AI業務効率化はどこから始める？導入手順とツール選びのコツ

「システムにログインできなくなった」「見積もり依頼の方法は？」。どこの現場でも聞いたことがある問い合わせに、日々同じ返答を繰り返す。カスタマーサポートの専任がいる企業でも、いない企業でも、定型的な問い合わせ対応に時間を取られている状況は変わりません。

一方で、消費者側の意識は確実に変わってきています。総務省の調査では、AIサービスを利用したことがある人の割合が9.1%から26.7%へと約3倍に伸びました。20代に限れば44.7%が利用経験ありと回答しています。消費者はAIに慣れ始めているのに、日本企業のAI導入率は約50%にとどまり、米国や中国との差はまだ大きい状況です。

（出典：総務省『令和7年版情報通信白書』個人におけるAI利用の現状／企業におけるAI利用の現状）

だからといって、いきなり業務全体をAI化する必要はありません。まずはAIが得意な領域から少しずつ任せていく。その最初の一歩として選びやすいのが、問い合わせ対応のAI化です。この記事では、AIに詳しい専任の担当がいなくても始められる導入手順と、ツール選びで見落としがちなポイントを整理しています。

1. 問い合わせ対応が業務効率化と高相性な理由

兼任CS担当者の時間はどこに消えているのか

営業事務のAさんがメール対応を、総務のBさんが電話を取る。中小企業では、こうした「なんとなくの分担」で回している会社が大半です。

問題は、冒頭でも触れたような問い合わせの多くが同じ内容の繰り返しだということです。顧客からの「ログインできなくなった」「見積もり依頼の方法は？」といった内容だけではなく、社内からの「有給の申請方法は？」「経費精算のフォーマットはどこ？」といった内容も含めると、対応範囲は想像以上に広がります。こうした定型的な質問に毎回手作業で答えていると、1日30分、月にすれば10時間以上かかっています。仮に時給2,000円の担当者×1名なら、年間で約24万円分。同じ返答の繰り返しに、それだけのコストがかかっている計算になります。

※ 1名あたり月20営業日・時給2,000円で算出

なぜカスタマーサポートがAI導入の起点に向いているのか

問い合わせ対応のAI化は、大がかりなシステム刷新と違い、比較的身構えずに始められる領域です。

質問と回答のパターンが決まっているものが多く、AIが得意な領域
対応件数や所要時間など、効果を数字で測りやすい
影響範囲が限定的で、合わなければ戻せる
顧客側にも、AIチャットで問題を解決する習慣が広がり始めている

特に4つ目は見落とされがちです。AIで調べものをしたり、問題を解決したりする人は確実に増えています。裏を返せば、AI窓口がないこと自体が不満の原因になりつつあります。「電話やメールで問い合わせて、返事を待つ」という体験が、以前より面倒に感じられるようになっているのです。企業側の効率化だけでなく、顧客が求める対応スピードに応えるという意味でも、問い合わせ対応はAI導入の起点に向いています。

定型業務から着手して、効果を確認しながら広げていく。問い合わせ対応は、その起点として最も手堅い選択肢です。

2. 担当なしでも進められるAI導入

1.問い合わせを分類して「AIに任せる範囲」を決める

まずは過去の問い合わせを洗い出します。「定型FAQ」「個別対応が必要な相談」「クレーム」など、ざっくりカテゴリ分けしてみてください。

このうち、AIに任せるのは「定型的な質問」だけで十分です。全部をAIに置き換えようとすると設計が膨らみ、AI活用が停滞する原因になります。始める範囲は小さいほどうまくいくでしょう。

2.まず1つの窓口で小さく試す

WebサイトのFAQページ、社内のSlack、LINEなど、問い合わせが集まる窓口のうち、まず1つだけ選んで試験導入してみましょう。

いきなり全チャネルに展開せず、不具合が出たときに原因の切り分けを容易にできます。1つの窓口で「AIが正しく答えられているか」「どの質問でつまずくか」を確認してから広げると、遠回りに見えますが、結果的にこれが定着への最短ルートです。

3.AIを育てながら対応範囲を広げる

AIチャットボットは、導入した段階で完成とはいえません。運用を始めると「この質問にはうまく答えられない」「回答がずれている」というケースが必ず出てきます。

ここで必要になるのが、会話ログを定期的に確認して回答内容を修正する「チューニング」です。チューニングとは、AIの回答精度を上げるための調整作業のこと。社内にAIの専門家がいなくても、ログを見ながら「この質問にはこう答えてほしい」と修正していけば、精度は着実に上がります。

