『Helpfeel（ヘルプフィール）』2026年上半期 BOXIL資料請求数ランキングカスタマーサポート向けAIエージェント総合1位　社内情報をAI時代の生きたナレッジ資産に　[PR]

BOXILが発表した「2026年上半期 BOXIL資料請求数ランキング」において、株式会社Helpfeelが提供する「Helpfeel（ヘルプフィール）」がカスタマーサポート向けAIエージェントカテゴリ、FAQシステムカテゴリ、チャットボットカテゴリで総合1位を獲得しました。

ユーザーの曖昧な検索ワードの意図を汲み取る独自の「意図予測検索」を搭載し、圧倒的な自己解決率を実現。カスタマーサポートの負荷軽減だけでなく、社内ナレッジの共有やマーケティング活用にまで貢献する次世代のAI検索システムとして、多くの企業から支持を集めています。

本記事では、受賞を記念し、株式会社Helpfeelのマーケティング担当者にお話をうかがいました。「AIを入れたのに問い合わせが減らない」「マニュアルがあるのに読まれない」といった課題を、同社はどのようなアプローチで解決しているのか。他社には真似できない技術とサポートの裏側、そして「AIが自律駆動する未来」を見据えた壮大なビジョンに迫ります。

<お話をうかがった方>
株式会社Helpfeel
マーケティング担当

「ノーヒット率ゼロ」を実現　曖昧な言葉でも必ず答えにたどり着く検索性

——この度は「2026年上半期 BOXIL資料請求数ランキング」カスタマーサポート向けAIエージェント、FAQシステム、チャットボットの3カテゴリでの総合1位獲得、おめでとうございます。まずは、「Helpfeel」のサービス概要について教えてください。

ありがとうございます。「Helpfeel」は、企業内外に散在する情報資産を整理・構造化し、迷わず正しく情報にたどり着ける環境を構築する「AIナレッジデータプラットフォーム」です。

現在、このプラットフォーム上で、今回評価いただいた自然な対話で自己解決に導く「AIエージェント（Helpfeel Agent Mode）」や「AIチャット」、そして特許技術の意図予測検索を用いた「FAQシステム（Helpfeel FAQ）」といった多彩なソリューションを統合して提供しています。

プラットフォームの最大の特徴は、独自の検索技術とAI向けのデータ整備力です。煩雑になりがちな社内外の規定やマニュアルなどのナレッジを、当社が“AIに参照されやすい形”へと体系的に整備します。そのうえで、ユーザーが話し言葉や曖昧な言い回し、スペルミスを含んだキーワードで検索しても、AIが的確に意図を読み取り瞬時に適切な回答を提示します。これにより、高精度な自己解決からナレッジの検索・管理までを一気通貫で効率化します。

——数あるFAQシステムの中で、ユーザーから最も支持された理由は何だとお考えですか？

圧倒的な検索性ではないでしょうか。従来のFAQシステムによくあるキーワード完全一致検索と異なり、「Helpfeel」はどんな単語で検索してもノーヒット（検索結果がない状態）にならず、必ず何かしらの回答を提示できる点が最大の強みです。

実際に既存のFAQシステムから「Helpfeel」へリプレイスいただいた企業様では、検索ヒット率が50%向上し、月間の問い合わせ件数が50〜60%削減されるなど、具体的な成果が多数出ています。

2025年のFAQ市場シェア成長率No.1^※1の評価をいただいていることや、契約継続率99%^※2を維持している点も、安心して選んでいただける後押しになっていると思います。

※1 出典：富士キメラ総研「2025 生成AI／LLMで飛躍するAI市場総調査」（2026年7月22日閲覧）
※2 出典：Helpfeel公式サイト「FAQシステム選びの疑問を解消Helpfeelの1問1答」（2026年7月22日閲覧）

ハルシネーションを防ぐAIと人のハイブリッド　特有の社内用語にも正確に対応

——AIを活用した検索システムとのことですが、技術面や設計思想において競合他社と違う点などはありますか？

大きく2つあります。1つ目は「AIによるハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクを抑えた設計」です。

一般的なAIチャットボットは、AIが回答を直接生成して提示するため、精度が落ちたり不正確な情報を出したりするリスクがあります。一方「Helpfeel」は、入力された検索語句に対して「こういう質問ですか？」という質問文の候補をサジェストします。ユーザー自身が正しい質問をクリックして回答ページへ飛ぶ仕組みにすることで、リスクを抑えつつ確実な自己解決を促しています。

