AIチャットで業務負担を大幅削減！コールセンターのサポート効率化を実現する方法

コールセンターでは、日々多くの問い合わせに対応する一方で、人手不足や教育コストの増加、応答率の低下といった課題を抱える企業が少なくありません。顧客満足度を維持しながら、限られたリソースで効率的に対応する仕組みが求められています。

そこで注目されているのが「AIチャット」です。AIを活用した自動応答や業務サポートにより、オペレーターの負担を軽減し、対応スピードや品質を両立することが可能になっています。

本記事では、AIチャットがコールセンター業務をどのように効率化するのかを具体的に解説します。また、チャネルトークのAI機能（顧客ALF・社内ALF）を活用することで、現場がどのように変わるのかも紹介します。

人手不足や教育負担に悩むカスタマーサポート責任者・管理者の方に向けて、AI活用による現場改善のヒントをお届けします。

AIチャットとは？コールセンターで注目される理由

近年、コールセンター業務の現場では、問い合わせ数の増加と人手不足が深刻な課題となっています。限られた人員で多様な問い合わせ対応を行う中で、効率化と品質維持を両立する仕組みが求められています。

その解決策として注目されているのが「AIチャット」です。AIが自動で問い合わせ内容を理解し、適切に回答することで、オペレーターの業務負担を大幅に削減できるようになっています。

ここでは、AIチャットの基本的な仕組みと、コールセンターが導入を進める背景について詳しく解説します。

AIチャットの基本的な仕組み

AIチャットとは、人工知能（AI）がユーザーからの問い合わせに自動で応答する仕組みです。従来のチャットボットは、あらかじめ登録されたシナリオに基づいて返答する「ルール型」が中心でしたが、最近では自然言語処理（NLP）を活用し、ユーザーの質問内容を理解して柔軟に回答する「生成型AIチャット」が主流になりつつあります。

この生成型AIチャットは、質問の意図を読み取り、文脈に応じて適切な返答を行うため、単純なFAQ対応だけでなく、状況説明や案内などもスムーズに行えます。

また、過去のやり取りや顧客データと連携することで、顧客一人ひとりに合わせた適切な対応を実現できます。

このような特性により、AIチャットは単なる自動応答ツールではなく、「現場の一員として支援するAIアシスタント」 という位置づけに進化しています。

コールセンターがAIチャットに注目する背景

コールセンターでAIチャットが注目される背景には、いくつかの明確な理由があります。

1. 人手不足と採用コストの高騰近年、サポート人材の採用や教育にかかるコストが増大しており、AIによる自動化が現場の負担軽減につながっています。

2. 問い合わせ件数の増加企業のオンライン接点が増えたことで、電話やメールに加えてチャット経由での問い合わせも増加しています。AIチャットは、このようなマルチチャネル対応の効率化に有効です。

3. 品質とスピードの両立が求められる時代顧客はすぐに回答を求める傾向が強まり、AIチャットは24時間365日対応できる点で強みを発揮します。人手だけではカバーしきれない時間帯や繁忙期でも、対応品質を保ちながら応答率を維持できます。

4. AI技術の進化と導入ハードルの低下以前は開発コストや専門知識が必要でしたが、現在はチャネルトークのように、ノーコードでAIチャットを導入できるツールも増えています。これにより、中小企業でも導入しやすくなっています。

このように、AIチャットは「業務効率化」「コスト削減」「品質維持」を同時に実現できる手段として、多くのコールセンターで導入が進んでいます。

AIチャット導入でサポート業務はどう変わるのか

AIチャットを導入すると、単なる自動応答にとどまらず、現場のオペレーション全体に大きな変化をもたらします。

特にコールセンター業務では、「問い合わせ対応時間の短縮」「人手不足の補完」「教育コスト削減」という3つの観点で効果が期待できます。ここでは、それぞれの変化を詳しく見ていきましょう。

問い合わせ対応時間の短縮につながる理由

AIチャットは、問い合わせ内容を自動で分類し、よくある質問には即座に回答することができます。たとえば「営業時間」「手続き方法」「アカウント設定」など、定型的な問い合わせをAIが対応することで、オペレーターが対応すべき案件を大幅に削減できます。

また、AIチャットは24時間稼働できるため、営業時間外の問い合わせにも対応可能です。これにより、翌日の対応件数が減り、結果として1件あたりの平均対応時間も短縮されます。

人手不足を補う仕組み

人手不足が課題となるコールセンターでは、AIチャットが“もう一人の担当者”のように機能します。AIが初期対応を担うことで、オペレーターは優先度の高い案件に集中でき、限られた人員でも効率的に業務を進められます。

