問い合わせ担当200名調査で判明したAI導入の現実解

2026-05-13

株式会社Altam Easeが問い合わせ対応の担当者200名を対象に行った調査で、多くの現場が「AIに任せたい業務」をはっきり認識していることが分かりました。これは「AIを導入したい」という漠然とした願望ではありません。現場の具体的なニーズです。

経営者やCTOは、このデータをどう受け止めるべきでしょうか。私はこれまで50社以上のDX推進・ガバナンス改革を支援してきましたが、問い合わせ対応のAI化は「導入そのものが目的」になりやすい領域です。そして、現場の声を無視した導入は、かえって業務効率を下げるおそれがあります。

調査から浮かび上がったのは、「AIに全部任せたい」という声ではなく、「どの業務をAIに任せ、どの業務を人間が担うべきか」をはっきり線引きしたいというニーズでした。経営者が押さえるべき本質は、まさにここにあります。

小売・EC業界に特化した新サービスが示す方向性

もう一つ注目したいニュースが、小売・EC・リユース業界に特化したAI人材導入・業務改善サービス「CommerceX AI」の提供開始です。このサービスの特徴は、「業界特化型」である点にあります。

一般的なAI導入サービスは、汎用的な機能を提供します。しかし小売・EC業界には、「在庫管理」「返品対応」「クーポン処理」など特有の業務フローがあります。汎用AIでは、こうした業界ならではのニュアンスを理解するまでに時間がかかります。

私自身、マレーシアでの法的交渉にAIを活用した経験から、AIは「特定領域に特化させる」ほど効果が高まると実感しています。月額約21,000円のコストから始めている自社の事例を見ても、業界特化型サービスは初期導入のハードルを大きく下げてくれます。

Altam Easeの調査を見ると、現場がAIに期待する機能は大きく3つに分けられます。

1点目は「定型質問の自動応答」です。「営業時間は？」「返品条件は？」といったよくある質問なら、AIチャットボットで十分対応できます。私のクライアントでも、この領域の自動化で問い合わせ件数を大きく減らせた事例があります。

2点目は「データ分析と傾向把握」です。「どの商品についての問い合わせが多いか」「どの時間帯に問い合わせが集中するか」をAIが自動で分析すれば、人員配置を最適化できます。

3点目は「複雑な問い合わせの一次対応」です。完全な自動化ではなく、AIが一次対応を行い、人間が最終確認するハイブリッド型です。担当者の負担を減らしながら、顧客満足度を保てます。

生成AIセミナー「導入はゴールじゃない！組織で使い倒したくなる生成AI活用と未来」のテーマが示すとおり、AI導入は手段であって目的ではありません。

私の93の活用事例でも、最もうまくいったのは「現場の課題から逆算してAIを選んだケース」でした。反対に、最新技術に飛びついて導入したものの、現場に定着しなかったケースも少なくありません。

経営者として押さえておきたいのは、次の3点です。

1つ目は「現場の声を聞く」こと。Altam Easeの調査のように、実際の担当者が何に困っているかを把握することが第一歩です。

2つ目は「スモールスタート」です。いきなり全社導入を目指さず、特定の業務領域で試験的に始めれば、リスクを最小限に抑えられます。

3つ目は「効果測定の仕組みを作る」こと。導入後の問い合わせ件数や対応時間、顧客満足度の変化を定量的に測れる体制が欠かせません。

実際に導入を検討するときの進め方を、私の経験からお伝えします。

まず、自社の問い合わせデータを分析します。どんな質問がどれだけ来ているのか、対応にどのくらい時間がかかっているのかを可視化します。この作業自体も、AIを使えば効率よく進められます。

次に、自動化できる業務と人間が担うべき業務を切り分けます。たとえば、クレーム対応や高度な交渉は人間が受け持ち、FAQレベルの質問はAIに任せる、といった具合です。

最後に、ツールを選びます。CommerceX AIのような業界特化型サービスは導入のハードルが低く、短期間で効果を出しやすい選択肢です。自社の業務フローに合わせてカスタマイズしたい場合は、GPTsやClaudeのような汎用AIを組み合わせる方法もあります。

問い合わせ対応のAI化が生み出す価値は、コスト削減だけではありません。

まず、担当者の負担が軽くなることで、離職率の低下が期待できます。調査からも分かるように、現場は「AIに任せたい業務」と「人間が担当すべき業務」を区別したいと考えています。このニーズに応えることが、従業員満足度の向上につながります。

次に、対応品質の均一化です。AIは24時間365日、一定の品質で対応できます。特にECサイトでは夜間や休日の問い合わせ対応が課題になりがちですが、AIを導入すればこの問題を解消できます。

さらに、データの蓄積と活用です。AIが対応した問い合わせはすべてデータとして残り、商品開発やマーケティングに生かせます。これは、有人対応だけでは難しかった点です。

具体的なコスト感もお伝えしておきます。CommerceX AIのような業界特化型サービスは、月額数万円から利用できるケースが多いようです。一方、GPTsやClaudeを組み合わせて自社で構築する場合は、初期開発費が数十万円、月額運用費が数千円〜数万円程度です。

私の自社事例では、月額約21,000円のコストで、29の業務領域にAIを組み込んでいます。問い合わせ対応に限っていえば、早い段階で投資を回収できるケースがほとんどです。

今回のニュースから見えてくるのは、AI導入の成否を分けるのは「現場のニーズを正確に捉えられるかどうか」だということです。Altam Easeの調査は、その具体的なデータを示してくれました。

経営者の皆さんにまず提案したいのは、自社の問い合わせ対応の現場にヒアリングをすることです。「どんな業務に困っているか」「AIに任せたい業務は何か」を聞くだけで、導入すべきAIの方向性ははっきりします。

そのうえで、業界特化型サービスや汎用AIを組み合わせたスモールスタートから始めてください。完璧なシステムを目指す必要はありません。現場の課題解決から始めることが、持続可能なAI活用への第一歩です。

AI導入はゴールではなく、現場の課題を解決し、ビジネスを伸ばすための手段です。その視点を忘れずに、一歩ずつ進めていきましょう。