AI経営のPathway

USE CASE HUB

AIチャットボット・問い合わせ自動化の導入事例

社内問い合わせ(人事・情シス・総務)、顧客向けカスタマーサポート、AI電話による一次対応、多言語チャットボットまでを対象に、「問い合わせ対応の自動化」に関する業種横断の導入事例を掲載しています。自社に近い業種の事例に加えて、他業種の先行事例からも運用方法を参考にできます。

この用途の削減率の中央値

分母(母数規模)とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 の場合のみ表示しています。

約46%削減

母集団 n=12件(分母が示された公表値)

※中央値は各事例の公表値(レンジは中点)から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。

CASES

問い合わせ対応・チャットボットの事例一覧(44件)

L1金融・保険規模非公表

生命保険会社A(従業員規模非公開)

問い合わせ対応・チャットボット/PKSHA Technology/「PKSHA FAQ」

FAQアクセス数が月間29,896件から87,041件へ約3倍に増加。0件ヒット率は32.0%から21.3%に改善。コンテンツ200件以上追加、改善施策40件実施※母数規模の記載なし(参考値)

L1金融・保険規模非公表

ネット銀行B(新規開業・従業員規模非公開)

問い合わせ対応・チャットボット/PKSHA Technology/「PKSHA FAQ」「PKSHA ChatAgent」

サービス開始と同時にチャットボットを最初の窓口として配置。ハルシネーションリスクを制御し、金融サービスに求められる正確な情報提供を実現※母数規模の記載なし(参考値)

L1旅客運送1,000名以上

地下鉄事業者A社

問い合わせ対応・チャットボット/Allganize Japan株式会社

生成AI活用によりチャットボットの好評価割合が従来比で約2倍に向上。回答支援アプリにより経験値を問わず素早く適切な情報へ到達できるようになった。※母数規模の記載なし(参考値)

L1エネルギー・インフラ1,000名以上

都市ガス事業C社

問い合わせ対応・チャットボット/株式会社トゥモロー・ネット(CAT.AI CX-Bot/現CAT.AI voice Assist)

2024年3月の繁忙期にAI対応完了率最大96%を達成。新規開栓の無人完結率35%以上。※母数規模の記載なし(参考値)

L1公共・自治体・団体規模非公表

観光振興団体D(外郭団体)

問い合わせ対応・チャットボット/Kotozna株式会社(Kotozna laMondo)

観光案内所やコールセンターでの多言語問い合わせの利便性向上と、観光情報の管理業務の省力化を両立※母数規模の記載なし(参考値)

L1法律・法務系士業規模非公表

法律・法務系事務所Q(規模非公表)

問い合わせ対応・チャットボット/自社開発「相続AI」チャットボット

概ね7〜8割の質問を、予め用意した80個超の定型シナリオで解決できる設計。有人対応へボタン1つで切り替え可能※母数規模の記載なし(参考値)

L1娯楽・レジャー・旅行規模非公表

大型複合レジャー施設D

問い合わせ対応・チャットボット/talkappi(talkappi CHATBOT)

問い合わせ対応の自動化・お客様対応の一元管理・蓄積データ分析による来館者属性に合わせた提案を実現(具体的な数値は非開示)。※母数規模の記載なし(参考値)

L1公共・自治体・団体300〜999名

地方自治体B(市)

問い合わせ対応・チャットボット/株式会社ユーザーローカル(サポートチャットボット)

土日祝日や9時から5時30分までの業務時間以外も含めて、24時間365日休みなく質問を受け付けられるようになった※母数規模の記載なし(参考値)

L1旅客運送1,000名以上

LCC航空会社E社

問い合わせ対応・チャットボット/SCSKサービスウェア株式会社

約1カ月間の試験運用で、全7言語からの計約100,000件の問い合わせのうち87%を自動応答で回答。コンタクトセンターのオペレーター労働時間短縮など業務効率が向上。※母数規模の記載なし(参考値)

L1一般企業バックオフィス1,000名以上

一般企業バックオフィス部門H(従業員1,000名以上規模)

問い合わせ対応・チャットボット/HiTTO(マネーフォワードグループ・社内向けAIチャットボット)

人事本部に寄せられる問い合わせ件数が70%削減し、1日あたり6.25時間・1ヶ月あたり187.5時間の対応工数を削減。月間利用数5,000件超・回答精度90%以上分母: 導入前に本社人事へ寄せられていた問い合わせ(1日あたり平均約250件)

L1一般企業バックオフィス規模非公表

一般企業バックオフィス部門I(規模非公表)

問い合わせ対応・チャットボット/PKSHA Technology(PKSHA ChatAgent)

導入前は月2,200件発生していた問い合わせが導入後は1,300件に減少(電話問い合わせが前年比40%減、当初目標は1,540件以下)。着電率も目標の75%を達成分母: 月平均2,200件ほどの電話問い合わせ(導入前)

L1一般企業バックオフィス300〜999名

一般企業バックオフィス部門L(従業員300〜999名規模)

問い合わせ対応・チャットボット/HiTTO株式会社(HiTTO)

導入前は「申請書はどこにあるのか?」など基本的な質問を含め、多い時で1日2〜3件・1件あたり約5〜10分かけて対応→導入後は基本的な質問が明らかに減少(削減率の公表なし)分母: 多い時で1日2〜3件の基本的な問い合わせ(導入前)

