有人チャットとは？種類やメリット・デメリットと導入のポイントまで
投稿日：2025年12月26日 ｜ 更新日：2025年12月26日
近年、Webサイトやアプリにおける顧客サポートの窓口として、「有人チャット」の導入が急速に進んでいます。AI技術の進化によりチャットボットが普及した今でも、複雑な問題解決やデリケートな感情のケアには、やはり「人の手」による細やかな対応が不可欠です。
本記事では、この有人チャットに焦点を当て、その基本的な定義からチャットボットとの違い、求められる背景を深掘りします。さらに、完全有人型からAI併用型まで多様な種類を解説し、企業が知っておくべきメリット・デメリットをまとめました。
また、導入を成功させるための具体的な体制構築や運用設計のポイントを網羅し、AI時代において有人チャットがどのように進化し、オペレーターの役割がどう変わっていくのか、未来の展望までを解説します。顧客体験（CX）向上を目指すすべての企業担当者の方に、有人チャットを理解し、導入・運用にお役立ていただける内容となっています。
＜目次＞
- 有人チャットとは？
- 有人チャットの種類
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- 有人チャットのデメリット・課題とは？
- 有人チャット導入のポイントとは？
- AI時代に有人チャットはどう変わるか？
有人チャットとは？
カスタマーサポートの現場では、ユーザー体験の向上と業務効率化を両立させる手段として、デジタルチャネルの導入が急速に進んでいます。その中でも、改めて見直されている有人チャットについて、定義や人間ならではの対応力が求められる背景を詳しく見ていきましょう。
定義
有人チャットとは、ユーザーからの質問や相談に対し、オペレーター（人間）がチャット上でリアルタイムに対応するサポート形態を指します。
その最大の特徴は、従来のサポートチャネルと比較して、ユーザーの行動導線上に自然に組み込める点と、その対応スピードの速さにあります。メールのように返信を待つ必要がなく、電話のように時間をかけて問題解決に至るプロセスを経る必要もありません。Webサイトを閲覧している最中や、サービスの操作中に疑問が生じたその瞬間に、画面上のチャットウィンドウからすぐに問い合わせを開始できます。
近年では、ECサイト、金融・保険、人材、インフラ、さらには行政窓口まで、顧客接点を持つ幅広い領域での採用が進んでいます。特に、チャットボットだけでは判断しきれない「例外ケース」を補完する役割として、その重要性が高まっています。
チャットボットとの違い
あらかじめ設定されたシナリオやAIモデルに基づき自動で応答するチャットボットに対し、有人チャットは人間が状況把握、判断、そして共感を行いながら対応できる点に大きな違いがあります。
チャットボットは大量処理や定型的な問い合わせに強みを発揮しますが、複雑な背景を持つ例外パターンや、顧客の微妙なニュアンスを正しく理解するのが苦手です。一方、有人対応は個々の文脈を深く汲み取り、柔軟な指示や判断を提供することで、顧客満足度が大きく左右される領域で真価を発揮します。
有人での対応が求められる背景
チャットボットによる自動応答技術が進歩しても、有人チャットの需要が伸びている背景には、現代の商品・サービスの複雑化があります。商品やサービスが高度化するにつれ、お客さまに説明すべき情報やケース分岐が爆発的に増加しています。これにより、あらかじめ設定されたシナリオやAIモデルだけではカバーしきれない、個別的かつ複雑な問い合わせが増加しています。機械的な回答だけではユーザーの真の問題を解決できず、「結局、人間と話したい」というニーズが高まっているのです。
こうした背景から、サポート体制は「全て自動化」ではなく、「自動で済む部分は効率化し、高度な判断が必要な部分は人間が担当する」というハイブリッド運用が、コスト効率と顧客満足度を両立させるため、主流になりつつあります。
有人チャットの種類
一言に「有人チャット」と言っても、その運用モデルによって適する業務や必要なリソースが異なります。自社のサービス特性に最も合ったモデルを選択することが成功への鍵となります。
完全有人チャット
問い合わせの一次受けから解決までをすべてオペレーターが対応するモデルです。チャットボットを介さず、最初から人間が対応するため、ユーザーの状況を精密に理解しながら対話を進められ、顧客満足度が高くなりやすい点が最大の特長です。
特に、金融、医療、BtoB商材など、「丁寧な説明」や専門的な判断が重視される領域で採用されます。
しかし、対応品質はオペレーターのスキルに依存し、リアルタイム対応が求められるため、問い合わせボリュームが多い場合はピーク時間に合わせた緻密なシフト管理が不可欠となります。
チャットボット併用型（ハイブリッド型）
