定型対応の削減と潜在ニーズの発見を同時に実現。3チーム連携で進めたAIチャットボット活用｜株式会社オープンロジ

従来の人に依存したサポート体制を最適化することに限界を感じていませんか？AIを活用したステージに進めた企業の事例をご覧ください。
GMO即レスAIの導入事例集では、課題を解決した企業の事例を多数ご紹介しています。

株式会社オープンロジについて

株式会社オープンロジ様は、「テクノロジーを使い、サイロ化された物流をネットワーク化し、データを起点にモノの流れを革新する」をビジョンに掲げ、EC事業者向けの物流フルフィルメントプラットフォーム「オープンロジ」を運営しています。独自の倉庫管理システムにより全国の提携倉庫をネットワーク化し、商品の保管から受注後の出荷・配送までを一気通貫で担うサービスを提供しています。

オープンロジ様には、ヘルプページのカスタマーサポート領域にGMO即レスAIを導入いただきました。今回、AI推進担当としてチャットボットの導入・運用を担当された伊藤さまにお話を伺いました。

導入背景

AIチャットボットを導入する前のサポート体制はどのような状況でしたか

ヘルプページにFAQを掲載していましたが、キーワード検索しかできない状態でした。物流という幅広い工程と専門用語を扱うビジネスドメインの特性上、弊社のシステムも自ずと多機能かつ業界特有の用語を含んだ仕様となっています。そのため、お客さまが正確なキーワードを入力できず、目的の記事にたどり着けないケースが多かったんです。

結果として、カスタマーサポートチームに寄せられるお問い合わせのうち、既存のFAQでお答えできる内容が一定の割合を占めていました。本来であればFAQで自己解決いただける情報も、検索性の課題からたどり着けずにお問い合わせいただくケースが多く、お客さま個別の状況に応じた、より丁寧な対応に注力しづらい状況がありました。

問い合わせチャネルとしてはどのような体制でしたか

弊社では、お問い合わせフォームとメールを通じてお客さまからのご相談を承っており、お問い合わせをいただいてから弊社からご連絡を差し上げるまでの間は、お客さまをお待たせしてしまう状況でした。

24時間365日いつでも質問ができる状況をつくることが、いち早く回答を知りたいと考えるお客さまのニーズに応えることだと判断しAIチャットボットの導入を決めました。GMO即レスAIは、チャットで解決しない場合は、有人対応の問い合わせフォームへのスムーズなエスカレーション機能も備えている点でも優れていると思いました。AIチャットボットで対応できることと人でしか対応できないことを分けることにより、一つひとつのお問い合わせに対する対応品質を高めつつ対応のスピードも上げていくということでお客さまのニーズに対応できると感じています。

社内PoCで確信を得て、本番導入へ

AIチャットボットの導入はどのように進められましたか

まずは社内向けのPoCからスタートしました。LLMを活用したRAGツールにFAQページの記事を全て読み込ませ、全社員がアクセスできる形で公開したところ、想定以上の反響がありました。お客さまからのお問い合わせを想定した質問に対しても的確に回答できるケースが多く、これをお客さま向けに展開できれば、よくいただくお問い合わせにはAIが即座にお応えできるようになるという手応えを得られたんです。

従来のシナリオ型チャットボットは、想定されるやり取りを一つひとつ設計する必要があり、構築・運用にかかる工数と得られる効果のバランスが取りづらいという課題がありました。一方で、近年のLLMの性能向上により、運用負荷を抑えながらお客さまに必要な情報を迅速にお届けできる見通しが立ちました。

導入の決め手

GMO即レスAIを選んだ理由を教えてください

いくつかのサービスを比較検討した中で、海外の企業とGMO即レスAIの二択まで絞りました。決め手はいくつかあります。

まず、LLMのモデルを柔軟に選べることです。他社だと中で何のモデルを使っているかがわからず、回答の質を改善する手段が限られていました。弊社では以前から検証していたGeminiの性能を把握済みだったので、同じモデルが使えると社内での話が通しやすかったのは大きかったです。同じナレッジでもモデルを変えることで回答の質が変わったり、回答できる範囲が広がったりするので、その柔軟性は運用上とても助かっています。

もう一つは、エージェントを複数作成できる拡張性です。弊社では今後ほかの領域にもチャットボットを展開していきたい構想があり、エージェント数が1つだと先が見えないため、複数作れるプランがあったことから、長期的な活用を見据えて選べました。

あとは、レスポンスの速さと日本語での直接サポートです。海外の競合サービスも試したのですが、代理店経由のサポートでは個別要望への対応に時間がかかってしまうという課題がありました。

