2026年のカスタマーサービス向け会話型AI：仕組みと導入すべき理由

今日の消費者は、これまでのどの世代よりも高いレベルのカスタマーサービスを期待しています。

そして、期待に見合うサービスを受けられない場合、消費者はそれを声高に表明します。迅速な応答、正確さ、そして同じことを繰り返し説明しなくて済むことは、B2BとB2Cの両方の体験において最も頻繁に挙げられる「最重要のサービス品質」です。

しかし、最先端のチャットボットでさえ、顧客の問い合わせに答えられないことがあります。人間の言語は複雑であり、標準的なボットではそのニュアンスを理解しきれません。

では、人間のサポートチームに負担をかけずに、天井知らずの顧客期待に応える秘訣は何でしょうか。それは会話型AIソリューションの導入です。

カスタマーエクスペリエンス（顧客体験）を次のレベルへと引き上げ、少なくとも50%の会話を自動化したいと考える意欲的なビジネスリーダーの方は、ぜひこのまま読み進めてください。

このブログは、会話型AIがカスタマーサポートをどのように変革しているのか、そしてなぜ今すぐ行動すべきなのかを理解するためのロードマップです。

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カスタマーサービスにおける会話型AIが実際に指すもの（そして指さないもの）

カスタマーサービスにおける会話型AIプラットフォームとは、カスタマーサポートチームが顧客に24時間365日リアルタイムのサポートを提供するために使用する、AI搭載の音声ボットや音声アシスタントを指します。自然言語処理（NLP）と機械学習（ML）を用いて分析を行い、人間のように自然な応答を生成します。

カスタマーサービスにおけるAIの導入は、かつてないペースで加速しています。2023年、AI搭載サポートエージェントの導入率はわずか20%でしたが、2025年には80%まで急増しました。予測では、2029年までにほぼ90%の企業がサービス対応の大部分をAIに依存するようになるとされています。

会話型AIが急増している理由の一つは、人間のエージェントを待つよりも迅速な返答を得たいという嗜好です。実に82%の消費者が、人間と同様に助けてくれるのであればチャットボットを選ぶと回答しています。

高度化が進んでいるとはいえ、AIエージェントは人間を完全に置き換えるように設計されているわけではありません。むしろ、ルーティンで反復的なリクエストを処理することで人間のチームを補完し、従業員が共感を要する対応や重要度の高いやり取りに集中できるようにします。

さまざまな調査が、ハイブリッドモデルが最も効果的であることを裏付けています。AIは、特に経験の浅いスタッフにおいて、人間のエージェントの生産性を最大15%向上させ、顧客の成果も改善します。

会話型AIを支えるテクノロジー

カスタマーサポート向けの会話型AIは、密接に統合された複数のコンポーネントで構成されており、顧客が問い合わせを開始した瞬間から最終的な解決または引き継ぎに至るまで、顧客の課題をエンドツーエンドで処理するために連携して機能します。

会話型AIの技術スタックにおいて、それらがどのように組み合わさるのかを以下に示します。

カスタマーサポートにおける会話型AIのメリットとは？

品質の低いチャットボットはかつて消費者にとって不満の種であり、「とにかく人間と話させてくれ！」と電話口で叫んでしまうことがよくありました。

幸いなことに、AI搭載の堅牢な会話型AIは、この深刻な状況を一変させることができます。瞬時に応答し、人間のようにパーソナライズし、人間のエージェントを絶え間ないバーンアウトから救ってくれる会話型AIチャットボットを取り入れることで、サポートチームを最大限に活用できます。

カスタマーサポート業務において最も価値を発揮する、会話型AIの際立ったメリットをいくつかご紹介します。

1. 迅速な応答と手間のかからない回答

迅速な応答はB2Cのカスタマーサービスに限ったものではありません。B2Cと同様に、B2Bの顧客とのやり取りでも迅速な応答への需要は高いのです。最も重視するサービス品質の上位3つを選ぶよう求められたとき、B2BとB2Cの両方の顧客が次のように回答しました。

• 迅速な応答時間
• 正確な情報
• 問い合わせに対する効率的な解決

そして、会話型AIはまさにこれらを支援します。最近、Retell では、当社のクライアントの一社（TripleTen）が17,000件以上の同時通話を当社のAIエージェントで処理できるよう支援しました。迅速かつ正確な応答により、TripleTenは応答率とコンバージョン率を20%向上させました。

