カスタマーサポート効率化の方法とは？人×AIで回すCS体制の作り方
2026-04-14
カスタマーサポート（CS）の現場では、人が入れ替わるたびに同じ研修を繰り返し、ようやく一人前になった頃にまた退職する。そんな悪循環に悩んでいる企業は少なくありません。
採用市場の逼迫もあり、「人を増やす」だけでは根本的な解決にならない時代です。本記事では、CS効率化が進まない構造的な原因を整理したうえで、人とAIがそれぞれの強みを活かしてCSを回す体制の作り方を解説します。
1. 効率化が進まない理由
CS効率化が進まない背景には、「離職のたびに教育コストが繰り返される」「ナレッジがベテランの頭の中にしかない」という2つの構造的な問題があります。解くべき課題は件数の削減ではなく、人とAIの役割を整理して、誰が対応しても品質が安定する仕組みを作ることです。
人材の入れ替わりが激しく、教育コストが繰り返し発生する
CS部門は離職率が高い傾向にあります。新しいスタッフが入るたびにマニュアルの読み合わせや先輩によるOJTが必要になり、その工数は現場の負担として積み重なっていきます。
10名体制のCSチームで年間離職率が30%だとしたら、毎年3名分の教育コストが発生します。1人40時間の研修として、年間120時間。約15営業日分のリソースが「同じ内容の教育」に消える計算です。
繁忙期に短期スタッフを増員するケースも同様です。研修や業務ルールの共有は欠かせませんし、短期間で戦力にしなければならない分、教育の負荷はむしろ高くなります。
一方、繁忙期に増える問い合わせの多くは、公開済みFAQを読めば解決できる内容です。この「調べればわかるが、聞かれてしまう」問い合わせの一次対応をAIチャットボットが担えれば、増員スタッフの教育範囲を「人の判断が必要な対応」に絞り込めます。
ナレッジが共有されていない
管理職よりもベテランオペレーターの方がサービスの機能や仕様に詳しい、といったことはよくある話です。「この質問にはこう答えるとスムーズ」「このパターンはエスカレーションが必要」といった実務上の判断基準は、経験豊富なスタッフの頭の中にだけ存在しがちです。
こうした知見が文書化されていなければ、ベテランが抜けた途端に対応品質は落ちてしまいます。属人化の問題は、マニュアルを作っただけでは解決しません。日々変わる製品情報や対応方針を反映し続ける仕組みがなければ、マニュアルはすぐに形骸化するからです。
「対応件数を減らす」のではなく「対応の質を安定させる」ことが本質
効率化というと「問い合わせ件数を減らすこと」と捉えられがちですが、本当に解くべき課題は「誰が対応しても、一定の品質で回答できる状態をつくること」です。件数だけを減らしても、残った問い合わせの品質がばらつけば顧客満足度は上がりません。
2. 効率化の第一歩は「問い合わせ内容の見える化」から
効率化の出発点は、現状の問い合わせ内容を分類して「どこまでをAIが担い、どこから人が担うか」の線を引くことです。多くの企業では問い合わせ全体の半数近くが定型質問であり、この領域をAIが受け持つことで、人はお客様ごとの判断が求められる対応に集中できます。
問い合わせ内容を分類し、AIと人の分担ラインを引く
具体的には、過去の問い合わせを「よくある定型的な質問」と「個別対応が必要な質問」に分けます。定型質問の割合を把握できれば、AIに任せる範囲を明確に線引きできます。
GMO即レスAIを提供するGMOペパボでは、自社サービスの一部のCSにおいて、問い合わせの約60%が定型質問であることを突き止めました。これらは公開済みのナレッジやヘルプセンターの記事で解決できる内容です。この領域をAIで受け持つことで、業務効率化の効果を最大化させています。現在、オペレーターや管理者は、より人間的な判断や応対が求められる業務に注力できています。
▶ AIチャットボットとは？仕組み・導入メリット・選び方を徹底解説
回答のばらつきをなくす「社内ナレッジの一元化」
マニュアル、FAQ、過去の対応履歴が複数の場所に散在しているケースも少なくありません。PowerPointの研修資料、Excelの対応表、社内Wikiなど、情報が分散しているとスタッフごとに参照する情報源が異なり、回答にばらつきが生まれます。ナレッジを1箇所に集約し、常に最新の状態に保つ仕組みが効率化の土台になります。
業務シーン別・効率化アプローチの整理
