AIエージェントはカスタマーサポートをどう変える？活用方法・システム例・活用事例・導入ポイントを徹底紹介！

近年、顧客ニーズの多様化や顧客獲得競争の激化に伴い、従来のカスタマーサポート（CS）では、十分に対応しきれないケースが増えています。顧客は質問への回答ではなく、その場で問題が解決される体験を求め、顧客対応のスピードと品質の両立が求められています。

そこで近年注目されているのが、調査から判断、サポートまでを自律的にこなすAIエージェントです。

本記事では、カスタマーサポートにおけるAIエージェントの活用方法やシステム例、活用事例、導入ポイントを紹介します。

AIエージェントに強い会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AIエージェントに強い会社選定を依頼

コールセンター・カスタマーサービス向けAIサービスをご自分で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

AIエージェントはカスタマーサポートをどう変える？

AIエージェントは、従来の人手やチャットボット中心のカスタマーサービス（CS）運営では実現できなかった、対応品質と処理速度を両立する新たなCSへと大きく変えます。

以下がAIエージェントの導入がもたらす具体的な効果です。

• 複数システムを横断したトラブルシューティング
• 人手対応では分断されていた調査・判断・実行の一連業務のシームレス化
• 顧客の過去の問い合わせ・購入履歴を踏まえたパーソナライズされた対応

AIエージェントは、問い合わせの意図を理解し、CRMや配送システムなど複数のシステムと連携しながら、調査から判断、実行までを自律的に完結できる点が強みです。

例えば、人手によるCSでは、配送遅延などのトラブルが生じた際、オペレーターが複数の管理画面を行き来しながら、調査→照合→判断→処理を手作業で行う必要があります。

一方AIエージェントは、複数システムにまたがる必要な情報を即座に取得し、トラブルシューティングを自動で実行できます。AIエージェントの導入により、人手対応では分断されていた一連の業務がシームレスにつながり、問い合わせ発生から解決までのリードタイムが短縮します。

その結果、顧客は待たされることなく問題を解決でき、CSの対応コストを抑えつつ、高品質なサポートを提供できる体制が実現します。

チャットボットで十分？

従来のチャットボットとAIエージェントの違いは完結力にあります。

従来のチャットボット（RAG含む）の役割は、情報の検索・提示です。ユーザーの質問に対し、学習データや社内ドキュメント（RAG）から回答を生成します。

「解決策を教える」までが仕事となります。実際の予約変更や返金処理は、ユーザーが別の画面で行う必要があります。

一方、AIエージェントの役割は、タスクの実行・完遂です。ユーザーの意図を理解し、「どのAPIを叩き、どのDBを更新すべきか」を自ら判断（推論）し、実行します。

「解決策を実行する」のが仕事で、CRM、決済システム、予約システム等の外部ツールを手足として操作できます。

チャットボットは検索システムの延長として語られることが多いですが、AIエージェントは「推論ループ」として捉える必要があります。LLMが次のステップを思考し、行動し、その結果を観測してまた思考する、というループ構造を持っています。

AIエージェントに強い会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AIエージェントに強い会社選定を依頼

CS、コールセンターでの他のAI活用事例をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

カスタマーサポートでのAIエージェントの具体的ユースケース

AIエージェントは、カスタマーサポートにおいてさまざまな活用が可能です。以下では、カスタマーサポートにおける具体的なユースケースを紹介します。

配送遅延・紛失への自動対応

AIエージェントは、顧客から配送遅延や紛失に関する問い合わせが入ると、配送管理システムの照会から状況確認、再配送手配・返金判断までを高速で完了させます。

以下が、具体的な実行内容です。

1. 配送管理システムを照会
2. 保管・遅延・紛失など配達状況を確認
3. 状況に応じて再発送手配や返金処理、お詫びクーポンの発行
4. CRMへ結果を自動登録

これまで熟練サポーターでも10分〜20分かかる処理を、AIエージェントなら過去の対応情報をもとに数秒で実行します。

また、システム障害や配送遅延をAPI経由で検知した場合、問い合わせが来る前にAIエージェントが顧客へ連絡し、補償の提案や代替案の提示を行うこともできます。

その結果、解決率（Resolution Rate）の向上による顧客満足度の向上だけでなく、サポート部門の業務負荷削減を実現します。

返品・返金・キャンセルの自動処理

顧客から返品・返金・キャンセルの問い合わせが入ると、AIエージェントは返品理由や購入日、商品状態をもとに注文管理システムへ直接アクセスし、返品ポリシーの参照から返金可否の判定までを自律的に処理します。

