カスタマーサポートのAI活用事例｜導入効果や成功のポイントを解説
人手不足や問い合わせ内容の複雑化を背景に、カスタマーサポートでAIを活用する企業が増えています。これまでAI活用の中心だったチャットボットによるFAQ対応に加え、現在ではオペレーターの業務支援や問い合わせデータの分析、さらにはシステムと連携した業務処理まで、活用領域が広がっています。
一方で、AIを導入したいと考えていても、「実際にどのような業務で活用できるのか」「自社では何から始めればよいのか」と悩む企業も少なくありません。
本記事では、カスタマーサポートにおけるAI活用事例を、問い合わせ対応、オペレーター支援、データ分析、業務処理という観点から紹介します。さらに、AI活用を進める際のポイントや、AIエージェント・マルチAIエージェントによる今後の活用方法についても解説します。
具体的な活用事例を通じて、カスタマーサポートでAIがどのように使われているのかを知り、自社で活用できそうな業務や取り組みを検討する際の参考にしてください。
Index
カスタマーサポートでAI活用が広がっている背景
カスタマーサポートを取り巻く環境が変化する中で、AIの活用が広がっています。まずは、カスタマーサポートに求められる役割の変化と、AIの活用範囲が広がっている背景を見ていきます。
カスタマーサポートに求められる役割が変化している
カスタマーサポートには、問い合わせに回答するだけでなく、顧客が必要な情報やサービスをスムーズに利用できるよう支援し、顧客体験（CX）を高める役割も求められています。
特に近年は、問い合わせの受付から回答、手続きや問題解決までを個別の対応として捉えるのではなく、一連の顧客体験として考えることが重要になっています。顧客が複数の窓口を行き来したり、同じ情報を繰り返し伝えたりすることなく、スムーズに問題を解決できるサポート体制が求められています。
そのため、カスタマーサポートでは、対応件数や時間だけでなく、顧客がどれだけスムーズに問題を解決できたかという視点から、業務や顧客接点を見直す動きが広がっています。
AIは「問い合わせ対応」だけのものではなくなっている
こうしたカスタマーサポートの変化に伴い、AIの活用範囲も広がっています。これまで代表的だったチャットボットによる自動応答に加え、オペレーターへの回答支援やナレッジ検索、応対内容の要約、問い合わせデータの分析などにもAIを活用できます。
さらに、システムと連携して顧客情報の確認や各種手続きを支援するなど、問い合わせを受けた後の業務までAIの活用対象となりつつあります。
このように、AIは顧客との対話を効率化するだけでなく、カスタマーサポートの業務プロセスや顧客接点全体を支える手段として活用され始めています。
カスタマーサポートにおけるAI活用事例
カスタマーサポートにおけるAIの活用方法は、問い合わせ対応の自動化だけではありません。オペレーターの支援や問い合わせデータの分析、業務処理まで、さまざまな領域で活用できます。
ここでは、代表的な4つの活用パターンを紹介します。
問い合わせ対応を自動化する事例
AIを活用して顧客からの問い合わせを受け付け、FAQや社内ナレッジをもとに自動で回答する方法です。Webサイト上のチャットや電話窓口などで活用でき、営業時間外の問い合わせにも対応しやすくなります。
実際に、東京ガス株式会社では、引越しなどで問い合わせが集中する繁忙期の業務効率化を目的に、ガス開閉栓の電話受付にAIを活用しています。ボイスボットで受付を行い、電話をしながらチャットボットに切り替えて住所や氏名などの必要情報を入力してもらう仕組みを導入しました。
これにより、問い合わせの受付から必要な情報の取得までをAIで効率化し、ガス開閉栓に関する電話受付業務の自動化を実現しています。AIを活用して、単純なFAQへの回答だけでなく、具体的な手続きを伴う問い合わせ対応まで効率化した事例として参考になります。
CAT.AI導入背景や当日抱えていた課題、運用シーンや導入後の効果、今後の展望などについてお話いただいております。
すべての問い合わせをAIだけで完結させるのではなく、定型的な内容はAIが対応し、判断や個別対応が必要な問い合わせはオペレーターへ引き継ぐなど、内容に応じて役割を分けることが重要です。
オペレーターを支援する事例
AIは顧客への直接対応だけでなく、オペレーターの業務を支援するためにも活用できます。
例えば、社内ナレッジやマニュアルから関連情報を検索して回答候補を提示したり、問い合わせ対応後の会話内容を要約して応対履歴の作成を支援したりすることが可能です。
