カスタマーサポート部門は、問い合わせ対応、一次切り分け、エスカレーション、ナレッジ整備など、時間と品質の両立が求められる業務が集まる部門です。一方で、問い合わせ量の増加やチャネルの多様化により、対応の属人化や回答品質のばらつき、ナレッジ更新の遅れが起きやすくなっています。
生成AIをうまく取り入れると、返信文の下書き、要点整理、分類、FAQ化などの定型作業を圧縮し、担当者は判断が必要な対応や顧客体験の改善に集中しやすくなります。本記事では、カスタマーサポート部門で実務に落とし込みやすいChatGPT/Gemini活用事例を紹介します。
第1章 返信文ドラフト作成と対応スピードを高めるChatGPT/Gemini活用
課題
メールやフォーム、チャットなどの問い合わせ対応では、状況確認、言い回し調整、テンプレの当てはめ、注意事項の追記などに時間が取られがちです。新人とベテランで文章の質や判断の粒度が変わり、結果として対応時間と品質が安定しないことも起きます。
また、顧客の感情が強いケースほど、言葉選びを誤ると炎上や離反につながるため、慎重になって返信が遅れることもあります。スピードと丁寧さを両立するための下準備が、負担になりやすいのが現場の実情です。
解決策
問い合わせ内容と状況を要点に整理し、返信文のドラフトを生成AIに作らせることで、返信作成の時間を圧縮できます。たとえば、以下の流れにすると実務で使いやすくなります。
- 問い合わせ本文を要点化し、必要な確認事項を箇条書きにする
- 用件別テンプレに沿って返信文ドラフトを作る
- トーンを調整し、謝意 代替案 次アクションを整える
- 最終確認は人が行い、送信前に固有情報と事実をチェックする
ポイントは、生成AIに最終回答を任せるのではなく、文章作成の下準備と整形を担当させることです。たとえば、定型の案内や手順提示は効率化しやすい一方、補償や返金、法務が絡む内容は人の判断を必須にします。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini：問い合わせ文の要点整理、返信文ドラフト、丁寧な言い回しへの整形、確認事項の抽出を支援
- ヘルプデスクツール：チケット管理、テンプレ管理、タグ運用、承認フローに利用
- ナレッジ管理ツール：正式手順やFAQ参照先を統一し、回答根拠をそろえる
期待できる成果
返信文作成の時間が短縮され、初動対応が早くなります。テンプレを軸にしたドラフト運用により、文章の品質が安定し、新人でも一定の水準で対応しやすくなります。
また、要点整理と確認事項の抽出を標準化できるため、聞き返しの回数が減り、解決までの往復が減ることも期待できます。結果として、担当者の負担を下げながら、顧客体験の改善につながります。
第2章 チケット分類と優先度判定を効率化するChatGPT/Gemini活用
課題
カスタマーサポートでは、問い合わせ内容の分類や担当振り分け、優先度の判断が初動のボトルネックになりがちです。問い合わせチャネルが増えるほど、同じ内容が別の言い回しで届き、担当者が都度読み解いて分類する負担が増えます。
さらに、緊急度の高い障害やセキュリティ関連の問い合わせが、一般的な質問に埋もれてしまうと、対応遅れがそのまま顧客満足度の低下につながります。一方で、優先度を高く付け過ぎると現場が回らず、結局どれも遅れるという状態になりやすいのも課題です。分類基準が曖昧な場合は、とくに属人化が進みます。
解決策
生成AIを使って問い合わせを共通の基準で素早く整理し、タグ付けと一次判定を自動化します。目的は最終判断をAIに任せることではなく、初動の仕分け作業を軽くして担当者が重要案件に集中できる状態を作ることです。
たとえば次の運用が現実的です。
- 問い合わせ文から、製品名 機能 症状 影響範囲 期限などの要素を抽出する
- あらかじめ定めたカテゴリに沿って分類し、タグを付ける
- 影響度と緊急度の基準に沿って、優先度の候補を提示する
- 一次判定は人が確認し、必要ならエスカレーションする
こうしておくと、問い合わせの本文が長い場合でも、重要な情報の抜け漏れが減ります。また、問い合わせの言い回しに左右されずに、共通ルールで分類出来るため、担当者ごとの判断差も小さくなります。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini：要素抽出、カテゴリ分類、タグ付け、優先度候補の提示を支援
- チケット管理ツール：タグ ルール エスカレーション ルーティング設定に利用
- 監視 運用ツール：障害アラートとの突合や、緊急案件の検知を補助
期待できる成果
問い合わせの分類と振り分けにかかる時間が短縮され、初動対応のスピードが上がります。緊急度の高い案件が埋もれにくくなり、対応遅れによるクレームや解約リスクも下げやすくなります。
また、分類ルールとタグ運用が整うことで、問い合わせ傾向を可視化しやすくなります。結果として、FAQ改善やプロダクト改善につながる分析がしやすくなり、サポート部門が単なる対応窓口ではなく、改善の起点として機能しやすくなります。
第3章 FAQ ナレッジ整備を加速するChatGPT/Gemini活用
課題
カスタマーサポートの生産性と品質を左右するのが、FAQや社内ナレッジの整備状況です。しかし現場では、問い合わせ対応が優先され、ナレッジ更新が後回しになりやすいという課題があります。結果として、同じ質問に何度も対応する、担当者によって案内が微妙に違う、古い手順が残っていて誤案内が起きる、といった問題が発生します。
