経営層からは「生成AIで効率化できないのか」と問われたものの、具体的な活用イメージを描けずにいる方は多いのではないでしょうか。

生成AIは、問い合わせの一次対応から応対メモの作成、顧客の声の分析まで、カスタマーサポートの幅広い業務を支援できます。

一方で、検証が不十分なまま導入すると、ハルシネーションによる誤回答や顧客情報の漏えいで、積み上げてきた信頼を一度に失いかねません。活用法とリスク対策をセットで押さえることが、失敗しない導入の前提です。

本記事では、生成AIにできることと導入のメリット・注意点、5ステップの導入手順を、企業事例を交えて解説します。

読み終えるころには、自社のカスタマーサポートのどの業務に生成AIを活かせるかが具体的にイメージでき、リスクを抑えた導入計画を描ける状態になります。

カスタマーサポートにおける生成AIとは

カスタマーサポートにおける生成AIとは、問い合わせへの回答や応対記録の作成といった業務を、人間に近い自然な文章で支援・自動化する技術です。

まず押さえたいのは、次の2点です。

• 生成AIが従来のAIチャットボットと異なる点
• カスタマーサポートで生成AIの活用が広がる背景

2点を理解すると、自社が生成AIを導入すべき理由が明確になります。

生成AIが従来のAIチャットボットと異なる点

生成AIと従来のAIチャットボットの最大の違いは、回答を「その場で作る」か「あらかじめ用意したものから選ぶ」かにあります。

従来のチャットボットはルールベース型と呼ばれ、想定問答をシナリオとして登録し、該当するものを返す仕組みでした。登録外の質問やあいまいな言い回しには答えられません。

一方、生成AIは大量のテキストを学習しており、質問の意図をくみ取って文章を組み立てます。「先月の請求が高い気がする」といった曖昧な問い合わせにも、文脈を踏まえた回答を返せる点が決定的な違いです。

項目	従来のAIチャットボット	生成AIチャットボット
回答の作り方	登録済みシナリオから選択	その場で文章を生成
想定外の質問	答えられない	文脈をくみ取り回答
構築・運用	シナリオの作り込みが必要	社内データの連携で対応

この違いを理解しておくと、過去にFAQボットで「使えなかった」と感じた経験があっても、生成AIなら成果を出せる可能性が見えてきます。

カスタマーサポートで生成AIの活用が広がる背景

カスタマーサポートで生成AIの導入が加速している背景には、現場が抱える構造的な課題があります。

問い合わせチャネルは電話・メール・チャット・SNSへと多様化し、対応すべき量と種類が増え続けています。一方で、オペレーターの採用難と高い離職率により、人員の確保は年々難しくなっています。

人手で量をさばこうとすれば、応答までの待ち時間が伸び、対応品質にもばらつきが出ます。生成AIは、増え続ける需要と増やせない供給のギャップを埋める手段として注目されています。

背景を押さえると、生成AIの導入が一時的な流行ではなく、サポート部門の持続性を保つための現実的な選択肢だとわかります。

カスタマーサポートで生成AIにできること6選

カスタマーサポートで生成AIにできることは、大きく次の6つに整理できます。

• 問い合わせへの一次対応（生成AIチャットボット）
• オペレーターの回答・メール文面の作成支援
• FAQコンテンツの作成と改善
• 問い合わせ内容の要約と応対メモの自動作成
• VOC（顧客の声）分析によるサービス改善
• 新人オペレーターの教育とトレーニング支援

自社の課題に近いものから読むと、導入後のイメージがつかめます。

問い合わせへの一次対応（生成AIチャットボット）

生成AIを組み込んだチャットボットは、顧客からの問い合わせの一次対応を自動化できます。

自然な文章で受け答えできるため、定型的な質問の多くを人を介さず解決できます。複数の顧客に同時対応でき、待ち時間も発生しません。

「配送状況を知りたい」「解約の手順を教えてほしい」といった頻出の問い合わせは、社内マニュアルやFAQと連携させれば即座に回答できます。解決できない複雑な相談だけを有人対応に引き継ぐ運用が主流です。