実際に、GMO即レスAIを提供するGMOペパボのカスタマーサポートでは、導入後のチューニングで正答率99%を超える水準まで引き上げています。最初の精度は気にしすぎず、AIチャットボットという新人スタッフを「育てる前提」で始めるのが現実的です。

▶︎minne（GMOペパボ）の導入事例はこちら

3. ツール選びで見る3つの視点

AIチャットボットのサービスは数多くあります。機能比較だけで選ぶと、導入後に運用が回らない事態になりがちです。専任担当がいない企業ほど、以下の3点を重視してください。

社内にエンジニアがいなくても運用できるか

管理画面のわかりやすさに加えて、サービス提供元から操作の立ち上げ支援を受けられるかどうかも確認しておきたいポイントです。ナレッジの追加や修正に専門知識が不要で、PowerPointやPDF、CSVなど社内の既存資料をそのまま取り込める仕組みがあると安心です。

導入後の改善を一緒にやってくれるか

ツールを契約して終わりではなく、導入設計から運用改善まで伴走してくれるかどうか。特に重要なのは、「どこまでAIに任せて、どこから人が対応するか」の線引きです。問い合わせの全てをAIに回答させると回答品質が落ち、全部有人対応だと担当者・部署の負担は減りません。この設計を一緒に考えてくれるサービスかどうかは、ツール定着の分かれ目になります。

社内の「詳しい人」が異動したら運用が止まる、というリスクも想定しておくべきです。顧客が直接触れる公式窓口であれば、品質管理の仕組みが整った専用サービスを選ぶ方が安全です。

AIの導入だけを優先するなら、ChatGPTのGPTsやGeminiのGemsなど、汎用AIをカスタマイズして窓口に使う方法もあります。ただし運用面の課題も残るため、選定の際はこちらの記事も参考にしてください。

既存の業務ツールと連携できるか

問い合わせが届く経路は企業ごとに異なります。自社サイト、Slack、LINE WORKS、Chatworkなど、普段使っているツールとつながるかどうか。事前に確認しておけば、導入後の運用が格段に楽になります。

4. よくある質問

Q. AI導入にはどれくらいの期間がかかりますか？

A. 問い合わせ対応のAIチャットボットであれば、最短2週間〜1ヶ月程度で試験運用を開始できるケースが多いです。

Q. AIが間違った回答をした場合はどうなりますか？

A. 会話ログから誤回答を特定し、ナレッジを修正することで改善できます。確信度が低い質問には「担当者へお問い合わせください」と案内する設計も可能です。

Q. 社内の情報をAIに学習させてもセキュリティは大丈夫ですか？

A. 多くのAIチャットボットサービスでは、入力データが外部のモデル学習に使われない設計を採用しています。契約前にデータ取り扱いポリシーの確認をお忘れなく。

5. 兼任体制のAI導入を「伴走」で支えるGMO即レスAI

「AIを入れたいけど、設計も構築も自分たちだけでは難しい」。専任担当がいない企業にとって、ツールだけ渡されても運用は回りません。

GMO即レスAIは、AIチャットボットの導入設計から構築、チューニング、運用改善までをワンストップで支援するサービスです。ツールを渡して終わりではなく、組織ごとの業務フローに合わせた設計を一緒に作り上げます。

なぜ、GMO即レスAIなら専任なしでも成果が出るのか？

778万人以上の顧客対応で培ったGMOペパボのCS運営ノウハウをベースに、自社に最適な運用設計を提案
顧客対応領域でAIを活用してきた実績をもとに、AI対応と有人対応の最適なバランスを設計
導入後のチューニング支援により、月間正答率99%を達成した実績あり
既存の資料を複数のデータ形式のままナレッジとして取り込み可能
普段使っている業務ツールと連携が可能

カスタマーサービス出身で自社の導入時に結果を出した、経験豊富なメンバーが伴走するため、「設計はプロに任せて、自分たちは業務に集中する」という体制が作れます。

AI定着・活用方法のアイデアをご一緒に考えます

「うちの場合もAI導入って効果ある？」「何から手をつければいい？」そんなお困りごとから、ご相談を承ります。

GMO即レスAIでは、現在の問い合わせ状況や業務の流れをヒアリングした上で、御社に合った導入プランを無料でご提案しています。

▶ AI業務効率化の伴走支援・GMO即レスAIへのお問い合わせはこちら

最後までお読みいただきありがとうございました。