コトラ（広報チーム） 
カスタマーサポートの将来性に関する結論
仕事はなくなるのではなく高度化していく
カスタマーサポートの仕事は、AIによって一律になくなるわけではありません。定型的な問い合わせや記録作成などは自動化が進む一方で、人には複雑な問題の解決、感情に配慮した対応、顧客の声を改善へつなげる役割が求められます。
実際に、コールセンター白書2024では、生成AIをすでに活用している企業の割合は2023年の5.1％から2024年には18.9％へ増加しました。AI活用を検討している企業も50％を超えており、AIを前提に業務を見直す流れは今後も続くと考えられます。
定型対応中心の業務は役割転換が求められる
営業時間、手続き方法、配送状況、基本的な操作方法など、答えが決まっている問い合わせは、FAQやチャットボット、音声による自動応答へ移行しやすい領域です。こうした業務だけに依存すると、担当者には役割の見直しが求められる可能性があります。
一方で、AIを活用できる担当者は、回答内容の確認、AIに渡す情報の整備、例外対応、応対品質の改善などで価値を発揮できます。AIを競争相手と捉えるのではなく、顧客対応の質を高める支援役として使いこなす姿勢が重要です。
顧客体験と事業成長に貢献する部門へ進化する
カスタマーサポートは、問い合わせに答えるだけの部門ではありません。顧客の不満、つまずき、要望を最も多く集められる部門であり、商品やサービスの改善に役立つ情報を持っています。
AIによって問い合わせ履歴の要約や分類がしやすくなると、担当者は大量の顧客の声から共通課題を見つけやすくなります。サポート部門が、問い合わせ削減、顧客満足度向上、解約防止、商品改善に関わる部門へ進化できるかどうかが、将来性を左右します。
カスタマーサポートの将来性が不安視される理由
AIチャットボットや自動応答の普及
AI搭載のチャットボットや音声による自動応答は、24時間対応や迅速な一次対応を実現できます。顧客が自分で解決できるケースが増えるため、人が受ける問い合わせ件数は減少する可能性があります。
特に、過去の問い合わせ履歴やFAQをもとに回答する仕組みが広がることで、従来は人が担っていた基本的な案内業務が自動化されやすくなっています。この変化が、雇用への不安につながる理由の一つです。
コスト削減と人員削減の対象になりやすい背景
カスタマーサポートは人件費の比率が高く、対応件数、平均対応時間、応答率などの数値で管理されることが多い部門です。そのため、企業がコスト削減や人手不足対策を進める際、自動化の対象として検討されやすい傾向があります。
コールセンター白書2024では、AIを導入または検討する理由として、人手不足対策のために顧客対応を自動化したい、または担当者の生産性を高めたいという回答が74.4％を占めています。ただし、重要なのは人を減らすことだけではなく、限られた人材を高付加価値業務へ移すことです。
問い合わせ対応が定型業務と見なされやすい理由
カスタマーサポートには、似た内容の質問に繰り返し答える業務が多くあります。問い合わせ内容が整理されており、回答ルールが明確な業務ほど、AIや自動化の仕組みと相性がよいといえます。
ただし、同じ質問に見えても、顧客の利用状況、感情、過去の経緯によって適切な対応は変わります。定型業務と見なされやすいからこそ、担当者は背景を読み取り、状況に応じて判断する力を高める必要があります。
キャリアパスが見えにくいという課題
カスタマーサポートは、経験を積んだ後にどのような仕事へ進めるのかが見えにくい場合があります。現場の対応を続ける以外の選択肢が十分に共有されていないことも、不安につながる要因です。
今後は、品質管理、教育担当、業務改善、ナレッジ管理、顧客の声の分析、カスタマーサクセス、製品チームとの連携など、キャリアの選択肢が広がります。問い合わせ対応の経験を、顧客理解や改善提案の力として言語化することが重要です。
