AIを活用したカスタマーサポートは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、より深い洞察を提供することで、顧客満足度の向上、顧客維持、ブランドイメージの向上、予防的支援、収益の増加につながり、2035年までに、AIは企業の生産性を最大40％高めると予測されている。
チャットボットは顧客サービスでは一般的ですが、機械学習や自然言語処理（NLP）のような高度なAI技術は、顧客とサービス専門家の両方にさらに大きなメリットをもたらします。これらは、カスタマーサポート領域における技術革新の方向性を示唆しており、より効率的で質の高い顧客サービスの実現を目指しています。
 | 🟦 Empathy-CS：生成AIカスタマーサポート Empathy-CSは、実運用の回答ログでファインチューニングした生成AIが、問い合わせ内容に応じたテンプレート化ワークフロー回答を自動生成し、必要に応じてAPI呼び出し（CRM／受注／配送／決済）まで実行するCSオートメーションです。共感モデルにより語調・トーンを自動最適化、謝意・配慮・再発防止の表現を標準化。ルール／ガードレールとヒトへのエスカレーションで安全運用を担保し、メール・チャット・SNS・音声IVRなどマルチチャネルに対応。応答品質の均一化と平均解決時間の短縮を同時に実現します。 こんな課題におすすめ： •問い合わせ量の増加で初動が遅い・品質がばらつく。 •CRMや在庫・配送システムと人手で突合せしていて非効率。 •定型対応に時間を取られ、高度案件に手が回らない。 導入効果： ✅ 共感最適化＋テンプレ化ワークフローで一次解決率向上／AHT短縮。 ✅ API連携により住所変更・再送手配・返金処理などを自動実行。 ✅ ガードレール＆エスカレーションで安全性と顧客満足（CSAT）を両立。 |
 | 🟦 TaxoSupport AI – 粒度の細かい分類で強化するカスタマーサポート管理 TaxoSupport AIは、AIによって顧客サポートの問い合わせを粒度の細かいトピック分類（グラニュラータクソノミー）に整理し、対応効率を高めるサービスです。過去のチケットデータを活用して学習モデルを構築し、新規チケットを自動分類。分類結果はダッシュボードに可視化され、対応件数や解決率などのパフォーマンス指標を提供します。さらに、自動応答候補や推奨回答を生成することで、サポート担当者の負担を軽減し、顧客体験を向上させます。 こんな課題におすすめ： •問い合わせ内容の整理不足 – トピック分類が粗く、分析や改善が困難。 •対応の属人化 – ナレッジ共有が不十分で、担当者依存度が高い。 •自動化の未活用 – 自動応答や推奨回答が整備されておらず効率が低い。 導入効果： ✅ 高精度なチケット分類 – AIが問い合わせを詳細なカテゴリに自動振り分け。 ✅ 運営の可視化と改善 – ダッシュボードでKPIを把握し、改善施策を立案。 ✅ 対応効率の向上 – 推奨回答や自動応答により、解決スピードと品質を強化。 |
 | 🟦 SkillScore AI – カスタマーサポート担当者スキル評価モデル SkillScore AIは、AI/MLを用いてカスタマーサポート担当者のスキルを客観的にスコア化する評価サービスです。過去の顧客対応データを解析してベンチマークを設定し、リアルタイムの通話やチャット対応データと比較。担当者がベンチマークを満たしているかを自動判定し、スコアとして可視化します。これにより、教育や研修計画の精度を高め、顧客体験の向上とサポート体制全体のレベルアップを実現します。 こんな課題におすすめ： •スキル評価の属人化 – 管理者の主観に頼った評価で一貫性がない。 •研修効果の不透明さ – 教育施策がスキル改善につながっているか分からない。 •顧客体験のばらつき – 担当者ごとの対応品質の差が顧客満足度に影響。 導入効果： ✅ 客観的なスコアリング – AIが過去データに基づき公平にスキルを評価。 ✅ 人材育成の効率化 – 個別の弱点を明確化し、研修計画を最適化。 ✅ 顧客満足度の向上 – 対応品質を均一化し、サービス体験を底上げ。 |
 | 🟦 カスタマーリクエスト自動クラスタリング このサービスは、顧客サポート窓口に寄せられる膨大な問い合わせチケットを自動でクラスタリングし、「サポートトピック」ごとに整理する仕組みです。AIがチケット内容をベクトル化し、類似度に基づいてリアルタイムにグルーピング。新しいリクエストにも即時対応し、トピック単位での可視化や優先度付けを可能にします。サポート担当者は散在する情報に翻弄されることなく、効率的に顧客対応を進めることができます。 こんな課題におすすめ： •問い合わせ件数が増え、同様の課題が重複して対応漏れや遅延が発生している •新機能リリース後など、急増する問い合わせの傾向を素早く把握できない •ナレッジ化やFAQ更新が遅れ、同じ質問が繰り返し寄せられてしまう 導入効果： ✅ 類似問い合わせをまとめることで、重複対応を削減し応答スピードを向上 ✅ トピック急増を検知して、障害や課題を早期に把握・対応可能 ✅ トピックごとの分析から、FAQ改善やサービス品質向上につなげられる |