2つ目は、「AIと人のハイブリッドによる辞書作成」です。 AI任せにするのではなく、構築段階でテクニカルライターと呼ばれる当社の専任担当者がお客様専用の辞書を作成します。1つの曖昧な表現に対して、拡張した意図表現を複数紐づける作業を人の目で行うため、その企業特有の社内用語や業界用語も正確にヒットするようになります。

——ユーザーの使い勝手、UI・UXの面で工夫されていることはありますか？

あえてシンプルにしている点に強くこだわっています。検索窓に言葉を入力し始めた瞬間から、驚くほどのスピード感で質問のサジェストが次々と表示されるため、最後まで打ち込まずともクリック1つで回答にたどり着けます。

また、「タグ絞り込み機能」を使わない独自のUIを採用していることも特徴です。タグ式の場合、ユーザーは複数タグを選ぶ手間がかかり、運用側もこまめな整理が必要になります。「Helpfeel」は独自のアルゴリズムにより、細かなチューニングやタグ管理の手間を一切かけずに、曖昧な言葉だけでピンポイントに検索できる設計になっています。

さらに、コンテンツを複雑な階層式にしない点もこだわりの一つです。フラットな構造にすることで運用時のメンテナンス性が高まるだけでなく、AIにとっても情報を参照しやすい形式（AI-Readyなデータ基盤）になります。結果として、「人にもAIにも優しい設計」を実現しています。

単なる問い合わせ削減にとどまらない　FAQを売上に直結させた事例も

——「Helpfeel」を導入された企業では、どのような効果が出ていますか？

業種・規模を問わず多くの成功事例がありますが、今回は特に特徴的な3社をご紹介したいと思います。

まずは、実店舗からオンライン主体へのシフトを目指していた旅行商材の企業様です。「Helpfeel」の導入によって高い自己解決率を実現し、結果として電話応対を96%削減することに成功しました。

それに伴い、問い合わせ対応用の電話回線は半減し、常駐する担当者数も縮小させることができました。最終的にはWebサイト上から電話番号の導線そのものをなくし、すべてオンラインで受け付ける体制へと大きな変革を遂げておられます。

——完全にオンライン化できたのですね。2つ目の事例はいかがでしょうか？

2つ目は、株式会社ジモティー様の事例です。もともと自社製のキーワード一致型FAQを利用されていましたが、成果が頭打ちになっていました。そこで「Helpfeel」へリプレイスしていただいたところ、月間15,000件あった問い合わせが7,200件へと、50%以上も減少しました。

さらに、ログイン方法など自己解決可能な定型質問の流入割合も32%から20%に減りました。これにより、オペレーターの対応時間を1日平均14時間も削減できています。欠員補充の必要もなくなり、人件費の削減にも大きく貢献しています。

——1日あたり14時間分の業務削減は、現場の働き方が劇的に変わりそうです。では、最後の3社目はどのような事例ですか？

3つ目は、フレッシュハンドメイドコスメブランド「LUSH」の日本法人であるラッシュジャパン合同会社様です。こちらは問い合わせ削減だけでなく、売上が伸びるという副次的なマーケティング成果も生まれた事例です。

同社は当初、月間3,200件の問い合わせを抱えており、既存のFAQが活用されていないという課題がありました。そこで、まずは社内向けFAQとして従業員に利用してもらい、その後にカスタマー向けFAQとして導入したところ、4ヶ月で問い合わせが約10%削減されました。

売上に貢献したのはここからで、決済画面内に『ラッピングについて』のFAQ回答ページへの導線を設置したのです。

——なるほど。疑問を解決した上でラッピング関連商品を見てもらう導線を作ったのですね。

はい。決済直前に疑問を解消したユーザーが『プレゼントにもできるんだ』と気づいてくださり、そのままラッピング用アイテムを追加購入する流れが生まれました。その結果、ラッピングアイテムの注文数が前年同期比で1.2倍に伸びたのです。FAQを単なるサポートツールにとどめず、売上に直結する導線として活用いただけた素晴らしい事例だと思っています。

