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生成AIで顧客対応を自動化：企業の成功事例と導入後の効果を解説

顧客対応における生成AIの活用は、ビジネスの現場で急速に拡大しています。特に大手企業を中心に、AIチャットボットや自動応答システムが導入され、問い合わせ対応のスピードアップやコスト削減、さらに顧客満足度の向上に大きく貢献しています。しかし、生成AIの導入には多くの企業が抱えていた具体的な課題が背景にあります。たとえば、イオンでは全国規模での顧客対応に課題を抱え、ビックカメラでは外国語対応がネックとなっていました。これらの課題をどのように解決し、実際にどんな効果を生んだのか、具体的な企業事例を通して詳しく解説します。

この記事では、さまざまな業界での成功事例をもとに、生成AIの導入が顧客対応にどのような変革をもたらしたかを探ります。また、生成AIを導入する際のメリットだけでなく、注意すべきリスクや今後の技術的な展望にも触れ、導入に成功するためのステップも紹介します。続きを読んで、AIがどのように企業の顧客対応を革新しているかを見ていきましょう。

動画で解説

1. 生成AIとは何か？

生成AIとは何か？

生成AIの基本的な仕組みと特徴

生成AI（ジェネレーティブAI）とは、AI技術を活用して新しいデータやコンテンツを生成するシステムです。自然言語処理（NLP）を基に、質問や命令に応じた文章や画像を自動生成する能力を持つのが特徴です。顧客対応の分野では、AIチャットボットやカスタマーサポート用の自動応答システムなどが活用されています。

顧客対応における生成AIの役割

顧客対応において生成AIは、企業が抱える多くの課題を解決するために活躍します。AIチャットボットは、リアルタイムで顧客からの問い合わせに対応し、FAQやサポートセンターの役割を担います。これにより、時間外でも対応可能となり、顧客満足度の向上が期待されます。

2. 企業の顧客対応における生成AI導入前の課題

企業の顧客対応における生成AI導入前の課題

顧客対応の主な課題

顧客対応は、企業が直面する最も重要な業務の1つです。顧客満足度を維持し、ブランドの信頼性を高めるためには、迅速で適切な対応が求められます。しかし、多くの企業が抱える共通の課題には以下のようなものがあります。

  1. コスト増大: 企業が成長し、顧客対応の件数が増加すると、それに比例して必要な人員や設備も増加します。顧客対応専用のスタッフを雇うための人件費やシステムの維持費が大きな負担となり、コストが膨らむケースが多く見られます。
  2. 時間の制約: 顧客からの問い合わせに迅速に対応できないと、企業に対する信頼が損なわれる可能性があります。特に営業時間外の対応ができない場合、顧客は不便を感じ、競合他社に流れてしまうリスクがあります。
  3. 品質のばらつき: 人による対応はどうしてもばらつきが生じます。顧客対応の一貫性を保つことが難しく、場合によっては顧客に不満を与えることも少なくありません。また、従業員のスキルや経験によって、対応の質が異なることもあります。

これらの課題は、企業が成長するにつれて顕著になります。特に大規模な小売企業や金融機関においては、問い合わせ件数が膨大であり、手作業での対応が限界に達することも珍しくありません。

AI導入前の企業が抱える問題点

1. イオン株式会社

  • 課題: イオンでは、全国の店舗やオンラインストアに寄せられる膨大な問い合わせに対して、対応が追いつかないという問題がありました。特に、営業時間外の問い合わせや、同じ質問が繰り返される状況では、顧客対応が滞ることがしばしばあり、顧客満足度の低下が懸念されていました。また、こうした対応にリソースを取られることで、スタッフの効率が低下し、他の重要な業務に影響が出るという問題も発生していました。

2. ビックカメラ

  • 課題: ビックカメラでは、外国語対応、特に中国人観光客への対応が課題となっていました。中国語を話せるスタッフが限られており、問い合わせに迅速に対応できない状況が続いていました。また、営業時間外の対応ができないことが、顧客満足度の低下に直結していました。

