カスタマーサポートの効率化を実現する方法とAI活用

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の効率化は多くの企業にとって重要な課題となっています。さらに近年は、生成AIの普及によって顧客が求める対応品質も変化し、「迅速かつ的確な対応」と「業務効率の向上」を両立することが求められるようになりました。

一方で、FAQの充実やAIチャットボットの導入など個別の施策に取り組んでも、期待したほどの効果が得られず、業務負荷や顧客満足度の改善につながらないケースも少なくありません。カスタマーサポートを効率化するためには、問い合わせ対応だけでなく、その前後の業務や運用体制も含めて見直すことが重要です。

本記事では、カスタマーサポートを効率化する方法や成功のポイントに加え、生成AIやAIエージェントを活用した最新の取り組みについても解説します。自社の課題に適した効率化の進め方を整理し、AI活用を含めた改善施策を検討する際の参考としてご活用ください。

カスタマーサポートの効率化が求められる理由

人手不足や問い合わせ内容の複雑化、生成AIの普及を背景に、カスタマーサポートの効率化は多くの企業で重要なテーマとなっています。その背景と効率化によるメリットを見ていきましょう。 

カスタマーサポートを取り巻く課題

近年、カスタマーサポートでは人手不足に加え、問い合わせ内容の複雑化や顧客ニーズの多様化が進んでいます。製品やサービスの高度化に伴い、一つの問い合わせに必要な確認事項が増え、対応時間も長くなる傾向があります。また、電話だけでなくチャットやメール、Webフォームなど複数のチャネルへの対応も求められ、担当者の負担は高まっています。

さらに、生成AIの普及により、顧客が企業に求める対応品質も変化しています。迅速な回答に加え、一人ひとりの状況に応じた柔軟な対応も期待されるようになり、問い合わせ対応だけでなく、業務全体を見直した効率化の重要性が高まっています。

効率化が企業にもたらすメリット

カスタマーサポートの効率化は、業務負荷の軽減やコスト削減だけでなく、対応品質や顧客体験（CX）の向上にもつながります。主なメリットは次のとおりです。

• 対応品質を平準化しやすくなる
• 属人化を防ぎやすくなる
• 顧客体験の向上につながる
• 限られた人員でも運用しやすくなる
  

このように、カスタマーサポートの効率化は、業務負荷の軽減だけでなく、変化する顧客ニーズに対応できる持続可能なサポート体制の構築にもつながります。

カスタマーサポートを効率化する方法

カスタマーサポートの効率化にはさまざまな方法があります。重要なのは、自社の課題に合わせて施策を組み合わせることです。ここでは、代表的な効率化の方法を紹介します。 

問い合わせが発生しにくい仕組みをつくる

カスタマーサポートを効率化するには、「問い合わせに対応すること」だけでなく、「問い合わせ自体を減らすこと」も重要です。

顧客が必要な情報を自分で見つけられる環境を整えることで、オペレーターの対応件数を減らし、顧客も待たずに問題を解決しやすくなります。

例えば、次のような取り組みがあります。

• FAQを充実させる
• ナレッジベースを整備する
• Webサイトの導線を改善する
• よくある問い合わせを製品・サービスへ反映する

近年は、FAQを掲載するだけでなく、生成AIを活用して質問内容に応じた回答を提示する仕組みも普及しています。必要な情報へスムーズにたどり着ける環境を整えることで、自己解決率の向上につながります。

対応業務を標準化する

担当者ごとに対応方法が異なると、回答品質にばらつきが生じるだけでなく、教育や引き継ぎにも時間がかかります。

そのため、対応フローやナレッジを標準化し、誰でも一定の品質で対応できる環境を整えることが大切です。

例えば、次のような取り組みがあります。

• 対応マニュアルやナレッジを整備する
• 問い合わせ内容ごとの対応フローを統一する
• チャネルごとの運用ルールを整理する

業務を標準化することで、対応品質を維持しながら生産性の向上が期待できます。

AIで定型業務を自動化する

AIの活用は、カスタマーサポートを効率化する代表的な方法の一つです。

AIチャットボットやボイスボットは、営業時間や料金案内など定型的な問い合わせの自動化に活用されています。こうした問い合わせをAIが担うことで、担当者の負担を軽減し、人による対応が必要な問い合わせへリソースを集中しやすくなります。

