AIエージェントをカスタマーサポートに導入する効果・メリットとは？
投稿日：2025年6月30日 ｜ 更新日：2025年6月30日
コールセンター（コンタクトセンター）などカスタマーサポートの現場では、企業の経営戦略として重要視される顧客体験（CX）向上の担い手として、応対品質や顧客利便性の向上など求められることが増えています。一方、離職率の高さや採用難を背景にした人手不足についても慢性的な課題です。こうした背景から、生成AIなど最新技術を用い、タスクを自律的に実行するバーチャルアシスタントとして、カスタマーサポートにAIエージェントの導入を検討する企業も増えています。
当記事では、AIエージェントの概要からカスタマーサポートにおける導入メリットや導入時のポイントまで紹介します。
＜目次＞
- AIエージェントとは？
- カスタマーサポートでAIエージェントが有効な理由とは？
- カスタマーサポートにおけるAIエージェント導入のメリットとは？
- カスタマーサポートにAIエージェント導入をする際のポイントとは？
AIエージェントとは？
高度な対話理解を持つ自律型プログラム
AIエージェントとは、人工知能を活用して人間と自然な会話を行い、意思決定や課題解決を支援する自律的なプログラムです。特にカスタマーサポートの文脈では、顧客の質問に対する即応性や正確性を担保しながら、会話の流れに沿って柔軟に対応を変化させる能力が求められます。たとえば、製品の操作方法に関する質問があった場合、AIエージェントは過去のやり取り、使用履歴、FAQ（よくある質問）の内容を総合的に判断し、最も適した回答をリアルタイムで提示可能です。
自然言語処理や生成AIを活用した応対が可能
AIエージェントは、自然言語処理（NLP）や生成AI、機械学習といった先進技術を組み合わせることで、従来の自動応答システムとは異なる高度な対話体験を提供します。曖昧な表現や文法的に不完全な発言でも、その背後にある意図を解釈し、適切な内容を生成できます。また、会話を通じてユーザーの性格傾向や行動パターンを学習し、時間の経過とともに応対品質を向上させていきます。
カスタマーサポートでAIエージェントが有効な理由とは？
カスタマーサポートでAIエージェントが有効だと言える理由は何でしょうか。主に、「応対スピードと質の両立が求められる時代背景」「顧客の多様化・複雑化に対応できる柔軟性」「オペレーターリソースの補完と拡張」といった理由が挙げられます。一つずつ詳しく見ていきましょう。
応対スピードと質の両立が求められる時代背景
近年のカスタマーサポートは、単なる受け身の「問い合わせ窓口」ではなく、企業のブランドイメージに直結する顧客体験（CX）の中核を担う存在です。顧客は企業の対応スピードを非常に重視しており、そのスピードが信頼性や満足度に大きく影響する要因となっています。
AIエージェントは応答処理を即時に行いながら、自然で丁寧な言葉遣いを保持できるため、スピードとホスピタリティを両立します。顧客が問い合わせを行う理由は「今すぐ知りたい」ことが多く、待たされる時間はそれだけで不満につながりやすいです。
AIエージェントは、問い合わせの瞬間から一貫した対話を即時開始し、複数の選択肢や関連情報を同時に提示することで、顧客の手間を最小限にすることが可能です。特に「チャットでの即時解決」に対する評価は、近年のUX（ユーザーエクスペリエンス）トレンドとして高まっています。 問い合わせの際にチャットを利用したことがある人は7割に上り、60代・70代以上においても6割と全年代で普及している実態が調査結果でも明らかになっています。
手軽さやすぐに回答がもらえることを理由にチャット利用が普及する一方で、「回答が的を射ていない」「返信が遅い」といった不満も寄せられており、AIエージェントを活用することでこうした課題を解消し、チャットでの顧客対応の質・顧客の利便性の向上を期待できるのではないしょうか。
顧客の多様化・複雑化に対応できる柔軟性
現代の顧客は、年齢・職業・購買目的・チャネルごとに行動パターンや期待する対応が異なり、多様化・複雑化しています。たとえば、若年層はスマホでの即時チャットを好み、高齢層は丁寧な説明を求める傾向があるなどです。
