組織変革
AIエージェントのカスタマーサポートでの活用方法は？メリットと活用例
目次
「問い合わせ対応がいつまでたっても減らない」「担当者によって回答の質にばらつきがある」。カスタマーサポートの現場や、その管理を担う部門では、こうした悩みを抱えている方も多いのではないでしょうか。近年、こうした課題の解決策として注目されているのが「AIエージェント」です。
本記事では、AIエージェントの基本的な仕組みから、カスタマーサポートにおける具体的な活用シーン、導入のステップ、つなぎAIやCopilot Studioを活用した具体例まで、経営層や管理職、業務推進担当者の方に向けてわかりやすく解説します。
AIエージェントとは？基礎知識と仕組み
はじめに、AIエージェントがどのような技術なのかを整理しておきましょう。耳にする機会は増えたものの、具体的な仕組みまで説明できる方は意外と少ないかもしれません。従来のチャットボットや生成AIとの違いを理解することで、カスタマーサポートへの活用イメージがより具体的になります。
AIエージェントの定義（LLM・自律性・ツール使用の3要素）
AIエージェントとは、与えられた目標に応じて情報を参照し、必要に応じて計画や判断を行い、ツールを使ってタスクを実行するAIシステムです。自律性や実行できる範囲は、システムの設計や設定によって異なります。主に3つの要素から成り立っています。
1つ目は、LLM（大規模言語モデル）です。これはAIの「頭脳」にあたる部分で、人間の言葉を高度に理解し、文脈に応じた判断を行います。
2つ目は、自律性です。ゴールに到達するために、どのような手順で業務を進めるべきかをAI自身が考え、タスクの分解や計画の立案、実行までをコントロールします。
3つ目は、ツール使用です。社内システムやデータベース、外部サービスと連携することで、情報の検索や回答文の作成、担当部署への通知といった具体的な行動を起こせます。
これら3つの要素が組み合わさることで、AIエージェントは単なる会話相手ではなく、業務の一部を代わりに実行してくれるパートナーとして機能するようになります。
AIエージェントとチャットボット・生成AIとの違い
「AIエージェント」と「チャットボット」「生成AI」は何が違うのでしょうか。
従来型のルールベースのチャットボットは、あらかじめ設定されたシナリオやルールに沿って応答します。「Aという質問にはBと答える」という設計が必要で、想定外の質問には対応できないという制約がありました。一方、生成AIを組み込んだチャットボットは、質問の表現が異なる場合にも柔軟に応答できることがあります。
生成AIは、文章の作成や要約、情報の整理などを得意とします。単体では複数の業務を自律的に実行しない場合もありますが、ツール連携やエージェント機能を組み合わせることで、複数の手順を実行できるものもあります。
これに対してAIエージェントは、「この注文をキャンセルしてほしい」という目標を伝えると、システム連携や権限設定が適切に行われていれば、受注情報の確認からキャンセル処理、完了メールの送信までを一連の流れで実行できる場合があります。キャンセル条件の確認や最終承認など、人による判断が必要な工程を設けることも重要です。回答を返すだけでなく、実際の処理まで担う点が、カスタマーサポートにおける最大の違いといえるでしょう。
参照：Google Cloud「エージェント AI とは」
カスタマーサポートにAIエージェントが求められる背景
なぜ今、多くの企業がカスタマーサポートへのAIエージェント導入を検討しているのでしょうか。単なる流行ではなく、そこには見過ごせない構造的な背景が存在します。ここでは、現場が抱える人材課題と、企業における生成AI活用の広がりという2つの要因から、その理由を紐解いていきます。
問い合わせ対応の属人化と人手不足という構造課題
カスタマーサポートでは、商品・サービスの使い方や契約内容、返品・配送などに関する問い合わせが、特定の担当者に集中することがあります。情報が整理されておらず、どこを見れば解決するのかが分かりにくいため、結局「担当者に直接聞く」という選択をせざるを得ない構造になっているのです。
これに加えて、少子高齢化や労働力需要の変化などを背景に、人手不足が課題となっています。厚生労働省の行った調査「令和6年版 労働経済の分析（労働経済白書）」によると、2010年代以降の人手不足は「長期かつ粘着的」な状態が続いており、サービス業をはじめとする幅広い業種・職種で人手不足が生じていることが指摘されています。
