間もの業務時間を削減することに成功しています。

顧客対応の効率化はもちろん、従業員の負担軽減にも貢献しています。AI技術の活用が、企業と顧客双方にメリットをもたらす好例と言えるでしょう。

参考元：導入事例 株式会社NTTドコモ AI電話サービス

【業務自動化】Zapier—Slack連携で問い合わせ分析を自動化

参照元：Zapier（ザピアー）公式サイト

Zapier（ザピアー）はSlackとChatGPTボットを連携させ、問い合わせ分析を自動化しました。社員はSlack上において自然言語で指示を出すだけで、問い合わせ分析が可能となります。特別な操作やAIの知識は不要のため、誰でも簡単に生成AIを利用できることがメリットです。

このような工夫により、AI活用への心理的なハードルが低下しました。AIを意識せずに活用できる環境が、業務効率化に貢献しています。

参考元：【ChatGPT×Zapier】SlackにChatGPTを連携！導入方法から具体例まで解説

【メール対応】三井住友カード—ELYZA導入で応答時間60%削減へ

三井住友カードは、ELYZAのRAG（検索拡張生成）技術を利用した生成AIを導入し、メールやチャットでの問い合わせに対する回答を自動生成しています。自然言語処理技術を活用することで、顧客対応の効率化と品質向上を実現しました。

ELYZA導入により、問い合わせ対応にかかる時間を最大60%削減することを見込んでおり、顧客体験価値の向上が期待されます。

参考元：三井住友カードとELYZA、お客さまサポートにおける生成AIの本番利用を開始

【要約・作成】JR西日本カスタマーリレーションズ—メール作成を効率化

JR西日本カスタマーリレーションズでは、顧客からの問い合わせ内容の要約と返信メールのドラフト作成にELYZAの言語生成AIを導入しました。生成AIが作成した下書きをもとにオペレーターが最終調整を行うことで、メール作成時間を短縮できます。

生成AIの導入により、メール作成業務の負担を減らし、顧客への迅速な対応を可能にしました。その結果、顧客満足度の向上と業務効率化を実現しました。

参考元：JR西日本カスタマーリレーションズとLLM DXパートナー ELYZA、 通話内容要約業務に言語生成AIを導入

【チャットボット】アソビュー—メール55%、電話70%削減

レジャー・遊び・体験の予約サイト「アソビュー！」では、AIチャットボット「KARAKURI」 を導入して、顧客からの問い合わせ対応を自動化しました。
これにより、顧客対応業務の効率化を図っています。

その結果、メール問い合わせを55%、電話問い合わせを70%削減することに成功しました。カスタマーサポートの複数化にも取り組んでおり、顧客体験の向上を進めています。

参考元：【成果事例】CRM連携と個人認証で自動化領域を拡大！KARAKURIによるCSのマルチチャネル化でメールは55％、電話は70％削減

始める前に！生成AI導入ステップと注意点

生成AIの導入を成功させるには、事前の準備と計画が必要不可欠です。生成AIの導入ステップと注意点を解説するので、自社に最適な導入方法を検討しましょう。

・導入目的とKPI設定

まず、生成AIを導入し何を達成したいか、具体的な目的を明確にします。
例えば、対応時間短縮や顧客満足度向上など、定量的な目標値（KPI）を設定しましょう。

・PoC（実証実験）の実施

はじめは大規模な導入は避け、小規模な試験導入（PoC）を行いましょう。
PoCを通じ効果検証を行い、課題を洗い出すことが重要です。

・ツール選定

自社の課題や業務フローに最適な生成AIツールを選定しましょう。
各ツールの機能や性能、価格などを比較検討し、費用対効果の高いものを選ぶことが大切です。

・現場への周知と研修

導入により、業務がどう変化するのかを現場担当者に丁寧に説明しましょう。研修やサポート体制の整備も重要です。

・効果測定と改善

導入後は、定期的に効果測定を行い、改善と最適化を繰り返しましょう。
KPIの達成度合いを評価し、必要に応じ設定や運用方法を見直すことが重要です。

成功を導く！生成AI活用チェックリストとリスク対策

生成AI導入を成功させるには、事前の準備と計画が必要不可欠です。
以下のチェックリストとリスク対策を参考に、自社に最適な導入方法を検討しましょう。

導入チェックリスト

• 目的の明確化とKPI設定：
  顧客体験をどう変えたいのか？具体的な目標を立て、効果測定のためのKPIを設定しましょう。

• 最適なモデル・技術の選定：
  課題と用途に合う生成AIモデルを選びましょう。技術要件と費用対効果の検討が重要です。

• 情報漏洩対策：
  個人情報や機密情報の漏洩に備え、セキュリティ対策を徹底しましょう。アクセス権限の管理や暗号化が不可欠です。

• 倫理的配慮と法規遵守：
  生成AIの出力における倫理的配慮と、関連法規の遵守体制を構築しましょう。プライバシーや著作権侵害への対策も重要です。

• 従業員教育と適応：
  従業員への教育を実施し、新しい業務プロセスへの適応を促しましょう。研修やFAQ整備が有効です。

まとめ

生成AIは、顧客サポートの品質向上と効率化に大きな役割を果たします。本記事の事例を参考に、自社での活用方法や導入計画を検討ください。

成功の鍵は、スモールスタートで試行錯誤を重ね、改善を続けることです。AI活用への一歩を踏み出し、顧客対応の未来を切り拓きましょう。