一次対応を任せられれば、オペレーターは判断の難しい相談に集中でき、サポート全体の処理スピードが上がります。

オペレーターの回答・メール文面の作成支援

生成AIは、顧客と対応するオペレーターの「回答づくり」をリアルタイムで支援します。

問い合わせ内容を入力すると、社内のナレッジやFAQを参照し、回答案やメールの文面を自動で提案する仕組みです。

たとえばクレーム対応のメールでは、状況に応じた謝罪と説明の文面をたたき台として生成します。ベテランの言い回しを学習させれば、経験の浅い担当者でも一定品質の文章を返せます。

文章をゼロから書く負担が減るため、1件あたりの対応時間を短くできます。

FAQコンテンツの作成と改善

生成AIは、FAQ（よくある質問）コンテンツの作成と更新を効率化します。

過去の問い合わせ履歴を読み込ませれば、よく聞かれる質問とその回答案を自動で抽出・文章化できるためです。

蓄積された応対ログから「FAQに未登録の質問」を見つけ出し、新しい項目の下書きを作る使い方が代表的です。回答の表現を分かりやすく整える作業も任せられます。

FAQが充実すると顧客の自己解決が進み、問い合わせ件数そのものを減らせます。

問い合わせ内容の要約と応対メモの自動作成

生成AIは、通話やチャットの内容を要約し、応対メモを自動で作成します。

オペレーターは対応後に内容を記録する後処理（ACW）に多くの時間を割いており、この工程を自動化できるためです。

通話を文字起こししたテキストを渡すと、要点を整理した応対メモが数秒で出力されます。担当者ごとに表現がばらついていた記録も、フォーマットが統一されます。

後処理が短くなるぶん次の顧客への対応に早く移れ、1日あたりの対応件数を増やせます。

VOC（顧客の声）分析によるサービス改善

生成AIは、大量の問い合わせデータからVOC（顧客の声）を分析し、サービス改善のヒントを引き出します。

問い合わせやアンケートの自由記述は非定型なテキストで、人手での集計には限界がありました。生成AIは内容を分類・要約し、傾向を整理できます。

「どの商品にどんな不満が多いか」「解約の理由は何か」を横断的にまとめ、頻出の論点を可視化します。これまで埋もれていた改善の糸口が見つかります。

VOCを商品開発やサイト改善に還元できれば、サポートはコスト部門から価値を生む部門へと位置づけが変わります。

新人オペレーターの教育とトレーニング支援

生成AIは、新人オペレーターの教育とトレーニングにも活用できます。

ベテランの応対ノウハウを学習させれば、新人がいつでも参照できる「相談相手」になるためです。

顧客役を生成AIに演じさせたロールプレイや、対応中のリアルタイムなアドバイス表示などが実用化されています。マニュアルを探す手間も省けます。

教育期間が短くなれば新人が早期に戦力化し、人材の入れ替わりが多い現場ほど効果は大きくなります。

カスタマーサポートに生成AIを導入するメリット

生成AIをカスタマーサポートに導入すると、主に次の4つのメリットが得られます。

• 24時間365日の問い合わせ対応を実現できる
• オペレーターの業務負荷を軽減できる
• 問い合わせ対応の品質を均一化できる
• 採用や教育にかかるコストを削減できる

各メリットは、現場の課題と経営の課題の両方に効きます。

24時間365日の問い合わせ対応を実現できる

生成AIを使えば、24時間365日いつでも問い合わせに対応できる体制を作れます。

チャットボットによる一次対応は人の勤務時間に縛られず、深夜や休日でも顧客の質問に答えられるためです。

営業時間外に電話がつながらないことで顧客が離れていく機会損失は、サポート部門の見えにくい損失でした。生成AIなら、夜間でも配送状況の確認や手続き案内に即座に回答できます。

顧客は好きなタイミングで疑問を解消でき、待たされることへの不満が減ります。

オペレーターの業務負荷を軽減できる

生成AIは、オペレーター一人ひとりの業務負荷を軽減します。

定型的な問い合わせの一次対応や、応対メモ作成といった後処理を肩代わりできるためです。

スタンフォード大学やMITの研究者による調査では、生成AIの支援を受けたサポート担当者が1時間あたりに解決する件数は平均14%増え、経験の浅い担当者では34%改善しました。負荷の重い定型業務をAIに渡すほど、現場の余力が生まれます。
>出典：『Generative AI at Work』（NBER）