実際に、NTTデータでは生成AIを活用し、過去の応答データをもとに回答文を作成するサービスを提供しています。こうした仕組みにより、オペレーターが必要な情報を確認しながら回答を作成する業務を支援し、応対品質の向上や業務効率化につなげる活用が進められています。
参考：多様なデータを連携させて根拠ある回答文を作成する生成AIサービスを提供開始｜NTTデータ
こうした活用によって、情報検索や記録などの付随業務にかかる負担を減らし、オペレーターが顧客とのコミュニケーションや複雑な問い合わせへの対応に集中しやすくなります。
問い合わせデータを活用する事例
日々蓄積される問い合わせデータをAIで分析し、カスタマーサポートやサービスそのものの改善につなげる活用方法もあります。
例えば、問い合わせ内容を自動で分類することで、問い合わせが集中しているテーマや、特定の商品・機能に関する課題を把握しやすくなります。また、VOCを分析してFAQやマニュアルの改善ポイントを見つけることも可能です。
実際に、東京海上日動あんしん生命保険では、電話やWebサイト、アンケートなどから年間約1万8,000件寄せられる「お客様の声」の分類・分析に生成AIを活用しています。従来は目視で行っていた分類業務を生成AIで効率化し、1件あたりの読み込み・分類時間を約75％短縮、年間約500時間の作業時間削減につなげています。また、分類・分析した「お客様の声」を業務改善やサービス品質向上に活用しています。
参考：生成AIで「お客様の声」を業務運営に活かすDXを推進｜IBM
こうした分析を継続することで、「問い合わせにどう対応するか」だけでなく、「なぜ問い合わせが発生しているのか」を把握し、問い合わせそのものを減らすための改善にもつなげられます。
業務処理まで自動化するAIエージェントの活用例
AI活用は、顧客からの問い合わせに回答するだけでなく、その後に必要となる業務処理まで広がりつつあります。
例えば、顧客から登録情報の変更を依頼された場合、AIエージェントが問い合わせ内容を理解し、必要な情報を確認したうえで、関連するシステムと連携して手続きを進めるといった活用が考えられます。
このように、問い合わせから業務完了までの一連のプロセスを対象にすることで、顧客対応だけでなく、その後の業務まで含めた効率化が期待できます。
実際にどこまで自動化できるかは、業務内容や利用するシステム、セキュリティ要件などによって異なります。そのため、AI導入では「AIで回答できるか」だけでなく、「問い合わせを受けてから業務が完了するまで、どの工程をAIに任せられるか」という視点で検討することが重要です。
AIエージェントが実際の業務でどのように活用されているのか、具体的なユースケースについては、「AIエージェントの活用事例を徹底解説！部門別・業界別の業務効率化」も参考にしてください。
カスタマーサポートでAI活用を成功させるポイント
ここまで紹介したように、カスタマーサポートでは、問い合わせ対応の自動化からオペレーター支援、データ分析、業務処理まで、AIをさまざまな場面で活用できます。
一方で、活用できる領域が広いからこそ、どの業務にAIを適用するのか、AIと人がどのように役割分担するのかを考えることが重要です。ここでは、AI活用を進めるうえで押さえておきたいポイントを3つ紹介します。
効果が出やすい業務から段階的にAIを活用する
問い合わせ対応の自動化やオペレーター支援など、AIの活用方法はさまざまですが、すべての業務に同じようにAIを適用できるわけではありません。
例えば、定型的な問い合わせはAIによる自動対応と相性がよい一方、個別の判断や複雑な対応が必要な業務では、オペレーターをAIが支援する方法が適しています。
まずは問い合わせ内容や業務プロセスを整理し、どの業務にどのような課題があるのかを把握することが重要です。そのうえで、効果が見込める領域からAIを活用し、段階的に対象業務を広げていくことがポイントになります。
AI単体ではなく、人と業務を含めて設計する
前章の事例でも、AIだけですべての業務を完結させるのではなく、オペレーターとの役割分担やシステムとの連携によって活用する方法がありました。
例えば、AIが定型的な問い合わせに対応し、複雑な内容はオペレーターへ引き継ぐといった運用や、AIが問い合わせ内容をもとに必要な情報を取得し、業務処理を支援するといった仕組みが考えられます。
そのため、AIの機能だけを見るのではなく、「誰が、どの業務を、どのタイミングで担うのか」まで含めて業務全体を設計することが、導入効果を高めるポイントになります。
導入後の改善を前提に運用する
AI活用では、導入して終わりではなく、実際の利用状況や問い合わせデータをもとに改善を続けることも重要です。
例えば、AIが回答できなかった問い合わせやオペレーターへの引き継ぎが多いケースを分析することで、FAQやナレッジの不足、新たにAIを活用できる業務などを発見できます。