AIエージェントは、こうした顧客セグメントをリアルタイムで判別し、それぞれに最適化した対応方法を選択します。また、複数チャネル（Web、アプリ、LINE等）にまたがる顧客接点を統合し、体験の一貫性も担保できます。
AIエージェントは、顧客の過去の購買履歴、Web閲覧、問い合わせ内容、トーン（言葉づかい）などを基にプロファイルを生成し、それに応じて対応内容や言葉選びを変化させます。たとえば、過去にトラブルを経験した顧客には、丁寧で共感的な対応を行い、初回ユーザーには簡潔で案内重視の対応をとる、といった振る舞いが可能です。これにより、顧客一人ひとりに合った「心地よさ」の提供を期待できます。
オペレーターリソースの補完と拡張
企業にとって、カスタマーサポート業務の人材確保は大きな課題です。AIエージェントの導入は、こうしたリソース不足の補完だけでなく、応対品質の平準化、対応件数の最大化にも寄与します。AIが定型業務を担うことで、オペレーターはより高度で感情的な配慮が求められる対応に集中することができ、全体の生産性向上にも効果的です。
AIエージェントは「自律支援ツール」であり、人間のサポートと協調することが最も重要です。複雑な判断が必要な場面では、AIが「これは人に引き継ぐべき」と判断し、顧客のストレスを最小限に抑えた状態でオペレーターにバトンタッチします。さらに、顧客との会話内容や感情推定を要約し、オペレーターがAIとのやり取りを把握した上で、即座に引き継ぐ体制も構築可能です。
カスタマーサポートにおけるAIエージェント導入のメリットとは？
カスタマーサポートにAIエージェントを導入することは、
・業務効率の向上と応対コストの削減
・応対品質の安定化とNPS/CSATの向上
・LTV最大化への貢献（リピート・クロスセル支援）
・24時間365日対応で機会損失を防止
といったメリットがあります。
一つずつ詳しく見ていきましょう。
業務効率の向上と応対コストの削減
カスタマーサポートでは、「パスワードを忘れてログインできない」「配達状況を知りたい」といった定型的・反復的な問い合わせが多く、これらはAIエージェントが即時に対応できる内容です。AIエージェントは、一次対応やFAQをベースにした案内、本人確認などの業務を全自動化することが可能です。結果として、オペレーターの対応件数や稼働時間を削減し、限られた人材リソースでより多くの顧客に対応できる体制を作り、業務効率の向上と応対コストの削減を実現できます。
応対品質の安定化とNPS/CSATの向上
AIエージェントは常に標準化された知識と応対ロジックで振る舞うため、ミスや認識齟齬の発生を防ぐことに有効です。これにより、担当者による品質のバラツキを減らし応対品質を安定化し、サポート体験の平準化を実現できます。結果として、顧客ロイヤリティや顧客満足度・ブランド信頼性を測る指標であるNPS（Net Promoter Score）やCSAT（Customer Satisfaction Score）の向上につながります。
LTV最大化への貢献（リピート・クロスセル支援）
AIエージェントは、問い合わせ対応を行う過程で得た情報を元に、適切なタイミングで関連商品やサービスを提案することができます。これにより、顧客との関係性を深めながらリピート購入やクロスセルの機会を創出し、LTV（顧客生涯価値）の向上にも寄与します。
24時間365日対応で機会損失を防止
AIエージェントは、祝日や深夜を含むすべての時間帯で対応が可能なため、営業時間外の問い合わせも取りこぼすことがありません。グローバル展開や複数チャネルでの展開を進める企業にとって、時間にとらわれず応対可能な体制は、機会損失を防ぎ大きな強みになります。
カスタマーサポートにAIエージェントを導入する際のポイントとは？
カスタマーサポートにAIエージェントを導入する際には、どのような点を抑えると良いでしょうか。
主なポイントは、以下の四つです。
・シナリオ・FAQ整備とデータ基盤の準備
・一部の業務で試してみる
・人的対応との連携・引き継ぎ設計
・継続的な改善と学習サイクルの構築
それぞれ詳しく紹介します。
シナリオ・FAQ整備とデータ基盤の準備