応答性は、ロイヤルティと収益を牽引する最重要要因の一つです。業界を問わず、大多数の顧客がより迅速な返答のために追加料金を支払ってもよいと考えています。

2. オムニチャネルコミュニケーション

お気に入りのコーヒーショップに電話したとき、名前で挨拶してくれて、アプリでの前回の注文をすでに把握しており、同じドリンクでよいか尋ね、昨日チャットで報告した配達遅延について自発的に謝ってくれる、そんな場面を想像してみてください。

それこそが、最高のパーソナライズされたオムニチャネルサービスです。

消費者の66%が企業への連絡に少なくとも3つのコミュニケーションチャネルを使用しており、情報の収集と関連付けはますます困難になっています。一方で、79%の顧客は、同じことを繰り返し説明しなくて済むよう、チャネルをまたいで一貫したやり取りを期待しています。

会話型AIは、通話、メール、チャットログ、エージェントのメモ、アンケート、行動シグナルをマイニングし、それらを単一の継続的に更新される顧客プロファイルに統合することで、このギャップを埋めます。Zendeskによると、CXリーダーの85%が、記憶力の高いAIはより深い関係を構築すると述べています。

一方で、記憶力の高いAIによって支えられていない体験は、ますます無味乾燥で

—そして無関係に感じられるようになります。そしてそれは、CXリーダーが犯すわけにはいかない過ちです。

3. 従業員のバーンアウトを軽減する

バーンアウトは、多くのコールセンター自動化エージェントが、高い業務負荷、タイトなスケジュール、要求の厳しい顧客とのやり取りをこなす中で直面する現実です。

Custifyによる最近のインタビューでは、カスタマーサクセスマネージャーの86%が2025年に退職を希望していることが明らかになりました。コールセンターは平均して30〜45%の離職率に直面しており、これは他業界の平均の2倍以上です。

会話型AIは、燃え尽きたサービスエージェントに希望をもたらします。次のような点で支援します。

• 通話サマリーを自動生成し、重要な顧客詳細を抽出し、CRMフィールドを更新し、次のステップを記録することで、エージェントの時間を60%節約します。​

• 容易に自動化できる基本的または反復的な問い合わせを処理します。

• 発信者を事前認証し、エージェントが通話に参加する前に関連する顧客コンテキストを提示することで、平均処理時間（AHT）を短縮します。

最終的に、先進的なテクノロジーは、顧客満足度を高めると同時に、過重労働のエージェントにようやく必要なサポートを提供する鍵となるかもしれません。

カスタマーサポート業務において会話型AIが最も価値を発揮する場面

カスタマーサービスチームは、会話スキルを活用してタスクを大規模に自動化しながら、依然としてパーソナライズされたやり取りを提供できます。会話型AIがカスタマーサービスプロセスの改善にどのように役立つか気になる方は、以下のユースケースをご覧ください。

1. 意図検出とコールルーティング

不満を抱えた顧客がAIエージェントに電話をかけると、IVRがエージェントにたどり着く前にメニュー（「請求については1を押してください…」）に閉じ込めてしまいます。一方、会話型AIは門番ではなく、インテリジェントなコンシェルジュとして機能します。

まず意味のある会話から始め、その人が電話をかけている根本的な理由を理解します。それが予約を取ることであれ、請求に関する質問であれ、パスワードのリセットであれ、サービスのキャンセルであれ、対応します。

そして、その通話をAIエージェント、人間の担当者、または特定の部門など、適切な宛先へルーティングします。

Retell AI のような最先端のプラットフォームは、ウォームトランスファー（事前取次）によってAIコールルーティングを次のレベルへと引き上げ、AI電話エージェントが発信者のニーズを理解し、状況が求める場合にはライブエージェントへウォームトランスファーできるようにします。

2. 複雑度の低い問い合わせを自動化する

AI搭載のカスタマーサービスは、より会話的で効率的なサポートの受け方を約束します。単純な問い合わせを処理し、より複雑なものは人間に任せることができます。

今日、顧客はAIの活用を高く評価しています。実際、71%が人間を介さずに問題を解決できることを望んでいます。適切に設計・実装されたAIは複雑さを取り除き、予測的で、プロアクティブで、パーソナライズされたサービスを提供します。

Retell のAIエージェントができることは次のとおりです。

• 着信への自動応答

• Calendlyなどへの予約を直接取る

• FAQへの回答と、条件に基づくリード選別（リードクオリフィケーション）

• 待ち時間ゼロで数千件の同時リクエストを処理

• 負荷がかかっても一貫した応答品質を維持

• 50以上の言語に即座に対応

• タイムゾーンをまたいで24時間365日利用可能

Retell では、現在チームが処理している複雑度の低い問い合わせのうち、少なくとも50%はAIで処理できると考えています。

さらに、AIエージェントのアーキテクチャからトーン、スクリプト、ワークフローに至るまで、すべてがパーソナライズされています。これにより、繁忙期のスケーリングが容易になり、同時に一貫した高品質の応答を提供できます。

