【CS業務改革】月間803時間の業務削減を実現したGMO即レスAIの導入ノウハウと成功事例

カスタマーサポート部門の問い合わせ対応業務による現場メンバーの疲弊は、多くの企業が抱える課題です。この課題に対して、GMO即レスAIは会話型AIを活用した問い合わせ対応の自動化により、業務効率化と顧客満足度向上を両立するソリューションを提供しています。

GMO即レスAIの導入企業では、問い合わせ対応時間を月間803時間削減し、有人対応を50%削減することに成功しています。さらに、サイレントカスタマーからの問い合わせ増加や顧客満足度向上といった定性的な効果も報告されています。本メールでは、会話型AIによる問い合わせ対応自動化の成功事例と導入ノウハウをご紹介します。

GMO即レスAIの特徴と効果

GMO即レスAIは、問い合わせ対応に特化した会話型AIソリューションです。自社のカスタマーサポート部門でAIを活用し、実績を積み上げてきたGMOペパボのノウハウが集約されています。

このソリューションの最大の特徴は、単なるAIチャットボットの提供にとどまらず、RAG環境の構築から正答率向上のためのチューニング、KPI設計まで含めた総合的なサポートを提供している点です。実際に自社サービスでAIを運用してきた経験に基づく、実践的なノウハウが組み込まれています。

導入効果として、カラーミーショップでは月間803時間の問い合わせ対応時間削減、minneでは問い合わせの約50%をAIチャットボットのみで解決するなどの成果を上げています。また、Fukuoka Growth Nextでは電話対応にかかる時間が80%減少するなど、顕著な業務効率化が実現しています。

導入企業の具体的な成功事例

各企業の導入事例からは、AIチャットボットが様々な課題解決に貢献していることがわかります。奄美市役所では、年間8,000件を超えるごみ関連の問い合わせに対応し、「こんなことで質問していいのかな」という市民の心理的ハードルを下げることに成功しました。

minneでは月間約10,000件の問い合わせに対して、AIチャットボットの活用により問い合わせの約50%を自動解決し、人的リソースを有効活用できるようになりました。実際に月によってはAIチャットボットのみでの問い合わせ解決率が70%を超える月もあります。

カラーミーショップでは、HTMLやCSSといった専門的な内容や決済関連の問い合わせなど、複雑な質問にも対応できるようにAIをチューニングしました。結果として月間4,000時間あった問い合わせ対応時間を大幅に削減し、803時間の業務効率化を実現しています。

Fukuoka Growth Nextの事例では、施設利用に関する問い合わせの電話が80%減少しただけでなく、利用者がどのような情報を求めているのかをデータとして可視化できるようになり、先回りした情報提供が可能になりました。

導入・運用のポイントと注意点

GMO即レスAIの効果を最大化するためには、いくつかの重要なポイントがあります。最も重視すべきは、単なる問い合わせ数の削減ではなく、顧客体験の質の担保です。AIによる応答の質に着目し、回答精度（正答率）を測定・改善する継続的な取り組みが必要です。

具体的には、AIチャットボットがどれだけ早く回答できたか、チャットボットからの離脱率はどれくらいか、会話のラリー回数などのデータを分析し、継続的に改善していくプロセスが重要です。minneでは正答率99.9%の月もあるなど、継続的な改善により高い精度を実現しています。

また、データの整備も重要なポイントです。各サービスのマニュアルをAIに読み込ませるためのフォーマット調整や文章修正、必要な指示出しなど、細かなチューニングが回答精度向上の鍵となります。2025年1月時点では、PDFや画像より、テキスト形式のデータの方が回答精度が高いため、データの型はテキストにすることが推奨されています。

導入プロセスと運用体制

GMO即レスAIの導入プロセスは、まず問い合わせの対象（社内向けか社外向けか）を決め、次に利用導線を設計します。例えばカラーミーショップでは「問い合わせの一次受けをすべてAIチャットボットで対応」するという思い切った導線設計を行いました。

導入に際しては、改善したい業務内容や指標を明確にすることが重要です。ECサイトならInstagramのDMでの対応自動化やサイズ質問への回答、ギフト関連質問へのレコメンド機能など、BtoBサイトなら仕様やマニュアルの回答、見積もり自動生成など、業種によって様々な活用方法があります。

運用体制としては、正答率の改善を日常的な業務として組み込むことがポイントです。AIの発話内容をすべて確認してデータを修正するのは手間がかかりますが、人的なお問い合わせ対応と比べて複利で改善されていくメリットがあります。正答率に責任者を設けるなどの工夫も効果的です。

まとめ

会話型AIを活用した問い合わせ対応の自動化は、多くの企業にとって有効な課題解決策となっています。GMO即レスAIは、自社サービスでの活用実績に基づく実践的なノウハウを提供し、導入企業の業務効率化と顧客満足度向上を支援しています。

重要なのは、単なる業務効率化だけでなく、顧客体験の質を担保しながら問い合わせ対応を改善していくことです。問い合わせ対応時間の削減、有人対応の最適化、サイレントカスタマー対策、そして継続的な改善プロセスの構築が、会話型AI活用の成功につながります。

GMO即レスAIはIT導入補助金2025の認定ツールでもあり、導入ハードルも下がっています。カスタマーサポート業務の効率化にお悩みの方は、ぜひ一度お問い合わせください。