現在、最も多くのコールセンター（コンタクトセンター）で採用され、成功を収めているのがチャットボット併用型です。このモデルでは、ユーザーからの問い合わせに対し、まずチャットボットが一次対応を実施します。定型的な質問は自動で即時解決し、ボットでは判断が難しい複雑なケースや、専門的な対応が必要な場合のみを、スムーズにオペレーターへエスカレーション（上長への相談や引き継ぎ）します。
これにより、運用コストを大幅に抑えながらも、必要な顧客には人間による質の高いサポートを提供でき、高い顧客満足度を維持できます。また、入力ヒアリングやトリアージ（優先順位付け）をボットが済ませてくれるため、オペレーターは煩雑な初期対応から解放され、専門性や共感力が必要な本質的な問題解決に集中できます。効率化効果を最大化するためには、ボットの運用データに基づき、FAQ（よくある質問）更新やシナリオ改善を継続的に行うことが重要です。
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外部委託型
自社リソースに負荷をかけずに有人チャットを立ち上げたい場合に有効なのが、外部委託型です。これは、有人チャットの応対業務そのものを、BPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）事業者やコールセンター（コンタクトセンター）運営会社などの外部パートナーに任せるモデルです。
このモデルの最大の利点は、自社で人を抱えることなく、専門的なトレーニングを受けたプロのオペレーター体制を迅速に構築できる点にあります。そのため、オペレーターの採用や教育、シフト管理といった運用負荷から解放され、対応品質が安定しやすいというメリットがあります。また、自社のコアタイム外である夜間や土日の急な拡張ニーズにも柔軟に対応しやすい点も魅力です。
しかし、注意点もあります。外部のオペレーターは、自社の社員に比べてサービスや製品に関する理解の深さがやや弱くなりがちです。そのため、委託先に対して最新のナレッジや応対ルールを継続的に提供・管理する必要があり、情報連携の負荷が高まる点は、現場責任者として必ず考慮に入れておくべきです。
AIエージェント併設モデル
近年、急速に導入が増えているのが、有人チャットとAIエージェントを併設するモデルです。このモデルでは、AIがオペレーターの裏側で強力なサポートを行います。具体的には、ユーザーの発言内容をリアルタイムで解析し、その場で回答文の下書きを生成したり、膨大なナレッジベースから関連FAQや回答の候補を即座に提示したりします。
オペレーターは、AIが用意した情報や下書きを吟味し、最終的な判断と修正、そしてきめ細やかな感情ケアに専念できます。この協働により、個々のオペレーターのスキルに依存しがちだった対応品質が平準化され、ベテランでなくても高い水準の対応が可能になるため、対応スピードと品質の向上に大きく寄与します。
将来的には、AIが定型的な対応を半自動で解決できるようになり、人間は難易度の高い例外処理や、顧客ロイヤルティを高めるための感情ケアといった、人間にしかできない業務へと完全にシフトしていく方向性が強まっています。
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有人チャットのメリットとは？
有人チャットを導入することで、コールセンター（コンタクトセンター）の現場にどのような変革がもたらされるのか、その主なメリットを深く掘り下げます。
複雑な問い合わせにも柔軟に対応できる
有人チャットの最大の強みは、複雑な文脈や背景を理解した上で、最適な回答や提案ができる点にあります。現代のサービスは複雑化しており、ユーザー自身が自分の疑問をうまく構造化して説明できないケースが少なくありません。電話のように急かされる感覚もなく、チャットであればオペレーターは適宜質問を挟みながら状況を丁寧に整理し、ユーザーが抱える問題解決まで導くことができます。
これは、チャットボットが苦手とする「例外パターン」、「複数の条件が絡み合う組み合わせ」、あるいは「深い制度理解が必要な領域」において特に威力を発揮します。そのため、個別の事情を汲み取る必要性が高い金融、保険、複雑な設定が必要なBtoB SaaS（Software as a Service）といった分野では、顧客ロイヤルティを高める上で欠かせないチャネルとなっています。
顧客の感情（不満・不安）をケアできる
有人チャットのもう一つの重要なメリットは、単なる情報提供を超えた、顧客の感情的な側面に寄り添える点です。顧客は、質問やトラブルの際に、怒り、不安、焦りといったネガティブな感情を抱えていることが少なくありません。オペレーターは、チャット上であっても、言葉の端々や文脈からこれらの感情を察知し、適切な共感や心からの謝罪を示すことができます。
これは、事前にプログラムされた回答しか提供できないAIやチャットボットだけでは難しい、人間特有の領域です。対応者が「感情の交通整理」を行うことで、顧客は「話を聞いてもらえた」と感じ、顧客体験の質が大きく改善されます。特にトラブルやクレームの前兆段階においては、人間の細やかな言葉選びが、不満の増幅や事態の悪化を未然に防ぐ、重要なブレーキの役割を果たします。
