カスタマーサービス向けAIとは？メリット・デメリットを徹底解説

カスタマーサービスにおけるAI導入は、人の仕事を奪うものではなく、業務効率化と顧客体験を同時に高めるために役立ちます。
しかし、カスタマーサービス向けAIの特徴について分からず、悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

本記事では、カスタマーサービスにおけるAIの概要や導入メリット・デメリット、失敗しない導入ポイントまでを分かりやすく解説していきます。
カスタマーサービス向けのAIについて気になっている方は、ぜひ参考にしてみてください。

カスタマーサービス向けAIとは

カスタマーサービス向けAIとは、チャットボットやFAQ自動生成など、顧客対応に関するAIサービスを指します。
24時間365日稼働できるため、ユーザーや顧客からの問い合わせを素早く処理できる点が大きな魅力です。
世界ではチャットボット市場が数百億ドルを超える規模へ拡大すると予測されているほか、日本企業でもAIを活用する顧客サービスが急速に浸透しています。

日本における普及状況と市場動向

近年、国内企業でもカスタマーサービス領域でAIへの投資が加速しています。
世界市場では、2030年のカスタマーサービス向けAIの市場規模が400億ドルを超えると予測されており、日本でもAI活用を前提としたサービス設計が急速に進んでいます。
日本のカスタマーサービス関連企業を対象とした2025年の調査でも、AIを活用している企業の約75%が効果を実感したという報告がありました。
データ分析や自動化による効率化が顧客接点の価値向上につながっていることを示しており、今後も市場規模と導入率は拡大していくでしょう。

AIと人間の役割分担

AIは大量のデータを高速に処理し、定型的な問い合わせへの自動応答や分類作業、トレンド予測といった業務に強みを持っています。
また、24時間365日の対応が求められる領域でも、人間の労働時間を補い、業務を自動化できます。

一方で、倫理的な配慮や感情の理解などが求められる場面では、人間の共感力や柔軟な判断力が不可欠です。
クレーム対応や複雑な相談、創造的な問題解決では人間が中心となり、AIはデータ分析や定型処理を担う補佐役となります。

カスタマーサービスにAIを導入するメリット

カスタマーサービスにAIを導入するメリットは主に下記4つです。

• 24時間365日の即時対応と顧客満足度向上
• オペレーターの業務負担軽減・生産性向上
• データ活用によるパーソナライズ
• オムニチャネル対応の強化

AIを導入すれば、24時間の即時対応などにより顧客満足度が向上します。
また、CRMや顧客履歴と連携してパーソナライズされたサポートを提供でき、メールやチャットなど複数のチャネルへの同時対応も実現可能です。

24時間365日の即時対応と顧客満足度向上

AIチャットボットは休息を必要とせず、深夜や休日でも即時に回答できるため、電話がつながらないことによる顧客の離脱や機会損失を防ぎます。
商品の購入先を決める際にカスタマーサービスのレスポンスを重視する消費者は多いです。
時差を超えたサービスが可能になるため、グローバル展開する企業にとっても強力な差別化要因となります。

オペレーターの業務負担軽減・生産性向上

定型的な問い合わせ対応をAIで自動化すれば、オペレーターは複雑な課題や感情的価値が求められる対応に集中できます。
また、カスタマーサービスにAIを導入すると、対応時間の短縮や心理的負担の軽減から離職率の低下といった副次的なメリットも期待されています。
AIは即座に必要な情報を提示できるため、オペレーターの作業効率も向上し、より高度な顧客対応に人的リソースを振り分けられるでしょう。

データ活用によるパーソナライズ

AIは顧客関係管理（CRM）システムや過去の問い合わせデータと連携することで、利用者の属性や行動を瞬時に判断し、パーソナライズされたメッセージや提案が可能です。
既存顧客には購入商品の配送状況を提示し、新規ユーザーには人気商品の紹介を促すなど、状況に応じて異なる対応が実現できます。
また、AIは顧客が閲覧したヘルプページを記録し、人間の担当者が重複した回答を避けるようサポートするため、顧客の利便性や時間の節約につながります。

オムニチャネル対応の強化

現代の顧客は電話やメールだけでなく、メッセージアプリやチャットなど複数のチャネルを使い分けているため、企業はオムニチャネル対応が必要です。
チャットボットやAIアシスタントを複数のチャネルに配備すると、どこからでも一貫したサポートを提供でき、サポート担当者の負担軽減にもつながります。
ユーザーも自分の好きなチャネルで必要な情報を素早く得られるため、顧客体験の向上とリピーターの確保が期待できます。