具体的には、以下の処理を自律的に実行します。

1. 返金処理の開始
2. 返品用ラベルの自動発行
3. 顧客へのステータス通知
4. CRMへの対応履歴の登録

従来のCSでは、複数システムへの横断検索や多重入力が必要で、返品理由や購入情報の確認に時間がかかっていました。

例えば、従来の自動化では「パスワードの変更方法を教える」までしかできませんでした。しかし、AIエージェントは「本人確認を行い、パスワードリセットのトークンを発行し、メールで送付する」までを完遂できます。

AIエージェントはこうした非効率さを解消することで、待ち時間のないスムーズな体験を提供します。

技術サポートの一次対応

人手依存のCSでは、オペレーターがトラブルやエラーを確認する際、過去の問い合わせ内容や購入履歴を都度参照しながら状況を推測する必要があります。そのため、情報が散在している場合は把握に時間を要し、クレームが生じることも少なくありません。

一方、AIエージェントはトラブルやエラーなど技術的な問い合わせに対し、以下を自律的に実行します。

• システムログや利用環境情報の自動収集
• エラーメッセージの解析と原因候補の特定
• 過去の類似事例やナレッジベースとの照合
• 設定変更や再起動、手順案内など、初期対応案の提示

AIエージェントの導入により、オペレーターがヒアリングや調査に時間をかけていた初動対応が短縮できるほか、問題の切り分け精度も向上します。例えば、「前回の商品は届きましたか？」といった文脈を踏まえた対応が可能になり、単なるサポートではなく、アップセルやクロスセルの機会創出にも繋がります。

人手では難しかった即時解決型のカスタマーサポートが実現するのです。

サポート対応中のリアルタイム支援

AIエージェントは問い合わせ対応中のオペレーターをリアルタイムで支援し、対応速度と品質を引き上げます。

例えば、顧客とのチャット内容や通話の書き起こしを瞬時に理解し、状況に応じた最適な回答例や関連FAQ、操作手順を即座に提示します。その結果、オペレーターは必要な情報を探す時間が削減できます。

またAIエージェントは、問い合わせ内容をもとに過去の会話履歴や購入状況、行動ログを自動で取得し、背景や意図を正確に把握することも可能です。

そのうえで、顧客ごとに最適な解決策を判断し、次に取るべき対応を過去の情報をもとにブレなく提案できます。そのため、パーソナライズされた対応が実現します。

AIエージェントの導入によって、オペレーターが調査や判断に悩む時間が減ることで、より迅速に高品質なサポートを提供でき、結果的に顧客満足度の向上につながります。

新人オペレーターの教育支援

AIエージェントは新人オペレーターの教育アシスタントとしても有効です。

例えば、新人が回答に迷った際は顧客対応のログを参照し、適切な回答例や関連マニュアルをその場で提示できます。また、応対中にミスが起きやすいポイントをリアルタイムで指摘し、改善点をフィードバックすることも可能です。

AIエージェントの導入により、新人は経験豊富な先輩が常にサポートしてくれるような環境で学べるため、独り立ちまでの期間を短縮できます。教育担当者の負担も軽減され、チーム全体の育成コスト削減にもつながります。

対応後の履歴要約・CRM登録などの事務作業の自動化

人手依存のCSでは、対応履歴のCRM入力や、タグ付け・ステータス変更など多くの事務作業をこなす必要があります。事務作業の多くは複数の管理画面を行き来しながら手作業で行うため、作業負荷が大きくなる点が課題です。

一方AIエージェントは、対応内容を自動的に把握し、以下を自律的に実行できます。

• 問い合わせ内容・対応内容の自動要約
• CRM項目への正確な登録
• タグ付けやステータス更新の自動処理
• 次回対応に必要な情報の整理

AIエージェントの導入により、オペレーターは煩雑な入力作業から解放され、顧客との対話や状況把握といった本来のコア業務に集中できます。AIが事務作業を担うことで、CS全体の運営はこれまで以上によりスピーディで生産的な体制へと発展します。

カスタマーサポート向けAIエージェントの例

近年、カスタマーサポート向けのAIエージェントが増えつつあります。以下では、代表的なサービス・システムを紹介します。

LITRON Customer Engagement

LITRON Customer Engagementは、AIエージェントを中心に据え、顧客エンゲージメントの最大化とCSコスト削減を同時に実現するカスタマーサポート業務変革サービスです。

当サービスは、単なるFAQボットの拡張ではありません。

複数のAIエージェントが決められた業務や役割を遂行し、技術サポートや顧客満足度データの分析、バックオフィス業務など、従来人手に依存していた業務を自律的に実行します。そして、限られた人的リソースをより戦略的な領域に集中させることで、顧客体験の質・量の両方を向上させます。

