カスタマーサポートにおけるAIは、単なる自動応答ツールの枠を超え、顧客対応全体を支える基盤へと進化しています。その一方で、機能や選択肢が急速に増え、「何を基準に選べばよいのか分からない」という声も少なくありません。

ここでは、AIが不可欠とされる背景から、選定時に押さえるべき要件、具体的にできること、導入メリット、そしてROIの考え方までを体系的に解説します。

目次

 

なぜ今、カスタマーサポートにAIが不可欠なのか

カスタマーサポートの現場にAIが不可欠といわれるようになった背景を、市場環境・現場課題・経営視点から説明します。

市場背景：AIは“付加機能”から“基盤（OS）”へ

従来、AIはチャットボットやFAQ検索といった「一部機能」として導入されることが一般的でした。しかし現在では、顧客対応全体を横断的に支える「基盤」としての役割が求められています。
特に、問い合わせチャネルの多様化やデータ量の増加が影響し、個別ツールの寄せ集めでは対応しきれなくなったことが、AI中心の統合的なプラットフォーム誕生を後押ししました。

現場課題：従来の運用モデルが限界に

コンタクトセンターでは、問い合わせ件数の増加と人材不足が深刻化しています。加えて、企業は顧客体験の向上も考慮しなければなりません。これらの現場の課題解決策として、AIによる自動応答やオペレーター支援の活用が、現場の負荷軽減に役立っています。

経営インパクト：サポートは“コスト”から“価値創出”へ

これまでサポート部門はコストセンターと見なされがちでしたが、現在では顧客体験（CX）を通じて売上やブランド価値に貢献する重要な部門へと位置づけが変化しています。
AIの活用により、単なる効率化にとどまらず、顧客満足度の向上やアップセル機会の創出といった「価値創出」を可能にしました。

 

2026年に求められるカスタマーサポートAIの選び方

カスタマーサポートAIの選定では、単に機能の多さを比較するだけでは不十分です。重要なのは、「どこまで業務を任せられるか」「全体としてどのように機能するか」という視点です。AIの進化により、評価すべき観点も高度化しており、基盤としての設計や運用性まで含めた判断が求められます。

ツール選定時に確認すべきチェックポイント

ツールを選定するときに優先的に確認すべき「項目リスト」と「チェックポイント」を解説します。

【チェック項目リスト】

☑AIの形態は「チャットボット」ではなくエージェンティックAIか

　→単なる応答ではなく、業務実行まで担えるかが重要です。

☑マルチモーダル対応（音声・テキスト・画像）は十分か

　→音声・テキスト・画像など自社に必要な、複数のチャネルに対応できるか。

☑信頼性・倫理は担保されているか

　→AIによる嘘（ハルシネーション）を監視し、外部に流出させないよう監視（ガードレール）する機能の精度。

☑CRM・ERPなどのシステム連携性

　→利用しているシステムと連携し、実行（返金や変更）まで完結できるか。

☑ナレッジ統合力はあるか

　→FAQや履歴、非構造データを統合して活用できるか。

☑リアルタイム性

　→応答速度・音声対応の品質は十分か。

☑AIの評価・改善（AI Ops）が可能か

　→AIの評価・改善を継続的に行えるか。

☑コスト構造が透明か（従量課金リスク）

　→従量課金のリスクを含め、コストが見えやすいか。

 

カスタマーサポートAIでできること

ここからは、AIによって実現できる具体的な業務を紹介していきます。カスタマーサポートAIは、問い合わせ対応の自動化からオペレーター支援、業務の自動実行まで幅広く活用されていることに驚く方もいらっしゃるでしょう。

問い合わせ対応の自動化（チャット・音声）

AIチャットボットや音声ボットにより、よくある問い合わせを自動化できます。これにより、オペレーターのリソースを複雑な対応に集中でき、全体の業務効率は改善します。

生成AIによる回答の自動生成

生成AIを活用することで、FAQの自動生成や自然な文章での応答が可能になります。従来のシナリオ型ボットに比べ、柔軟で人間らしい対応が実現します。


【関連資料】 カスタマーサポートにおける生成 AI 入門

生成AIは、顧客対応の自動化と会話データの活用を促進し、CX向上に貢献します。本eBookでは、リスクを抑えながら生成AIのメリットを最大化する方法と、最新AI機能との連携について解説します。

 

オペレーター支援

AIはオペレーターの“アシスタント”としても機能します。
顧客との会話中に最適なナレッジや回答を提示したり、対応内容の要約や後処理を自動化したりすることで、業務負担を大幅に軽減します。

AIエージェントによる業務の自動実行

エージェンティックAIは、問い合わせ対応にとどまらず、実際の業務実行まで担います。例えば、予約変更、注文処理、会員情報の更新などを自動で完結できるため、人手を介さない“完全自動化”が実現します。この点は、事前に想定した範囲内で業務を遂行するチャットボットとの大きな違いです。

顧客データを活用した最適対応

顧客の履歴や属性データをもとに、最適な対応やレコメンドが可能になります。
例えば、ショッピングサイトで購入履歴や選択中の商品に合わせて、「他の方はこちらを一緒に買っています」というように、新たな商品を提案し、アップセルにつなげています。

同じように、入力したテキストに関連するFAQや、WEBの閲覧履歴から必要そうな情報を提示することができるため、顧客一人ひとりに合わせたパーソナライズされた体験を提供できます。