負荷が下がれば離職の抑制にもつながり、慢性的な人手不足の悪循環から抜け出せます。

問い合わせ対応の品質を均一化できる

生成AIは、オペレーターごとに差が出ていた対応品質を均一化します。

回答案やメール文面をAIが提示することで、誰が対応しても一定水準の説明と言い回しを保てるためです。

経験豊富な担当者の対応はスムーズでも、新人の回答は要領を得ないというばらつきは、多くの現場の悩みでした。ベテランの応対を学習したAIが下敷きを用意すれば、その差が縮まります。

品質が安定すると顧客の信頼が高まり、サポートを理由とした解約や乗り換えを防げます。

採用や教育にかかるコストを削減できる

生成AIの活用は、採用や教育にかかるコストの削減につながります。

一次対応の自動化で必要な人員数を抑えられ、新人教育の一部もAIが担えるためです。

オペレーターの採用には求人費や面接工数がかかり、育成にも数か月単位の時間を要します。対応件数あたりの人手を減らせれば、増員に頼らず問い合わせ増に対応できます。

浮いた予算と時間を、複雑な相談への対応力強化やサービス改善に振り向けられます。

カスタマーサポートに生成AIを導入する際の注意点

生成AIをカスタマーサポートに導入する際は、次の4つの注意点を押さえる必要があります。

• ハルシネーションによる誤回答のリスク
• 顧客情報や機密情報の漏えいリスク
• 導入と運用にかかるコストと専門人材
• 生成AIだけでは対応できない領域

注意点を軽視すると、効率化どころか顧客の信頼を損ないかねません。

ハルシネーションによる誤回答のリスク

生成AIには、事実と異なる内容をもっともらしく出力する「ハルシネーション」のリスクがあります。

生成AIは学習データをもとに自然な文章を組み立てるため、社内データにない情報を一般知識で「補完」してしまうことがあるためです。

最新の料金プランや規約を把握していないと、存在しない条件を顧客に案内する恐れがあります。対策として、社内文書だけを参照させるRAG（検索拡張生成）の活用と、重要な回答への人のチェックが欠かせません。

仕組みでリスクを抑えれば、誤案内によるトラブルを防ぎながら生成AIの利点を活かせます。

顧客情報や機密情報の漏えいリスク

カスタマーサポートは顧客の個人情報を扱うため、情報漏えいのリスクに注意が必要です。

入力した内容がAIの学習に使われる設定のサービスでは、機密情報が外部に流出する恐れがあるためです。

対策は、入力データが学習に使われない法人向けプランやAPI経由での利用を徹底することです。あわせて、何を入力してよいかを定めた利用ルールを整備し、現場へ周知します。

セキュリティを担保すれば、顧客情報を守りながら安心して生成AIを運用できます。

導入と運用にかかるコストと専門人材

生成AIの導入と運用には、相応のコストと専門知識が必要になります。

ツールの利用料に加え、社内データとの連携や精度の調整、運用ルールの整備に手間がかかるためです。

導入して終わりではなく、回答精度のチェックやFAQの更新を続ける運用体制が要ります。社内に知見がない場合は、ベンダーの支援を受けることも検討します。

コストを正しく見積もったうえで費用対効果を試算すれば、投資判断の説得力が増します。

生成AIだけでは対応できない領域

生成AIは万能ではなく、人でなければ対応できない領域が残ります。

複雑な事情が絡む相談や、強い感情を伴うクレームは、相手の状況をくみ取った柔軟な判断が求められるためです。

解約を思いとどまってもらう交渉や、トラブルへの謝罪対応などは人が担うべき領域です。生成AIに一次対応や下準備を任せ、難しい対応に人を集中させるハイブリッド体制が現実的です。

役割を分ければ、効率化と顧客満足の両立ができます。

生成AIをカスタマーサポートに導入する5つのステップ

生成AIをカスタマーサポートに導入する流れは、次の5ステップで進めます。

1. 問い合わせ業務の現状分析
2. 導入目的とKPIの設定
3. 対象業務の選定とツールの比較
4. スモールスタートでの試験導入
5. 本格導入と継続的な改善

