カスタマーサポート向けAIエージェントおすすめ3選！できることや導入メリットを解説

おすすめのカスタマーサポート向けAIエージェントを紹介します。主な機能や選定ポイント、導入メリット・デメリットも解説しているため、当記事を読めば自社に合ったAIエージェントを選定できます。カスタマーサポートの効率化や品質向上を検討している方は、ぜひ参考にしてください。

AIエージェントとは

AIエージェントとは、単に人間の指示を実行するだけでなく、自ら状況を判断し、適切な行動を選択や実行する自律型AIシステムのことです。

従来のチャットボットのような質問に答えるだけの仕組みとは異なり、状況を理解したうえで最適な行動を選択し、複数のタスクを連携して処理できる点が特徴です。

カスタマーサポート領域では、問い合わせ対応やチケットの分類、作成、顧客情報の検索や更新といった作業をAIエージェントが自律的に行うことが可能です。生成AIを組み合わせることで、より自然で精度の高い応答が実現し、オペレーターの負担軽減や対応スピードの向上につながります。

AIエージェントの仕組み

AIエージェントは、「知覚 → 推論 → 行動 → 学習」というサイクルで動作します。

まず、外部からの情報（ユーザーの発言やデータ）を知覚し、内容を分析して何をすべきかを推論します。次に、適切なアクション（回答・操作・提案など）を行動として実行し、結果をもとに学習を繰り返して精度を高めることが可能です。

一連の流れにより、AIエージェントは単なる応答システムではなく、経験から成長する自律的なAIとして機能します。学習によって次第に判断の精度や対応スピードはさらに向上するため、運用を続けるほどに価値が高まる仕組みです。

カスタマーサポート向けAIエージェントの特徴

カスタマーサポート向けAIエージェントは、企業の顧客対応を支援・自動化するために設計されたAIです。実際に処理できる機能は、以下の通りです。

過去の問い合わせ履歴や顧客情報を活用して最適な回答を提示するほか、必要に応じてオペレーターへ自動的に引き継ぎにも対応しています。

一度導入すれば24時間365日稼働できるため、対応スピードの向上や人手不足の解消にも効果的です。

さらにAIエージェントは自動でデータの蓄積・学習を行うため、利用するほどに自社の状況に適した活用が可能になるでしょう。

生成AIを活用する場合との違い

ChatGPTのような生成AIも高度な言語処理能力を持ちますが、AIエージェントとは目的が異なります。

生成AIは与えられた指示に従い、自然な文章や回答を生成することを得意とします。

一方、AIエージェントは自ら目標を設定し、タスク達成のために一連の行動を自動で実行可能です。

つまり、生成AIが「知識ベースの対話」のみにとどまる一方、AIエージェントは「実行と判断」にまで踏み込む存在といえるでしょう。

ユーザーから「返金をお願いしたい」と問い合わせがあった場合、AIエージェントは関連データを確認し、返金条件を判断して処理フローを自動で実行します。

生成AIを活用しながら、より実務的で自律的な行動をとれる点がAIエージェントの特徴です。

従来のカスタマーサポートシステムとの違い

従来のチャットボットやFAQシステムは、あらかじめ設定された質問と回答のパターンに従って応答する仕組みです。そのため、想定外の質問が来ると回答できなかったり、ユーザー体験が断片的になったりする課題がありました。

一方、AIエージェントは文脈理解や意図推定が可能なため、複雑な問い合わせにも柔軟に対応できます。さらに、過去のデータを学習しながら改善を繰り返すため、時間とともに応答精度が向上していくのも大きな強みです。

また、チャットだけでなく音声やメール、CRMなど他システムと連携して一貫した対応ができる点でも、従来型サポートとは異なっています。

つまりAIエージェントは、対話するだけのチャットボットから進化し、業務を理解して実行する能動的なサポートAIへと進化した存在です。

カスタマーサポート向けAIエージェントにできること

カスタマーサポートにおけるAIエージェントの代表的な活用シーンを紹介します。

質問への自動回答

AIエージェントは、顧客から寄せられるFAQや定型的な問い合わせに自動で応答します。

「パスワードを忘れた」「送料はいくら？」「返品方法を教えて」といった質問に対し、AIが瞬時に適切な回答を提示します。生成AIを活用したシステムなら、質問の言い回しが異なっても文脈を理解して答えられるため、ユーザーの満足度が高まりやすいです。