3. ナノ・ユニバース

  • 課題: ナノ・ユニバースでは、オンラインストアでの問い合わせが急増していましたが、特に深夜の時間帯には顧客対応が不可能で、対応が翌日まで遅れることが多く発生していました。この結果、顧客のフラストレーションが溜まり、満足度が低下するという問題が発生していました。

4. ヤマダ電機

  • 課題: ヤマダ電機では、修理受付業務において夜間の対応ができず、問い合わせが翌日に持ち越されるケースが多く見られました。これにより、顧客が修理のキャンセルや、他のサービスに切り替えるといったリスクが高まっていました。

3. 生成AI導入後の変化と成功事例

生成AI導入後の変化と成功事例

生成AIを導入することで、企業の顧客対応には大きな変革がもたらされます。ここでは、具体的な企業の事例を通じて、その効果を詳述します。

小売業の成功事例（イオン、ビックカメラ、ナノ・ユニバース、ヤマダ電機）

1. イオン株式会社

  • 導入ツール: AIチャットボット
  • 導入後の改善: イオンは、AIチャットボットを導入することで、顧客対応の大幅な効率化を実現しました。特に、繰り返し発生する問い合わせや、営業時間外の対応を自動化することにより、スタッフの負担が軽減されました。これにより、顧客対応時間が短縮され、顧客満足度が向上しました。また、スタッフはより戦略的な業務に集中できるようになり、業務全体の効率化が図られました。

2. ビックカメラ

  • 導入ツール: AIチャットボット
  • 導入後の改善: ビックカメラは、AIチャットボットを導入し、多言語対応が可能となりました。特に、中国語を含む外国語での対応が自動化され、観光客からの問い合わせに迅速に対応できるようになりました。また、24時間体制で顧客対応が可能となり、特に営業時間外の問い合わせにおいても満足度が向上しました。この対応の結果、外国人顧客の増加と売上の向上が期待されています。

3. ナノ・ユニバース

  • 導入ツール: AIチャットボット「OK SKY」
  • 導入後の改善: ナノ・ユニバースでは、AIチャットボット「OK SKY」の導入によって、24時間365日対応が可能になりました。オンラインストアでの問い合わせにリアルタイムで対応できるようになり、顧客満足度が大幅に向上しました。また、チャットボットを通じて顧客に対する提案やフォローアップが強化され、結果として売上が20%増加しました。これにより、企業全体のサービス品質向上と業務効率の大幅な改善が実現しました。

4. ヤマダ電機

  • 導入ツール: AIチャットボット「Terry」
  • 導入後の改善: ヤマダ電機は、特に夜間の修理受付業務の効率化を目指してAIチャットボット「Terry」を導入しました。これにより、顧客の修理依頼や問い合わせが24時間対応可能となり、対応のスピードと正確性が向上しました。結果として、顧客満足度が大幅に向上し、修理受付における顧客離れを防ぐことができました。

医療業界の事例（東北大学病院、恵寿総合病院）

1. 東北大学病院

  • 導入ツール: 日本語大規模言語モデル（LLM）を活用した医療文書自動作成システム
  • 導入後の改善: 東北大学病院では、生成AIを活用した医療文書の自動作成システムを導入しました。これにより、医師が行う文書作成の時間が47%削減され、より多くの時間を患者ケアに費やすことが可能になりました。また、文書の正確性も向上し、業務効率が全体的に改善されています。

2. 恵寿総合病院

  • 導入ツール: 生成AIを活用した退院時サマリー作成支援システム
  • 導入後の改善: 恵寿総合病院は、退院時サマリーを自動作成する生成AIを導入し、作成時間を従来の15分から5分に短縮することに成功しました。これにより、医師の作業負担が大幅に軽減され、年間約540時間の業務時間を削減することができました。結果として、患者ケアにより多くの時間を割くことが可能になり、医療サービスの品質向上が実現しました。