順番を守ることで、PoC（試験導入）止まりを避けて本格運用まで到達できます。

ステップ1 問い合わせ業務の現状分析

最初のステップは、現状の問い合わせ業務を分析することです。

どの業務に生成AIを当てれば効果が出るかは、現状を可視化しなければ判断できないためです。

問い合わせ内容を種類ごとに分類し、件数・対応時間・繰り返し発生する質問を洗い出します。定型的で量の多い業務ほど、自動化の効果が見込めます。

現状が見えると、優先して取り組むべき業務がはっきりします。

ステップ2 導入目的とKPIの設定

2つ目のステップは、導入の目的と効果を測るKPI（重要業績評価指標）を設定することです。

「何のために導入するか」と「成功をどう測るか」が曖昧だと、効果検証ができず本格展開の判断材料が揃わないためです。

「応対メモの作成時間を30%削減する」「自己解決率を10ポイント上げる」のように、数値で測れる目標を立てます。あわせて、導入前の現状値も記録しておきます。

KPIが定まれば、導入後の成果を数字で語れ、経営層の合意も得やすくなります。

ステップ3 対象業務の選定とツールの比較

3つ目のステップは、生成AIを適用する業務を選び、ツールを比較することです。

業務によって必要な機能が異なり、目的に合わないツールを選ぶと効果が出ないためです。

費用対効果が高く、スモールスタートしやすい業務から着手します。ツールは、社内データとの連携方式・セキュリティ・サポート体制・料金を軸に比較します。料金は税込か税抜かの表記もあわせて確認します。

目的に合ったツールを選べば、導入後のミスマッチを防げます。

ステップ4 スモールスタートでの試験導入

4つ目のステップは、対象業務を絞ったスモールスタートでの試験導入です。

いきなり全社展開するとリスクが大きく、現場の混乱や想定外の不具合に対処しきれないためです。

1〜2の業務、数名の担当者に限定し、数週間の期間で試験導入を実施します。ステップ2で決めたKPIで効果を測り、現場の意見も集めます。

小さく試すことで、リスクを抑えながら自社に合った使い方を見極められます。

ステップ5 本格導入と継続的な改善

最後のステップは、試験導入の成果をもとにした本格導入と、継続的な改善です。

生成AIは導入後も、回答精度やFAQを更新し続けることで効果が高まるためです。

対象業務と利用者を段階的に広げ、運用ルールと教育体制を整えます。誤回答の報告や利用状況をモニタリングし、改善のサイクルを回します。

改善を続けることで、生成AIがサポート部門に定着し、効果が長期的に積み上がります。

生成AIをカスタマーサポートに活用した企業事例

ここでは、生成AIをカスタマーサポートに活用した3社の事例を紹介します。

• 【明治安田生命】応対メモの自動作成で後処理を効率化
• 【星野リゾート】メール対応の支援で新人を早期戦力化
• 【ソフトバンク】生成AIでオペレーターの回答を支援

いずれも、顧客との対応を全面的にAIへ任せるのではなく、オペレーターの支援から導入している点が共通します。

【明治安田生命】応対メモの自動作成で後処理を効率化

明治安田生命は、コミュニケーションセンターの応対メモ作成に生成AIを導入しました。

顧客対応後に内容を記録する後処理は時間がかかり、表現も担当者ごとにばらついていたためです。

ELYZA（イライザ）の日本語に特化した生成AIに自社の過去の応対メモを学習させ、通話のテキストから応対メモを自動作成します。応対メモ作成業務の時間を約30%削減できる見込みで、表現の統一による分かりやすさの向上も期待されています。
>出典：「明治安田生命の実業務における生成AI導入をELYZAが支援」（ELYZA）

後処理が軽くなれば、オペレーターは次の顧客対応に早く移れます。

【星野リゾート】メール対応の支援で新人を早期戦力化

星野リゾートは、全施設の宿泊予約センターに生成AI搭載のオペレーター支援ツールを導入しました。

返信用テンプレートが5,000件を超え、新人が必要なテンプレートを探し当てるのが難しかったためです。

導入したのはカラクリの「KARAKURI assist」で、テンプレート検索・文章の自動校閲・生成AIによるメールの自動対応の機能を備えます。2024年4月入社の新人が早期に業務デビューし、すでにベテランを超える数の問い合わせメールに対応しています。
>出典：「星野リゾート全施設の宿泊予約センターが、生成AI導入で顧客対応力を強化」（カラクリ）

