2026年版：カスタマーサポートチーム拡大のAI活用９戦略

ゆうこ

更新日：2025-11-13

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ビジネスの成長に伴い、カスタマーサポートの品質を一貫して維持することは大きな課題です。新規および既存のエンタープライズ顧客は、カスタマイズされた対応、高品質、迅速なサポート体験を求めています。実際、８０％のB２Ｂ購買はカスタマーエクスペリエンスによって左右されています。

カスタマーサポートチームの拡大は、決して簡単ではありません。適切な人数のスタッフを採用し、効果的にトレーニングし、チャネルごとに一貫したサービス品質を維持しながら、予算も最適化する必要があります。

もし、より少ないリソースで多くの業務をこなし、サポート体制を拡大できるとしたらどうでしょうか。それを実現するのが、AIを活用したカスタマーサービスです。サポート業務の自動化と効率化をもたらし、カスタマーサポートのリーダーが今最も重視しているポイントとなっています。

さらに、AIサポートに１ドル投資するごとに、運用コストを５ドル削減できることをご存知でしょうか。本ガイドでは、AIを活用してカスタマーサービスを拡大し、B２Ｂサポートの効率を最大化するための９つの戦略を厳選してご紹介します。実践的なステップや事例を通じて、効率化と顧客満足度向上のヒントをお届けします。まずは、サポート体制を拡大すべきタイミングについて解説します。

カスタマーサポートチームを拡大すべきタイミングとは？

カスタマーサポートチームの拡大は、顧客対応の需要を満たしつつ、運用効率を最大化するためにサービス体制を強化することが目的です。

サポート体制の拡大が必要となる主なタイミング：

チケット数が現状のサポートチームの対応能力を上回る。
新製品のリリースや市場拡大で問い合わせが増加。
サービスレベルアグリーメント（SLA）の違反リスクが高まる。
CSATや初回対応率が低下し始める。
エンタープライズ顧客から、より迅速でカスタマイズされたサポートが求められる。
セルフサービスの利用率が減少している。
１チケットあたりの運用コストが増加している。

上記のような兆候がカスタマーサービス運用で見られる場合、サポートチームの戦略的な拡大を検討するタイミングです。

プロのヒント

サポートのバックログ、エージェント稼働率、CSATなど主要指標を常にチェックし、サービス品質が低下する前に拡大計画を立てることが重要です。

カスタマーサポートチーム拡大のためのAI活用９戦略【２０２６年版】

これまでカスタマーサポートチームの拡大といえば、主に人員や社内リソースの増強が中心でした。しかし、今や人員増加だけでは不十分です。現在、１０社中９社がカスタマーエクスペリエンスのみで競争しています。

カスタマーサービスへのAI導入は、エンタープライズ顧客へのサポート提供方法に大きな変革をもたらしました。AIは自動応答、迅速かつカスタマイズされた対応、２４時間３６５日のサポート、プロアクティブなアプローチなど、多くのメリットを実現します。

そこで、B２Ｂサポート体制を強化するためのAI活用９つの戦略を厳選してご紹介します。

１．AIアシスタントの導入

カスタマーサポートの拡大を大きく変える戦略のひとつが、AIアシスタントの導入です。これらのエンタープライズAIエージェントは、人的リソースの大きな負担を軽減します。２４時間３６５日稼働し、一次対応、チケットの自動分類、返信案の作成、定型的な問い合わせの自動解決などを実現します。

例えば、Motel Rocksは高度なAIチャットボットを活用し、顧客が自己解決できる環境を提供しています。チームは複雑な問い合わせに集中できるようになりました。さらに、AIが顧客の感情を分析し、満足度を見える化することで、優先度の高い顧客への対応を最適化しています。その結果、４３％のチケットが自己解決に誘導され、チケット件数は５０％削減、顧客満足度も９．４４％向上しました。