また、AIチャットは同時に複数の問い合わせを処理できるため、ピークタイムでも応答率を維持できます。従来であれば「待機時間が長い」「つながらない」といった不満が発生していた場面でも、AIが一次対応を行うことで顧客の離脱防止にもつながります。

このように、AIチャットの導入は「人を減らす」ためではなく、限られた人材をより生産的に活かす仕組みとして活用できます。

新人教育の負担軽減につながるポイント

AIチャットは、教育やナレッジ共有の領域でも大きな効果を発揮します。従来は、ベテランスタッフが新人の隣で対応内容を指導したり、FAQを確認しながら回答する場面が多く見られました。しかし、AIチャットを導入することで、過去の回答データや社内マニュアルを自動で参照しながら最適な返答を提示できるようになります。

これにより、新人スタッフでも自信を持って対応でき、教育にかかる時間を短縮できます。また、AIによる回答提案は品質が一定に保たれるため、個人差による対応品質のばらつきも防止できます。

結果として、教育担当者の負担を軽減しながら、現場全体のナレッジ活用と均質化を進めることが可能になります。

チャネルトークのAI（ALF）でできること

AIチャットの活用を検討する際、「どの業務がAIに任せられるのか」「実際にどんな成果が出るのか」を明確にすることが重要です。

チャネルトークが提供するAI機能「ALF（アルフ）」は、現場での実務効率化に直結するよう設計されています。

ALFには、接客を支援する「顧客ALF」と、社内の情報共有をサポートする「社内ALF」があり、それぞれ異なる目的で活用できます。

AIで実現できる業務効率化

チャネルトークのALFは、単なる自動応答ではなく、現場のオペレーションを理解して動くAIアシスタントです。たとえば、AIが問い合わせ内容を解析し、担当部署や対応方針を自動で提案することで、初期対応にかかる時間を削減します。

さらに、ALFは過去の対応データやFAQを参照しながら、適切な回答候補を提示できるため、スタッフは内容を確認・送信するだけで応答を完了できます。これにより、「調べる時間」や「入力作業」などの非効率なプロセスを削減し、より高度な接客や改善活動にリソースを割くことが可能になります。

顧客ALFで実現できる業務効率化

「顧客ALF」は、問い合わせ対応を支援するAI機能です。従来はオペレーターが一件ずつ確認・回答していた内容を、AIが自動で把握し、即座に最適な返答を提示します。

具体的には次のような効果があります。

• よくある質問への回答を自動化し、応答スピードを向上

• 問い合わせ内容を自動分類し、適切な担当者へ振り分け

• 会話履歴を参照し、顧客ごとの対応履歴を一元管理

このように、顧客ALFを活用することで、対応品質を維持しながらも、1件あたりの処理時間を短縮し、応答率を安定化できます。

社内ALFで改善できるナレッジ共有と社内サポート

一方の「社内ALF」は、社内向けの情報共有・問い合わせ対応を支援します。例えば、社内ヘルプデスクやオペレーター教育の場面で、AIが社内ドキュメントやマニュアルをもとに即座に回答を提示します。

この機能により、ナレッジ共有のスピードが向上し、教育・サポート担当者の負担を軽減できます。新人スタッフが疑問を感じた際にも、AIに質問すれば即座に回答を得られるため、教育期間を短縮しながら業務習得をスムーズに進められます。

さらに、社内ALFが収集した質問データを分析することで、よくある疑問点や改善ポイントの可視化も可能になります。これにより、ナレッジマネジメントの質が向上し、チーム全体の学習効率が高まります。

顧客ALFと社内ALFを組み合わせた運用のメリット

顧客ALFと社内ALFを組み合わせることで、外部対応と内部運用の両面で効率化が進みます。AIが問い合わせ対応を支援しながら、社内側ではナレッジ共有を自動で行うため、情報の流れがスムーズになり、「学習し続けるコールセンター」を実現できます。