3. 通話前認証

従来のコンタクトセンターでは、通話前認証には業界やセキュリティ要件に応じて、通話1件あたり通常45秒から2分かかります。

その時間は、次のような詳細を尋ね、確認することに費やされます。

• 氏名、生年月日、または登録電話番号

• アカウントまたは注文ID

• セキュリティに関する質問またはOTP認証

• チーム間の転送後の再認証

大規模になると、これはすぐに積み重なります。通話1件あたり1分の無駄 × 1日10,000件の通話 = 1日あたり約167エージェント時間の損失です。つまり、エージェントは通話時間の10〜20%を問題解決ではなく本人確認に費やしていることになります。

会話型AIは、エージェントが参加する前に発信者を認証することで時間を節約します。Retell AI エージェントは、会話中に次の方法を用いて自然に本人確認を行います。

• 発信者ID + デバイスフィンガープリンティング

• 通話中に送信されるOTPまたはセキュアリンク

• 音声バイオメトリクス（有効化されている場合）

• CRMおよび注文履歴とのクロスチェック

顧客が話している間に、認証はバックグラウンドで行われます。そのため、チームは相手が誰であるかを正確に把握した状態で会話を始められます。

4. 通話後アシスタンス

通話が終了すると、会話型AIは人間のエージェントに作業を追加することなく、やり取りの中で起こったすべてを自動的に処理します。

Retell AI エージェントは、顧客が電話を切った後に次のような通話後アシスタンスを提供します。

• 通話サマリーの自動生成：Retell AI は正確な通話文字起こしを使用して、顧客の意図と問題、通話中に取られたアクション、解決状況、次のステップを網羅した簡潔で構造化されたサマリーを生成します。

これらのサマリーはCRMやチケッティングシステムに即座に記録され、手作業でのまとめ作業の時間をなくします。

• 自動タグ付けとディスポジション：エージェントはさらに、通話の種類、解決内容、顧客フィードバックに基づいて通話を分類します。

• フォローアップの自動化：通話の結果に基づき、AIエージェントは確認メールやWhatsAppメッセージを送信したり、アンケート（CSAT、NPS）をトリガーしたり、エージェントの介入なしにコールバックや技術者の訪問をスケジュールしたりできます。

• 情報のリアルタイム更新：Retell AI は主要なCRM、コラボレーションツール、コンタクトセンタープラットフォームとシームレスに統合し、顧客データ、通話サマリー、ディスポジション、次のアクションをリアルタイムで同期します。これは、新たに台頭するコンタクトセンター自動化のトレンドに合致しています。

会話型AIは人間のカスタマーサービスエージェントを置き換えられるか？

これは今、誰もが最も気にかけている大きな疑問です。ロボットが私の仕事を奪うのだろうか、というものです。

Intercomの調査によると、サポートチームの半数強（53%）が、AIがカスタマーサービス業界に及ぼす潜在的な悪影響を懸念しています。

率直な答えは「いいえ」です。高度化が進んでいるとはいえ、AIエージェントは人間を完全に置き換えるように設計されているわけではありません。

むしろ、ルーティンで反復的なリクエストを処理することで人間のチームを補完し、従業員が共感を要する対応や重要度の高いやり取りに集中できるようにします。調査により、ハイブリッドモデルが最も効果的であることが明らかになっています。AIは人間のエージェントの生産性を最大15%向上させます。

AIと人間がどのように連携して、シームレスなカスタマーエクスペリエンスを提供し、従業員のバーンアウトを軽減するのかを以下に示します。

教訓は明確です。カスタマーサービスの未来はAIか人間かではなく、AIと人間が協働することであり、AIが第一の防衛線となり、判断力と共感が求められる場面では人間が対応します。

カスタマーサービスにおける会話型AIの事例

会話型AIのユースケースと事例は多岐にわたります。Emergenの調査では、次の3つの主要業界が優勢であることが示されています。

• 銀行・金融サービス（BFSI）（市場シェア24〜30%）

• 小売＆Eコマース（市場シェア18〜22%）

• ヘルスケア（市場シェア15〜19%、最も高い成長予測）

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1. 銀行・金融サービス

Gartnerによると、銀行のCIOの60%近くが今後1年以内にAIツールを導入する計画です。

また別のNvidiaの調査では、金融機関の30%がAIを活用して年間収益を10%以上増加させており、4分の1以上がAI導入により年間10%を超えるコスト削減を報告しています。