AIエージェントにより問い合わせが自動化されることで、担当者が対応に追われることなく、より複雑な案件や重要度の高い業務に集中できるようになります。結果として、問い合わせ対応のスピード向上とコスト削減の両立が実現するでしょう。

オペレーターの回答支援

AIエージェントは、オペレーターが顧客とやり取りを行っている最中にリアルタイムで回答候補や参考ナレッジを提示します。顧客の質問内容を瞬時に解析し、関連FAQや過去の対応履歴、マニュアル内の該当部分を自動で表示します。

解析により担当者は検索や確認作業にかかる時間を削減し、スムーズで一貫性のある回答が可能です。また、経験の浅いスタッフでもAIが示すガイドラインに沿って応答できるため、新人教育や品質管理の負担軽減にもつながります。

そのため、オペレーター支援型のAIエージェントは、人とAIの協働による「ハイブリッド対応」を実現する存在といえるでしょう。

電話での自動対応

AIエージェントは、テキストチャットだけでなく音声通話による自動応答（ボイスボット）にも対応できます。顧客が電話で問い合わせた際にAIが音声を解析し、内容に応じて自動で回答や転送を行う仕組みです。

「営業時間を知りたい」「注文状況を確認したい」といった簡易的な質問であれば、人を介さずにAIエージェントで完結できます。また、複数の選択肢を提示して分岐応答を行うことで、適切な部門や担当者への転送もスムーズに行うことが可能です。

24時間体制での電話サポートや人件費の削減には特に効果的で、コールセンターの業務効率化に大きく貢献します。

キャンセル・予約対応の自動化

AIエージェントは、予約変更やキャンセル、返金処理といったルールベースの処理業務を自動化できます。顧客が「明日の予約を変更したい」「注文をキャンセルしたい」といったリクエストを送ると、AIが必要情報を確認し、条件を満たす場合は自動処理を実行します。

また必要に応じてシステム連携し、予約管理ツールや決済サービスとも連動が可能です。そのため、オペレーターが介在しなくても正確な対応が可能となり、顧客満足度の向上と人的コストの削減を同時に実現します。

宿泊業やEC業界では特に導入効果が高く、業務自動化の定番機能となりつつあります。

レビューの収集・分析

AIエージェントは、顧客から寄せられるレビューやアンケート結果を自動で収集と分析することが可能です。SNSや問い合わせ履歴、アンケートフォームなどからデータを取得し、肯定的で否定的な感情を分類して可視化します。

上記のような仕組みにより、企業は顧客満足度の変化や改善点をリアルタイムで把握でき、サービス改善や商品開発に反映できます。また、AIが傾向を自動で抽出してレポート化するため、分析作業にかかる時間を大幅に短縮可能です。

そのため、AIエージェントは定量データと定性データを統合的に理解できる顧客インサイト分析としても注目されています。

AIエージェントの種類

使用なAIエージェントの種類は、次の通りです。

単純反射エージェント

単純反射エージェントは、あらかじめ設定されたルールに従って動作する最も基本的なタイプのAIです。入力（ユーザーの質問や行動）に対して、対応する出力（回答や処理）を即座に返す仕組みで、条件分岐型のチャットボットに近い構造を持ちます。

「営業時間を教えて」「送料はいくら？」といった単純な質問に対して、あらかじめ登録された定型文を返す対応が得意です。導入コストが低く、即戦力として活用しやすい一方で、文脈理解や応用的な判断が苦手という制約があります。