２．サポート体制の階層化

サポート体制を階層化することで、ARR（年間経常収益）やプロダクト利用状況、課題の複雑さなど、さまざまな要素に基づきエンタープライズ顧客をセグメント可能。階層ごとにサポートを分担し、AIエージェントが一次対応（Tier 1）を担い、複雑な課題は専門エージェントへエスカレーション。価値の高い顧客にはカスタマイズされた対応を提供し、全体の解決スピードも向上。

例えば、VerizonはGoogleのGeminiモデルを活用したAIシステムを導入し、顧客からの問い合わせに対し９５％の包括的な回答率を実現。担当者がアップセルや複雑なサポートに集中できるようになり、売上も４０％増加。

３．セルフサービスの導入

カスタマーサポートチーム拡大には、エンタープライズ顧客がセルフサービスできる環境を整備することが重要。AIエージェントによるセルフサービス機能に加え、AIがキュレーションするナレッジベースやフォーラムの構築も推奨。定期的に更新されるナレッジリポジトリ、AI検索エンジン、インタラクティブなコミュニティフォーラムなどを含む。

例えば、Atlassianは充実したパブリックナレッジベースと活発な顧客コミュニティを構築。これにより、サポートへの問い合わせ数を大幅に削減。

４．ジェネレーティブAIでエージェントを支援

ジェネレーティブAIはエージェントの生産性を大幅に向上。チケットの要約や回答案の作成、ナレッジベースからの情報抽出などを自動化。エージェントの負担を軽減し、サービス品質を維持しながら解決スピードも向上。

例えば、ClickUpはMaven AGIのCo-Pilot（ChatGPTベース）を導入。即時のチケット要約や回答提案機能により、担当者の１時間あたりの解決件数が２５％向上（導入１週間で達成）。

５．ワークフローの自動化

カスタマーサポートの自動化には、インテリジェントなワークフロー設計が不可欠。SLA違反時のエスカレーション、プロアクティブなフォロー、チケットのルーティング、リアルタイムのステータス通知などを自動化。

多くの企業がAIを活用したワークフロー自動化でSLA遵守を監視し、重要案件はシニアエージェントへ迅速にエスカレーション。このプロアクティブな体制により、B2BサポートチームのSLA違反が減少し、満足度も向上。

６．AI分析の活用

サポートチーム拡大時は、AIを活用した分析でパフォーマンスを最適化。FCR（初回解決率）、CSAT（顧客満足度）、AHT（平均対応時間）、チケット回避率などの主要指標を追跡。これらのデータをもとに、B2Bサポートの効率化施策を調整。

例えば、GPTBots のAIエージェントには分析ダッシュボードが搭載されており、主要指標を可視化して組織の運用最適化をサポート。

７．予測型課題解決の導入

AIを活用した予測分析は、過去データやシステムログ、利用パターンを分析し、エンタープライズ顧客の潜在的な課題を事前に特定。サポートチームが問題の深刻化前に対応可能。

例えば、ServiceNowはクライアントのインフラデータを分析し、設定リスクを検知する予測AIを導入しています。これにより、３０〜４０％の潜在的なインシデントを未然に防ぎ、ダウンタイムも４０％削減しています。

８．AIコーチによる品質保証体制の構築

従来の手動QAプロセスではごく一部の会話しか監査できませんが、AIによる継続的なモニタリングなら全会話を１００％監査可能です。エージェントと顧客のやり取りを常時監査することで、トーンや技術的な正確さ、コンプライアンス面でのリアルなフィードバックを提供します。コーチングの課題を特定し、カスタマイズされたトレーニングモジュールの自動生成も実現します。

例えば、Hexawareはテクノロジーとビジネスプロセスサービスのリーディングカンパニーです。Genesys CloudのAI搭載スピーチ＆テキスト分析を導入し、品質管理を革新しました。AIがエージェントのパフォーマンス評価や知識ギャップの特定を自動化し、ターゲットを絞ったトレーニングプログラムを実施可能にしています。これにより、サービスレベルが７〜９％向上し、エージェントの生産性も１２〜１５％アップしました。