金融業界の事例（三菱UFJ銀行）

1. 三菱UFJ銀行

  • 導入ツール: Azure OpenAI Serviceを活用した生成AIシステム
  • 導入後の改善: 三菱UFJ銀行は、業務効率の向上を目指して生成AIを導入しました。110を超える業務プロセスにおいて、生成AIが自動化され、月に22万時間の労働時間を削減することが見込まれています。これにより、顧客対応がより迅速に行えるようになり、顧客満足度の向上にもつながっています。

4. 生成AI導入のメリットと注意点

生成AI導入のメリットと注意点

コスト削減、効率向上、顧客満足度の向上

生成AIの導入により、多くの企業が顧客対応の効率化を達成しています。特に、チャットボットや自動応答システムは、以下のようなメリットをもたらしています。

  1. コスト削減
    生成AIは、人手に頼ることなく顧客対応を行えるため、特に大量の問い合わせを処理する必要がある企業では、大幅なコスト削減が可能です。人件費やトレーニングコストが削減されることで、限られた予算の中でより効率的な業務運営が実現します​。
  2. 業務効率の向上
    AIが24時間対応可能なため、営業時間外や休暇中にも顧客対応を行うことができ、迅速なレスポンスが可能になります。これにより、顧客の不満やストレスが軽減され、従業員はより付加価値の高い業務に集中できます。例えば、ナノ・ユニバースではAIチャットボット導入後、売上が20%向上しました。
  3. 顧客満足度の向上
    顧客対応の質が向上し、個々の顧客に対してパーソナライズされた対応が可能になることで、顧客満足度が向上します。例えば、ビックカメラでは外国語対応が改善され、中国人観光客をはじめとする多言語対応がスムーズに行われ、結果として顧客満足度の向上に寄与しています​。

データセキュリティと導入のリスク管理

一方で、生成AIの導入にはいくつかの注意点があります。

  1. データセキュリティ
    AIシステムを顧客対応に導入する場合、顧客の個人情報や機密データを取り扱うため、セキュリティの強化が不可欠です。データが不正にアクセスされるリスクを防ぐために、暗号化やアクセス制限を行い、システムの脆弱性を定期的にチェックする必要があります。特に、GDPRなどの規制に対応したデータ管理が求められます。
  2. 導入の初期コスト
    生成AIの導入には、初期投資が必要です。システム構築や社員のトレーニング、AIのチューニングには一定のコストがかかるため、短期的には負担になることもあります。特に中小企業にとっては、この初期コストが導入のハードルとなることがあります。しかし、長期的な視点で見ると、コスト削減と業務効率の向上によって投資対効果が得られます。
  3. AIの導入失敗のリスク
    生成AIが適切に運用されない場合、期待した効果を得られないリスクも存在します。特に、AIが誤った応答を生成する場合や、顧客のニーズに対応できない場合、顧客満足度が低下する可能性があります。このため、AI導入後も定期的なチューニングやフィードバックの収集が重要です。

5. 企業が生成AIを導入する際のステップ

企業が生成AIを導入する際のステップ

生成AIを効果的に導入するためには、事前の計画やリソース配分、導入後の継続的な運用が重要です。ここでは、企業が生成AIを導入する際に踏むべき主要なステップを解説します。