また近年は、生成AIの活用により、従来のシナリオや回答パターンでは対応が難しかった問い合わせにも柔軟に対応できるようになっています。さらに、AIエージェントの登場により、情報検索やシステム連携を組み合わせた業務支援も広がっています。

AIを効果的に活用するには、「AIに任せる業務」と「人が対応する業務」を適切に切り分け、それぞれの強みを活かした運用を設計することが重要です。

なお、カスタマーサポートの自動化を進める具体的な方法や導入のポイントについては、「【AI導入】カスタマーサポートを自動化する方法を紹介！」で詳しく解説しています。 

問い合わせ後の業務まで効率化する

カスタマーサポートでは、問い合わせ対応後にも対応履歴の入力や顧客情報の更新、担当部門への引き継ぎなど、さまざまな業務が発生します。こうした業務は一件あたりの時間は短くても、積み重なると大きな負担になります。

そのため近年は、問い合わせ対応だけでなく、CRMや業務システムとの連携によって後続業務まで効率化する取り組みも進んでいます。

問い合わせ対応から関連業務までを一連のプロセスとして見直すことで、より大きな業務改善効果が期待できます。

カスタマーサポートの効率化を成功させるポイント

カスタマーサポートの効率化は、ツールを導入するだけでは十分ではありません。ここでは、成果につなげるためのポイントを紹介します。 

効率化する業務を見極める

すべての業務を一度に効率化しようとすると、導入や運用の負担が大きくなり、期待した効果を得られないことがあります。そのため、改善効果が高い業務から優先的に取り組むことが重要です。

例えば、問い合わせ件数が多い内容や定型的な対応が中心の業務は、自動化による効果を得やすい傾向があります。一方で、個別の判断や高度なコミュニケーションが求められる問い合わせは、人による対応が適しているケースもあります。

問い合わせ内容や対応工数を分析し、「AIが担う業務」と「人が担う業務」を整理したうえで、段階的に効率化を進めることが成功のポイントです。

顧客体験とのバランスを考える

効率化を進める際は、業務効率だけでなく顧客体験とのバランスも重要です。

例えば、自動応答だけでは解決できない問い合わせや、人による対応を希望する顧客には、AIからオペレーターへスムーズに引き継ぐ仕組みが欠かせません。

問い合わせ内容や顧客の状況に応じて対応方法を切り替え、AIと人がそれぞれの強みを活かして役割を分担することで、効率化と顧客体験の向上を両立しやすくなります。

データを活用して改善を続ける

カスタマーサポートの効率化は、一度仕組みを導入して終わりではありません。問い合わせ内容や利用状況を継続的に分析し、改善を繰り返すことで、より高い効果が期待できます。

例えば、問い合わせログやVOC（顧客の声）を分析することで、FAQで十分にカバーできていない問い合わせ内容や対応フローの課題に加え、AIでは十分に対応できていない問い合わせの傾向も把握できます。

また、応答率や自己解決率、対応時間などのKPIを定期的に確認することで、改善の成果を可視化できます。

データをもとに運用を見直し続けることが、効率化を定着させる重要なポイントです。

AIで進化するカスタマーサポートの効率化

生成AIの普及により、カスタマーサポートにおけるAI活用は大きく進化しています。ここでは、効率化を支える最新のAI活用の動向を紹介します。 

AIによる対応が高度化している

従来のAIチャットボットやボイスボットは、あらかじめ設定したシナリオや回答パターンに基づいて対応する仕組みが一般的でした。そのため、想定外の質問や複雑な問い合わせへの対応には限界がありました。

一方、生成AIを活用した対話AIは、蓄積されたナレッジをもとに質問の意図を踏まえて回答を生成できます。これにより、より自然で状況に応じた対応が可能となり、自己解決率の向上やオペレーターの負担軽減につながっています。