また、日々の業務実行で蓄積されるデータや人からのフィードバックをAIに継続学習させることで、エージェントのスキルと適用領域を段階的に拡大していく点も特徴的です。

さらに、組織体制・オペレーション設計の見直しやスキルシフト支援、センターマネジメント変革をワンストップで推進します。そのため、PoC止まりにならず、企業全体での業務変革をオールインワンで実現できます。

IBM watsonx Orchestrate

IBM watsonx OrchestrateはAIエージェントにより業務を自動化し、顧客対応の質とスピードの向上を支援するAIエージェント構築プラットフォームです。

以下が主な特徴です。

• コード不要でビルド・拡張・カスタマイズ
• エージェントの動作をプレビューしながら最適化でき、すぐに運用へ移行可能
• SalesforceやZendeskなど80以上のエンタープライズアプリとシームレスに連携
• エンタープライズ級の認証・セキュリティで複数チャネルに展開

例えば、CS向けのAIエージェントでは、Webチャット・電話・SMS・ソーシャルアプリなど、あらゆるチャネルで迅速かつ的確なサポートを提供します。問い合わせの文脈認識と推論に基づいて複数ステップの複雑なタスクを自動処理することで、人間の介入なしに顧客を解決まで導くことが可能です。

IBM watsonx Orchestrateは、あらゆるチャネルでより多くの問い合わせを初回の接触で解決できる点が強みです。

ServiceNow

ServiceNowは、AIエージェント・データ・ワークフローを統合し、IT・HR・CRMを含むビジネス全体をサポートするAIプラットフォームです。

以下が主な特徴です。

• テンプレートと独自AIエージェントの構築を選択可能
• 自然言語だけで自社用のAIエージェントを構築可能
• ServiceNow AIエージェントファブリックにより複数プラットフォームのAIを統合管理
• 会話・テキスト・音声・画像処理に特化したAIを用意

例えば、AIを活用した対話型チャットを構築すると、顧客は案内に従って自ら回答を獲得することや手続きを完了でき、問い合わせ発生を未然に防げます。チャットやポータル、カタログなど、顧客ごとに最適なチャネルで案内できるため、顧客満足度の向上が期待できます。

Zendesk

Zendesk AIは、MicrosoftのCopilotやOpenAIのLLMを活用し、顧客とのあらゆるやり取りをサポートするAIエージェントを構築できるプラットフォームです。

以下のような特徴があります。

• 自律型AIが複雑な問い合わせにも論理的に対応し、サポート対応の80％以上を自動化
• Copilotがナレッジや過去チケットを学習し、サポート担当者の生産性を20％向上
• 最適な回答案や文体調整を自動生成して作業効率を向上
• ワークフローを可視化・最適化し、チーム全体の運用効率を高めながら問い合わせにもスムーズに対応

事前トレーニングや複雑なセットアップは不要なため、導入初日からすぐに利用できる利便性も魅力です。

AIエージェントに強い会社の選定・紹介を行います

今年度AI相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・貴社に最適な会社に手間なく出会える
・AIのプロが貴社の代わりに数社選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AIエージェントに強い会社選定を依頼

カスタマーサポートのAIエージェント活用事例

本章では、カスタマーサポートにおけるAIエージェントの活用事例を紹介します。

【SBIいきいき少額短期保険】AIエージェント型ボイスボットでシニア世代に寄り添った対応を実現

SBIいきいき少額短期保険株式会社ではシニア世代向けの保険商品を提供しており、電話窓口にはデジタル操作が苦手な顧客からの問い合わせが多く寄せられていました。従来、導入していたボイスボットでは、話す速度の遅さや途中で言葉に詰まるといったシニア特有の話し方に対応できませんでした。

こうした状況を改善するため、モビルス株式会社と共同で生成AIを活用した「AIエージェント型ボイスボット」の実証実験を実施しました。

ボイスボットでは、生成AIにより顧客の話し方や状況に合わせた柔軟な対話が可能です。また、曖昧な問い合わせでも意図を正確にくみ取り、必要な情報を聞き出して受付手続きを完結できます。

導入の結果、自然な誘導により途中離脱を防ぎ、ボイスボットだけでの受付完結率が70%超を達成しました。

さらには、テレビ音声と顧客の声を聞き分ける高精度な認識により情報取得の正確性が向上しています。結果として、顧客のコールバックが63%削減されるなど、顧客・オペレーター双方の負担軽減に成功しました。

【Siemens Financial Services】AIエージェントが先回りして顧客に対応しCX向上

ヨーロッパ最大級の製造企業であるSiemens社は、特に営業やサポート部門などは各国の顧客と日々やり取りしており、顧客体験（CX）で差別化することをバリューとしています。