「自社の場合、どの領域から手をつけるべきかわからない」という場合は、GMO即レスAIの無料相談で現状の整理から始められます。
3. 「人が抜けても回る」CS体制をAIでどうつくるか
AIが定型的な問い合わせを引き受け、人はお客様に寄り添う対応に専念する。この役割分担を支えるのが、組織のナレッジをAIに蓄積し続ける「ナレッジ基盤」という考え方です。ベテランが退職しても品質は維持され、新人はAIを参照しながら独り立ちまでの時間を短縮できます。
AIがカスタマーサポートを支え、人が判断する体制をつくる
GMO即レスAIを提供するGMOペパボでは、自社のCSでこの分業体制を実現し、月間1,620時間の業務効率化を達成しています。定型的な問い合わせの一次対応をAIが引き受けることで、オペレーターはお客様一人ひとりに寄り添う対応に時間を使えるようになりました。
この体制が機能するのは、AIがベテランの知見を引き継ぎ、常に最新の状態で回答できる基盤になっているからです。社内向けにAIチャットボットを導入すれば、新人はAIに聞きながら業務を覚え、先輩はその分お客様対応に集中できます。
▶ コールセンターはAI導入で何が変わる？種類・効果・始め方を解説
導入前に確認すべき3つのポイント
- 自社の情報は整理されているか：回答の元となるFAQやマニュアルが古いままでは、AIの回答精度も上がりません。まずは情報の棚卸しから始めましょう。
- 運用を続けられる体制はあるか：AIは導入して終わりではなく、回答のチューニングや情報追加が定期的に必要です。社内リソースがなければ外部の支援も検討してください。
- 効果測定の指標は決まっているか：「自動解決率」「対応時間の変化」など、導入前にKPIを決めておくと改善サイクルが回しやすくなります。
4. よくある質問（FAQ）
Q. CS効率化にAIを導入する場合、最初に何から始めればよいですか？
A. まずは過去の問い合わせ内容を分類し、定型的な質問の割合を把握することから始めてください。自動化できる領域を特定したうえで、必要なナレッジの整備に進むのが効率的です。
Q. 既存のマニュアルやFAQがバラバラでも導入できますか？
A. PowerPoint・PDF・Excelなど、さまざまな形式のナレッジをそのまま取り込めるサービスもあります。なお、情報が古い場合は導入前に内容の見直しを行うことで精度が上がります。
Q. 小規模なチームでも効果はありますか？
A. むしろ少人数のチームほど、一人の離職が与える影響が大きいため、ナレッジをAIに蓄積しておく効果は高くなります。属人化のリスクが高い組織ほど恩恵を受けやすいといえます。
Q. AIが誤った回答をしてしまうリスクはありませんか？
A. 回答精度はナレッジの品質と継続的なチューニングに左右されます。導入後に定期的なレビューを行い、改善を重ねる運用体制を整えることが重要です。誤った回答をしないための制御や、AIチャットボットの行動制限を工夫することも可能です。
5. カスタマーサポートのナレッジ活用なら「GMO即レスAI」
「AIを導入したいが、何から手をつければよいかわからない」「社内に推進できる人材がいない」という声は珍しくありません。GMO即レスAIは、導入設計から運用改善までをワンストップで提供しています。
なぜGMO即レスAIでCS効率化に効果が出るのか？
- CS運営のプロが伴走：778万人以上の顧客対応で培ったGMOペパボのノウハウをもとに、組織ごとの業務フローに合わせたオーダーメイドの設計を行います。
- ナレッジ整備から支援：既存の社内資料をもとに、CS経験豊富な専任チームが学習データの整備をサポート。社内にAI担当がいなくても導入可能です。
- 高い正答率を維持する運用：導入後も精度をモニタリングし、改善提案を実施。月間正答率99%を達成した実績もあります。
- 社内・顧客の両面で活用可能：顧客向けの窓口だけでなく、新人が業務を覚えるための「社内ナレッジの窓口」としても機能します。
導入後1か月で約20,000件の問い合わせに自動対応した実績もあり、自治体、製造業、IT企業など幅広い業種で活用されています。
「効率化したいが、何から始めればよいかわからない」「ツールを入れても定着するか不安」。そうしたお悩みをお持ちでしたら、貴社のナレッジ状態に合わせた最適なプランをご提案いたします。