AI時代に変わるカスタマーサポートの業務
よくある質問への対応は自己解決と自動化が進む
よくある質問への対応は、FAQ、チャットボット、音声による自動応答を通じて、顧客が自分で解決する形へ変わっていきます。顧客にとっては待ち時間が減り、企業にとっては問い合わせ件数の抑制につながります。
ただし、自己解決できなかった顧客を放置すると、かえって不満が高まります。検索しやすいFAQを整え、解決できない場合は迷わず人へつなげる設計が必要です。
AIが対応履歴の要約や回答案の作成を支援する
AIは、通話やチャットの内容を文字に起こし、要点をまとめる業務に活用されています。担当者は記録を一から作成するのではなく、AIが作成した要約を確認・修正する形へ変わります。
また、過去の対応履歴や社内資料を参照しながら、回答案やメール文案を作る支援も進んでいます。後処理や情報検索の時間を減らせるため、担当者は顧客との対話や判断が必要な業務に集中しやすくなります。
問い合わせ内容に応じた人への引き継ぎが重要になる
AIが一次対応を担う場合、解決できない問い合わせを適切な担当者へ引き継ぐことが重要です。引き継ぎ先が不明確だったり、顧客が同じ説明を何度も求められたりすると、顧客体験は悪化します。
AIが確認した内容、顧客の状況、これまでの対応履歴を引き継ぎ先へ共有できれば、人は最初から問題解決に集中できます。AIと人の連携設計は、今後のカスタマーサポート運営に欠かせません。
顧客ごとに最適化された案内が求められる
顧客の契約内容、利用状況、過去の問い合わせ、購入履歴などを踏まえた案内ができれば、同じ説明を繰り返す負担を減らせます。AIは、多くの情報を短時間で整理し、担当者に必要な情報を示す支援に向いています。
ただし、個人情報を扱うため、利用目的の明確化、アクセス権限の管理、情報の取り扱いルールが不可欠です。便利さだけでなく、顧客の信頼を守る運用が求められます。
問い合わせを待たない予防的な支援が広がる
これからのカスタマーサポートでは、問い合わせが発生してから対応するだけでなく、問題が起こりそうな顧客へ先回りして案内する取り組みが広がります。たとえば、手続きの途中で止まりやすい箇所を見つけて案内を出したり、障害発生時に対象顧客へ早めに情報を届けたりする方法です。
問い合わせ履歴や利用データを分析することで、顧客がつまずきやすい場面を把握できます。こうした予防的な支援は、問い合わせ削減だけでなく、顧客の不安や不満を減らすことにもつながります。
AIに代替されにくいカスタマーサポートの仕事
感情をくみ取り信頼を回復する対応
怒り、不安、落胆といった強い感情を持つ顧客への対応では、言葉の内容だけでなく、声の調子、間の取り方、謝罪や説明の仕方が重要になります。AIは感情を分析する支援はできますが、信頼関係を築き直す責任を持った対話は人が担うべき領域です。
特に、企業側の不備やトラブルが関わる場面では、顧客の感情を受け止めたうえで、何を確認し、どのように解決へ進めるかを判断する力が求められます。
複数の原因が絡む複雑な問題の解決
複雑な問い合わせでは、商品やサービスの知識だけでなく、複数のシステム、契約条件、利用環境、過去の対応履歴を確認する必要があります。顧客自身も原因を整理できていないことがあり、対話を通じて問題を切り分ける力が欠かせません。
AIは情報整理や候補提示を支援できますが、情報の優先順位を判断し、関係部署と連携しながら解決策を組み立てる役割は、人が担う価値の高い仕事です。
例外的な要望や判断が必要な対応
規約に書かれていない事情、通常とは異なる利用状況、特別な配慮が必要なケースでは、決められた回答だけでは対応できません。公平性、顧客への影響、事業上のリスクを考えながら、適切な判断を下す必要があります。
AIは判断材料を整理できますが、例外を認めるか、どこまで対応するかといった責任ある判断を完全に任せることは難しいでしょう。判断基準を整備し、必要に応じて管理者や専門部署へ相談できる体制が重要です。