導入後の変化

導入後、サポート業務にどのような変化がありましたか

チャットボットの利用は順調に伸びていて、平日は安定して問い合わせが入ってきています。カスタマーサポートチームからも、定型的な問い合わせが体感で減ったという声をもらっています。問い合わせ削減の変化もありましたが、別の効果も見えてきています。

「サイレントカスタマー」の声が見えるようになった

想定していなかった効果があったとのことですが

カスタマーサポートへの問い合わせって、お客さまが状況を整理して、ある程度決心した上でされるものだと思うんです。でもAIチャットボットは問い合わせるまでの心理的ハードルがないので、お客さまが問い合わせをするもっと手前の段階の困りごとも拾ってくれます。

結果として、プロダクトマネージャーやビジネス部門のメンバーが、私の構築したダッシュボード経由でお客さまの潜在的な課題を分析できるようになりました。

FAQ拡充に対するモチベーションが変わった

その可視化がFAQの改善にもつながっているのでしょうか

従来は、FAQを拡充してもどの記事がどれだけ参照されているかを定量的に把握する手段が限られており、改善の優先順位を判断しづらいという課題がありました。チャットボット導入後は「どのテーマのお問い合わせがどれくらい寄せられているか」がデータとして可視化されるため、改善すべき領域が明確になります。その結果、FAQの拡充に向けたサイクルが自然と回るようになりました。

FAQの運用を担当しているチームに対しても、「このトピックに関するコンテンツを追加した方がよい」といった具体的なフィードバックがしやすくなっています。

チーム連携で回答精度を向上

チャットボットの運用体制について教えてください

AI推進担当である私を中心に、お客さま接点を持つカスタマーサポート、システム側を支えるCRE（カスタマーリライアビリティエンジニア）※の3チームが連携して運用しています。それぞれの視点を持ち寄ることで、ユーザーの声・運用ナレッジ・システム面のすべてに目が届く体制を構築できているのが特長です。

私自身は週次でチャットボットの回答内容をモニタリングし、回答精度を継続的に改善するサイクルを回しています。ただし、すべての回答ログを人手で確認するのは工数面で現実的ではないため、別のLLMを活用して改善インパクトの大きい項目を自動的にスクリーニングする仕組みを取り入れました。AIの運用にAIを組み合わせることで、限られたリソースでも継続的な精度向上を実現しています。

※Googleが提唱した、エンジニアリング技術を用いて顧客の利用体験を向上させ、プロダクトの信頼性を最大化する職種

複数チームで進めたことで得られたものはありますか

技術面だけでは気づけない部分がたくさんありました。たとえば、お客さまが安心してチャットボットをご利用いただくためのUI上の細かな配慮や、お問い合わせの導線設計について、カスタマーサポートのマネージャーから日々お客さまと接している立場ならではの具体的な指摘をいただきました。お客さまがどのような場面・気持ちでチャットボットに触れるのかを深く理解しているメンバーの知見があったからこそ実現できた工夫です。

1人で構築していたら、こうした判断はできなかったかもしれません。技術者の視点と、お客さまと日々向き合うCS現場の視点、その両方が掛け合わさったからこそ、今の体験品質に到達できたと感じています。

今後の展望

今後の活用計画を教えてください

AIチャットボットの活用は、まだ第一歩を踏み出したばかりです。今後は、社内外の多様な接点に展開していく構想を描いています。さらに、その先にはSlack連携も視野に入れています。日常的なコミュニケーション基盤からシームレスに問い合わせができる環境を整え、社内ナレッジを誰もが活用しやすい状態にしていきたいと考えています。

AI導入を進めたい方へ

これからAI活用を進めたい方にアドバイスをお願いします

AIの検証活用はPoC止まりになることが多いと思います。技術の進化が速いので「数ヶ月したらもっと良いものが出るんじゃないか」と先送りしがちですが、ただ待っていても何も改善は進みません。まずは小さくても「ここに導入すれば効果がある」と確信できるポイントを見つけて、今すぐ始めてみることをおすすめします。

おわりに

今回はGMO即レスAIを導入いただいた、株式会社オープンロジの伊藤さまにお話をお伺いしました。

社内PoCで手応えをつかんでから本番導入へ進め、AI推進・CS・CREの複数チームの連携によって精度を高めていく取り組みは、AI活用の参考になるのではないでしょうか。問い合わせ削減だけでなく、お客さまの潜在的な困りごとを可視化してFAQ改善やプロダクト改善にもつなげている点も印象的でした。

GMO即レスAIでは、実際にAIチャットボット導入・運用をしたメンバーが運用の支援をしています。実績に基づいたノウハウとともに伴走支援をしているので、AIチャットボットをどのように導入するかのご提案や、ナレッジの整地方法を実態に合わせてご提案させていただきます。

また、導入いただいた企業様の事例をまとめた事例集を配布しております。
AI導入の参考としてご活用いただけますと幸いです。
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