初期導入フェーズやFAQ中心の対応におすすめです。

メリット	導入が簡単 誤作動が少ない
デメリット	柔軟な対応ができない

モデルベース反射エージェント

モデルベース反射エージェントは、現在の状態を内部で保持しながら動作するタイプです。単純反射型と異なり、過去の入力履歴や会話の流れを踏まえて判断するため、より自然な対話や適切な応答が可能になります。

ユーザーが前の質問で「注文番号を伝えた上で、返品方法を聞いた」といった場合、AIがその情報を記憶して継続的なやり取りができる仕組みです。

一方で、システム構築にやや手間がかかり、正確な状態管理設計が必要になるため、導入や運用コストは単純反射型より高めです。

ECやカスタマーサポートにおいて、継続的な会話や文脈理解が求められるケースに適しています。

メリット	一貫した対話ができる
デメリット	初期設定から複雑

目標ベースエージェント

目標ベースエージェントは、最終的な目標を達成するために、AI自身が行動を選択するタイプです。ユーザーの要望（例：返品したい）に対して、AIが目標達成のために必要なステップを判断し、問い合わせ処理や確認、実行といった一連のプロセスを自動で進めます。

目標ベースエージェントタイプは、チャットボットというよりもアシスタントAIとして機能し、状況に応じて柔軟な対応を行える点が特徴です。

ただし、目標設定やルール設計を誤ると意図しない応答をすることもあり、精度維持のための継続的なチューニングが必要になります。

カスタマーサポート業務を包括的に自動化したい企業に最適です。

メリット	人手を介さずに一連の業務を完結できる
デメリット	開発や運用コストが高い

効用ベースエージェント

効用ベースエージェントは、AIが複数の選択肢の中から一番価値が高い行動を選ぶタイプです。単に目標を達成するだけでなく、「顧客満足度を高める」「コストを抑える」といった複数の要素を考慮しながら最適解を導きます。

例えば、問い合わせ内容に応じて「自動対応」か「人への引き継ぎ」かを判断するようなケースに適しています。

ただし、より高度な判断ができる反面、効用関数（価値基準）の設計が難しく、誤った評価軸を設定すると成果が偏るリスクもあります。顧客体験（CX）向上を重視する企業に適したタイプです。

メリット	複数条件を踏まえた最適判断が可能
デメリット	運用設計の難易度が高い

学習エージェント

学習エージェントは、AIが経験を通じて自ら学び、行動を改善していくタイプです。運用を重ねることで、より的確な回答や効率的な業務遂行ができるようになり、AI自体が進化していくのが特徴です。

カスタマーサポートの現場では、問い合わせ履歴や顧客フィードバックを学習し、回答精度や対応スピードを自動的に向上させます。ただし、誤学習によって誤った判断を繰り返すリスクもあるため、人による監視と定期的なモデル修正が欠かせません。

学生エージェントは、中長期的にAIを成長させたい企業に向いています。

メリット	多機能な統合対応が可能
デメリット	運用管理の負担が大きい

階層型エージェント

階層型エージェントは、複数のAIエージェントが階層構造で連携し、上位AIが全体方針を決定し、下位AIが個別タスクを実行するタイプです。上位エージェントが顧客満足度を最大化するという目的を持ち、下位エージェントが自動応答や分析、引き継ぎなどを分担して動きます。

階層型の仕組みにより、AI全体が連携して複雑な業務プロセスを自律的に完遂できます。

一方、設計や開発が高度であり、導入コストと技術的ハードルが高いタイプでもあります。大規模なEC事業や、複数部署でAI活用を統合したい企業に適しています。

メリット	導入が簡単 誤作動が少ない
デメリット	構築・運用の難易度が高い

カスタマーサポート向けAIエージェントサービスの選び方

AIエージェントを導入する前に確認しておきたいポイントは、次の通りです。

解決したい課題

AIエージェントの導入前に、まず何を最優先で解決したいのかを精査しましょう。

「人員不足による対応遅延」「対応品質のばらつき」「問い合わせ対応コストの増加」など、課題の優先順位をつけることで、必要な機能や導入範囲が明確になります。

人手不足が主な課題なら自動応答性能を重視、品質ばらつきが問題ならAI学習機能や回答精度を重視するといったように、課題に合わせた選定基準を設定することが成功の第一歩です。

