カスタマーサポートにAIを導入するメリットと成功のポイントを解説

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カスタマーサポートにAIを導入する企業が増えています。特に生成AIは、24時間対応や柔軟な回答など、業務効率化と顧客満足度向上の両立を可能にします。
一方で、個人情報の漏洩や誤情報の提供といったリスクへの懸念が存在することも確かです。

この記事では、カスタマーサポートにおける生成AI活用のメリット・デメリットのほか、導入を成功させるためのポイントについて解説します。

この記事の内容
カスタマーサポートの課題
カスタマーサポートにAIが導入される理由
カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入するメリット
カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入するデメリット
カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入する際のポイント
AIで、カスタマー対応の効率化と品質向上を目指そう

カスタマーサポートの課題

カスタマーサポートは、企業と顧客を結ぶ重要な接点です。まずは、その運用において、現在多くの企業が直面している課題を見ていきましょう。

カスタマーサポートの課題

従業員の負担増加

労働人口が減少していることなどから、カスタマーサポート部門に限らず、多くの部門が人員不足や育成不足という課題を抱えています。その結果、オペレーター1人あたりの業務量が増加し、負担が重くなっています。

さらに、近年問題視されている顧客からの過度なクレームやハラスメントといった、いわゆるカスタマーハラスメントもオペレーターの精神的負担を増大させる要因です。これらの負担増加は、オペレーターの疲労やストレスの蓄積を招いています。

対応品質のばらつき

カスタマーサポートの品質は、顧客満足度に直結する重要な要素です。しかし、オペレーターの知識やスキルは経験年数などによって大きく異なることがあるほか、人員不足も相まって、対応品質がばらつくことが企業の課題となっています。
特に複数の拠点や窓口を持つ企業では、対応レベルの統一が難しく、顧客の受ける印象が窓口によって大きく異なることも少なくありません。

対応品質のばらつきは、顧客満足度やブランドイメージの低下、SNSなどでの否定的な口コミの増加、リピート率の減少などにもつながります。

カスタマーサポートにAIが導入される理由

ここ数年、企業のウェブサイトで生成AI型チャットボットによるカスタマーサポートを見かけることが増えてきました。その理由は、生成AIの特徴にあります。

生成AIは、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれる機械学習を利用して、新たなコンテンツを生み出す技術です。さらに、生成AIは自然言語処理(NLP)によって、人間が日常的に使用する自然言語を理解し、処理することができます。
また、生成AIは、大量のデータを参照して瞬時に適切な回答や対応を生成し、ユーザーからの自然な言葉による質問に対応することが可能です。そして、質問と回答のやりとりを重ねるごとに学習を続け、回答の精度を高めていきます。

■生成AIが質問に回答する仕組み生成AIが質問に回答する仕組み

チャットボットには、生成AI型のほかにもうひとつ、シナリオ型のものが以前から存在します。ただ、このタイプのチャットボットは、あらかじめ用意されたシナリオに沿って回答するため、対応が画一的になりがちでした。
これに対し、生成AI型チャットボットは、ユーザーの質問の意図を理解し、状況に応じて柔軟な回答を生成して対応します。このことにより、ユーザーはあたかも人間のオペレーターを相手にしているような、より自然で個別化された顧客体験が得られます。

生成AI型チャットボットのこうした特性は、24時間365日の対応が求められる現代のカスタマーサポートにおいて非常に有効です。
人間のオペレーターの負担を軽減しつつ、高品質で一貫性のあるサービスを提供できることが、カスタマーサポートに生成AIが導入されている理由といえるでしょう。

カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入するメリット

カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入すると、企業にはどのようなメリットがあるのでしょうか。主なメリットは下記のとおりです。

対応スピードと効率の向上

生成AI型チャットボットは、質問に対して瞬時に回答を生成できる能力を備えています。そのため、カスタマーサポートに活用すれば、顧客からのチャットによる問い合わせに対し、迅速に対応することができます。
また、生成AI型チャットボットは人間のオペレーターと違って、同時に複数の顧客に対応できるので、顧客の待ち時間を大幅に削減可能です。こうした迅速かつ効率的な対応は、顧客満足度の向上に直結します。

24時間対応の実現

生成AI型チャットボットを導入すれば、24時間365日体制での顧客対応が可能です。顧客は、時間帯や休日に関係なく問い合わせができ、利便性が向上します。
特に、グローバルに事業を展開する企業にとっては、時差の問題を解消して世界中の顧客に一貫したサービスを提供できるという意味で、サポート体制を大幅に強化できます。多言語対応できる生成AI型チャットボットも利用可能です。

データ分析による対応のパーソナライズ

生成AI型チャットボットとのやりとりは主にテキストベースで行われるため、すべての対話がデータとして容易に収集・分析できます。この豊富なデータを活用することで、顧客の傾向や好みを理解し、よりパーソナライズされたサービスを提供できます。
また、生成AI型チャットボットは会話の内容を学習し、回答の精度を向上させることができるため、顧客一人ひとりのニーズにマッチした対応が可能です。

カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入するデメリット

カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入するメリットを見てきましたが、デメリットも存在します。主なデメリットは下記のとおりです。

セキュリティと個人情報漏洩のリスク

生成AI型チャットボットの導入に伴う懸念のひとつは、セキュリティと個人情報漏洩のリスクです。生成AIは、入力された情報を学習し、その後の回答に活用する仕組みを持っています。そのため、顧客の個人情報が意図せずにほかの質問者への回答に含まれてしまう可能性は否定できません。

さらに、生成AIが使用する回答データや学習データを格納するサーバが、サイバー攻撃の標的となるリスクもあります。こうした攻撃が成功すれば、大量の顧客情報が一度に流出し、企業の信頼性に深刻なダメージをもたらすことにもなりかねません。

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誤った回答をするリスク

生成AIには、誤った情報を学習し、それを回答に反映してしまうリスクも潜んでいます。特に問題となるのは、悪意のあるユーザーが意図的に誤った情報を与え、生成AIに学習させる可能性です。

例えば、質問者が生成AIの回答を否定し、誤ったプロンプトを提供して訂正を促すことで、生成AIに不正確な情報を学習させることも不可能ではありません。
生成AIはその仕組み上、このような悪意のあるプロンプトに抵抗することが難しく、結果として不正確または誤解を招く回答をする可能性が生じます。

カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入する際のポイント

カスタマーサポートに生成AI型チャットボットを導入する際には、デメリットを抑えメリットを最大限に活かすための運用が必要です。生成AI型チャットボット導入にあたって、押さえておきたいポイントを紹介します。

セキュリティ対策を万全にする

カスタマーサポートにおいて、個人情報の漏洩は決して起こしてはならない過失です。生成AI型チャットボットを導入する際には、セキュリティ対策を最優先事項として考える必要があります。

そのため、ベンダーが提供する生成AIツールを選定する場合は、そのツールがどのようなセキュリティ対策を実施しているのかを詳細に確認しなくてはなりません。データの暗号化、アクセス制御、認証機能、定期的なセキュリティ監査が適切に行われているかといった点の精査が必要です。
また、企業ごとに分離された専用環境が提供され、データや入力した内容を個別に管理できるベンダーを選ぶことで、安全性を高めることができます。

生成AIのモデルを検討する

生成AIによる個人情報の漏洩や誤情報の拡散を防ぐためには、使用する生成AIモデルの特性を十分に理解し、適切なものを選択することが重要です。

生成AIに事前に学習させることを「事前学習」、ユーザーの質問によって学習することを「事後学習」といいますが、生成AIが事後学習しないモデルが存在します。
例えば、 Azure OpenAI は、事後学習を行わないAI生成モデルを提供しており、データの保護や出力の一貫性の確保を実現しています。

ベンダー製のツールを使用する場合は、このように事後学習に関する仕様を確認し、安全で信頼できるカスタマーサポートを提供できるかどうかを判断しましょう。

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生成AI型チャットボットだけでカスタマーサポートを完結させない

生成AI型チャットボットは優れた能力を持っていますが、すべての問い合わせを完璧に処理できるわけではありません。そのため、生成AI型チャットボットの活用は一次対応に限定し、複雑な問題やクレーム対応などは、人間のオペレーターに受け渡して担当するという方法が推奨されています。

これを実現するには、生成AI型チャットボットから人間のオペレーターへのスムーズな引き継ぎを可能にするシステムの構築が必要です。
例えば、生成AIが処理できない問い合わせを検知した際に、自動的に人間のオペレーターに転送する仕組みを整えることで、顧客の待ち時間を最小限に抑えることができます。

導入後も検証と改善を繰り返す

生成AI型チャットボットは、一度導入すればそれで終わりではなく、導入後も継続的な検証と改善が必要です。検証は、下記のような点に注目して行います。

<生成AI型チャットボット導入後の検証ポイント>
  • 導入前の課題が実際に解決されたか
  • 新たな課題や問題点が発生していないか
  • 顧客満足度にどのような変化があったか
  • オペレーターの業務効率がどの程度向上したか

これらの検証結果をもとに、生成AIモデルの調整、対応フローの見直し、オペレーターのトレーニング内容の更新などを行い、継続的な改善をしていきましょう。

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AIで、カスタマー対応の効率化と品質向上を目指そう

カスタマーサポートにおけるAI導入は、対応の効率化と品質向上を実現する可能性を持っています。24時間対応や迅速な回答など多くのメリットがあり、人材不足の解決手段としても期待できます。
一方で、セキュリティリスクや誤った情報提供などのデメリットも存在し、導入に際しては、万全なセキュリティ対策や、継続的な検証と改善が必要です。

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