新人が早く戦力になれば、繁忙期の人手不足も乗り切りやすくなります。

【ソフトバンク】生成AIでオペレーターの回答を支援

ソフトバンクは、グループ会社が開発した生成AIサービスを、コンタクトセンターのオペレーター支援に活用しています。

離職率の高さに伴う応対品質のばらつきや、業務負荷の増大が課題だったためです。

子会社Gen-AX（ジェナックス）が提供する「X-Boost」は、オペレーターが問い合わせ内容を入力すると、マニュアルやFAQから最適な回答案を自動生成して画面に表示します。対応スピードや品質の向上、対応内容の均一化が見込まれています。
>出典：「問い合わせ応対業務をAIで次のステージへ。生成AI SaaS『X-Boost』」（ソフトバンクニュース）

回答案が手元に出ることで、経験の浅い担当者でも迷わず対応できます。

生成AIのカスタマーサポート活用に関するよくある質問

生成AIのカスタマーサポート活用に関する質問は以下の4つです。

• 生成AIの導入にはどのくらいの期間がかかりますか
• 小規模なカスタマーサポート部門でも導入できますか
• 生成AIで電話やボイスチャネルにも対応できますか
• 生成AIを導入するとオペレーターは不要になりますか

質問に対する回答を確認して、自社での導入検討の参考にしてみてください。

生成AIの導入にはどのくらいの期間がかかりますか

導入する業務の範囲や、既存システムとの連携の有無によって変わります。

応対メモの作成のように既存のツールを使う領域なら、数週間から数か月で試験導入まで進められます。一方、社内データと連携したチャットボットを一から構築する場合は、半年程度を見込むケースもあります。

まずは小さな業務でスモールスタートすると、短期間で効果を確認できます。

小規模なカスタマーサポート部門でも導入できますか

小規模な部門でも導入できます。

近年は月額制で使えるクラウド型の生成AIツールが増え、初期投資を抑えて始められます。少人数の部門ほど一人あたりの問い合わせ負荷が重く、応対メモの自動作成やFAQ整備といった効率化の効果を実感しやすい傾向があります。

課題の大きい業務を1つ選び、小さく試すところから始めるとよいでしょう。

生成AIで電話やボイスチャネルにも対応できますか

音声認識技術と組み合わせれば、電話の問い合わせにも生成AIを活用できます。

通話内容のリアルタイムな文字起こしや、応対メモの自動作成、オペレーターへの回答案表示などが実用化されています。完全自動の音声対応AI（ボイスボット）も登場していますが、まずは通話の文字起こしや後処理支援から始めるのが現実的です。

段階的に範囲を広げることで、音声チャネルでも無理なく効果を出せます。

生成AIを導入するとオペレーターは不要になりますか

生成AIを導入しても、オペレーターが不要になることはありません。

生成AIは定型的な一次対応や後処理を得意とする一方、複雑な事情を抱えた相談や、感情に配慮したクレーム対応は人でなければ難しい領域です。現在の主流は、生成AIが定型業務を担い、人が難しい対応に集中するハイブリッド体制です。

オペレーターの役割は、すべてに対応する形から、AIで解決できない対応に専念する形へと変わっていきます。

生成AIの活用でカスタマーサポートの効率と品質を高めよう

生成AIは、問い合わせの一次対応や応対メモの作成、VOC分析まで、カスタマーサポートの幅広い業務を支援します。24時間対応や業務負荷の軽減、品質の均一化といったメリットがある一方、ハルシネーションや情報漏えいへの対策は欠かせません。

まずは現状の問い合わせ業務を分析し、効果の出やすい業務を1つ選んでスモールスタートするところから始めてみてください。

ただし、生成AIの活用を一部の担当者の工夫で終わらせず、部門全体の成果につなげるには、現場のオペレーターが生成AIを使いこなせる状態を作る必要があります。ツールを導入しても、使い方が分からなければ定着しません。

導入と並行して、社内の生成AIリテラシーを高める教育や運用ルールづくりを進めることが、カスタマーサポートの変革を成功させる鍵になります。