カスタマーサービスにAIを導入するデメリット

カスタマーサービスにAIを導入するデメリットは主に下記3つです。

• ハルシネーションや誤回答への対策
• セキュリティと個人情報保護
• 導入コストや運用体制

AI導入には多くのメリットがある一方で、データの品質やセキュリティ、運用コストといった課題も存在します。
カスタマーサービスにAIを活用するリスクを理解し、適切な対策を講じることで、AIの恩恵を最大限に生かすことができます。

ハルシネーションや誤回答への対策

AIは膨大な情報からパターンを学習するため、誤った情報や不確実な内容を生成してしまう「ハルシネーション」のリスクがあります。
対策として、検索拡張生成（RAG）を用いて外部データベースを参照し、情報源を限定する方法が推奨されています。
また、人間がAIで出力された情報の参照元を確認すれば、誤情報の拡散を防ぎ、信頼性を高めることが可能です。

セキュリティと個人情報保護

AIを導入すると顧客情報や社内機密を扱うため、情報漏洩のリスクが生じます。
AIシステムの再学習時に機密情報が学習データへ取り込まれると、情報が外部へ流出する可能性があるため、個人情報保護法に沿って適切な管理を行う必要があります。
AIをカスタマーサポートに活用する際には、データの暗号化やアクセス制限、API連携の安全性確保など、セキュリティ対策を徹底することが重要です。

導入コストや運用体制

AIの導入には初期費用だけでなく、学習データの準備やシステムのチューニング、日々の運用保守など、継続的なコストも発生します。
導入前に費用対効果を慎重に評価し、各AIサービスの特徴や操作性を比較して、自社の課題とリソースに適した方式を選択することが必要です。
また、AIは導入して終わりではなく、継続的な分析・改善によって最適化を行う体制の構築が重要になります。

カスタマーサービス向けAI導入のポイント

カスタマーサービス向けのAIを導入する際のポイントは主に下記3つです。

• 使用目的に合わせたツール比較
• 小規模テスト導入や効果検証
• 社内教育と継続的な改善

AI導入を成功させるためには、目的に沿ったツール選定と段階的な導入が不可欠です。
また、社内でAIを利用できる人材の育成と、運用ルールの整備も重要になります。

使用目的に合わせたツール比較

カスタマーサービス向けのAIツールを選定する際は、導入目的と業務課題に合っている機能を持つかを重視します。
定型業務の効率化が目的であれば応答型AIや自然言語処理に強いツール、パーソナライズ対応が目的なら顧客行動分析機能を持つツールを検討します。
さらに、精度・使いやすさ・セキュリティ・コスト・サポート体制といった観点から複数ツールを比較し、技術だけではなく課題解決に直結するツールを選びましょう。

小規模テスト導入や効果検証

AIツールを選定したら、全社展開の前に特定部門や特定業務に絞った小規模なテスト導入から始めるのが効果的です。
実際の業務に近い環境でツールを試用し、効果や精度、操作性を確認することで、本格展開前に課題を洗い出せます。
また、検証結果をもとに必要な調整を加えれば、導入後の失敗リスクを抑え、投資対効果を最大化できます。
現場の理解と納得感も高まるため、社内への普及がスムーズに進むでしょう。

社内教育と継続的な改善

AIを長期的に活用するためには、従業員がAIの仕組みや制約を理解し、適切に使いこなせるよう教育することが欠かせません。
また、本格導入の段階では、既存システムとの連携、従業員への研修、運用ルールの整備などが重要なポイントとなります。
導入後も定期的な効果測定を行い、プロンプトの最適化やAIモデルのアップデートを続けることで、業務への定着と効果の最大化が期待できます。
また、人間とAIの役割分担を定期的に見直し、AIでは対応が難しい問い合わせをスムーズに有人対応へ切り替えられる仕組みを整えることも重要です。

まとめ

カスタマーサービスでAIを活用することで、問い合わせ対応の効率化や対応品質の均一化が進み、顧客満足度の向上と運用コスト削減を同時に実現できます。
重要なのは、AIにすべてを任せるのではなく、人とAIの役割分担を明確にし、自社の課題や目的に合った形で導入・運用することです。
本記事で紹介した考え方や活用ポイントを参考に、カスタマーサービスにAIを効果的に取り入れてみてください。