銀行業界では、音声アシスタントやチャットボットを次の用途に活用できます。

• 意図の把握とインテリジェントなコールルーティング
• 送金と支払い
• 顧客履歴と嗜好に基づくパーソナライズされたサービス
• 顧客データとニーズに基づくインテリジェントな販売、クロスセル、アップセル
• 自然な会話を通じた顧客認証
• 支店営業時間や製品関連の質問などのFAQ対応
• 紛失または盗難カードの届け出
• プロアクティブなリマインダーとアラート
• PINの作成とリセット
• 不正検知
• 残高照会、アカウント詳細の更新、口座開設、パスワードリセットを含むアカウント関連の質問など、基本的で反復的な質問に回答するAI受付（バーチャル受付）

2. 小売＆Eコマース

タイムリーなサービスへの需要に応えるため、ブランドは顧客向けのAI搭載アシスタント（顧客のセルフサービスを支援）と、エージェント向けのAIツール（担当者に情報、コンテキスト、さらには顧客をより迅速に支援するための推奨表現を提供）の両方を活用しています。

ビジネスリーダーはAIを活用した顧客対応に自信を持っており、小売企業の55%がメッセージングよりも音声エージェントを優先しています。

小売業では、会話型AIは一般的に次の用途に使用されます。

• 意図の把握と、営業、サポート、または店舗支援へのインテリジェントなルーティング
• 閲覧行動と嗜好に基づく製品の発見とレコメンデーション
• 注文、追跡、配送状況の更新に関する質問に回答するAIテレマーケティング
• 返品、交換、返金依頼への対応
• 顧客履歴とロイヤルティデータを用いたパーソナライズされたショッピング体験
• 意図と購買パターンに基づくインテリジェントなアップセルとクロスセル
• 営業時間、製品在庫、価格などのFAQ
• 在庫と店舗在庫の確認（オンラインおよび近隣店舗）
• カート放棄のリマインダーとプロモーションアラート
• ロイヤルティプログラムに関する質問、ポイント残高、リワードの引き換え

3. ヘルスケア

グローバルのヘルスケアにおける会話型AI市場は、2024年に約136.8億米ドルと評価され、2025年から2033年の間に25.71%のCAGRを記録し、2033年までに1,066.7億米ドルに成長すると予測されています。

消費者は、ケアへの障壁を取り除くイノベーションに期待を寄せています。その結果、過半数（52%）が現在、対面での受診や自宅での診察よりもAI音声エージェントとのやり取りを好んでおり、これはヘルスケアシステムにおける利便性とアクセシビリティへのより広範なシフトを示しています。

ヘルスケア業界では、会話型AIを次の用途に活用できます。

• 患者の意図の把握とインテリジェントなコールルーティング
• 予約のスケジュール、変更、キャンセル
• フォームの記入や更新を含む、患者の登録と受付
• 症状チェックとケアナビゲーション（患者を適切なレベルのケアへ案内）
• 病歴と嗜好に基づくパーソナライズされた患者サポート
• 服薬リマインダーとアドヒアランス支援
• クリニックの営業時間、保険適用範囲、サービス提供状況などのFAQへの回答
• 処方箋の再発行依頼と状況更新
• 受診前後のフォローアップ、指示、ケアのリマインダーのためのAI受付（バーチャル受付）
• 請求金額の情報を含む、請求と保険に関する質問、および請求状況

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Retell AI でカスタマーサービス向け会話型AIを導入する

Retell AI は業界をリードする会話型AIプラットフォームであり、豊富なプログラミング知識がないユーザーでも音声エージェントの構築とデプロイ（導入・展開）を実現できます。

Retell でカスタマーサービス向け会話型AIを構築するためのステップバイステップガイドは次のとおりです。

ステップ1：エージェントの目的を定義する

まず、AIエージェントがサポートする具体的なユースケースを特定します。例えば、次のとおりです。

• カスタマーサポート
• リード選別（リードクオリフィケーション）
• 予約のスケジュール
• FAQ

例：遠隔医療プロバイダーは、症状をトリアージし、患者を適切な専門医へルーティングし、オンライン診療の予約を設定し、フォローアップのリマインダーを送信するAIエージェントを構築できます。

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ステップ2：Retell のAIエージェントを構成する

Retell のノーコードのビジュアルビルダーを使用して、会話内のさまざまなシナリオを処理する複数のノードを作成し、予測可能な結果でより複雑なシナリオに対応できるようにします。