購入・契約率の向上につながる
有人チャットは、単なる事後的なサポートツールではなく、コンバージョン（購入・契約）改善の手段としても非常に有効です。Webサイト上で商品やサービスを検討している途中で、ユーザーはしばしば迷いや不安を抱えます。この「意思決定の迷い」が生じた瞬間にチャットでオペレーターが介入することで、商品理解の促進、複数のプラン比較、具体的な適用条件の提示といった「後押し」をリアルタイムで行うことができます。
こうした積極的な関与により、ユーザーの不安が解消され、購入・成約への意思決定がスムーズに進みやすくなります。特に、ECサイトの高額商品、複雑な内容の保険や人材サービス、あるいは住宅・不動産といった「不安を取り除くことが意思決定の決め手になる」業界において、有人チャットは強力な売上向上ツールとして大きな効果を発揮します。
有人チャットのデメリット・課題とは？
メリットが大きい反面、有人チャットの導入には課題も存在します。具体的に主要なデメリットを四つ見ていきましょう。
人件費・運用コストが高い
有人チャットは、チャットボットなどの自動対応に比べ、必然的に運用コストが高くなるというデメリットがあります。この理由は、運営が「人」を中心としている点にあります。シフト体制の構築、人員の増減管理、専門性の高い教育、そして品質管理など、人件費を中心とした固定費がかさみやすい構造です。
特に問い合わせに繁閑差が大きい業界では、急増期に対応するための追加人員確保が必要となり、その負荷は大きくなります。このコスト増大を抑制し、効率的に高品質なサポートを提供するために、多くの企業がチャットボットとの併用を選択しています。
対応品質のバラつき
オペレーターのスキルや経験に差があるため、顧客への回答の質やスピードにバラつきが生じるという課題があります。特に経験の浅い担当者は判断に迷いやすく、対応が属人的になりがちです。その結果、顧客にとっては対応が「当たり外れ」に見えてしまうリスクが生じます。この問題に対処し、均質で高品質なサービスを提供するためには、ナレッジの整備とSOP（標準手順書）の充実が不可欠です。また、オペレーターのスキルアップを図るための教育・研修への時間とコストの投資も重要となります。
対応能力の限界
人間のオペレーターが同時に処理できるチャット数には物理的な限界があり、この限界を超えると応対遅延が発生します。遅延はユーザーのストレス増加やサービスからの離脱に直結しやすい問題です。
また、問い合わせ量が一定水準を超えた場合、オペレーター数では対応しきれない「キャパシティ限界」が生じます。特にキャンペーン実施時やシステム障害発生時には、問い合わせの需給バランスが大きく崩れ、この限界に達してしまうケースが頻繁に見られます。
夜間・土日対応が難しい
有人チャットを24時間体制で運用するためには、深夜や休日のシフトを確保する必要があり、コストと人材確保の両面でハードルが高いのが実情です。BPOの活用で部分的な課題解消は可能ですが、完全な24時間運用には依然として課題が残ります。このため、現在多くの企業では、夜間や休日はチャットボットが中心、日中のコアタイムは有人対応が中心というように、ボットと有人を組み合わせたハイブリッド運用が定着しています。
有人チャット導入のポイントとは？
有人チャットのデメリットを克服し、効果を最大化するためには、戦略的な導入設計が求められます。その導入のポイントを四つご紹介します。
問い合わせ種別ごとに「有人 vs 自動」の棲み分けをする
有人チャットを効果的に運用するには、問い合わせ内容を精査し、自動対応の範囲と有人対応の範囲を明確に棲み分けることが重要です。
具体的には、定型的な質問やFAQ参照で完結するケースは自動化に任せ、例外的な対応や専門的な判断が求められる領域をオペレーターが担当するようにします。これにより、オペレーターはより付加価値の高い業務に集中でき、効率と顧客満足度の両立が実現します。この棲み分けが曖昧だと、ボットで解決できたはずの問い合わせまで有人に流れ、オペレーターの負担が増大するため、ルールの明確化が不可欠です。
オペレーター体制（人数・シフト・教育）を設計する
効果的な有人チャット運用のためには、まず問い合わせ量の予測に基づいた適正なシフト設計を行うことが重要です。繁忙期やキャンペーン時の人員調整、あるいは夜間帯の最小人数確保など、運営の安定性を保つための詳細な計画が欠かせません。
同時に、対応品質の平準化を図るため、ナレッジ共有、ロールプレイング（ロープレ）、そして対応の振り返りを含む教育体制を整備する必要があります。さらに中長期的には、オペレーターが対応困難な場合に上長や他部署へ引き継ぐためのエスカレーション基準の明確化も必要となります。
応対品質のKPIを決める