具体的には以下のようなメリットがあります。

• 顧客からの問い合わせ内容が自動でナレッジに反映

• 社内ALFが新しい情報を学習し、回答精度を継続的に改善

• 接客と社内教育のサイクルをAIがつなぐことで、運用全体の効率化と品質向上を両立

チャネルトークのALFは、このように現場のリアルな課題に合わせて柔軟にカスタマイズできる点が特長です。

AIチャット導入を成功させる3つのステップ

AIチャットを導入する際に重要なのは、単にツールを設定することではなく、業務課題の明確化と継続的な改善体制を整えることです。

多くの企業では、導入後に「どの業務から自動化すべきか分からない」「運用が属人化して効果が出ない」といった課題に直面します。

ここでは、AIチャット導入を成功させるための3つのステップを解説します。

ステップ1：業務課題の整理

最初のステップは、AIチャットを導入する目的と解決したい課題を明確にすることです。

AIチャットは万能ではなく、すべての問い合わせを自動で処理できるわけではありません。まずは以下のような観点で、AI化が有効な業務とそうでない業務を整理します。

• 問い合わせ件数が多いテーマ（例：よくある質問・手続き案内など）

• マニュアル化できる業務（例：商品説明、基本操作案内など）

• 担当者のスキル差が出やすい業務（例：トラブル対応の一次ヒアリングなど）

このように、AIが得意とする領域を特定してから導入を検討することで、初期段階から成果を出しやすくなります。

ステップ2：AIサポートの運用設計

次に重要なのは、AIチャットの運用ルールを設計する段階です。具体的には、どの問い合わせをAIに任せ、どのタイミングでオペレーターに引き継ぐのかを明確にする必要があります。

チャネルトークのAI機能（ALF）は、この設計が柔軟に行えるのが特徴です。必要に応じて人のサポートへエスカレーションする運用を組み込めば、自動化と有人対応のバランスを最適化できます。

また、運用初期はAIの回答精度を定期的にチェックし、社内ALFのナレッジデータを更新していくことが大切です。これにより、AIが正確な回答を学習し続け、時間とともに運用効率が高まります。

参考：ALFの設定方法

ステップ3：継続改善とデータ活用

AIチャットの効果を最大化するためには、導入後の継続的な改善サイクルが欠かせません。チャットの応答ログや顧客からのフィードバックをもとに、「どの質問でAIが迷っているのか」「どの内容で人が対応しているのか」を分析し、改善を繰り返します。

チャネルトークのALFでは、AIが対応した履歴や回答精度のデータを自動で蓄積します。これを活用することで、社内でのナレッジ更新やFAQ改訂の判断が容易になり、AIと人の両方が成長する仕組みを構築できます。

また、AIが収集したデータを活用して、顧客の問い合わせ傾向を把握すれば、商品改善やサポート方針の見直しにも役立ちます。

AIチャットは「導入して終わり」ではなく、「学習し続ける仕組み」として運用することが成功の鍵です。

AIチャット導入の成功事例

AIチャットの導入効果をより明確にイメージするために、チャネルトークを活用してサポート業務の効率化と品質向上を実現した3社の事例を紹介します。

事例1：アダストリア様

ファッションブランドを多数展開するアダストリア様では、CSチームが月間3,000件を超える問い合わせ対応を行っており、対応リソースの限界が課題となっていました。同社では2023年にチャネルトークの「ワークフロー型Bot」を導入し、自己解決率の向上と顧客満足度4.7（5段階中）を達成。さらに2024年11月、チャネルトークAI「ALF」を追加導入することで、有人対応件数を月3,000件超から約300件まで削減しました。

AI導入後は、土日祝の問い合わせの9割以上をALFが自動解決。平日でも1日あたりの有人対応は10件未満にまで減少しています。また、問い合わせ総数が前年より増加しているにもかかわらず、自己解決率は維持されており、チャット起動率は5％から23％へと大幅に上昇しました。

特に効果が大きかったのは、カート操作やポイント利用、決済エラーといった定型的な問い合わせ領域。ALFが自動生成回答で柔軟に対応し、デジタルに不慣れな顧客にも寄り添う自然なコミュニケーションを実現しています。

運用面では、「毎朝5分のチューニング」という継続改善サイクルを構築。一例として、FAQ更新に10分かけて設定を追加しただけで、同日中に同一内容の120件の問い合わせを自動対応した事例も報告されています。

さらに、2025年4月にはチャット対応を完全無人運用化。これにより創出された時間を、VoC（顧客の声）分析や次世代CS業務設計に投資し、AIを活用した価値創出へとシフトしています。現在では、CSチームの94％がAIを日常業務で活用しており、ALFの活用が企業全体のDX推進にも寄与しています。

参考：アダストリア様 導入事例（https://channel.io/ja/blog/articles/adastria2-83836095）

事例2：ポール&ジョー様

高級化粧品メーカー・株式会社アルビオンが運営する「PAUL & JOE 公式オンラインストア」では、24時間対応の実現が長年の課題でした。SNSや広告を見て夜間・早朝に訪問する顧客が多く、有人チャットだけでは対応が追いつかず、機会損失が発生していたといいます。