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サマリー

GMO即レスAIは、カスタマーサポートの業務負担を軽減し、月間で803時間の業務削減を実現しているシステムです。このAIの導入により、顧客満足度が向上し、効率化と品質向上の両立が可能であることが示されています。

GMO即レスAIの導入と効果

こんにちは。今日はですね、多くの企業で課題になっているカスタマーサポート、CS業務の負担について、これを解決する一つのアプローチとして注目されている

GMO即レスAI。あなたが共有してくれた資料をもとに、一緒に深く見ていきたいと思います。

資料を読むと、んー、CS担当の方の疲弊ってかなり深刻みたいですね。でもこのGMO即レスAIっていうのは、会話型AIを使って問い合わせ対応を自動化すると。

それで月間で803時間、業務時間を削減したり、友人対応を半分に減らしたり。これ驚くような結果ですよね。ちょっと気になります。

なので今日は、このAIがどうやってそんな成果を上げているのか。それから単に効率を上げるだけじゃなくて、顧客満足度もアップさせているっていうのは一体どういう仕組みなのか。

その確信に迫っていきたいなと。あなたの業務改善とか新しいテクノロジー活用のヒントにもきっとなるんじゃないかと思います。

そうですね。まず注目したいのは、これが単にAIチャットボットです。どうぞ使ってくださいというそういう提供の仕方じゃないっていう点なんです。

GMOペパボさん自身が自社のCS部門で実際にAIをかなり使い込んで成果を出してきた、その試行錯誤の経験がいわば土台になっているんですね。

RAG環境の構築。これはAIが特定の情報源だけを参照して答える技術ですね。それから回答精度のチューニング、あとはKPI設計、成果を測る指標の設定まで、かなり総合的にスポットする体制が特徴だと思います。

まさに実践から生まれたソリューションという感じですね。

なるほど。自分たちで実際に苦労して得たその生きたノウハウ自体に価値があると。具体的な成果も数字で見るとすごいインパクトがありますね。

カラーミンショップで月間803時間削減って、これ単純計算でもかなりの人数分に相当しますよね。

そうなんです。

それからミンネでは問い寄せの約半分、追いつきだと7割以上をAIだけで解決するとか。

天見市役所の例もちょっと面白いですよね。ゴミ関連の問い合わせ年間8000件以上あったものがAIでカバーできるようになったと。

しかもこんなこと聞いていいのかなっていう住民の方の心理的なハードルを下げる効果もあったっていうのは単なる効率化以上の価値がありそうです。

まさにそうなんです。天見市の例はAIが効率化だけじゃなく、使う人の気持ちにも寄り添える可能性を示唆してるんですよね。

それに加えてカラーミンショップではHTMLとかCSSみたいな少し専門的な質問にも対応できるようにAIをチューニングしたり。

あとは福岡グロースネクストさんの例。電話対応時間を8割削減したっていうのもすごいんですが、それだけじゃなくて蓄積された問い合わせデータを分析して、

利用者は本当に何を知りたがってるんだろうっていうのを可視化して、先回りして情報提供できるようになった。

成功事例と今後の展望

これはデータ活用の非常に興味深い展開だと思いますね。

こうした成功例をいろいろ見ていくと共通している大事なポイントが見えてきますよね。

それは単に問い合わせの数を減らすことだけをゴールにするんじゃなくて、顧客体験の質、これをすごく重視しているということなんです。

特にAIの回答がどれだけ正しいか、つまり正答率、これを計測的に測って改善続けるプロセスが不可欠なんですね。

ミンネさんでは正答率99.9%を達成した月もあるって言うんですから、これはすごいですよね。地道な改善が質を支えている。

あと、AIに学習させるデータの形式とか整備も大事ですね。資料ではテキスト形式が推奨されてましたけど、こういう準備も精度向上の鍵になると。

なるほど。じゃあ導入を考える際には、まず何を改善したいのか、具体的な業務とか目標指標をはっきりさせることがスタートラインだと。

で、カラーミーショップみたいに一時対応は全部AIに任せるみたいな、ある意味思い切った動線設計も有効だったということですね。

そうですね。そして今お話にあったように、回答の精度を上げる活動、これを日々の業務にしっかり組み込んでいくこと。これが成功の秘訣と言えそうですね。

つまり会話型AIを使ったCS業務の変革っていうのは単に自動化で楽になる効率化が上がるってだけじゃなくて、

AIの回答の質をどこまでも高めていく追求があって、その結果として顧客の体験全体を良くしていく、そういう取り組みなんだということですね。

まさにおっしゃる通りです。効率化と質の向上、この両立がポイントです。

ここで一つあなたにもちょっと考えてみていただきたいことがあるんですが、福岡グロースネクストの事例みたいに

AIが利用者の隠れたニーズみたいなものをデータから浮かび上がらせることができるようになったとき、

カスタマーサポートの役割ってどう変わっていくと思われますか?

もはや単に聞かれたことに答えるっていう受動的な役割だけじゃなくて、利用者が疑問に思うよりももっと前にニーズを予測して

能動的に情報を提供していく、そんな未来も資料のデータ活用の話なんかからはちょっと見えてくるような気がするんです。

これは資料に直接書いてあるわけではないんですが、個人的には非常に資産との点じゃないかなと思いますね。