限られた人員で増え続ける問い合わせに対応しようとすれば、担当者の負担は増す一方です。属人化と人手不足という2つの構造課題が重なり合うことで、カスタマーサポートの品質そのものが揺らぎかねない状況が生まれています。
同白書では、こうした人手不足への対応として、労働生産性の向上に取り組むとともに、人手不足の程度に応じてICTの活用や機械化を進めることの重要性も指摘されています。問い合わせ対応は、定型的な業務を切り分けやすく、AIによる効率化を検討しやすい領域の一つです。ただし、実際の効果は問い合わせの内容や業務設計によって異なります。
企業における生成AI活用の進展
こうした課題を背景に、企業における生成AIの活用は急速に進んでいます。総務省「令和8年版 情報通信白書」でも、企業における生成AIの活用は広がりつつあります。ただし、活用方針や社内データの整備状況は企業によって異なるため、導入にあたっては自社の課題や情報管理体制を確認することが重要です。
生成AIの活用方針を定める企業は増えていますが、実際の業務への組み込み方や、社内ナレッジとの連携状況は企業によって異なります。
この「使う」と「使いこなす」のギャップを埋める鍵となるのが、社内のFAQやナレッジと接続して自律的に業務を遂行するAIエージェントです。すでに多くの企業で、チャットだけでなく実際の業務を担うAIとの協働が広がりつつあります。
カスタマーサポートにおけるAIエージェントの活用シーン
AIエージェントは、カスタマーサポートのさまざまな業務プロセスに組み込むことができます。問い合わせの受付から回答、対応後のフォローまで、一連の流れのどこに組み込むかによって得られる効果も変わってきます。ここでは代表的な3つの活用シーンを具体的に見ていきましょう。
AIエージェントによる問い合わせの自動分類・振り分け
日々寄せられる大量の問い合わせを、AIエージェントが内容から文脈を読み取り、適切な部署や担当者へ自動で振り分けます。
例えば「ログインできない」という問い合わせであれば、原因や問い合わせ内容に応じて情報システム部門などの担当部署へ、「返品したい」という内容であれば「EC担当」へと、緊急度やカテゴリに応じて自動的に割り当てることが可能です。これにより、人間が手作業でメールを読み、仕分けをする時間を大幅に削減できます。
対応漏れや二重対応といった人的ミスを防ぎながら、初動のスピードを高められる点も大きなメリットです。
AIエージェントによるFAQ・社内ナレッジを活用した一次回答の自動生成
AIエージェントは、社内のFAQやマニュアルを知識源として参照し、その情報に基づいた回答文を生成できます。ここで用いられるのが、RAG（検索拡張生成）と呼ばれる技術です。
RAGとは、質問に関連する情報を外部の文書やデータベースから検索し、その情報を参考に回答を生成する仕組みです。RAGを活用すると、検索した社内文書などを根拠として回答を生成できるため、誤回答のリスクを抑えられます。ただし、検索結果の不足や文書の更新漏れなどによって誤った回答が生成される可能性もあるため、回答の検証とナレッジの更新が必要です。
よくある質問や定型的な手続きの案内であれば、人を介さずにその場でAIだけで対応を完了できるケースも少なくありません。
AIエージェントによるエスカレーション判断と有人対応への引き継ぎ
AIエージェントは、設定した条件や判定基準に基づき、対応を継続するか、人間のオペレーターへ引き継ぐかを判断するよう設計できます。
顧客の感情が高ぶっているケースや、社内マニュアルに記載のない特殊な事情を伴う問い合わせについては、AIが「ここからは人間の対応が必要だ」と判断し、これまでのやり取りの要約を添えて担当者へスムーズに引き継ぎます。すべてをAIに任せるのではなく、人とAIが役割を分担する「ハイブリッド運用」こそが、現場を混乱させずに顧客体験を高める現実的な方法といえるでしょう。
このほかにも、対応が完了した後のフォローアップメールや満足度アンケートの送付を自動化したり、1日分の問い合わせデータを集計して「今週はどのカテゴリの問い合わせが増えているか」といった傾向を自動でレポート化したりと、AIエージェントの活用範囲は対応の前後にも広がっています。問い合わせ対応そのものだけでなく、対応の前工程と後工程まで含めてAIに任せられる業務を洗い出してみることが、活用の幅を広げる第一歩になるでしょう。
