コールセンターのチャットボット導入事例｜効果とメリット・おすすめサービス

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チャットボットとは、「チャット」と「ボット」を組み合わせて作られた言葉で、音声やテキストを利用して、自動で会話を行うプログラムのことです。

LINE、Facebook Messenger、Slackなどでチャットボットを応用したサービスが提供されており、ユーザーはまるで生身の人間と会話するような感覚で情報収集などを行えます。

そんなチャットボットを導入した企業の活用事例を、導入前の課題と効果に注目して紹介します。

コールセンターにチャットボットが導入される理由

チャットボットの普及が見込まれているのがコールセンターやカスタマーサポートです。

チャットボットに導入により、問い合わせ対応の工数削減や顧客満足度の向上の効果を見込めます。

チャットボットとはそもそも何なのか、どのような仕組みなのかについてさらに詳しく知りたい方は、こちらの記事をご覧ください。

コールセンターのチャットボット導入効果

コールセンターでのチャットボットの活用方法としては、次の4点が挙げられます。

• 会話や選択肢を受けて返信や提案ができる
• 対応しきれない場合にオペレーターへ引き継げる
• 24時間対応ができる
• 同時並行で大量の回答が可能

チャットボットは相手の聞きたいことに対して、決められた回答をできる、問い合わせ数が多く決まった内容を返すことも多いカスタマーサポートでの普及が見込まれています。

そして膨大なデータベースの中から適切な回答を検索し、一問一答で回答を示せます。一問一答で対応できない場合にはオペレーターに引き継ぐなど、多段階的な対応も可能です。

人工知能を使い相手の書いた内容や聞いた内容に対して、最適なものを回答しますが、現段階ではすべて正確に理解し回答することは難しいとされています。

チャットボットの開発は難易度が低い

チャットボットの開発の難易度は他と比べて低いとされています。なぜチャットボットが作りやすいのかという理由を解説します。

• 利用シーンが限られているため、会話の目的が明確で会話がパターン化されている
• 特定のサービスやユーザーの問題に対して答えが明確

以上のようにある程度利用シーンが限定され、そこで行われる会話が想定できる場合には、答えが明確であるため、チャットボットが作りやすいのです。

すでに人工知能導入の動きがある

すでにコールセンターにはサポートツールとして人工知能導入の動きがあるため、チャットボットはその取り組みの延長線上にあります。

業務の効率化が進むコールセンターは、今後人工知能によって、無人化が進められていくでしょう。

データマイニングを行いやすい

サービスや商品についての問い合わせというのは、何度も同じやり取りを繰り返すため、データマイニングが行いやすく、利用シーンが想定しやすいです。

そのためディープラーニングにより、今後ますますコールセンターのチャットボット化が進みます。

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コールセンターにチャットボットを導入する4つのメリット

チャットボットの導入事例に課題があるように、働き方改革による長時間労働の是正にあたってツールやアプリが活用されることが多いようです。コールセンターにチャットボットを導入すると、次のようなメリットがあります。

• カスタマーサポート向上
• 問い合わせ対応の工数削減
• サポート業務の効率化
• 問い合わせ数の向上

それぞれの導入メリットを説明していきます。

カスタマーサポート向上

電話やメールでのやり取りに比べ、チャットでのやり取りは即時性があることが特徴です。

顧客の時間の都合に合わせて問い合わせができるようになることで、カスタマーサポートが向上します。その結果顧客が知りたいときにすぐ問題を解決できるので、顧客満足度も向上します。

また、AIによる自然なコミュニケーションを図ることで、顧客との関係性を維持することも期待できます。

問い合わせ対応の工数削減

チャットボットを導入することによって、これまで人が行っていた対応の4割をチャットボットだけで補えます。そのため、コールセンターやカスタマーサポートの問い合わせ対応の工数を削減でき、本当に有人対応が必要なユーザーへの迅速な対応が可能になります。