導入計画の立て方とリソースの配分

  1. 現状分析と目標設定 まず、企業が現在抱える顧客対応の課題やリソースの使い方を正確に分析することが重要です。たとえば、顧客対応に過度な人手がかかっているのか、対応速度や正確さに課題があるのかを明確にします。その上で、生成AIを導入することで達成したい具体的な目標（例：問い合わせ対応時間の短縮、コスト削減など）を設定します。このプロセスにより、AI導入の意義とその効果を明確にすることができます​。
  2. リソースの配分 導入の次のステップは、適切なリソースを割り当てることです。生成AIの導入には初期コストがかかるため、予算の確保と、社内のITインフラの整備が必要です。また、従業員に対するトレーニングも重要な要素です。AIシステムの操作方法や活用方法について従業員を訓練することで、導入後のスムーズな運用が可能になります。
  3. 導入計画のテストとパイロット運用 導入計画の立てた後、まずは小規模なパイロット運用を実施することが推奨されます。特定の部門やサービスに限定して生成AIを試験的に導入し、その効果や運用上の問題点を検証します。こうしたテスト運用によって、全社的な導入前に必要な調整や改善を行うことができます。

導入後の運用と継続的な改善方法

  1. フィードバックの収集とAIのチューニング AI導入後は、顧客や従業員からのフィードバックを収集し、AIシステムを継続的にチューニングする必要があります。AIの学習は継続的なプロセスであり、新しい問い合わせや顧客のニーズに適応させるために、定期的な更新が求められます。たとえば、ナノ・ユニバースでは、AIチャットボットの導入後も、顧客のフィードバックを基にAIの応答精度を向上させる取り組みを続けています。
  2. 従業員のスキルアップ AIが導入されても、完全な自動化ができない場合や、AIが対応できない複雑な問い合わせには人の手が必要です。従業員がAIと協働するためのスキルを向上させ、AIが処理できない場面で迅速に対応できる体制を整えることが重要です。これにより、AIと人間が補完的な関係を築き、より高品質な顧客対応が可能になります​。
  3. 成果の測定と改善 AI導入の成果は定量的に測定し、導入目的が達成されているかを確認します。たとえば、問い合わせ対応時間の短縮率や顧客満足度の向上を指標にし、目標とのギャップを評価します。このプロセスを通じて、さらに効果的なAI活用方法を模索し、企業の成長に寄与させます。

6. 生成AIの今後の展望

技術の進化と今後の顧客対応への応用

生成AI技術は急速に進化しており、今後の顧客対応においてもその可能性はますます広がると予想されています。AIは、単純なFAQ応答やチャットボット機能に留まらず、より高度な会話能力やパーソナライズ対応を実現することが期待されています。

  1. 高度な自然言語処理
    生成AIは、自然言語処理（NLP）技術を活用し、顧客とのやり取りをより自然でスムーズなものにします。例えば、従来のチャットボットでは事前に定義されたシナリオに基づいて応答していましたが、今後の生成AIでは、より複雑な質問や状況にも適応できる会話型のAIが登場するでしょう。これにより、顧客が感じる「人間らしさ」が増し、より深い信頼関係を築くことが可能になります。
  2. 音声アシスタントと生成AIの統合
    音声認識技術の向上に伴い、音声アシスタントとの連携が進み、音声での顧客対応がより高度化します。既にAmazonのAlexaやGoogleのAssistantが市場で大きな成功を収めていますが、これらに生成AIを組み合わせることで、電話や音声デバイスを介したより高度なサポートが実現されるでしょう。将来的には、音声ベースのAIが電話応対や予約管理などを自動化し、さらなる効率化が期待されます。

生成AIによるパーソナライズ化と顧客体験の向上

生成AIの最も注目される進展の一つが、顧客体験のパーソナライズ化です。AIが顧客の過去の行動や購買履歴、個別のニーズを学習し、それに基づいた最適なサービスや情報を提供することで、顧客は自分専用のサービスを受けていると感じるようになります。