AIエージェント導入のメリットと注意点
AIエージェントの導入には多くのメリットがある一方で、見落としてはならない注意点もあります。良い面ばかりに目を向けてしまうと、導入後に思わぬトラブルを招きかねません。両面を正しく理解したうえで、自社に合った検討を進めることが重要です。
24時間対応・コスト削減・対応品質の安定化
カスタマーサポートにAIエージェントを導入する主なメリットは、次の3点に整理できます。
- 24時間365日の対応：適切なシステム環境を整えれば、夜間や休日にも自動応答でき、顧客の待ち時間短縮につながります。
- 対応工数・コストの削減：よくある質問や定型的な手続きをAIだけで対応を完了できれば、担当者が対応すべき件数を減らせます。
- 対応品質の安定化：共通のナレッジや回答ルールを活用することで、担当者による対応のばらつきを抑えられる可能性があります。
これらのメリットは、担当者の負担軽減につながるだけでなく、適切な運用によって顧客満足度の向上にもつながる可能性があります。
ハルシネーションリスクと人によるチェック体制
一方で、見過ごせないリスクも存在します。代表的なものが「ハルシネーション」です。
ハルシネーションとは、AIがもっともらしい誤った情報を生成してしまう現象のことです。誤った案内によって顧客に不利益を与えないよう、回答の根拠となる情報源を適切に設定し、必要に応じて回答範囲を制限することが重要です。RAGを利用しても誤回答を完全には防げないため、回答の検証や有人対応への切り替えなど、複数の対策を組み合わせる必要があります。
また、AIの判断が曖昧な場合は、無理に回答させず人間のオペレーターへエスカレーションする設計にしておくことも重要です。クレーム対応のように顧客の感情に寄り添う必要がある場面や、例外的な対応が求められる場面では、依然として人の力が欠かせません。AIに任せてよい業務と、人が対応すべき業務を見極める視点を持っておきましょう。
具体的には、パスワードリセットの手順案内や配送状況の照会、FAQに記載のある仕様確認といった定型業務はAIエージェントが得意とする領域です。一方で、重大なクレームへの対応や、個別性の高い商談に直結するような相談、ガイドラインにない例外的な返金対応などは、引き続き人間が担うべき業務として切り分けておくことをおすすめします。
企業のAI成熟度から見るカスタマーサポートAI導入の3段階
AIエージェントの導入は、いきなり全面展開を目指すものではありません。焦って全社に広げようとすると、現場の混乱を招き、かえって定着が遠のいてしまいます。企業のAI活用は、成熟度に応じて段階的に進んでいくという考え方が重要です。なお、以下で紹介する「AIを使う」「AIに任せる」「AIと働く」という3段階は、特定の学術的・業界標準モデルに基づくものではなく、本記事独自の整理です。
STEP1｜AIを使う：汎用AIによるスモールスタート
最初の段階は、ChatGPTやCopilotといった汎用AIを、特定の部門で一人ひとりが使ってみる段階です。検索や要約、資料作成、壁打ちといった日常業務の中で、まずはAIに慣れることが目的になります。
このフェーズで重要なのは、全社にいきなり広げるのではなく、法務・人事・経理などの特定部門で数十名規模のパイロット導入を行い、効果を定量的に検証することです。『提案書作成にかかる時間がどの程度短縮されたか』など、導入前後の作業時間や成果物の品質を比較し、次の段階への投資判断に役立てます。
STEP2｜AIに任せる：業務組込型AIエージェントによる自動化
次の段階は、AIを業務フローの中に組み込み、問い合わせ対応などのプロセス単位で判断や処理を一部代行させる段階です。
ここで重要になるのが、全社展開と現場への浸透です。各部門にAI活用を推進する担当者を置き、現場主導で運用を回しながら、事務局が標準的な使い方や支援を提供する体制が効果的とされています。いきなり完璧な仕組みを目指すのではなく、利用者数や利用頻度などを指標にしながら、研修やフォローアップを継続することがポイントです。
STEP3｜AIと働く：自社特化型AIエージェントへの進化
最終段階では、自社の業務知識や顧客対応のルールを活用するAIエージェントを、複数の業務プロセスに組み込みます。実行できる処理や判断の範囲は、システムの設計や権限設定によって異なります。