課題の整理をせずに導入を進めると、現場で使いにくい、効果が見えにくいといった失敗につながるため注意が必要です。

自動化したい範囲

AIエージェントは万能ではありません。導入効果を最大化するためには、自動化する範囲を明確に定義することが重要です。

まず、よくある質問（FAQ）や定型的な問い合わせ、注文状況の確認、予約変更などAIが対応可能なタスクをリストアップします。最初から全業務を任せるのではなく、簡単な業務から段階的に自動化を進めることで、現場の混乱を防ぎつつ精度を高められます。

小さく始めて成果を確認し、効果が見えたら徐々に対象範囲を広げるスモールスタートがおすすめです。現場の負担を減らしながら実運用に馴染ませる設計が、長期的な活用成功のカギとなります。

既存システムとの連携可否

AIエージェントを導入しても、既存システムとデータ連携ができなければ、活用のスピードが遅れてしまいます。顧客関係管理（CRM）や顧客データベース、ECプラットフォーム、在庫管理システムなどとスムーズに連携できるかを必ず確認しましょう。

API連携が容易であれば、顧客対応履歴や購入情報を活用したパーソナライズ対応が可能になります。連携の容易さは運用負担を大きく左右するため、導入時点でシステム要件を整理し、IT部門との連携も含めた検討を行うことが大切です。

効果測定機能の有無

AIエージェントの導入はゴールではなく、継続的に改善を重ねていくプロセスです。導入効果を定量的に把握できるダッシュボードやレポート機能が備わっているかを確認しましょう。

解決率や応答時間、顧客満足度（CSAT）などのKPIをリアルタイムで可視化できるツールであれば、課題発見や改善策の立案も容易になります。特にサポートチームのマネージャー層にとっては、データに基づいた判断と改善サイクルの構築が不可欠です。

分析機能が乏しいツールは運用後に課題を把握しづらくなるため、初期検討の段階で必ずチェックしておきましょう。

無料トライアルやテスト導入の有無

初期投資を抑えつつ導入リスクを最小限に抑えるには、無料トライアルやPoC（概念実証）が重要です。

実際に自社データを使って動作を確認することで、AIの回答精度やユーザー体験を具体的に検証できます。また、トライアル期間中に現場スタッフからのフィードバックを収集することで、導入後の課題を事前に洗い出すことも可能です。

小規模なテスト導入で効果を実感できれば、経営層への提案もしやすくなります。トライアルを提供しているかどうかは、信頼できるベンダーかを見極める重要な指標でもあります。

セキュリティ面

カスタマーサポートでは顧客情報を扱うため、セキュリティ対策は絶対に妥協できない要素です。以下の基本的なセキュリティ仕様を確認しましょう。

情報保護においては、個人情報保護法やGDPRなどの法令遵守状況も重要です。クラウド型のAIエージェントを利用する場合、データの保存先や第三者提供の有無もチェックしましょう。

ベンダーによってはISO27001などの認証取得を公開している場合もあり、信頼性を測る基準として参考になります。

導入後のサポート

AIエージェントは導入して終わりではなく、継続的な運用改善が必須です。導入後の支援体制や問い合わせ対応、改善提案、チューニングサポートがどこまで含まれるかを確認しましょう。

FAQ更新や回答精度の改善をベンダー側がサポートしてくれる場合、運用負担を大幅に減らせます。また、定期的なレポート提供や担当者とのミーティングがある企業ほど、安定した運用が期待できます。

AIエージェントの精度を維持し続けるには、サポートベンダーと伴走する意識が不可欠です。導入後のフォロー体制を比較検討することで、安心して長期運用できる環境を整えましょう。