  1. リアルタイムのパーソナライズ対応
    生成AIは、顧客の行動履歴や過去の問い合わせ内容をリアルタイムで分析し、個別対応が可能です。例えば、ECサイトでの商品レコメンドやカスタマイズされたサポートが提供され、顧客体験が向上します。ビックカメラなどの企業では、多言語対応だけでなく、ユーザーごとに異なるサービスの提供を可能にするAIシステムが導入されています。
  2. 顧客満足度のさらなる向上
    パーソナライズ対応によって、顧客は迅速で正確な回答を得られるだけでなく、個別ニーズに応じた特別な対応を受けることができます。これにより、顧客満足度が向上し、リピート利用や口コミでの拡散が期待されます。生成AIが顧客データを学習し続けることで、顧客とのインタラクションがより円滑になり、長期的な関係を構築することが可能になります。

FAQ: 生成AIを活用した顧客対応

Q1: 生成AIとは何ですか？

A1: 生成AI（ジェネレーティブAI）とは、自然言語処理などを活用し、新しいデータや文章を生成できるAI技術です。顧客対応においては、チャットボットやカスタマーサポートシステムに使用され、問い合わせに対する自動応答を提供します。

Q2: 生成AIの導入による主なメリットは何ですか？

A2: 生成AIを導入すると、コスト削減、業務効率の向上、そして顧客満足度の向上が期待できます。AIは24時間対応でき、繰り返しの問い合わせや時間のかかる作業を自動化することで、スタッフの負担を軽減し、対応のスピードと正確性を向上させます​。

Q3: どのような企業が生成AIを活用していますか？

A3: 小売業（イオン、ビックカメラ、ナノ・ユニバース）、医療業界（東北大学病院、恵寿総合病院）、金融業界（三菱UFJ銀行）など、さまざまな業界で生成AIが導入されています。各企業はAIを用いて顧客対応や業務の効率化を実現しています。

Q4: 生成AIを導入する際の注意点は何ですか？

A4: 導入時には、データセキュリティの強化や初期コストに注意が必要です。また、AIが誤った応答をするリスクもあるため、定期的なチューニングとフィードバックの収集が重要です。正確なデータ管理と適切な運用計画を立てることが不可欠です。

Q5: 生成AIはどのように顧客対応をパーソナライズできますか？

A5: 生成AIは顧客の過去の行動履歴や購買データを分析し、個々のニーズに合わせた提案や情報をリアルタイムで提供できます。これにより、顧客は自分に合ったサポートを受けていると感じ、満足度が向上します。

Q6: 生成AIの導入ステップは？

A6: 生成AI導入には、現状分析と目標設定、リソースの適切な配分、パイロット運用の実施が必要です。導入後は、フィードバックを収集してAIを継続的にチューニングし、成果を測定・改善します。

Q7: 生成AIの今後の展望は？

A7: 生成AIは今後、さらに高度な自然言語処理や音声アシスタントとの連携が進み、より複雑な顧客対応やパーソナライズされたサポートが可能になると期待されています。これにより、顧客体験の質がさらに向上するでしょう。

参照元

Perfect Corp
「生成AIのビジネス活用事例11選」
URL: https://www.perfectcorp.com/ja/business/blog/general/Gen-AI-business-ja​

WEEL
「生成AIを活用したWeb接客で生産性を最大化」
URL: https://weel.co.jp/blog/gen-ai-web-customer-support​

ビジネス+IT
「生成AIなど活用の『AIコールセンター』」
URL: https://www.sbbit.jp/article/cont1/53148​

AI総研
「生成AIのコールセンターでの活用事例3選」
URL: https://metaversesouken.com/ai-call-center-case-study

生成AI推進室｜note
「生成AIの活用事例20選！企業・ビジネスでの面白い事例も！」
URL: https://note.com/gen-ai-business-case

執筆者

堂本健司

広報・マーケティングリーダー｜生成AIの業務変革の推進者 生成AIを活用し、広報・マーケティングの業務フローを大幅に効率化。社内トップのAI活用者として、生成AIの導入を通じて業務改革を実現。市場調査や導入事例をもとに、経営層に対してわかりやすく効果的なレポートを提供。常に最新技術を追求し、AIの力で企業のマーケティング戦略に革新をもたらしています。