専門知識を生かした提案と利用支援
顧客が抱える課題を理解し、商品やサービスをより効果的に使う方法を提案する業務は、今後も重要です。単に質問に答えるのではなく、顧客の目的や業務の状況を理解して、次に取るべき行動を一緒に考える支援には専門性が必要です。
特に、導入後の定着支援、利用促進、課題解決の提案などは、顧客との関係を深める仕事です。AIを使って情報収集を効率化しつつ、人は顧客に合った提案や伴走に注力できます。
顧客の声を分析して改善につなげる業務
顧客の声には、商品やサービスの改善につながる重要な情報が含まれています。AIは大量の問い合わせ履歴を要約・分類し、頻出する不満や要望を見つける支援ができます。
一方で、どの課題を優先すべきか、改善するとどの顧客にどのような効果があるかを判断し、開発や企画部門へ提案する役割は人に求められます。顧客の言葉を事業改善につなげられる人材は、AI時代により価値が高まります。
AI時代にカスタマーサポート担当者に必要なスキル
相手の状況を理解する共感力と対話力
AI時代でも、顧客が何に困り、どのような気持ちで問い合わせているかを理解する力は重要です。表面的な質問だけで判断せず、利用状況や困りごとを丁寧に確認することで、適切な解決策を提案できます。
共感力とは、単に同意することではありません。顧客の不安や不満を受け止め、解決に向けて何ができるかを明確に伝える力です。AIが情報を補助するほど、人には対話の質が求められます。
問題の原因を整理し解決へ導く力
複雑な問い合わせでは、顧客の説明をもとに状況を整理し、原因の候補を絞り込む必要があります。必要な情報を聞き出し、確認する順番を考え、解決策を提示する力が重要です。
この力を高めるには、対応後に原因、対応内容、解決までの流れを振り返ることが有効です。AIの要約や履歴を活用すれば、対応を客観的に見直しやすくなります。
製品・サービスと業界に関する知識
正確で信頼される対応には、自社の製品やサービスに関する理解が欠かせません。機能や手続きだけでなく、顧客がどのような目的で利用しているのか、業界特有の課題は何かを知ることで、より実用的な案内ができます。
AIが回答案を示した場合も、それが正しいかを判断するためには基礎知識が必要です。AIに任せる範囲が広がるほど、人は専門性を磨く必要があります。
AIを使い回答の質と対応速度を高める力
AI活用では、回答案や要約をそのまま使うのではなく、内容を確認し、顧客に合わせて調整する力が必要です。誤った案内や古い情報が含まれていないかを見極める姿勢が欠かせません。
また、AIに適切な指示を出し、必要な情報を引き出す力も重要です。目的、前提、出力形式を具体的に伝えることで、より実務に使いやすい結果を得られます。
顧客の声を読み解き改善案を提案する力
AIを活用すると、問い合わせの傾向や顧客の感情を把握しやすくなります。しかし、データを眺めるだけでは改善にはつながりません。どの課題が重要かを考え、具体的な改善案として関係部署へ伝える力が必要です。
たとえば、同じ問い合わせが繰り返されているなら、FAQの見直し、画面表示の改善、説明文の変更、手続きの簡略化などを検討できます。顧客の声を行動につなげる力が、担当者の価値を高めます。
管理者が進めるAIと人の役割分担
自動化すべき問い合わせと人が担う業務を分ける
AI導入では、すべての問い合わせを自動化しようとしないことが重要です。件数が多く、回答が標準化されており、誤案内の影響が比較的小さい業務から始めると、効果を確認しやすくなります。
一方で、苦情、契約変更、返金、補償、個別事情を含む相談などは、人が対応する範囲として残す必要があります。AIと人の担当範囲、引き継ぎの条件、最終判断者を明確にしましょう。
正確な回答のもとになる情報を整備する
