AIチャットボットで問い合わせ対応コスト60%削減：SaaS企業のCS改革
SaaS・IT中堅企業CX（顧客体験）3ヶ月
サマリー
GPT-4ベースのAIチャットボットを導入し、一次対応の自動化率を75%まで向上。人的リソースを戦略的な顧客対応に集中させることでCS品質と効率を同時に改善。
成果
対応コスト
月450万円月180万円
-60%
初回解決率
45%78%
+73%
顧客満足度
3.2/5.04.1/5.0
+28%
この事例が参考になる条件
対象業種
SaaS・ITBtoB全般EC・リテールフィンテック
企業規模中堅〜大企業（従業員100〜1,000名）
こんな課題に
- サポート対応コストが売上の10%以上を占めている
- 同じような問い合わせが繰り返し発生している
- 顧客満足度が低下傾向にある
前提条件
- • 過去のサポートチケットデータが1,000件以上蓄積されている
- • チャットベースのサポートツールを導入済み（または導入予定）
- • OpenAI API等のAI APIの利用が社内承認されている
投資規模Intercom月額 $74〜 + ChatGPT API月額 $500〜 + 初期構築工数 約120時間
必要チームCSマネージャー1名 + エンジニア1名 + CSオペレーター2名（移行期間中）
手法・アプローチ
IntercomにChatGPT APIを連携したカスタムAIボットを構築。過去2年分のサポートチケット（約15,000件）を学習データとして投入し、FAQ・トラブルシュート・機能説明の3カテゴリで自動応答を実現。エスカレーション判定ロジックも実装し、AIが解決できない問い合わせは適切な担当者へ即座にルーティングする仕組みを構築した。
課題・注意点
- -過去のサポートチケットデータのクレンジングと分類に予想以上の工数（約2週間）がかかった
- -AIの回答精度が初期は60%程度で、2ヶ月かけてプロンプトチューニングと学習データ追加で78%まで改善した
- -既存のZendeskからIntercomへの移行に伴い、チーム内のオペレーション再設計が必要だった
実施ステップ
- 1過去2年分のサポートチケットを分析し、自動化可能な問い合わせカテゴリを特定
- 2Intercom×ChatGPT APIのカスタムボット構築とFAQデータベースの整備
- 3エスカレーション判定ロジックの実装とCS担当者のワークフロー再設計
- 4社内パイロット→一部ユーザーへの段階的リリースで精度を検証
- 53ヶ月間の運用データを基にプロンプト最適化と対応範囲の拡大
使用ツール
IntercomChatGPT API