L1会計・労務系士業規模非公表

会計・労務系事務所S(規模非公表)

問い合わせ対応・チャットボット/HRbase PRO

メールで来た問い合わせ文章をそのまま労務アシスタントAIに貼り付けて関連情報を集めてもらい、回答は社労士が自分の手でまとめる。毎回プロンプトを考える必要がないため工数削減になっている(定量数値の記載なし)※母数規模の記載なし(参考値)

L1EC・通販規模非公表

総合通販D社(規模非公表)

問い合わせ対応・チャットボット/カラクリ(KARAKURI assist)

メール問い合わせ対応に要する時間が導入前と比較して約71%まで短縮(約29%削減)分母: 月間約2,000件のメール問い合わせ対応時間

L1宿泊・観光

ホテル・旅館A(客室250室規模)

問い合わせ対応・チャットボット/株式会社アビリブ(多言語AIチャットボット「アビチャット」)

HP経由の問い合わせが55%削減(250室規模ホテルで70件→25件)、入電も500件→300件に削減分母: HP経由の問い合わせ

L1IT・ソフトウェア規模非公表

予約・決済SaaS運営D社(従業員規模非公開)

問い合わせ対応・チャットボット/カラクリ株式会社(KARAKURI chatbot)

ページに具体的な数値効果の記載なし。問い合わせ削減に加え、予約受付中(アクティブ)状態を高めるなどトップライン向上を目指すとする。※母数規模の記載なし(参考値)

L1美容・生活サービス300〜999名

フィットネス・複合エンタメ施設運営A社

問い合わせ対応・チャットボット/リコー「RICOH Chatbot Service」

2020年10月度の1カ月間で約34,000件の問い合わせにチャットボットが自動対応。人員を増やさずに問い合わせ増へ対応し、電話・メールの問い合わせ件数を前年同等に抑制。24時間対応を実現。※母数規模の記載なし(参考値)

L1美容・生活サービス規模非公表

エステサロン運営B社(2店舗)

問い合わせ対応・チャットボット/IVRy(アイブリー)AI電話

電話応答の負担が軽減し、AIが用件を要約通知することで必要な電話のみ折り返す運用に。会社用と個人用の2回線を1回線へ集約。(削減率などの数値は非公表)※母数規模の記載なし(参考値)

L1美容・生活サービス規模非公表

メンズ専門ヘアサロンC社

問い合わせ対応・チャットボット/IVRy(アイブリー)AI電話

スタイリストが施術を中断して電話に出る必要がなくなり施術に集中できるように。長い時は1本10分以上かかっていた電話対応を削減。新規予約件数は電話対応時と大きく変わらず維持。※母数規模の記載なし(参考値)

L1美容・生活サービス規模非公表

クリーニング店運営D社(宅配・集配含む)

問い合わせ対応・チャットボット/IVRy(アイブリー)AI電話

店舗スタッフの電話応答件数が大幅に削減。接客に集中でき、事務スタッフは顧客への能動的なコミュニケーション業務に注力できるようになった。(削減率は非公表)※母数規模の記載なし(参考値)

L1娯楽・レジャー・旅行1,000名以上

旅行代理店A社

問い合わせ対応・チャットボット/PKSHA Technology(PKSHA ChatAgent)

メールでの問い合わせが約20%減少。チャットボットの自己解決率は導入当初から75%超。※母数規模の記載なし(参考値)

L1物品賃貸・リース1,000名以上

総合リースB社

問い合わせ対応・チャットボット/リコー(RICOH Chatbot Service)

トレーナー1人あたりの指導時間が月3時間削減、後処理時間が1名あたり月5時間削減。※母数規模の記載なし(参考値)

自社の業種・規模・課題に近い問い合わせ対応・チャットボット事例を、無料の診断で絞り込めます

業種・規模・業務領域・課題の4問に回答いただくと、収録した導入事例から条件の近いものを照合します(判定はすべてルールベースで行い、スコアの重みも開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します)。

FAQ

問い合わせ対応・チャットボットの生成AI導入 よくある質問

Q. 問い合わせ対応・チャットボットの生成AIは、どのような業種で導入されていますか?

A. 本ページに収録した問い合わせ対応・チャットボットの導入事例44件は、16業種にわたります(一般企業バックオフィス・美容・生活サービス・EC・通販など)。業種を横断して同じ用途の事例を比較できるため、自社に近い業種に加えて、他業種の先行事例からも進め方の参考となる情報を得られます。

Q. 問い合わせ対応・チャットボットのAIツール導入では、どの程度の効果が得られていますか?

A. 分母(母数規模)とともに削減率が公表されている事例(n=12)の中央値は、約46%の削減です。これは各事例の公表値から当サイトが算出した参考値であり、効果を保証するものではありません。個別の成果は、下の事例一覧で出典とあわせて確認できます。

Q. 問い合わせ対応・チャットボットの導入は何から始めればよいですか?

A. まず自社の業種・課題に近い事例を下の一覧で確認し、次に無料の事例マッチング診断(4問)で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。

Q. 掲載されている事例は信頼できますか?

A. 当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。

自社の規模・課題に近い事例を絞り込めます

4問の選択式診断で、条件の近い順に事例を照合します(判定はルールベースで行い、重みを開示しています)。

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