 

なぜGenesys Cloudが要件を満たすのか

ここまで紹介した機能は、どれもカスタマーサポートの現場にとって必要かつ有益で、AIを導入する意義をイメージすることができたのではないでしょうか。ここからは、特にご紹介したいGenesys Cloudの具体的な機能を解説いたします。

AI前提で設計されたCXプラットフォーム

AIを前提とした統合基盤により、チャネル・ナレッジ・データが分断されることなく連携します。その結果、高精度な応答と継続的な改善が可能になります。
導入前に複数のチャネルが分断されていても、導入と同時に統合することができるため、業務効率だけでなくコストも改善できたというお客様も多くいらっしゃいます。

 

山陰合同銀行


【関連事例】株式会社山陰合同銀行　

オムニチャネルを実現できる音声基盤を獲得し、顧客に寄り添ったサービスを効率良く提供

2024年にコンタクトセンターシステムを刷新し、10月から音声基盤としてGenesys Cloud™を導入しました。IVR（自動音声応答）や生成AIとの連携により効率化を進め、新施策の人的リソースを創出するとともに、CX（顧客体験）、EX（従業員体験）の向上も実現しています。

詳しくはこちら

 

Woman smiling in a café, on a phone call and glancing at her watch, beside a chat message card and glossy red 3D shapes.

エージェント型AIの実装

Genesys Cloudには単なるチャットボットではなく、業務実行まで担うエージェンティックAIを実装しているため、顧客対応を一気通貫で自動化できます。

 

 

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ナレッジとVOCの統合

FAQや対応履歴、顧客の声（VOC）を統合的に活用することで、回答精度の向上と継続的な改善を実現します。

 

 

 

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オムニチャネル統合と拡張性

音声、チャット、SNSなど複数チャネルを統合し（オムニチャネル）、一貫した顧客体験を提供します。また、CRMやERPなど外部システムとの連携や拡張性にも優れています。

 

 

 

カスタマーポートAI導入の主なメリット

最後にカスタマーサポートAIを導入するメリットの中から、多くの現場で評価の高いものをご紹介します。

対応品質の均一化と標準化

AIによりナレッジが共有され、オペレーターごとの対応差が解消されます。これにより、一貫した顧客体験を提供できる点が大きなメリットです。

問い合わせ対応の効率化と業務負荷の軽減

自動化により問い合わせの対応時間が短縮され、人件費の削減にもつながります。オペレーターの負担軽減にも寄与するので、新人オペレーターでも安心して業務遂行でき、従業員満足度向上により離職率も下がります。

24時間・マルチチャネル対応の実現

AIは時間や場所に制約されず、常時対応が可能です。グローバル対応や夜間対応にも柔軟に対応できるので、電話・チャット・SNSなど、オムニチャネルの可能性が広がります。

顧客満足度（CS/NPS）の向上

応答速度の向上と対応精度の改善により、顧客満足度の向上が期待できます。結果として、ブランド価値の向上にも貢献します。

ROIの向上

AI導入の効果は、コスト削減と売上向上の両面から評価されます。
一般的にROI（投資対効果）は「導入によって得られた利益 ÷ 投資額」で算出され、AI導入では人件費削減や対応効率の向上に加え、顧客満足度向上による収益増加も含めて評価されます。適切なKPIを設定し、継続的に効果を測定することが重要です。 

ここではシンプルな例で説明します。

事例：月間のお問い合わせが10,000件のコールセンターでは、毎月800万円の人件費が発生。1件あたりのコストは800円です。そこで、そのうち半分（5,000件）を自動化することを目的に、月額300万円のAIを導入（＝投資）しました。

カスタマーサポートAI導入のROI効果

AIで自動化した部分に着目すると、400万円の人件費を削減とAIへの投資300万円で、毎月100万円の費用を削減できることになります。

人件費400万円ーAI導入300万円＝100万円の削減。

ROI＝100万円÷300万円＝約33％と、初月からトータルコストの削減が可能です。

AI を活用したビジネスケースの構築

 

【関連資料】AI投資のROIを最大化する戦略とは？

CXの向上とROIの最大化を両立するには、何が必要なのか？

本レポートでは、ステークホルダー間の合意形成から、AIユースケースの優先順位付け、効果測定、ビジネス価値の可視化まで、成果につながるAI戦略のポイントを解説します。

 

 

まとめ

カスタマーサポートにおけるAIは、単なる業務効率化ツールではなく、顧客体験全体を支える基盤へと進化しています。導入にあたっては、エージェンティックAIであるか、システム連携やナレッジ統合が可能かといった観点での評価が重要です。

また、AIは問い合わせ対応の自動化だけでなく、オペレーター支援や業務の自動実行、さらには顧客データを活用した最適対応まで幅広い価値を提供します。

適切なツールを選定し活用することで、業務効率の向上だけでなく、顧客満足度の向上や収益への貢献といった経営インパクトを生み出すことが可能です。今後のカスタマーサポートにおいて、AIは不可欠な存在であるといえるでしょう。

 

Genesys Cloudで、AIを活用した次世代のカスタマーサポートを実現

Genesys Cloudは、AIによる問い合わせ対応の自動化からオペレーター支援、顧客データを活用したパーソナライズまで、カスタマーサポートの高度化を支援します。業務効率化と顧客満足度の向上を両立するAI活用を、ぜひご体験ください。

 

 

 

 

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