サポート業務の効率化

「簡単な回答はチャットボット」「難易度の高い問い合わせにはオペレーターが」といったように顧客の課題解決のためにリソースを集中させられるようになります。

そうすることにより、すべての顧客にスタッフが対応する必要がなくなるため、1人の担当者が対応できる顧客の数が増え、サポート業務を効率化できます。

問い合わせ数の向上

カスタマーサポートが向上し、サポート業務が迅速化されれば、問い合わせ数の向上が期待できます。

通常2、3日は回答までに時間がかかるものであるため、すぐに回答をもらえるとなれば問い合わせが増える可能性があります。また、チャットは電話やメールよりも手軽に書き込めることも問い合わせが増える要因だといえます。

コールセンターのチャットボット導入事例：Watson

WatsonとはIBMが開発したソリューションパッケージです。SNSなどを連携をすることによって、ユーザー個人の性格・趣向を分析し、個人向けのおすすめ情報を提供できます。

事例1. 三井住友銀行

課題：コールセンター業務の高品質化

コールセンターにおけるオペレーターの負担を軽減し、コールセンター業務の高品質化が課題であった。

効果：高品質な応答を実現

コールセンター全席でWatsonを利用可能としたことにより、問い合わせをリアルタイムでテキスト化し、問い合わせ内容に対する回答候補をオペレーターに提示することで、迅速で正確な回答を実現した。

事例2. JR東日本

課題：自社サービスの見直し

「技術革新中長期ビジョン」に基づき、グループが提供するサービスを徹底的に見直す必要があった。

効果：回答品質の均質化を実現

問い合わせに対し、回答内容の候補や関連する資料を瞬時に画面に表示できるようになったため、担当者の業務を支援できるようになった。その結果、回答にかかる時間の短縮でき、顧客からの電話のつながりやすさが改善された。

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コールセンターのチャットボットの導入事例：KDDI Evolva

KDDI Evolvaは、24時間無人対応が可能であるため、早朝・深夜・休日関係なくカスタマーサポートを行えます。またAIでの対応になるため、品質を一定に保てるため、スタッフによるばらつきもなくせます。

事例1. 大手通販会社

課題：お客さまご自身が自己解決できる窓口を導入したい

スタッフ対応では、顧客の都合に合わせた時間に対応ができない可能性があり、対応できない問い合わせがある。電話対応の品質にもバラツキがあり、品質を高めつつ一定にしたい。

効果：人が対応すべきお問い合わせへ注力できるようになった

AIが問い合わせの4割を回答することで顧客自身で自己解決できることが増え、スタッフが自ら行う部分を4割カットできるように。人手が必要な回答に注力できるようになり、電話対応の品質も向上した。

事例2. 情報通信業M社

課題：対応漏れをゼロにしたい

M社にとって購入相談窓口は、一般の実店舗と同じくらい重要な意味をもつため、対応漏れがビジネスチャンスを失うことになる。またサービスの特性上、電話をかけてくる顧客は企業の経理・税務担当者や税理士などが多いため、プロを相手にする対応が必要だった。

効果：キャパシティ拡大をスピード対応

複数サービスに対応する統合コールセンターの円滑な運用を実現し、導入前の相談窓口のキャパシティ拡大することに成功。また、Webチャットによるアクティブサポートで顧客の疑問をその場で解決できるようにしたことで、顧客がコールセンターを利用する前に課題を解決できるようになった。

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その他のコールセンターのチャットボット導入事例

上記で紹介したコールセンター以外にも、チャットボットを導入して業務改善につながった企業は数多くあります。

保険業界ではライフネット生命が、育児や家事で忙しい20～30代に向けて、難しい質問を有人に切り替えるといったハイブリット式を導入し、見積もり依頼までの件数が導入前に比べ1.5倍まで増えたという事例があります。

SBI損害保険でもハイブリッド式を採用しており、その他にも横浜市、ヤマト運輸などあらゆる業態でチャットボットの導入が進んでいます。

こちらも導入前の課題と効果に注目して、それぞれ事例を紹介していきます。

事例：P社（IT業界 100人〜500人）

P社はWEB上の制作ツールを開発している企業です。「PaaS」と呼ばれるアプリケーションを実行するためのプラットフォームを提供しており、P社のWEB上の制作ツールを活用することで、専門知識がなくてもWEBサービスを誰でも作成できます。