カスタマーサポート向けAIエージェントおすすめ3選

おすすめのカスタマーサポート向けAIエージェントは以下の通りです。

サービス名	料金プラン	機能	提供形式	導入実績
IBM watsonx Orchestrate	Essentials 79,700円（税抜）	AI対話機能 業務自動化（ワークフロー連携） AIアシスタント機能 顧客データ統合管理など	クラウド型	東京海上日動あんしん生命保険株式会社 EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社
AItoChat	要問い合わせ	ナレッジ即時学習 生成AI連携（ChatGPT対応） マルチチャネル対応 簡易管理画面など	クラウド型	株式会社フューチャーリンクネットワーク 株式会社フォーサイト 株式会社マザー牧場など
KARAKURI Digital GeN （Generative Navigator）	要問い合わせ	過去問い合わせ 多チャネル対応 次のアクション提案機能 オペレータ支援機能など	クラウド型	株式会社ストライプインターナショナル オルビス株式会社 株式会社ビースタイルホールディングスなど

IBM watsonx Orchestrate

料金プラン	Essentials 79,700円（税抜）
機能	AI対話機能 業務自動化（ワークフロー連携） AIアシスタント機能 顧客データ統合管理など
提供形式	クラウド型
導入実績	東京海上日動あんしん生命保険株式会社 EYストラテジー・アンド・コンサルティング株式会社
会社所在地	〒103-8510 東京都中央区日本橋箱崎町19番21号

IBM watsonx Orchestrateは、カスタマーサポート業務の効率化や自動化を強化したい企業におすすめのAIエージェントプラットフォームです。生成AIと業務自動化技術を組み合わせることで、問い合わせ対応やチケット管理などの定型業務をAIが実行し、オペレーターの負担を大幅に軽減します。

さらに、CRMやメール、チャット、社内ナレッジベースなど複数のアプリケーションをマルチに連携できるため、業務が分断されにくくスムーズな顧客対応が可能です。導入時も既存システムを大きく変更する必要がなく、自社のワークフローに合わせて柔軟にカスタマイズできる点も魅力です。

人とAIが協働する次世代のサポート体制を構築したい企業にとって、有力な選択肢となるソリューションとして世界中で導入が進んでいます。

AItoChat

料金プラン	要問い合わせ
機能	ナレッジ即時学習 生成AI連携（ChatGPT対応） マルチチャネル対応 簡易管理画面など
提供形式	クラウド型
導入実績	株式会社フューチャーリンクネットワーク 株式会社フォーサイト 株式会社マザー牧場など
会社所在地	〒108-0014 東京都港区芝5-31-17 PMO田町5F

AItoChatは、社内問い合わせの効率化やカスタマーサポートの品質向上を図りたい企業におすすめの次世代型AIチャットボットです。ナレッジデータベースと生成AIを組み合わせることで、社内FAQやマニュアルなどをアップロードするだけでAIが内容を理解し、適切な回答を自然な文章で生成します。

またChatGPTなどの大規模言語モデルを活用しつつ、企業独自の情報を基に精度の高い応答ができる点が大きな強みです。カスタマーサポートや社内ヘルプデスクなど幅広い業務に活用でき、運用コストを抑えながら対応品質を向上させたい企業から選ばれています。

さらに、チャットやメール、LINEなど複数チャネルにも対応しているため、顧客接点を一元管理し、企業全体で効率的なコミュニケーションを実現できます。

KARAKURI Digital GeN（Generative Navigator）

料金プラン	要問い合わせ
機能	過去問い合わせ 多チャネル対応 次のアクション提案機能 オペレータ支援機能など
提供形式	クラウド型
導入実績	株式会社ストライプインターナショナル オルビス株式会社 株式会社ビースタイルホールディングスなど
会社所在地	〒104-0045 東京都中央区築地2丁目7−3 CAMEL築地2 5F

KARAKURI Digital GeN（Generative Navigator）は、コンタクトセンター業務の効率化や顧客対応品質の向上を図りたい企業におすすめの次世代エージェントです。過去の問い合わせデータやFAQナレッジをAIが自動学習し、ユーザーの質問に対して最適な回答と次のアクションまで提案できます。