これには、挨拶、質問、引き継ぎ、締めくくりの発言など、会話が展開しうるさまざまな流れをマッピングすることが含まれます。

AIエージェントを電話システム、CRM、カレンダーなどのさまざまなシステムに接続することで、エージェントがリアルタイムで情報にアクセスし、更新できるようになります。セキュリティが最優先されるシナリオでは、DTMF機能を統合して、ユーザーがキーパッドを使って情報を入力できるようにします。

これは、パスワード、アカウント番号、その他の機密データの入力などのタスクに特に役立ちます。

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ステップ3：テストと反復

Retell のAIテストツールを使用して、AIエージェントとの会話をシミュレートできます。テストの結果に基づいて、プロンプトと対話ロジックを改良し、エージェントの正確性と有効性を向上させることができます。

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ステップ4：デプロイと監視

電話、チャット、メールなど、顧客とやり取りさせたいチャネルに会話型AIエージェントをデプロイするだけです。Retell AI のダッシュボードを使用して、エージェントのパフォーマンスを継続的に監視します。

エスカレーション率、解決率、顧客満足度などの指標を追跡することで、エージェントがビジネス目標を達成しているかを確認できます。

会話型AIでサービス業務を強化する

会話型AIは、デモやプロトタイプの域を超え、実際の会話、客観的な複雑さ、そして現実の期待に対応しなければならないライブのカスタマーサービス環境へと移行して初めて、真の価値を発揮します。

ここでRetellAIのようなプラットフォームが役割を果たし、管理された実験ではなく、本番のカスタマーサービスワークフローに直接、会話型AIをデプロイできるようにします。

Retell AI があれば、音声エージェントは5分未満で稼働します。当社のクライアントは、音声エージェントで80%以上の解決率を達成し、顧客の通話の少なくとも40〜50%を自動化しています。

Retell AI の実際の動作をご覧になりたいですか？Retell AI を無料でお試しください！

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よくある質問

1. カスタマーサービスにおける会話型AIとは？

カスタマーサービスにおける会話型AIとは、自然言語を理解し、人間のように自然な会話を行い、顧客の問題をリアルタイムで解決できるAI搭載の音声ボットやチャットアシスタントを指します。従来のチャットボットとは異なり、会話型AIはNLP、機械学習、コンテキスト保持を活用して複雑な問い合わせを処理し、応答をパーソナライズし、必要に応じて人間のエージェントへシームレスに引き継ぎます。

2. 会話型AIは人間のカスタマーサービスエージェントを置き換えるのか？

いいえ。会話型AIは人間のエージェントを置き換えるのではなく、補強するように設計されています。AIがルーティンタスクを処理してコンテキストを収集する一方で、人間は共感を要する対応、複雑な、または重要度の高い会話に集中します。ハイブリッドなAI + 人間モデルを使用する組織は、より高い生産性、より良いCSAT、そしてエージェントのバーンアウトの軽減を実現しています。

3. カスタマーサービス向け会話型AIの導入にはどのくらい時間がかかるのか？

Retell AI のようなノーコードまたはローコードのプラットフォームを使えば、チームは数分で本番対応可能な音声エージェントをデプロイできます。ほとんどの企業は、まず対象を絞ったユースケースを自動化し、段階的に拡大することで、数か月ではなく数週間のうちに価値を実感し始めます。

4. 2026年が会話型AI導入の重要な年である理由は？

即時で、正確で、パーソナライズされたサービスへの顧客の期待は、かつてないほど高まっています。2026年までに、AI搭載サービスは差別化要因ではなく、標準となりつつあります。導入を遅らせる企業は、AIを活用する競合他社と比べて、より高いコスト、より遅い応答時間、そして顧客ロイヤルティの低下というリスクを負います。

5. カスタマーサービスにおけるAIの未来とは？

カスタマーサービスにおけるAIの未来は、ハイブリッドかつプロアクティブなものです。AIは第一の接点として機能し、ほとんどのルーティンな問い合わせを解決し、顧客のニーズを予測し、エージェントをリアルタイムで支援します。その一方で、人間は判断力と共感を必要とする複雑で感情的、かつ価値の高いやり取りに集中します。

6. 2026年のカスタマーサービスの目標とは？

2026年、カスタマーサービスの目標は、大規模なスピード、正確さ、パーソナライゼーションを中心に据えています。組織は、やり取りの40〜60%を自動化し、シームレスなオムニチャネル体験を提供し、エージェントのバーンアウトを軽減し、AI主導のインサイトを活用して解決率、ロイヤルティ、業務効率を改善することを目指しています。