カスタマーサポートのAI自動化：問い合わせ対応の80%を自動処理する方法

はじめに

カスタマーサポートの問い合わせの大半は、FAQやマニュアルに回答がある定型的な質問です。RAGベースのAIシステムを導入することで、これらの定型質問を自動処理し、サポートチームを複雑な問題解決に集中させることができます。

RAGベースAIサポートの仕組み

1. 顧客が質問を入力 2. 質問文をベクトル化し、ナレッジベースから関連情報を検索 3. 検索結果をコンテキストとしてLLMに渡す 4. LLMが自然な回答を生成 5. 回答の信頼度を評価し、低い場合は人間にエスカレーション

ナレッジベースの整備

AIの回答精度はナレッジベースの品質で9割が決まります：

エスカレーション設計

自動対応と人間対応の境界を適切に設計することが、顧客満足度の鍵です：

• ·**AI対応**：FAQ、操作方法、料金案内、ステータス確認
• ·**人間対応**：苦情対応、返金処理、技術的なバグ報告、複雑な相談
• ·**AI→人間**：AIの信頼度が低い場合、顧客が「人間と話したい」と要求した場合

精度改善の4ステップサイクル

Step 1：未解決チケットの収集 AIが回答できなかった、または顧客が不満を示した問い合わせを週次で収集

Step 2：原因分析 未解決の原因を分類（ナレッジ不足 / 回答の質が低い / エスカレーション判定ミス）

Step 3：改善実施 ナレッジの追加・修正、プロンプトの調整、閾値の変更

Step 4：効果測定 改善前後の自動解決率、CSAT、平均処理時間を比較

導入実績

SaaS企業G社での結果： - 自動解決率：80%（月間3,000件中2,400件） - 平均応答時間：15秒（導入前：8分） - CSAT：4.3/5.0（導入前：3.8） - サポートコスト：45%削減

まとめ

RAGベースのAIサポートの成功は「ナレッジの品質」と「継続的な改善」にかかっています。導入して終わりではなく、週次〜月次の改善サイクルを回し続けることで、精度と顧客満足度を継続的に向上させましょう。