９．マルチリンガルAIローカライゼーションの実現

AIによるリアルタイム翻訳と文化適応で、グローバルB2Bクライアントとの言語の壁を解消します。多言語スタッフを新たに雇用せずとも、サポートチームがより多くの国際的な問い合わせに対応できるようになります。

例えば、LufthansaはAI搭載の多言語チャットボットを活用し、世界中の旅行者に複数言語で一貫したサポートを提供しています。

戦略	主なアクション
AIアシスタントの導入	チケット自動分類、返信案作成、定型問い合わせ自動対応、２４時間３６５日稼働
階層型サポート体制の構築	顧客をARR・製品利用状況・課題の複雑さでセグメント化、Tier1の問い合わせはAIが対応、複雑な課題はエスカレーション
セルフサービスの導入	AIが厳選したナレッジベース、インタラクティブなフォーラム、AI搭載検索エンジンを構築
ジェネレーティブAIによるエージェント支援	ジェネレーティブAIでチケット要約、返信案作成、ナレッジベースから情報抽出しエージェントの生産性向上
ワークフローの自動化	SLA違反時エスカレーション、積極的なフォローアップのトリガー、チケットルーティング、リアルタイムでステータス更新
AI分析の活用	FCR、CSAT、AHT、チケット回避率をトラッキングしサポート運用を最適化
予測型課題解決の実施	過去データや利用パターンを分析しリスク検知、インシデント未然防止
AIコーチによる品質保証の強化	すべての会話をトーン・正確性・コンプライアンスで監査、パーソナライズされたコーチングを実施
多言語AIローカライズの実現	グローバルサポート向けにリアルタイム翻訳と文化適応を提供

プロのヒント

GPTBots は、カスタマーサポートチーム拡大のためのワンストップ完全ソリューション。セルフサービスAIエージェントの構築・運用、スマートルーティング、スムーズな有人引き継ぎ、詳細な分析、多言語対応まで、すべてをひとつのプラットフォームで実現。

実例で見るカスタマーサポートチーム拡大の成功事例

多くの業界企業がAIを活用し、カスタマーサポートチーム拡大を実現し、顕著な成果を上げている。

１．Vodafone UK ― TOBi AIアシスタント

Vodafone UKは大手通信企業。同社のAIアシスタント「TOBi」は、毎月１００万件以上の対応を行い、顧客の待ち時間を大幅に短縮。初回対応で約７０％の課題を解決している。

２．アバディーン市議会 ― Microsoft 365 Copilot

アバディーン市議会は、職員の業務負担軽減と住民サポート強化のためMicrosoft 365 Copilotを導入。Copilotの活用により、２４１％のROI（時間短縮・生産性向上）が見込まれ、年間約３００万ドルのコスト削減を実現している。

３．eye-oo ― TidioのLyro AI

eye-ooはマルチブランドのアイウェアECプラットフォーム。TidioのLyro AI導入により、平均応答時間短縮とFAQ対応の効率化を実現。その結果、待ち時間が８６％減少（５分→３０秒）、売上も２５％増加。

４．ドローンECストア ― GPTBots

ある大手ドローンECストアは、手動によるアフターサポートに課題を抱えていた。AI活用のためGPTBotsを導入し、FlowAgentによる自動課題分類、注文情報の自動抽出、段階的なトラブルシューティングガイド、人とAIのシームレスな引き継ぎなど、AI駆動のソリューションを開発。その結果、９０％の課題解決率と３０％のコスト削減を達成。

５．AirHelp ― Zowieチャットボット

AirHelpは、航空便の遅延・キャンセル・オーバーブッキング時に、航空会社から補償を受けるためのサポートを提供する有名なサービスです。同社は、リクエストの収集、緊急度に基づくチケットの優先順位付け、担当エージェントへの割り当てを自動化するチャットボットを導入しました。その結果、平均応答時間が最大で65％短縮されました。