この段階では、コスト削減に加え、顧客対応の迅速化やサービス品質の改善を通じて、収益性の向上につながる可能性もあります。企業はこの3段階を意識しながら、自社が今どの位置にいるのかを把握し、次の一手を考えることが求められます。
カスタマーサポートAIエージェントの導入ステップ
AI成熟度モデルを踏まえたうえで、実際にカスタマーサポートへAIエージェントを導入する際の具体的な手順を見ていきましょう。どれだけ優れたAIエージェントであっても、進め方を誤れば現場に定着しません。順を追って準備を進めることが、導入を成功させる近道になります。
STEP1｜FAQ・社内ナレッジを整備する
AIエージェントがどれほど優れていても、正しく参照できる「教科書」となるナレッジがなければ、誤った回答を生む原因になってしまいます。
まずは自社に寄せられる「よくある質問」とその正しい回答を、ドキュメントやFAQページとして整理することから始めましょう。商品・サービスのマニュアルや利用規約、過去の対応履歴などが社内に散在している場合は、情報を一元化する作業そのものが、導入成功への重要な一歩となります。
STEP2｜対象業務を絞ってスモールスタートする
いきなりすべての問い合わせ対応を自動化しようとするのではなく、ROI（投資対効果）の高い業務を1つに絞って始めることをおすすめします。
例えば「返品・交換の手続きに関するQ&A（質問と回答）」のような単一業務からスタートし、現場の声や使われ方のデータを集めながら回答精度を調整・改善していくアジャイル型の運用が効果的です。対象業務を選び、仕組みを構築し、利用状況や回答への評価を集め、改善するサイクルを繰り返すことで、回答品質や対応できる業務の範囲を段階的に改善できます。
STEP3｜自社基盤で本格展開する
対象業務での精度が確認できたら、自社の業務基盤にAIエージェントを組み込み、検証結果を踏まえながら対象範囲を段階的に拡大していく段階に移ります。
この段階では、単発のツール導入ではなく、既存の業務システムや情報基盤と連携した持続可能な仕組みづくりが求められます。問い合わせ対応の履歴やナレッジを蓄積し、定期的に内容を見直すことで、回答の精度や業務への適合性を改善できます。ただし、データを蓄積するだけで自動的に精度が高まるわけではありません。
また、本格展開の段階では、情報システム部門だけでなく、実際に問い合わせ対応を担う現場部門やカスタマーサポート部門を巻き込みながら運用ルールを整えることも欠かせません。次の章で紹介するつなぎAIやCopilot Studioは、まさにこの本格展開のフェーズで力を発揮するソリューションです。
カスタマーサポートへのAIエージェント導入を成功させるポイント
AIエージェントの導入を成功させるためには、技術面だけでなく、運用体制や既存環境の活かし方にも目を向ける必要があります。せっかく優れたツールを選んでも、進め方を誤れば効果は半減してしまうでしょう。ここでは、導入を軌道に乗せるための3つのポイントを紹介します。
AIエージェント導入の目的とKPIを明確にする
「対応工数を何時間削減するのか」「一次解決率を何%改善するのか」など、AIエージェント導入の目的とKPIを事前に定義しておくことが欠かせません。
目的が曖昧なままシステムだけを導入してしまうと、効果を正しく測定できず、経営層への説明責任も果たせなくなってしまいます。導入前にゴールを言語化しておくことで、関係者の認識をそろえながらプロジェクトを進められます。
現場に入り込む伴走支援を受ける
AIエージェントの導入には、要件定義から現場の泥臭い調整、回答精度の調整・改善まで、多岐にわたる作業が発生します。
自社だけで一から進めようとすると、「ツールは入ったものの、何をしていいか分からない」という状況に陥りがちです。現場のプロジェクトチームに直接入り込み、業務選定から要件整理、アプリ作成・評価までを一緒に進めてくれる外部パートナーの支援を受けることで、こうした失敗を防ぎやすくなります。
既存のMicrosoft 365環境を活かす
すでにMicrosoft 365を利用している企業にとって、AIエージェントの導入は決してゼロからのスタートではありません。
SharePoint上の社内文書を知識源として活用し、Teams上でAIエージェントを利用し、Outlookメールと組み合わせるなど、使い慣れた環境の延長で業務にAIを組み込んでいくことが可能です。ただし、利用できる機能や費用は契約プランや追加ライセンス、利用量によって異なるため、事前の確認が欠かせません。既存環境を活かせる点は、大企業にとって見逃せないメリットといえるでしょう。