課題：顧客接触がお問い合わせフォームと電話のみ

P社に興味を持っている人との接点が問い合わせフォームと電話のみだったため、問い合わせをするほどではない層との接点がほぼ0であった。

「問い合わせをするほどでもないが少しだけ話を聞いてみたい」といった、潜在顧客への情報提供も行う必要があると感じていた。

効果：チャットでの問い合わせの半数以上が案件として進んだ

チャットボットを導入したことで問い合わせの62%は案件として進み、さらにその中の20%は営業へアポイントとして引き継ぎをすることに成功。チャットボット運用開始から1か月ほどで大きな成果が出るようになった。

事例：M社（製菓業界 1,000人〜5,000人）

M社は老舗菓子製造メーカーで、自社菓子パッケージにオリジナルのプリントをするサービスも提供しています。個人向けサービスとして始めたものが話題になり、「100以上や1000以上の大口の対応をしてほしい」という依頼が増えてきたことにより、法人向けサービスを開始しました。

課題：「問い合わせをするほどでもない層」へのリーチをしたい

もともとM社がBtoBのビジネスではなくBtoCのビジネスを生業としている企業ということもあり、菓子パッケージのオリジナルのプリントサービスも最初は個人向けとして提供していた。

プリントサービスの人気が出て興味を持つ法人が増えても、わざわざ問い合わせをするほどでもない層との接点がなかった点に課題を感じていた。

効果：問い合わせ件数が4倍に増加

チャットボットを導入したことにより、これまでコンタクトが取れなかった法人にリーチできるようになり、結果的に問い合わせ件数が4倍に増加。

自動応答が可能なチャットボットを活用したことで新たに人員を割く必要がなく、大きな負担をかけずにも済んだ。

事例：T社（金融業界 100人〜500人）

T社は金融商品や証券取引を行っており、証券市場の環境変化やさまざまなユーザーのニーズに対応するため、2014年にシステム担当者向けにFAQサイトを開設しました。

課題：FAQが充実するほど検索性は低下

FAQサイトは徐々にアクセス数も伸びて利用頻度も上昇したが、内容を充実させればさせるほど、検索でヒットする候補が多くなり探す手間が増えてしまった。顧客の中からも検索が使いづらいという声が上がるようになっていた。

効果：スピーディーな検索を実現

双方の親和性が高く、既存FAQのデータベース情報を活用しつつ、検索性向上につながった。チャットボットに自然文を入力して検索することで回答候補が限定されやすくなったため、適切な回答へスピーディにたどり着きやすくなった。

事例：F社（化学業界 1,000人〜5,000人）

F社は化粧品や健康食品の開発、製造、販売を行うメーカーです。近年では機能性表示食品の取り扱いを開始するなどビジネスを拡大しており、従業員規模も拡大しています。

課題：電話やメールなどの問い合わせが倍以上に

F社が定期的にサプリメントを届ける新サービスを始めたことや健康志向の高まりに伴い、問い合わせ件数が従来の2倍以上に増加した。

入電分析をした改善を進めていたものの、サイト上の情報提供が顧客の求めるものではない、FAQがわかりにくい、といったことが原因で問い合わせ件数が減らない状態が続いていた。

効果：24時間対応可能に

FAQサイトに掲載するQ&Aをそのままチャットボットに展開できるようになり、管理が容易になった。また、チャットボットでは回答が出てこない「0件ヒット」の解消に重きを置いているため、今後もさらに問い合わせ件数が減少していくと期待されている。

コールセンターにおすすめのチャットボット比較

数あるチャットボットツールの中から、コールセンターやカスタマーサポートにおすすめのサービスを厳選して紹介します。各チャットボットの特徴や機能、料金について詳しく解説しているので、サービスを比較・検討する際の参考にしてください。

• LINEの各サービスや、外部チャットと連携可能
• 世界最高水準で進化するAIエンジン搭載
• スムーズな有人チャットへの切り替え

CLOVA Chatbot（クローバチャットボット）は、LINEが独自開発したチャットボットです。直感的に操作できるUIなので、専門知識がなくてもシナリオを簡単に設計できます。既存のFAQやチャットログをもとに、会話の設計やメンテナンスを容易に行えます。