——ラッシュジャパン合同会社様のように、FAQシステムをマーケティングに活用する企業も増えているのでしょうか？

はい。ユーザーが検索したキーワードなどの「VoC（Voice of Customer）データ」を分析することで、FAQの改善にとどまらず、サービス自体の改善やWebサイト上のA/Bテスト、さらには顧客データと掛け合わせた1to1マーケティングに活用している企業様もいらっしゃいます。

マーケティング目的での導入は「検索によるCV向上」がイメージしづらく予算確保がハードルになりがちですが、デモサイトの作成や、KPIを握った上でのPoC（概念実証）からのスタートなど、柔軟にサポートさせていただいています。

——導入企業が効果を最大化できるように、サポートしていただけるのですね。

はい、もちろんです。私たちは単にツールを提供するだけでなく、導入から日々の運用、データ分析まで、プロフェッショナルのカスタマーサクセスが伴走します。

月に1度の定例会では、独自のレポートをもとに自己解決率、ノーヒット率、記事到達率などの重要KPIをお客様とすり合わせます。不足しているコンテンツをデータから導き出し、こちらから改善のPDCAをご提案します。900サイト以上の導入実績で培ったノウハウがあるため、確実に成果の出る運用体制を構築できます。

AIが自律駆動する未来　AtoAを見据えたナレッジ基盤へ

——サービス開発において、現在特に注力している機能はありますか？

直近で特に力を入れているのは、コールセンターをはじめとする企業活動のオートパイロット（自動化）支援です。

特に、コールセンターの現場では採用が非常に厳しく、約8割の企業が人材確保に苦慮しています。人員不足により3年連続で応答率が低下し、電話がつながらない状況が生まれている一方で、顧客側の「24時間365日すぐに対応してほしい」というニーズは高まるばかりです。この相反する課題を解決するために、AIを活用したオートパイロット化を急ピッチで進めています。

——まさに今のAI時代の課題に直結する力強いお話ですね。そうした機能開発を進めていった先で、最終的にはどのような世界やプロダクトの姿を描いているのでしょうか？

技術の進化により、直接AIエージェントが情報を読み取って活用できる、AtoA（Agent to Agent）なナレッジ基盤を提供していくことが最も重要なテーマになります。

そのような時代に私たちは、企業内に蓄積された膨大な知識をAIが即座に活用できる「AI-Readyなナレッジ基盤」へと最適化するテクノロジー企業だと位置づけています。

自律駆動するAIエージェントに対して完璧なナレッジを供給し、人間が意識せずとも裏側でタスクを完遂して成果をもたらす、高品質かつ最先端のAIナレッジデータプラットフォームを目指しています。

——AI時代の最先端を行く、非常に力強いビジョンですね。最後に、そうした未来を共に見据えつつ、現在社内のナレッジ活用に課題を感じて導入を検討されている方へ、メッセージをお願いします。

「情報が見つからない」「仕組みが活用されない」という課題でお悩みの方にこそ、「Helpfeel」を使っていただきたいです。具体的には、以下の4つのシーンで絶大な効果を発揮します。

カスタマーサポート： FAQがあるのに調べられず、定型的な質問の電話やメールが大量に来て日々の対応に追われている。
情シス・バックオフィス： マニュアルや社内ポータルがあるのに「情報が探し出せない」と言われ、担当者に質問が直接寄せられ、本来の業務が圧迫されている。
製造・技術部門： 現場のノウハウが複雑でマニュアル化しきれず、特定のベテラン社員にばかり質問が集中して属人化が起きている。
VoC分析： 問い合わせのログデータは膨大にあるが、分析や抽出ができず「宝の持ち腐れ」になっている。

これらの課題は人の能力の問題ではなく、情報にたどり着けない仕組みの問題です。この課題を解決すべく、「Helpfeel」は曖昧な言葉でも見つかる圧倒的な検索性と、AIによるログ分析を備えています。さらに専門チームの伴走サポートを通じて、貴社に眠る情報をAIがフル活用できる「生きたナレッジ資産」へと変えるお手伝いをいたします。

お客様のナレッジデータをご提供いただければ、専用のデモサイトを作成して実際に触っていただくことも可能です。ぜひ、人間がより創造的な業務に集中し、AIエージェントが自律的に動く「新しい時代のナレッジ体験」をともに作り上げましょう。お気軽にお声がけください。