参照：Microsoft Learn「Copilot Studio のナレッジ ソース」
カスタマーサポートにおけるAIエージェント活用例
ここまで紹介してきた考え方は、実際にどのような形でサービスとして実現されているのでしょうか。理論だけでは掴みにくい部分も、具体的なソリューションに置き換えてみると理解が深まります。ここでは「つなぎAI」と「Copilot Studio」という2つのソリューションを例に、カスタマーサポート領域での活用イメージを紹介します。
つなぎAIの活用例
つなぎAIは、社内のナレッジを活用した質問応答や、文章の下書き、要約、翻訳などに利用する社内向けAIサービスです。利用できる機能や料金、セキュリティ対策は、提供元の最新の公式情報に基づいて確認する必要があります。
活用方法の一例として、まず「返品・交換の手続きに関するQ&A」のような、投資対効果の高い単一業務から始める方法が考えられます。よくある質問に回答できる窓口として運用を開始し、現場からのフィードバックを踏まえながら回答精度を調整・改善していきます。
精度が安定してきた段階で、対象業務を配送状況の確認や、契約内容に関する問い合わせといった領域へと段階的に拡大していくことで、問い合わせ対応における担当者の負担を着実に減らしていくことができます。このように、小さく始めて改善を重ねる方法は、AIサービスを現場に定着させるための選択肢の一つです。
コミュニケーターが切り開く未来志向のAI戦略 世界のインターナルコミュニケーション最前線⑤
この記事では、急激に変容し続ける世の中で、この先の将来、企業のコミュニケーション部門、コミュニケーション職に…
Copilot Studioの活用例
Copilot Studioは、業務に合わせたAIエージェントを作成・管理するためのサービスです。SharePoint、OneDrive for Business、公開Webサイト、アップロードしたファイルなどを知識源として設定でき、構成や権限、ライセンスに応じて情報を参照した回答の生成や業務処理を実行できます。
カスタマーサポートの文脈では、Power Automateと組み合わせることで、問い合わせ対応を一連の業務フローとして自動化できる点が大きな特徴です。例えば、フォームやメールで問い合わせを受け付けると、AIが内容を解析してカテゴリ分類を行い、回答案を作成したうえで、担当部署へTeams通知を自動で送るといった流れを構築できます。
構成によっては、Teamsなどの既存の業務環境からAIエージェントを利用できます。利用するチャネルや連携機能の設定によって導入方法が異なるため、既存環境での利用可否や追加費用を事前に確認することが重要です。
このとき忘れてはならないのが、AIに最終判断のすべてを委ねるのではなく、人が確認する前の「整理・下書き・一次確認」をAIに任せるという考え方です。資料を探す時間や文章を整える時間、確認すべき観点を洗い出す時間を削減することにこそ、Copilot Studioを活用する一番の価値があります。
まとめ
AIエージェントは、問い合わせへの回答だけでなく、設定に応じて情報の検索や業務処理も実行できます。適切に導入・運用することで、カスタマーサポートの業務効率化や顧客体験の改善につながる可能性があります。
重要なのは、いきなり全面導入を目指すのではなく、「AIを使う」「AIに任せる」「AIと働く」という3つの段階を意識しながら、自社の成熟度に合わせて着実にステップを踏んでいくことです。つなぎAIのように単一業務から小さく始めて育てていく方法もあれば、Copilot StudioのようにMicrosoft 365環境の延長で業務フローに組み込んでいく方法もあります。自社の環境や目的に合わせて、最適なアプローチを選んでいきましょう。
まずは社内のFAQ整備や、投資対効果の高い1つの業務を選ぶところから、カスタマーサポートへのAIエージェント活用を始めてみてはいかがでしょうか。小さな一歩であっても、現場の声を集めながら改善を重ねていくことで、AIエージェントを組織にとって頼れる存在へと育てていくことができます。
導入の進め方や自社に合ったソリューションの選び方について迷われた際は、現場に伴走しながら支援する専門家への相談も、有効な選択肢のひとつです。自社だけで抱え込まず、外部の知見もうまく取り入れながら、無理のないペースでAI活用を前に進めていきましょう。