さらに、ナレッジが増えるほど探しにくくなり、必要な情報にたどり着くまで時間がかかります。新人は検索に時間を取られ、ベテランは経験で補うため、属人化も進みやすくなります。ナレッジがあるのに使われない、という状態は多くのサポート現場で起きがちです。
解決策
生成AIを活用し、問い合わせログからFAQ候補を抽出し、ナレッジ記事の叩き台を高速に作成します。ポイントは、ゼロから文章を書くのではなく、既存ログや手順を素材として、整形と整理をAIに任せることです。
具体的には次の流れが有効です。
- チケットをカテゴリ別にまとめ、頻出テーマを抽出する
- 問い合わせの言い回しを統一し、ユーザーが検索しやすい質問文に整える
- 回答文をテンプレに沿って作成し、手順 注意事項 前提条件を明確にする
- 参照元の手順書や仕様と突合し、人が正誤を確認する
- 公開範囲と更新担当を決め、定期的に棚卸しする
この運用により、ナレッジ整備の作業量が減り、更新頻度を上げやすくなります。また、質問文をユーザー視点に揃えられるため、セルフサポートの成功率も上がります。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini：問い合わせログの要約、頻出テーマ抽出、FAQの質問文 回答文の叩き台作成、表現の統一を支援
- ナレッジベース：公開FAQ、社内手順、更新履歴、承認フローの管理
- 検索分析ツール：検索キーワードの集計、閲覧数、解決率の可視化に利用
期待できる成果
FAQとナレッジの整備が進むことで、同じ問い合わせの繰り返しが減り、一次対応の負荷を下げられます。ナレッジが最新化されるほど誤案内が減り、顧客満足度の安定にもつながります。
また、ナレッジの品質と検索性が上がると、新人の立ち上がりが早くなり、ベテランの負担も軽くなります。結果として、対応品質の標準化と属人化の解消が進み、サポート部門全体の運用品質を底上げ出来ます。
第4章 品質管理とVOC分析を支援するChatGPT/Gemini活用
課題
カスタマーサポートでは、対応件数だけでなく、回答の正確さやトーン、解決までの一貫性が品質として問われます。しかし実際には、担当者ごとに文章表現や案内の粒度がばらつきやすく、品質を一定に保つのが難しいという課題があります。レビューを徹底しようとしても、全件チェックは現実的ではなく、結局は一部のクレーム案件や抜き取りに頼りがちです。
もう一つの課題がVOC、つまり顧客の声の活用です。問い合わせには改善のヒントが大量に含まれていますが、ログが膨大で読み切れず、重要な傾向が埋もれてしまいます。結果として、サポートが単なる対応窓口になり、プロダクトや業務改善につながる情報が組織に届きにくくなります。
解決策
生成AIを活用し、対応ログを一定の基準で評価しやすい形に整えた上で、VOCをテーマ別に要約 集計します。ポイントは、結論をAIに決めさせるのではなく、レビューや分析の下準備をAIに任せることです。
たとえば、品質管理では次のような運用が可能です。
- 対応ログから、謝意 説明 次アクション 注意事項などの要素が含まれているかをチェックする
- トーンが攻撃的になっていないか、誤解を生む表現がないかを検出する
- テンプレとの差分を可視化し、改善ポイントを提示する
- 抜き取りレビュー対象を自動抽出し、レビュー工数を最適化する
VOC分析では、次の流れが実務に向いています。
- 問い合わせログをカテゴリ別に整理し、頻出課題を抽出する
- 不満 要望 バグ報告 仕様理解不足などに分類する
- 代表的な例文を添えた上で、要点とインパクトを要約する
- 改善案を整理し、開発や企画に渡せる形にする
このように、生成AIを使って情報を読みやすい形に整えることで、サポート部門が改善の起点として機能しやすくなります。
使用ツール
- ChatGPT/Gemini：対応ログの評価項目チェック、表現の改善案、VOCの分類 要約、改善テーマ抽出を支援
- チケット管理ツール：カテゴリ タグ、満足度、解決時間などのメタデータ管理
- BI 分析ツール：傾向可視化、部門共有レポート作成に利用
期待できる成果
対応品質のばらつきが抑えられ、誤解を招く表現や案内漏れが減ります。抜き取りレビューの精度が上がり、限られた工数でも品質管理を回しやすくなります。結果として、クレームの予防やCS評価の改善につながります。
さらに、VOCが整理されて共有されるようになると、改善テーマの発見が早くなります。サポート部門が集めた情報が開発や企画に届きやすくなり、プロダクト改善のサイクルが回り始めます。単なる対応の効率化にとどまらず、事業全体の改善に貢献出来る点が大きな効果です。
カスタマーサポート部門でのChatGPT/Gemini活用事例：まとめ
カスタマーサポート部門における生成AI活用は、単なる返信作成の省力化にとどまりません。返信文ドラフトで初動を早め、チケット分類で重要案件を埋もれさせず、FAQやナレッジ整備で同じ問い合わせを減らし、VOC分析で改善のヒントを事業に返す。これらを組み合わせることで、対応品質と生産性を同時に引き上げられます。
一方で、成果を出すためには運用設計が欠かせません。生成AIに最終回答を任せず、事実確認や判断が必要な領域は人が担うこと。テンプレやカテゴリなどの共通ルールを整え、属人化しやすい作業を仕組みに落とすこと。さらに、ナレッジの更新担当やレビューの基準を決め、継続的に改善出来る体制を作ることが重要です。
まずは、返信文ドラフトやFAQ整備など、効果が見えやすい領域から小さく始め、運用ルールとデータ管理を整えながら段階的に広げるのがおすすめです。生成AIを安全に使える土台を作れれば、カスタマーサポートは対応窓口から、顧客体験とプロダクト改善を支える中核へと進化していきます。