この課題を解決するため、同社はチャネルトークのAI機能「ALF」を導入しました。導入当初は正答率24％からスタートしましたが、FAQやドキュメントのチューニングを重ねた結果、わずか3週間で正答率96％を達成。

顧客の質問に対して高精度な回答が可能になり、夜間でもリアルタイムに対応できる体制が整いました。

AI導入後は、AIが1日15件、有人対応が23件と、有人対応を減らすのではなく全体の問い合わせ対応数が増加。夜間の問い合わせにも即座に対応できるようになったことで、顧客満足度が向上しました。

また、チャネルトークの「コマンド機能」を活用することで、月平均200件弱の注文キャンセル処理のうち、143件をAIが自動対応できるようになり、オペレーション効率も大幅に改善しています。

導入から数か月で、AIが顧客に選ばれるチャネルとして定着。スタッフの負担軽減と同時に、「とりあえずAIに聞いてみよう」という行動が顧客の間にも浸透し、ECサイト全体の利用体験が向上しました。

参考：ポール＆ジョー様 導入事例（https://channel.io/ja/blog/articles/case-pauljoe-fc656662）

事例3：shelikes様

キャリア支援サービス「SHElikes（シーライクス）」を運営するSHE株式会社では、会員数の増加に伴い、問い合わせ件数の急増と対応リソース不足が課題となっていました。

カスタマーサポート（CS）チーム13名のうち11名が卒業生で構成されており、「顧客体験を損なわずに効率化を進める」ことが大きなテーマでした。

この課題を解決するため、SHE株式会社はチャネルトークのAI機能「ALF」を導入。FAQやマニュアルをAIにインポートして運用を開始した結果、導入初月から問い合わせ件数が4,000件から2,000件へと約50％減少しました。

さらに、AIによる自動回答の精度が高く、2025年6月には月間2,600件の問い合わせを自動化。人的リソースを増やさずに運用を最適化することに成功しました。

また、有人対応が必要な問い合わせ割合を示す「有人チャット接続率」は、運用開始後30％から25％まで改善。同時に、顧客満足度（CSAT）は4.6以上を維持しており、効率化と顧客体験向上を両立しています。

SHE株式会社では現在も週次でAIのチューニングを継続し、改善が定常化された体制を構築。AIが自動化したことで余裕が生まれ、スタッフのスキルアップや顧客体験設計に時間を割けるようになりました。

参考：SHElikes様 導入事例（https://channel.io/ja/blog/articles/case-she-4a22d4e1）

まとめ｜AIサポートで業務負担を減らし、コールセンター全体の効率化を進める

コールセンターが抱える「人手不足」「応答率の低下」「教育負担の増大」といった課題は、今や多くの企業に共通するテーマです。

AIチャットを活用することで、こうした課題を根本から見直し、業務の効率化と顧客満足の両立が可能になります。

今回紹介したアダストリア様、ポール＆ジョー様、SHElikes様の事例では、いずれもチャネルトークのAI機能「ALF」を導入することで、定量的な成果が得られています。

• アダストリア様

  • 月3,000件の問い合わせを自動化し、土日祝も9割がAI対応。顧客満足度4.7を維持。

• ポール＆ジョー様

  • AI正答率96％を実現。キャンセル処理143件を自動化し、24時間対応を実現。

• SHElikes様

  • 問い合わせ件数を半減（4,000件→2,000件）し、月2,600件をAIが自動処理。CSAT4.6以上を維持。

これらの成功に共通しているのは、AIを単なる効率化ツールとしてではなく、顧客体験（CX）を支える基盤として活用している点です。AIによる自動応答が人的リソースを補完し、担当者が「人にしかできない問い合わせ対応」に集中できる環境を生み出しています。

また、チャネルトークの「ALF」は、FAQやドキュメントを自動参照することで導入初期から高精度な回答が可能。社内ナレッジと連携させることで、問い合わせ対応だけでなく、教育・情報共有・改善サイクルの自動化にもつながります。

これからのコールセンター運営において重要なのは、AIと人が共に進化する仕組みを作ることです。チャネルトークのAI機能を活用すれば、単なる問い合わせ削減にとどまらず、組織全体の生産性向上や顧客満足度の向上を同時に実現できます。

ぜひ今こそ、自社のCS体制を見直し、AIサポートの導入を検討してみてください。チャネルトークは、現場に寄り添いながら「人とAIの協働による新しい顧客体験」を支援します。