AIチャットボットでCX革命：顧客満足度NPS+20を実現した導入プロセス

はじめに

カスタマーサポートの品質は、顧客満足度（NPS）に直結します。しかし、人的リソースの制約により「対応速度」と「対応品質」のトレードオフに悩む企業は多いでしょう。AIチャットボットの適切な導入により、このトレードオフを解消した事例を紹介します。

対象企業のプロフィール

• ·**企業**：BtoB SaaS企業（従業員300名、顧客数5,000社）
• ·**導入前NPS**：28
• ·**課題**：問い合わせ増加（月間3,000件）に対し、サポートチーム10名で対応困難

AIチャットボットの設計

RAGベースの知識検索

社内ナレッジベース（500記事）、マニュアル（200ページ）、過去の問い合わせ履歴（10,000件）をベクトルDBに格納。質問に対して最も関連性の高い情報を検索し、自然な回答を生成します。

感情検知とエスカレーション

導入プロセス

Phase 1：データ準備（1ヶ月） - ナレッジベースの整理・更新 - 過去の問い合わせデータのクレンジング - ベクトルDBの構築

Phase 2：パイロット運用（2ヶ月） - 一部の問い合わせカテゴリでAI対応を開始 - 人間エージェントがAI回答を監視・フィードバック - 回答精度の改善を繰り返し

Phase 3：全面展開（1ヶ月） - 全カテゴリでAI対応を有効化 - エスカレーションフローの最終調整 - KPIモニタリングの開始

結果

• ·NPS：28→48（+20ポイント）
• ·平均応答時間：4分→15秒（93%改善）
• ·問い合わせの自動解決率：70%
• ·サポートチームの負荷：40%削減
• ·顧客満足度（CSAT）：3.2→4.5（5点満点）

継続的改善サイクル

月次で以下のサイクルを実行し、回答精度を継続的に向上させます：

1. 未解決の問い合わせを分析 2. ナレッジベースの不足箇所を特定 3. 新規ナレッジの追加 4. モデルの再学習・再デプロイ

まとめ

AIチャットボットの成功は「データの品質」と「エスカレーション設計」で決まります。AIに任せすぎず、人間との適切な連携を設計することが、NPS向上の鍵です。