問い合わせデータやVOCを継続的に分析し、AIの利用状況を確認しながら改善することで、AIの活用範囲を広げ、カスタマーサポート全体の業務改善につなげることができます。
参考：カスタマーサポートのAIによる業務効率化・自動化｜成果を出す進め方｜株式会社ripla
今後のカスタマーサポートは「対話」から「業務」までAIが担う
これまでのAI活用に加え、今後は顧客との対話からその後の業務まで、AIの活用範囲がさらに広がることが期待されています。こうした活用を実現するAIエージェントや、複数のAIが連携して業務を担うマルチAIエージェントについて見ていきます。
AIエージェントが実現する新しいカスタマーサポート
AIエージェントは、ユーザーからの指示や依頼をもとに、必要な情報を取得したり、外部システムと連携したりしながら、目的の達成に向けて業務を進めるAIの仕組みです。
従来のチャットボットなどでは、質問に対して回答を返すことが主な役割でした。一方、AIエージェントでは、例えば「登録情報を変更したい」という依頼に対して、必要な情報を確認し、関連するシステムと連携して手続きを進めるといった活用が考えられます。
このように、顧客との「対話」だけでなく、その後に必要となる「業務」までをAIが担えることが、AIエージェントを活用する特徴の一つです。
業務全体を最適化するマルチAIエージェントという選択肢
さらに、複雑な業務では、一つのAIだけで対応するのではなく、複数のAIエージェントがそれぞれの役割を担い、連携するマルチAIエージェントという方法もあります。
例えば、顧客との対話、情報検索、業務処理などをそれぞれのAIが担当し、連携させることで、問い合わせから手続きまで複数の工程にまたがる業務を効率化できます。
このように、マルチAIエージェントでは、個別の業務だけでなく、問い合わせから問題解決までのプロセス全体を見渡してAIを活用できる点が特徴です。
AIをカスタマーサポートに活用する際は、個別の業務だけを見るのではなく、顧客が問い合わせをしてから問題を解決するまでのプロセス全体を見渡し、どこにAIを活用するのが適しているかを考えることが重要になります。
マルチAIエージェントの仕組みや特徴についてさらに詳しく知りたい方は、「マルチAIエージェントとは？仕組みと導入メリットを徹底解説」も参考にしてください。
カスタマーサポートのAI活用事例を参考に、自社に最適な導入方法を検討しよう
カスタマーサポートにおけるAI活用は、問い合わせ対応の自動化だけでなく、問い合わせデータの分析や業務処理など、さまざまな領域に広がっています。AIを導入する際は、自社の業務や課題に合わせて活用する領域を見極め、人との役割分担や導入後の改善まで含めて設計することが重要です。
今後は、AIエージェントによって顧客との対話から情報確認や手続きなどの業務までをつなげる活用が進み、さらに複雑な業務を複数のAIエージェントが連携して担うマルチAIエージェントにも注目が集まるでしょう。
CAT.AIでは、カスタマーサポートの業務や課題に応じて、問い合わせ対応から業務処理まで、目的に合わせたAI活用を支援しています。マルチAIエージェントを含め、業務の特性に応じたAI構成を検討できることが特徴です。
サービス紹介資料では、カスタマーサポートにおけるAIの活用領域や具体的な導入イメージに加え、ボイスボットやチャットボット、マルチAIエージェントなどCAT.AIのソリューション全体を紹介しています。自社の業務のどこにAIを活用できるのか、どのようなAI構成が適しているのかを検討する際の参考として、ぜひご覧ください。
CAT.AIのご紹介資料です。自動化の目的や業務に合わせて、チャットボット・ボイスボット・AIエージェント・マルチAIエージェントなど、最適なAIによる対話を実現します。各サービスの特徴や、イメージについて紹介しています。
この記事の筆者
株式会社CAT.AI
マーケティング部門
CAT.AI（キャット・エーアイ）は、2026年4月に設立された株式会社トゥモロー・ネットの子会社で、「Customer Agent of Tomorrow.AI」を由来とするAIコミュニケーションプラットフォーム「CAT.AI」の企画・開発・提供を行っています。「ヒトとAIの豊かな未来をデザインする」をビジョンに、ボイスボットとチャットボットを統合した「CAT.AI マルチAIエージェント」を展開。独自の自然言語処理（NLP）技術と柔軟な設計基盤を強みに、社会インフラ、金融、流通、コールセンターを含むエンタープライズ領域において、顧客接点の自動化を通じた業務効率化と顧客満足度の向上の両立を支援しています。