日本語での自然な対話精度に加え、チャットや音声、多チャネル対応が可能なため、顧客対応の自動化と顧客体験の向上を同時に実現します。また、RAG（検索拡張生成）を活用しながら、コールセンターの現場に合わせた柔軟なカスタマイズができるため、導入しやすく効果が出やすい点も魅力です。

カスタマーサポートでAIエージェントを使うメリット

カスタマーサポートにおける、AIエージェント導入の主なメリットは次の通りです。

時間を問わず対応できる

AIエージェントは営業時間外や深夜帯でも問い合わせに即座に対応できるため、対応の遅れによる機会損失を防ぎ、顧客満足度を維持できます。また夜間に「予約変更をしたい」「商品をキャンセルしたい」といったリクエストがあっても、AIが自動処理を実行することで即時対応が可能です。

常時稼働するサポート体制を構築することで、グローバル展開している企業やECサイト運営者にも大きなメリットがあります。

回答の質が均一になる

AIエージェントは、ナレッジデータや過去の問い合わせ履歴を基に回答を生成するため、人による回答のばらつきを減らすことができます。担当者ごとに表現や判断が異なることがなく、常に一定の品質で応答を提供できる点が大きな利点です。

また学習機能により、AIがユーザーの反応や評価を取り入れながら精度を高めることで、NPS（顧客推奨度）やCSAT（顧客満足度）の向上にも役立ちます。顧客対応の品質を平均化することで、ブランド全体の信頼性も高まるでしょう。

担当者の負担を減らせる

AIエージェントが定型的な問い合わせを自動処理することで、オペレーターがより高度で価値の高い対応に集中できるようになります。

パスワードの再設定方法や配送料、返品ルールなどのよくある質問にAIが先に対応すれば、有人サポートの負担を大幅に削減することが可能です。

また、AIはリアルタイムで回答候補やナレッジを提示する機能を持つため、オペレーター支援ツールとしても機能します。結果的に対応スピードの向上や応対品質の安定、離職率の低下といった効果が期待できるでしょう。

人手不足が慢性化するサポート部門にとって、AIエージェントは頼れるパートナーとなります。

効率的にレビューを収集できる

AIエージェントは、対応終了後に自動で顧客の感想や評価を収集する機能を備えています。

「対応は役立ちましたか？」といった簡単な質問や自由記述形式のフィードバックまで自動で取得し、データとして蓄積します。

その結果、企業はレビュー内容を即座に分析し、サービス改善やトレーニングに反映することが可能です。

また、AIがポジティブ・ネガティブなどの感情を分類し、トレンドを抽出することもできます。継続的な改善サイクル（PDCA）をAIが自動化することで、より迅速でデータに基づいたカスタマーサポート運営が実現します。

カスタマーサポートでAIエージェントを使うデメリット

カスタマーサポートでAIエージェントを活用する際のデメリットは、次の通りです。

回答の精度は完璧ではない

AIエージェントは高い精度で回答を生成できますが、常に正確なわけではありません。ハルシネーションと呼ばれる、実際には存在しない情報をもっともらしく回答してしまう現象には注意が必要です。

例えば、製品仕様を誤って説明したり、サポート外の情報を断定的に回答してしまうケースもあります。誤回答を防ぐため、AIが参照できるナレッジデータやFAQはを常に最新の状態に保ちましょう。

また、AIの回答をそのまま公開せず、必要に応じて人による確認プロセス（ヒューマン・イン・ザ・ループ）を設けることも重要です。AIの強みを活かしつつ、誤情報の拡散を防ぐ仕組みを作りましょう。

運用や調整に手間がかかることもある

AIエージェントは導入して終わりではなく、継続的なチューニングと改善が不可欠です。

実際の運用が始まると、AIが対応できなかった質問や意図のズレた回答などが徐々に明らかになります。

ズレを放置せず、定期的にログを分析してナレッジを更新することで、精度を高め続けることが重要です。また、顧客対応のトレンドや製品情報が変化するたびに、AIの回答内容をメンテナンスする必要があります。

