【問い合わせ対応でAIが活躍する時代】自動化するメリットと導入のポイント

多くの企業で問い合わせ対応を自動化する手段としてAIの導入が進んでいます。

コールセンターやカスタマーサポートでは、問い合わせ件数の増加やオペレーター不足により、「対応が追いつかない」「担当者ごとに応対品質に差がある」といった課題が顕在化しています。こうした背景から、問い合わせ業務をAIで自動化し、効率化と対応品質の安定化を図る動きが進んでいます。

今回は問い合わせ対応の課題やAIによる自動化のメリット、自動化ツールを導入する際のポイントについて解説します。

自動化しやすい定型的な問い合わせから、業務プロセス全体の最適化まで、問い合わせ対応におけるAI活用を進める際の参考としてお役立てください。

なぜ、問い合わせ対応にAIが活用されているのか？

従来の電話やメールを中心とした問い合わせ対応には、以下のような課題が存在します。

1. リソースの課題
   オペレーターの採用難や教育コスト、人件費は増加傾向にあります。限られた人員では、問い合わせが集中する時間帯には対応が追いつかず、顧客を待たせてしまうことも少なくありません。
2. 対応時間の制約
   多くの場合、サポート窓口の営業時間は限られています。顧客は「すぐに解決したい」問題があっても、営業時間外は翌営業日まで待たなければならず、これが顧客満足度の低下を招きます。
3. 応対品質のばらつき
   オペレーターの経験やスキルによって、回答のスピードや正確性にバラつきが生じることは避けられません。対応に差が出てしまうと、顧客に不信感を与える要因となります。

これらの課題は、顧客体験を損なうだけでなく、現場従業員の負担増にも繋がります。そこで、よくある問い合わせや、社内ナレッジの参照が必要な対応をAIで支援・自動化する動きが強まっています。

AIを活用することで、対応の平準化・24時間対応・オペレーターの負荷軽減が実現しやすくなり、企業と顧客の双方にとってメリットがあります。

問い合わせ対応をAIで自動化するメリット

では、問い合わせ対応を自動化するメリットについてみていきましょう。生成AIの精度向上や社内ナレッジとの連携が容易になったことで、AIが担える業務範囲は着実に広がっています。主なメリットは次の通りです。

問い合わせ業務の効率化

従来、AIによる自動化といえば「よくある質問への回答」が中心でした。しかし、最近では 生成AIと社内ナレッジを組み合わせることで、状況に応じて回答内容を調整できるようになっています。

これにより、定型的な問い合わせだけでなく、手順説明や案内の分岐を伴うやや複雑な応対もAIが対応できるケースが増えています。

また、顧客管理システム（CRM）や注文管理システムなどと API連携できるサービスを選べば、顧客情報の参照や対応履歴の記録を自動化できます。これにより、オペレーターは顧客一人ひとりに合わせたアップセル提案や、成約率を高めるためのクロージング業務などに時間を使えるようになります。

顧客満足度の向上

従来のFAQ型チャットボットでは、顧客がどの情報にアクセスすればよいか迷ったり、応答が不自然でストレスを感じたりすることがありました。こうした課題を背景に、生成AIを組み合わせた問い合わせ対応の導入が進み、顧客の入力内容や状況に応じた自然な対話による応対が可能になっています。

これにより、顧客は迷わず自己解決でき、問い合わせの待ち時間や不明点によるストレスを大幅に減らせます。また、24時間365日対応できることに加え、状況に応じた柔軟な応対や必要な手続きの案内まで一貫して提供できるため、顧客にとって利便性の高い体験を実現できます。

応対品質の安定と属人化の解消

問い合わせ対応において、オペレーターの経験や知識による品質のばらつきは大きな課題ですが、AIを活用すれば人的ミスを抑え、一定の応対品質を維持できるようになります。

さらに生成AIを組み合わせることで、従来の定型的な回答にとどまらず、文脈に沿った柔軟な応答も可能になり、より幅広いケースにも対応できます。

また、対話内容や履歴を記録・分析することで、応対品質の改善やナレッジ共有にも役立ちます。これにより、担当者に依存しない安定した問い合わせ体制を構築でき、現場の属人化リスクの軽減にも繋がります。

問い合わせ対応を自動化するAIの種類

問い合わせ対応を自動化するシステムについて、それぞれの特徴と合わせて詳しく解説します。

AIチャットボット

Webサイト上でテキストによる対話を通じて問い合わせに自動応答するシステムです。

従来の「シナリオ型（決められた分岐をたどる）」や「辞書型（特定の単語に反応する）」に加え、近年では生成AIが顧客の入力した自由な文章の意図を汲み取って回答する、より柔軟な対話が可能なAIチャットボットに注目があつまっています。