問い合わせの内容に応じてAIと人を適切に使い分けることで、対応品質を維持しながら、限られたリソースを有効に活用できます。 

AIが業務まで実行できるようになっている

近年は、問い合わせへの回答だけでなく、その後の業務まで支援するAIエージェントへの注目が高まっています。

AIエージェントは、対話内容に応じて必要な情報を取得したり、業務システムと連携したりすることで、一連の業務を効率化できる点が特徴です。

例えば、問い合わせ内容に応じて顧客情報を確認し、必要な手続きや担当部門への連携を支援するなど、対話と業務を組み合わせた活用が進んでいます。その結果、問い合わせ対応の前後に発生する業務を効率化でき、オペレーターの負担軽減と対応品質の向上につながります。

AIエージェントの仕組みや従来のAIとの違いについて詳しく知りたい方は、「AIエージェントとは？AIアシスタントとの違い、仕組みや種類、活用例をわかりやすく解説」もあわせてご覧ください。

複数のAIが連携して業務を最適化する

AI活用が進むなかで、近年は複数のAIが役割を分担しながら連携する「マルチAIエージェント」という考え方も広がっています。

従来は一つのAIが問い合わせ対応や情報検索などを担うケースが一般的でした。しかし、業務が複雑になるにつれて、一つのAIだけでは対応できる範囲に限界がある場面も増えています。そのため、それぞれ異なる役割を持つAIを組み合わせて業務を進めるアプローチが注目されています。

例えば、ユーザーとの対話を担当するAI、社内ナレッジを検索するAI、業務システムと連携するAIなどが役割を分担して連携することで、問い合わせ対応から業務処理までをよりスムーズに進められます。

このように、目的に応じて複数のAIを連携させることで、業務全体の効率化や、より柔軟な顧客対応が期待されています。

マルチAIエージェントの構成や活用例については、「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」で詳しく紹介しています。 

カスタマーサポートの効率化は全体最適で考える

個別の施策やツールだけでは、十分な効果が得られないこともあります。効率化を成功させるには、問い合わせ対応だけでなく、業務全体を見直す視点が重要です。 

部分最適ではなく全体最適で考える

FAQの整備やAIチャットボットの導入は、効率化を進める有効な施策です。一方で、それぞれを個別に導入するだけでは、問い合わせ後の情報入力や担当部門への引き継ぎなどに手作業が残り、十分な改善につながらないことがあります。

そのため、問い合わせ対応だけでなく、情報収集や業務処理、システム連携まで含めた一連の業務プロセスとして効率化を考えることが大切です。業務全体を踏まえて設計することで、より高い効果が期待できます。

将来の業務拡張を考慮して選ぶ

生成AIやAIエージェントの進化により、カスタマーサポートを取り巻く環境は今後も変化していくと考えられます。そのため、現在の課題を解決できるかだけでなく、将来的な業務拡張や新たなAI活用にも対応しやすい仕組みを選ぶことが重要です。

拡張性を考慮した基盤を整えることで、問い合わせ対応から業務全体の効率化へと段階的に取り組みやすくなり、変化する顧客ニーズにも柔軟に対応できます。

AIを活用してカスタマーサポートを効率化しよう

カスタマーサポートの効率化を実現するためには、問い合わせ件数を減らす仕組みづくりや業務の標準化、AIの活用など、自社の課題に合わせて適切な施策を組み合わせることが重要です。また、効率化を成功させるには、問い合わせ対応だけでなく、その前後の業務も含めた全体最適の視点で取り組むことが重要です。 

近年は、生成AIの進化により、問い合わせ対応だけでなく、情報取得やシステム連携、業務処理まで支援するAIエージェントへの注目が高まっています。さらに、複数のAIが役割を分担して連携するマルチAIエージェントによって、業務全体の効率化を目指す取り組みも広がっています。

CAT.AIは、問い合わせ対応から業務処理まで一連のプロセスを支援するCXプラットフォームです。対話の自動化だけでなく、業務全体を見据えた効率化を実現したい企業を支援します。

サービス紹介資料では、CAT.AIの特長や活用イメージ、導入事例などをご紹介しています。カスタマーサポートの効率化やAI活用を具体的に検討したい方は、ぜひ資料をご覧ください。

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