 | 🟦 自然言語ワークフローポリシー自動生成
サポートメール対応の代表的なチケットから、AIが自動的に自然言語によるワークフローポリシーを生成するサービスです。クラスタリングにより代表的な回答パターンを抽出し、API呼び出しなどのタスクも自動生成。生成されたワークフローは大規模言語モデルと連携し、自律型AIチャットボットが顧客対応を効率化します。 こんな課題におすすめ： •サポート業務のフローが属人化し標準化できていない •FAQやスクリプト整備が追いつかない •自動応答AIの精度が低く活用が進まない 導入効果： ✅ ワークフロー設計時間の大幅削減 ✅ チャットボット応答精度の向上 ✅ サポート業務の標準化と効率化 |
 | 🟦 プロアクティブAIカスタマーサポート
サポートリクエストやナレッジベースから学習データを自動生成し、BERTなどの言語モデルを用いて特徴ベクトルを構築。類似度比較で顧客リクエストを分析し、将来の問い合わせ傾向を予測します。トレンドに基づくルールを自動生成し、問い合わせが来る前に推奨アクションや回答を提示する、プロアクティブな顧客サポートを実現します。 こんな課題におすすめ： •問い合わせが発生してから対応が後手に回る •顧客対応の属人化によるバラつき •顧客ニーズの変化を早期に捉えられない 導入効果： ✅ 事前の対応提案による顧客満足度向上 ✅ 問題解決までの時間短縮 ✅ 継続的なルール学習による効率改善 |
 | 🟦 Call2Web Assist – マルチチャネル連携型カスタマーサポート Call2Web Assistは、電話サポートだけでは解決が難しいケースで、顧客を自動的にWebセッションへ誘導するハイブリッド型サポートサービスです。通話中に顧客のスマートデバイスへメールやSMSでリンクを送信し、マニュアル・動画・画面共有などのビジュアルコンテンツを提示。複雑な手順や設定を直感的に理解できるよう支援します。音声とWebをシームレスに組み合わせ、従来のコールセンターの限界を超えた顧客体験を提供します。 こんな課題におすすめ： •電話だけでは説明が難しい – 設定手順やトラブル解決が口頭では理解されにくい。 •解決までの時間が長い – 担当者と顧客双方に大きな負担。 •サポート満足度の低下 – 顧客が「分かりにくい」と感じやすい。 導入効果： ✅ 解決スピード向上 – 音声＋ビジュアルで複雑な内容も迅速に案内。 ✅ 顧客満足度アップ – 理解しやすいサポートでストレスを軽減。 ✅ 運用効率改善 – 一度の対応で解決率を高め、再問い合わせを削減。 |
 | 🟦 ヘルプセンター記事自動提案 サポートチケットをベクトル化し、既存のヘルプ記事と比較。十分にカバーできていないクラスタを自動検出し、新規記事作成や既存記事更新の必要性を通知します。これにより、ユーザーの実際の問い合わせに即したナレッジベースを継続的に強化し、サポート効率と顧客自己解決率を高めます。 こんな課題におすすめ： •ナレッジベースが古く、実際の問い合わせを反映していない •新規記事の優先順位が分からない •FAQ更新が後手に回る 導入効果： ✅ ヘルプ記事の鮮度向上と検索性改善 ✅ 顧客の自己解決率向上 ✅ サポートチームの負担軽減 |
 | 🟦 AIペルソナベースコンテンツ補正 顧客のペルソナや利用デバイス、社会的トレンドを分析し、入力されたサポート文面を自動補正するサービスです。顧客側の言語特性だけでなく、担当エージェントの表現スタイルも考慮し、誤解を生まない適切なテキストにリアルタイムで変換。サポート体験をより自然で親しみやすいものにします。 こんな課題におすすめ： •顧客によって言葉遣いや表現が大きく異なる •サポート文面に違和感があり顧客体験を損ねる •対応者ごとの表現差が顧客満足度に影響 導入効果： ✅ テキスト応答の一貫性向上 ✅ 顧客に寄り添った自然なやり取り ✅ サポート体験の質的向上 |
 | 🟦 GuideGen AI – 自動生成型ヘルプガイド＆ナレッジ最適化サービス GuideGen AIは、製品カテゴリやデジタルリソースを自動クロールし、タスクごとのヘルプガイドをグラフィカルなUI付きで生成するAIサービスです。自然言語理解（NLU）とアクションスクリプトを組み合わせ、操作手順をテキスト＋図解でわかりやすく提示。さらに、生成されたガイドは自動エラーチェックにより精度を保証し、ナレッジベース全体の品質も継続的に改善します。顧客はアプリやWeb画面で即座に手順を確認でき、サポートコスト削減と顧客体験向上を同時に実現します。 こんな課題におすすめ： •ヘルプドキュメントの更新遅れ – 製品や機能追加にドキュメント整備が追いつかない。 •ナレッジの信頼性不足 – 古い情報や誤記により顧客が混乱する。 •サポートコスト増大 – 問い合わせ件数が多く、有人対応にリソースが偏る。 導入効果： ✅ 自動ヘルプ生成 – 製品やタスクに応じた最新ガイドを即時作成。 ✅ 品質保証 – 自動エラーチェックで誤情報を削減し、ナレッジを常に最適化。 ✅ 顧客体験の向上 – 図解＋テキストによる分かりやすいガイドで自己解決率を向上。 |