運用体制が整っている企業ほど、AIの効果を最大限に引き出せます。

個人情報の取り扱いを慎重に行う必要がある

AIエージェントが扱うデータには、個人情報や顧客のセンシティブな内容が含まれることが多くあります。そのため、プライバシー保護の観点から、データの管理体制を徹底することが必須です。データ管理に役立つ対策には、以下のものがあります。

外部のAIプラットフォームを利用する場合は、データがどのサーバーに保存されるか、第三者に提供される可能性はあるかなども確認しておくことが重要です。

さらに、個人情報保護法やGDPRなどの法令に準拠した運用を行うことで、コンプライアンス面でのリスクを回避できます。

顧客の信頼を守るためにも、AI導入時にはセキュリティと透明性を両立した運用方針を策定しておきましょう。

カスタマーサポートでAIエージェントを使用するときのコツ

カスタマーサポートでAIエージェントを活用する際に押さえておきたいコツを紹介します。

小さな範囲から導入して試す

AIエージェント導入は、スモールスタートからはじめましょう。最初から全領域に導入するのではなく、FAQ対応や問い合わせ分類などの限定的な範囲でテスト運用を始めてみてください。

小規模な範囲で試すことで、想定外の質問パターンや誤回答など、改善すべき点を早期に発見できます。また、実際のユーザーやオペレーターの反応を見ながら設定を調整することで、精度を高めた状態で本格導入が可能です。

段階的に拡大していくことで、現場に負担をかけずにAIが自然に定着し、スムーズな運用へと繋がります。

FAQやシナリオを整理しておく

AIエージェントの精度を高めるためには、事前の知識ベース整備が不可欠です。AIは提供された情報をもとに判断と回答を行うため、FAQや問い合わせシナリオを整理しておきましょう。

過去の問い合わせ履歴やチャットログを分析し、よくある質問やトラブル対応、購入前後の不安点などを体系的にまとめておくことが重要です。

また、ナレッジを定期的に見直し、製品アップデートやサービス内容の変更を反映させることで、AIが常に最新情報で対応できます。準備8割、運用2割の意識で基盤を整えることが、AI導入成功の近道です。

オペレーターへの切り替えルールを作る

AIがすべての問い合わせを解決できるわけではないため、人によるフォロー体制も必須です。

例えば、AIが3回以上質問を繰り返した場合や、ユーザーから感情的な表現を検出した場合など、明確な切り替え基準を設定しておくとスムーズに対応できます。AIが対応できない質問を長引かせると、ユーザーの不満や離脱に繋がる可能性もあるため注意が必要です。

オペレーターへの引き継ぎ時には、AIが収集した会話履歴を共有できる仕組みを整えることが重要です。顧客に同じ説明をさせないことで、快適なサポート体験を実現できます。

定期的に調整・改善をする

AIエージェントの運用において、定期的なメンテナンスとチューニングは必要不可欠です。

運用を続けるうちに、新しい質問パターンや想定外の回答が発生することも少なくありません。応答ログを定期的に分析し、未対応の質問や誤回答を修正していく仕組みを、運用ルールとして組み込んでおきましょう。

顧客の評価や満足度のデータをもとに改善を続けることで、AI精度は徐々に高まり、育つシステムへと進化します。AI導入はゴールではなく、継続的な改善を通じて成果を最大化するプロセスのひとつです。

【まとめ】カスタマーサービスでAIエージェントを活用して対応品質を高めよう

カスタマーサポート向けAIエージェントの特徴や選び方について解説しました。AIエージェントを比較・検討する際は、以下の点を確認しましょう。

上記を踏まえたうえで、当記事でおすすめするカスタマーサポート向けAIエージェントは以下の通りです。

AIエージェントは、カスタマーサポートの省力化と品質向上を同時に実現できる有効な手段です。当記事を参考に自社に適切なAIエージェントを探してみてください。