チャットボットの会話途中でも有人対応への切り替えがスムーズにでき、より確実に顧客の課題を解決して満足度の向上につなげられます。多言語にも対応しているので、海外の顧客ともスムーズにコミュニケーションがとれます。

導入企業

LINE株式会社

料金・費用

初期費用：0円
月額料金：50,000円
※Commercialプランの場合

• 問い合わせが増加で満足度向上につながる
• ホームページやアプリに簡単に埋め込み
• 多くの利用実績と機能数

Chat Plus＋（チャットプラス）は、チャットサポートツールをホームページやアプリに簡単に埋め込んで導入できるサービスです。

プログラミングの知識がなくてもチャットボットを簡単に作成可能で、完全無人での対応や、オペレーターのチャットとあわせハイブリッドな運用を行えます。最安価格帯でありながら、企業の要望を組み込んでいくうちに、現在では最多機能数を誇るツールです。

導入企業

森永製菓、島村楽器、LIGなど

料金・費用

初期費用：無料
月額費用：1ID 1,500円〜／10日間無料トライアル

• エクセルを使ってで簡単に導入、運用できる
• 自然文や言葉の揺れに対応し回答に導く
• 自動学習で使うほど回答精度とスピードをアップ

AI-FAQボットは、質問と回答が書かれたエクセルだけを用意すれば簡単に導入・運用できるチャットボットです。よって、専任の担当者や専門知識は不要です。話し言葉のような”自然文”や違う言葉を使って同じことを表現する”言葉の揺れ”にも対応し、自動的に学習して回答精度を向上。分析機能もあり、利用状況を可視化することで、FAQを改善していけます。

導入企業

株式会社TSIホールディングス

料金・費用

初期費用：なし
月額料金：30,000円～

• LINE、Facebook Messenger、Web Pluginに対応
• 高精度な自然言語処理エンジンを搭載
• 表やグラフ入りのレポートを簡単作成

ノーコードAIチャットボット「KUZEN」は、プログラミング不要で簡単に構築でき、高機能で拡張性が高いAIチャットボットシステムです。

管理画面はドラッグ＆ドロップでの直感操作に対応。Q＆AはCSVでのアップロードに対応するなど、誰でも簡単にチャットボットを作成できます。チャットボットに特化した独自の自然言語処理エンジンは、表記揺れにも対応、個別の単語登録もできます。グラフでのレポーティングも簡単操作で実現します。

導入企業

全日本空輸株式会社、三井不動産株式会社、株式会社ウェザーニューズなど

料金プラン・費用

初期費用：0円
月額費用：10万円～

• 低コストでスピーディーに運用開始
• ユーザーに配慮した機能を搭載
• レポートや分析など各種管理機能が充実

OfficeBotは、独自のAIを搭載したチャットボットです。FAQを登録するだけでシナリオ作成してくれる「FAQ学習AI」や、既存ドキュメントさえあればFAQの登録すらも不要な「ドキュメント学習AI」など、導入後すぐに利用できる機能を豊富に搭載。多言語機能や聞き返し機能も搭載しており、ユーザー満足度の向上にもつながるでしょう。

導入企業

NTTデータマネジメントサービス株式会社、帝人株式会社

料金・費用

初期費用：50,000円～
月額料金：100,000円～

• 高度なAIボットをノンプラミングで開発可能
• 複数の外部サービスと連携できる
• コールセンターでの導入事例も豊富

Benefitter（ベネフィッター）は、さまざまな業務に合わせたAIボットをノンプラミングで開発可能な、汎用型のチャットボット開発プラットフォームです。外部サービスと連携することで、さまざまな業務をAIボットに任せることが可能です。コールセンターでの導入事例も豊富で、ヘルプデスクの業務負担軽減と対応効果の向上を目的として導入されています。電話を使った問い合わせが習慣になっている顧客に対しても、チャットボットやWebサイトのFAQへ誘導することも可能です。業務を効率化させるだけでなく、問い合わせ履歴データを活用し、各種施策の展開にも役立てられます。