有人チャットの成功を測る評価基準として、一般的に解決率、初回応答時間（FRT）、平均対応時間（AHT）、そしてCSAT（顧客満足度）などが用いられます。
これらのKPIを明確に設定し、数値を定期的にモニタリングしながら改善サイクルを回すことが運営の鍵となります。特に初回応答時間の短縮は、顧客体験に直結するため非常に重要です。この指標を改善するためには、オペレーターの体制見直しや、AIを活用した一次応答の自動化などが効果を発揮します。
業務シナリオとSOP（標準対応手順）を作る
対応品質のバラつきを防ぎ、安定化させるためには、対応手順、メッセージテンプレート、エスカレーション基準などを文書化したSOP（標準対応手順書）の整備が不可欠です。
新任スタッフでも迷わず対応できるよう、想定される業務シナリオ、適切な例文、さらにはNG対応例などを体系的にまとめることが、品質安定化の鍵となります。また、現代のAI活用においては、このSOPをAIに学習させることで、オペレーターに対して推奨回答を瞬時に提示する仕組みにも応用でき、業務効率と品質向上の両面に貢献します。
AI時代に有人チャットはどう変わるか？
AIの進化は、有人チャットの役割と働き方を変えようとしています。オペレーターのチャットサポートがどのように進化していくのか詳しく見ていきましょう。
AIエージェント併用で「半自動サポート」化が進む
AI時代において、有人チャットはAIエージェントとオペレーターが協働する「半自動サポート」へと進化しつつあります。具体的には、AIエージェントが下書き文章の生成、顧客の質問に合致した適切なFAQの提示、さらには関連情報の理解補助などを担います。
これにより、オペレーターは事実確認や情報検索といった時間のかかる作業から解放され、提供された情報に基づいて最終的な判断と繊細なコミュニケーションを行うスタイルが一般化します。結果として、応対スピードが大幅に改善するとともに、AIが24時間稼働できるため、夜間帯の運用効率も大きく高まるという変化が起きています。
オペレーターの負荷を下げるナレッジサジェスト
AIの活用により、大量の過去の応対ログ、FAQ、マニュアルといった情報の中から、関連度の高いナレッジを即座にオペレーターに提示することが可能になります。
こうした機能によって、特に判断に迷いがちな新人オペレーターでも、安定した対応品質を維持しやすくなり、対応の属人化解消に大きく貢献します。結果として、情報検索や判断にかかる人の負担が大幅に軽減され、オペレーターのリソースをより複雑で難易度の高い問い合わせや、感情的なサポートが必要なケースに集中させることができます。
VOC分析の自動化
従来、人手と時間をかけて行われていたVOC（顧客の声）分析は、AIの導入によって高精度かつ自動で実行可能となっています。AIがチャットログを詳細に解析し、テキスト分析、感情分析、問い合わせカテゴリ分類といった多角的な分析を自動で行うことで、サービスや製品の具体的な改善ポイントを明確に可視化します。
この分析の自動化は、企業におけるPDCAサイクルを大幅に高速化させ、迅速な意思決定を可能にします。有人チャットを通じて日々取得される顧客の「生の声」は、単なる対応履歴ではなく、商品改善、UI（ユーザーインターフェイス）改善、FAQの充実などに直結する極めて価値の高いデータ資産へと変化していくのです。
人は「感情ケア」と「最終判断」に集中する時代へ
AIの進化に伴い、定型的な処理、情報検索、一次回答といった業務はAIが担うようになり、人間のオペレーターは、感情的なケアや顧客の意図を深く汲み取るといった難易度の高い判断に集中する方向へとシフトしています。
これは、有人チャットの仕事が「高度な接客力」と「専門性」が求められる職種へと進化することを意味します。このように、人とAIが役割分担することで、顧客体験の質を落とすことなく、業務効率性の両立がさらに進展していくでしょう。
まとめ
本記事では、有人チャットの基本的な役割から、その多様な種類、導入のメリット・デメリット、そして具体的な運用設計のポイントまでを網羅的に解説しました。有人チャットは、チャットボットでは対応できない複雑な問題解決と、顧客の感情に寄り添うケアを提供し、結果として顧客満足度（CS）や購入率の向上に貢献します。一方で、人件費や対応能力の限界という課題もあるため、「有人と自動の棲み分け」を明確にすることが極めて重要となります。
AIが進化する現代において、オペレーターは単純な情報提供から解放され、「感情ケア」や「最終判断」といった、人間にしかできない高度な業務に集中する時代へと移行しています。有人チャットの成功は、単なるツールの導入ではなく、「人の力」と「AIのテクノロジー」をいかに効率的に連携させるかにかかっています。本記事で解説した導入のポイントを参考に、最適な有人チャット戦略を構築していきましょう。
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