AIの回答品質は、参照するFAQ、マニュアル、商品情報、規約、過去の対応履歴の品質に大きく左右されます。情報が古い、内容が重複している、表現があいまいといった状態では、AIも正確な回答を出しにくくなります。
管理者は、情報の更新責任者を決め、変更があった際に速やかに反映できる仕組みを整える必要があります。AI導入は、ナレッジを整備する機会として活用することが重要です。
AIの回答品質と顧客満足度を継続的に確認する
AIは導入して終わりではありません。誤回答率、自己解決率、有人対応への引き継ぎ率、平均対応時間、顧客満足度などを定期的に確認し、改善を続ける必要があります。
特に、AIが解決したと判断した問い合わせが、本当に顧客の問題解決につながったかを確認することが重要です。問い合わせを早く終えることだけを目的にすると、再問い合わせや不満の増加につながる可能性があります。
個人情報と顧客データを適切に扱う
カスタマーサポートでは、氏名、連絡先、契約情報、利用履歴などの重要な情報を扱います。AIに入力してよい情報、入力してはいけない情報、データの保存先、閲覧できる人の範囲を明確にする必要があります。
アクセス権限の管理、通信の暗号化、利用履歴の記録、従業員への教育などを徹底しましょう。また、AIが学習にデータを利用するかどうかも事前に確認し、顧客情報が意図せず外部へ使われない仕組みを選ぶことが重要です。
人員削減ではなく高付加価値業務への再配置を進める
AIによって定型業務の負担が減った場合、その時間を単純な人員削減だけに充てると、顧客体験や組織の成長機会を失う可能性があります。削減できた工数を、複雑な問い合わせ、顧客への提案、品質改善、教育、顧客の声の分析へ再配置することが望まれます。
海外では、AIによって生まれた余力を、売上につながる相談対応や顧客関係の強化に振り向ける取り組みも見られます。管理者には、効率化の成果をどのように顧客価値へ変えるかという視点が求められます。
カスタマーサポートの将来性に関するよくある質問
AIの導入でカスタマーサポートの仕事は減りますか
定型的な問い合わせ対応や後処理業務は減少する可能性があります。一方で、AIでは対応が難しい複雑な相談、感情的な苦情、例外判断、専門的な提案、顧客の声の分析といった仕事の重要性は高まります。
仕事が完全になくなるというより、求められる役割が変わると考えるべきです。AIを使って対応品質を高め、改善提案までできる人材は、今後も必要とされます。
AIでは対応できない問い合わせには何がありますか
AIでは、強い感情を伴う苦情、複数の問題が絡む相談、契約や補償に関する判断、前例のない要望、専門知識をもとにした個別提案などへの対応が難しい場合があります。
また、AIの回答が誤っている可能性もあるため、重要な手続きや判断が必要な場面では人による確認が必要です。顧客が人との対話を望む場合に、スムーズに有人対応へ切り替えられることも重要です。
将来性のあるカスタマーサポート人材になるには何を学ぶべきですか
まずは、自社の製品・サービス、顧客の利用目的、業界の課題を深く理解することが重要です。そのうえで、共感を持って対話する力、問題を整理して解決へ導く力、顧客の声を分析して改善案を出す力を磨きましょう。
加えて、AIによる要約、回答案作成、情報検索、データ分類などを業務で使い、出力内容を確認・改善する力も必要です。AIに任せることと、人が判断すべきことを区別できる担当者が、今後の現場で活躍しやすくなります。
AI導入はどの業務から始めるべきですか
最初は、件数が多く、回答内容が比較的決まっており、効果を測りやすい業務から始めるとよいでしょう。代表例は、FAQの改善、問い合わせ履歴の要約、メール文案の作成、社内ナレッジの検索支援です。
導入前に、問い合わせ件数、対応時間、自己解決率、顧客満足度などの基準値を確認し、小規模な検証から始めることが重要です。導入後は、回答精度や顧客の反応を確認しながら、対象業務を段階的に広げていきます。