導入企業

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料金・費用

初期費用：1,000,000円～（初期導入支援　QAデータAI学習※100問程度）
月額料金：400,000円～（プラットフォーム利用料）
※FAQチャットボットの標準的価格です。用途や環境、サービスレベルにより価格は変動。

• カスタマーサポートの現場に特化
• ベテランスタッフ並みの正答率を誇るAI
• 1対応あたりのコストを大幅削減

KARAKURI ChatBotは、カスタマーサポートに特化したAIチャットボットで、コールセンター支援ツールとしても活用できます。カスタマーサポートに必要なデータの読み込みとテストを重ね、正答率95％を保証（※）した状態で納品されます。

KARAKURI ChatBotの開発会社には、カスタマーサポートの経験者が在籍。実際にカスタマーサポートの現場を経験しているからこそ、多種多様な顧客や問い合わせに対応できるAIチャットボットを開発できます。

※KARAKURIに搭載済のQ＆Aを未知の質問でテストし、その回答正解数／テスト質問数で算出

導入企業

株式会社SBI証券、株式会社WOWOW、エン・ジャパン株式会社など

料金・費用

初期費用：要問い合わせ
月額料金：要問い合わせ

• 複数のプラットフォームに対応
• プログラミング不要でチャットボットを構築
• 有人チャットへの切り替えも可能

hachidori assistantは、プログラミング不要で自由にカスタマイズできるチャットボット作成ツールです。WebサイトやLINEなどのプラットフォームに対応。条件に沿って会話を分岐させ回答を導く「シナリオタイプ」と、ユーザーの入力したキーワードに対して回答候補を表示する「フリーワードタイプ」があり、有人チャットと組み合わせてシナリオを作成できます。

マーケティングから業務効率化まで、多用途で使えるチャットを簡単に構築。対話の分析もできるため、日々の使用を通して、チャットボットをブラッシュアップしていけます。

導入企業

SoftBank・大和リビング株式会社・株式会社リクルートホールディングス

料金プラン・費用

初期費用：100,000円～
月額料金：50,000円～

公式サイト：hachidori assistant

• ボットのチャットと人間のチャットを切り替え可能
• 複数サイトの運営や少人数での運営をサポート
• リクエスト数に応じたシンプルな料金体系

Challboは、ボットによる自動応答と有人での柔軟な応答を切り替えられるチャットボットです。

少ない人員で複数のチャットに対応する機能や、複数のサイトを1つのツールで対応する機能など、コールセンターの課題を解決するさまざまな機能を集約。人件費やオペレーターの負担を軽減しながら顧客満足度を向上します。月額3万円からとわかりやすい価格設定も特徴です。

導入企業

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料金・費用

初期費用：0円
月額料金：30,000円～
※エントリープランの場合

• チャット感覚の問い合わせ画面を設置
• 初期学習データの用意あり
• コンサルスタッフがAI導入と運用をサポート

アイキューは、ビジネス向けAI「IBM Watson」日本語版を利用したFAQシステムです。社内外を問わず利用でき、MessengerやLINEとも連携。チャット感覚で使える問い合わせ機能を設置できます。

多言語機能を搭載し外国語の顧客にも対応可能。また初期学習データが用意されているため、面倒な初期設定は不要です。専任のコンサルスタッフが、ニーズに合わせて導入や運用についてサポートを行い、AIを取り入れる第一歩を支援します。

導入企業

NIKKEI、京セラコミュニケーションシステム、日立物流

料金・費用

初期費用：要お問い合わせ
月額費用：要お問い合わせ

• 挨拶や謝罪など対人と変わらない自然な回答
• 有人対応ログを機械学習に活用できる
• 好きなタイミングで有人対応に切り替えられる

Collamは、自然な対話や高精度な回答が可能で、AI学習データの自動生成が特長のAIチャットボットです。有人対応のログをそのままAI学習基盤として活用できるので、最小限の負担で効率的に機械学習を進められます。また、チャットボットから有人対応へ、ユーザーの好きなタイミングで切り替えることが可能です。有人対応とチャットボットの適切な使い分けにより、業務効率化と顧客満足度の向上を目指せます。