AIエージェントを導入するには、まず「どんな質問に、どう答えるか」を事前に整理することが欠かせません。既存のFAQだけでなく、問い合わせログから「よくあるけど想定外だった質問」も洗い出し、対応パターンを準備しておく必要があります。
また、CRM※1やCDP※2といった顧客データと連携することで、「これまで何を購入したか」「過去に何を聞いてきたか」などをAIが参照しながら、より文脈に合った回答を出せるようになります。これにより、「誰にでも同じ回答」ではなく、「このお客さまにとって最適な答え」ができるAIエージェントを実現できます。
※1 CRM（Customer Relationship Management）：顧客関係管理のことで、企業が顧客と良好な関係性を築き、継続していくための顧客管理を指す。一般的にCRMツールをCRMと称す。
※2 CDP（Customer Date Platform）：企業が持つ顧客データを収集、統合、管理するためのシステム。
まずは一部の業務で試してみる
いきなり全社導入を狙うより、特定チャネル（例：チャット）や特定業務（例：注文ステータス確認）に絞った小規模導入が現実的です。初期フェーズでは、業務部門・現場スタッフとの合意形成や、運用上の課題抽出がしやすく、早期に改善サイクルを回せるという利点もあります。成果が見えた段階で、対応領域を段階的に拡張していくのが成功の近道です。
人的対応との連携・引き継ぎ設計
AIエージェント単体ですべてを完結させず、人間のオペレーターとの連携設計が極めて重要です。
【例】
・AI→オペレーターへ自然にバトンタッチ（途中からでも会話内容が通じる）
・引き継ぎ時に「AIがここまで対応済み」とAIが対応した内容のサマリーを提示
といった設計や、どういった場合にAIからオペレーターに引き継ぐか、役割分担を決めておくことで、顧客体験とオペレーター業務の効率化の両方を高めることにつながります。また、AIと人のトーンや対応方針にズレがあるとユーザーは混乱するため、一貫したUX設計が求められます。
継続的な改善と学習サイクルの構築
AIエージェントは「一度作って終わり」の仕組みではありません。日々変化する顧客のニーズや表現に対応するには、応答ログの定期レビューや対話パターンのチューニングが欠かせません。
・NG応答の分析
・新規問い合わせ内容の追加学習
・UI（ユーザーインターフェース）改善の反映
などを、業務部門とAI運用担当がタッグを組んで回すことで、導入効果を持続・最大化できます。
まとめ
AIエージェントの導入は、応対品質や顧客利便性の向上、人手不足といったコンタクトセンターが抱える課題解消につながると期待されています。
業務効率の向上や応対コストの削減、応対品質の安定化と顧客満足度の向上をはじめ、機会損失の防止やリピート・クロスセル支援で売上アップにも有効です。
効果的に活用するためには、シナリオやFAQ整備とデータ基盤の準備を行い、まずは一部の業務で試してみること、人的対応との連携や引き継ぎ設計、継続的な改善と学習サイクルの構築といったポイントを抑えて導入を進めることが欠かせません。
当記事を執筆するモビルスでは、生成 AI や独自の AI 技術を取り入れたオペレーション支援生成AIサービス「MooA」をはじめ、コールセンター（コンタクトセンター）のCX向上を通じて企業の競争力を高め、収益を最大化するための総合的な支援を提供しております。
AIボイスボットやAIチャットボット、自己解決を促すビジュアルIVRなど、顧客満足度につながる幅広いニーズに対応できるソリューションを開発提供しています。
また、2025年3月には、AIエージェントプラットフォームを提供するvottia株式会社をトランスコスモス株式会社と合弁で設立しました。AIによる顧客体験の革新に取り組み、チャットを含む消費者と企業のコミュニケーション接点の変革を実現していきます。ぜひご相談ください。
＜プレスリリース＞
モビルス、AIエージェントプラットフォームを提供するvottia株式会社をトランスコスモスと合弁で設立
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