Siemens社は複数ツールに分散していた顧客データ管理を改善するため、Zendeskとパートナー企業UltimateによるAIエージェントを採用しました。

顧客からの問い合わせのうち約30%が情報照会のような定型対応であることに着目し、自動化を決定しました。現在では請求書の再送など、従来は担当者が対応していた業務をAIエージェントが自動で処理できるようになり、顧客は即時に回答を受け取れるようになりました。

この取り組みによって、顧客のフォロー忘れや見落としといったストレスが軽減され、CXが向上しています。CSAT（顧客満足度）も業界標準83%を上回る86%を記録するなど、AI活用による継続的なCX向上が進んでいます。

カスタマーサポートへのAIエージェント導入の成功ポイント

カスタマーサポートにAIエージェントを導入する際は、いくつかポイントがあります。以下では、主なポイントを紹介します。

RAGによる精度向上

CS業務にAIエージェントを導入する際、特に懸念されるのがハルシネーションです。

特にカスタマーサポートでは、製品仕様や契約プラン、配送条件、顧客ステータスなど、状況によって正しい回答が変わるケースも少なくありません。そのため、ハルシネーションによる不正確な回答は重大なトラブルにつながります。

このようなハルシネーションによるリスクを抑えるために有効なのが、RAG（検索拡張生成）です。

RAGを利用すると、CRMデータや最新マニュアル、契約情報などを都度参照し、事実に基づいた回答のみを返すようになります。結果として曖昧な推測で回答する頻度が減り、誤回答を返すリスクを最小化できます。

また、顧客のプランや利用履歴によって最適な対応が変わるような複雑なケースでも、RAGによってAIエージェントが該当データを正確に引き出せます。そのため、人手と同等、あるいはそれ以上に安定した品質での対応が可能です。

RAGはAIエージェントの実運用において正確性を担保するため、カスタマーサポートの自動化を安全に進めるうえで欠かせません。

CRMや配送管理など既存システムとの連携

AIエージェントが効果を最大限に発揮するためには、CRMや注文管理、配送管理、決済システムといった既存システムとの連携が不可欠です。

エージェント単体では、必要な情報の参照や操作ができません。バックエンドの業務ロジックやデータベースとつながることで、顧客情報の照会や配送状況の確認などのタスクを自律的に実行できます。

最も多いボトルネックはAI側ではなく、「社内システムにAPIがない（または仕様が古い）」ことです。 いきなり全連携を目指さず、まずはRPA等でAPIラッパーを作るか、影響範囲の小さいサブシステムからPoCを行いましょう。

システム間連携が整備されると、AIエージェントが最新データに基づいた正確な判断が可能になります。その結果、確認作業や情報の抜け漏れといったCS現場で頻発する課題の解消も可能です。

オペレーターとAI間の役割分担設計

AIエージェントを導入しても、オペレーターとAIの対応業務が曖昧だと期待した効果は得られません。役割分担が曖昧なままでは、人手による確認が必要なケースが増えるなど業務がかえって非効率になるリスクが懸念されます。

そのため、以下のように業務内容を洗い出したうえで、オペレーターとAIの役割分担を切り分けることが重要です。

AIエージェントによる完全自動化ではなく、AIが大部分の作業を担い、人間は価値提供と高度な判断に集中する仕組みをつくることが成功のポイントです。AIが得意な領域と人間が介入すべき領域を明確に線引きすることでCS全体の品質・効率の両方を最大化できます。

エージェント同士の役割分担設計

複数エージェントが並列に動くシステムの場合、各エージェントが担当する役割や業務内容を明確に設計することが重要です。役割が曖昧なままではタスクの重複や抜け漏れが発生します。

特に、オーケストレーターエージェントを置くかどうかの設計がポイントです。オーケストレーターエージェントは、エージェントへのタスク割り当てや処理順序の管理、エスカレーションの判断を担当します。

オーケストレーターエージェントを配置すると、FAQ回答から調査、処理実行、記録のような一連の流れをスムーズに実行できます。

また、エージェント同士は、ステータス共有やタスク依頼、結果の受け渡しをAPCなどでプロトコル化しておくことが必須です。プロトコル化により、エージェント同士のコミュニケーションが標準化され、ワークフローの混乱を防止できます。

カスタマーサポートへのAIエージェント導入についてよくある質問まとめ

まとめ

カスタマーサポートへAIエージェントを活用すると、単なるFAQ返答の自動化にとどまらず、人件費の削減や顧客満足度の向上など多くのメリットをもたらします。

その一方で、導入効果の最大化には、CRMなどの既存システムとの連携設計やAIとオペレーター・エージェント同士の役割分担設計が欠かせません。

自社の基幹システムとの連携可否や、セキュリティを考慮したアーキテクチャ設計について、より専門的な知見や具体的な実装ロードマップが必要な場合は、ぜひ一度ご相談ください。