導入企業

株式会社佐賀銀行、株式会社千葉興業銀行

料金・費用

要問い合わせ

• 既存のFAQデータをそのまま活用できる
• 独自の自然言語処理技術で高精度な回答
• 導入後も柔軟に改善できて運用しやすい

LINC Biz botは、シャープ子会社AIoTクラウドが提供する、FAQチャットボットです。想定質問と回答をExcelに入力しアップするだけでチャットボットを構築できます。

対話機能を持つAI家電の開発で培った言語処理技術が強み。高精度の回答が期待できるほか、会話履歴を自動で分析し、解決できなかった質問や改善方法を通知。専門知識がなくても、改善点を把握しながらアップデートできます。

導入企業

シャープ株式会社、Dynabook株式会社

料金・費用

初期費用：50,000円～
月額費用：50,000円～

• 過去の問い合わせデータを無償で分析可能
• 面倒な設定は「おまかせ」で導入が簡単
• 理想的なチャットボット構築を実現

AI Messengerは、サイバーエージェント子会社が提供する、フルサポート型のAIチャットボットです。今までの問い合わせ内容も無償で分析し、チャットボットに組み込めます。

手間のかかる初期設定や分析作業まで任せられるためスマートな導入が可能。LINE活用、有人対応とのハイブリッドなど、幅広い選択肢の中から目的に合わせた施策を専属チームが提案、運用をサポートします。

導入企業

サイバーエージェント、横浜銀行、ヤマハ

料金・費用

初期費用：要お問い合わせ
月額費用：要お問い合わせ

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チャットボット導入時に検討すべき6つのポイント

コールセンターがチャットボット導入時における検討項目には、次のようなものが挙げられます。

• 導入目的
• チャットへの導線
• デザイン
• 運用形式
• データの持ち方を検討
• FAQの整備

導入を検討している方はぜひ参考にしてください。

導入目的

最初にチャットボットの導入目的を定めます。顧客対応なのか、社外対応なのか、社内対応なのかを明確にし、システムの設計を行います。

また、複数の目的を同時に満たすプロジェクトの場合、目的別にプロジェクトを分けて考えた方が好ましいです。

チャットへの導線

次はチャットへの導線を考えます。利用数が多いほど、作業効率が向上するわけなのでユーザーの認知性と、利用したいと思う気持ちを駆り立てるような設計が好ましいです。

デザイン

メインターゲット、サブターゲットを定め、ターゲットに対して最も有効なデザインを選びます。保険業界の場合、ターゲットは幅広いのでシンプルなデザインの方が良いです。

運用形式

運用形式はチャットの目的で異なります。イレギュラーな質問が多くなったり、回答の項目が多くなったりする場合は、ハイブリット式を選択した方が良いでしょう。

データの持ち方を検討

チャットボットのデータの保存方法ですが、契約などユーザーに直接利害が発生する場合はチャットログを自社で保存しておく方が好ましいです。

学習機能に関しては、知識が蓄積され続けるので、自社サーバーよりもクラウド上でデーター保存しないほうが運用コストを削減できます。

FAQの整備

チャットボットをうまく運用するためにFAQ（よくある質問）の整備が最も大切です。
そして、FAQを考えるうえで重要なのは抜けや漏れを無くすことです。さまざまな目的を合わせている場合は、目的別にロジックツリーを立てることをおすすめします。

以下のサイトでは、FAQについての簡単な説明や、企業に必要とされる理由について詳しい解説がされています。

チャットボットの導入でカスタマーサポート向上を

チャットボットは古くから存在していましたが、人工無能型と言われ、あらかじめ用意された文章を選択をさせることで会話をしているように見せていました。

しかし、現在のチャットボットは、大量の情報を扱うことや文脈を読み取れるため、学習も自ら繰り返せる人工知能型となりました。

このAI技術の進歩もコールセンターでチャットボットの導入が進むポイントとなっています。

今後自社の業務を効率化を図ろうとを考えるのであれば、まずはチャットボットの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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