ボイスボット

電話窓口で顧客の音声問い合わせに対応するシステムです。

音声認識技術で顧客の話をテキスト化し、その意図をAIが解析、そして音声合成技術で自然な回答を返します。従来のIVR（自動音声ガイダンス）のように「〇〇の方は1番を」といったプッシュ操作を強いることなく、顧客が「〇〇について知りたい」と話すだけで用件を理解し、簡単な手続きならその場で完結させることが可能です。

生成AIの活用と「RAG」

近年では、ChatGPTに代表される生成AIを問い合わせ対応に活用する事例も増えています。生成AIは、非常に自然で柔軟な対話文を生成できるため、まるで人間と会話しているかのような高度な対話体験を提供できます。

ただし、生成AIには「ハルシネーション（事実に基づかない、もっともらしい嘘の回答を生成する）」というリスクがあります。これを防ぎ、企業利用の安全性を高める技術が「RAG (検索拡張生成)」です。

RAGとは、AIが回答を生成する際に、まず社内のマニュアル、FAQ、製品仕様書といった「信頼できる情報源（ナレッジベース）」を検索し、その検索結果に基づいて回答を生成する技術です。

これにより、AIは学習データにない最新情報や、社内独自のルールに基づいた正確な回答が可能となり、問い合わせ対応におけるAI活用の精度と安全性が大きく向上します。

問い合わせ対応自動化ツール導入のポイント

問い合わせ対応自動化ツールを導入する際には、以下のポイントに注意すると良いでしょう。

• 導入目的と対象業務を明確にしておく
• 既存システムとのAPI連携可否を確認する
• ユーザーにとっての使いやすさを考慮する
• 継続的なPDCAの必要性を理解しておく

導入目的と対象業務を明確にしておく

AI導入で何を解決したいのかを具体的に定義することが最も重要です。

例えば、

• オペレーターの残業時間を月平均10時間削減したい
• 顧客の自己解決率を30％向上させたい
• よくある質問TOP20の対応をAIで完結させたい

など、定量目標と顧客体験指標（自己解決率、応答満足度など）を組み合わせるとより明確になります。

その上で、定型的な問い合わせはAIに任せ、複雑な相談やクレーム対応は人間が担当するなど、業務の役割分担を明確に設計することが重要です。

既存システムとのAPI連携可否を確認する

既存のCRM（顧客管理システム）や社内チャット、ERP（基幹システム）などと連携できるツールを選ぶことで、例えば以下のように、AI活用の幅が広がります。

• AIが受け付けた顧客情報や問い合わせ内容をCRMへ自動で登録する
• 注文状況やステータスを基幹システムで照会し即時に回答する
• AI対応が難しい場合、CRMの顧客情報を引き継いで有人チャットへ連携する

最近のツールでは、ノーコード連携も増えており、より柔軟にツール連携ができるようになってきています。

ユーザーにとっての使いやすさを考慮する

問い合わせ対応自動化ツールは、ユーザーが直感的に利用できることが重要です。

例えば、以下のような点を考慮すると良いでしょう。

• 応答がシンプルでわかりやすい
• 表現の揺れや曖昧な入力に対応できる
• 対話速度やインターフェースを選択できる
  （テキスト／音声などマルチモーダル対応）

ユーザーにとって使いやすいツールは利用率が向上し、AIの学習データが蓄積されるため、回答の精度や自然な対話の品質向上にも繋がります。

継続的なPDCAの必要性を理解しておく

ツールは導入したら終わりというわけではなく、継続的にPDCAを回すことが非常に重要です。

以下のような運用改善をしていくとよいでしょう。

• 顧客の質問や対話ログを定期的に分析
• AIが回答できなかった質問を追加学習
• 精度の低い回答を修正・チューニング

ベンダーによってはログの解析から文言の改善といったメンテナンス作業まで総括的に行ってくれるものもありますので、自社だけでの運用に自信がない、効率的に運用していきたい、という方はそのようなベンダーを選定することをオススメします。

問い合わせ対応自動化なら生成AIと連携できる「CAT.AIマルチAIエージェント for Chat」がオススメ

AIを活用したツールによる問い合わせ対応の自動化は、業務効率化や遅延・ミスの削減、応対品質の安定、顧客満足度向上など、さまざまなメリットをもたらします。

近年は、生成AIを組み合わせたツールの導入検討も進んでおり、より柔軟で自然な対話が可能になっています。その際には、生成AIが持つリスクを理解し、安全性や精度向上の仕組み（RAGなど）が整ったツールを選ぶことが重要です。

実際の導入を検討する際には、自社の業務フローや既存システムとの連携をサポートするツールを選ぶと、より効果的に問い合わせ業務の自動化が進められます。

たとえば「CAT.AIマルチAIエージェント for Chat」は、複数のAIエージェントと既存システムを統合的に活用できるだけでなく、電話やWebなど複数の入口に対応できるマルチモーダル機能や、クラウド・オンプレなど最適な提供方法を選べる柔軟性も備えており、複雑な問い合わせにも対応可能です。

安全な環境で自社に最適化されたAIソリューションに興味がある方は、ぜひ資料をご覧ください。