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カスタマーサポートのAI活用ユースケース

カスタマーサポートとコールセンターの担当者に向けて、問い合わせの受付から回答、改善までの業務を集めたページです。多いのは、外国語の問い合わせの翻訳と内容別の仕分け、規約やFAQを根拠にした回答案づくり、滞留案件の洗い出し、アンケートの低評価や苦情の拾い出しです。「問い合わせが多い」「引き継ぎができていない」という課題から、一次回答をAIに任せる範囲と担当者が判断する範囲を業務単位で確認できます。

該当ユースケース 195 件

UC-1586

電力・ガス会社のコールセンターで、通話の文字起こしを要約し、問い合わせの種類・対応・次の対応を応対記録の下書きにする

電気・ガスの引越しや料金の電話が終わるたびに、通話を文字に起こして要約し、問い合わせの種類・対応した内容・次の対応を応対記録の下書きにします。オペレーターは下書きを確かめて保存するだけになります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート その他・自治体 入力漏れ削減
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UC-1577

レンタカーの返却時に撮った車体の写真を貸出時の写真と比べ、新しい傷・へこみの候補を拾って、確認と精算の記録の下書きを作る

レンタカーの返却の立会いで撮った車体の写真を、同じ角度の貸出時の写真と既存の傷の記録と比べ、新しい傷・へこみ・割れの候補を位置付きで拾います。借受人と一緒に確かめるための一覧と、返却点検の記録の下書きを作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
半自動化
Gemini 構成例 カスタマーサポート その他 品質標準化
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UC-1572

フィットネスクラブのトレーナーが、成人の会員の目標・測定とトレーニングの記録・面談のメモから、月次のトレーニング計画と会員への説明文を下書きする

トレーナーが成人の会員に毎月渡すトレーニング計画を、会員の目標、測定とトレーニングの記録、面談のメモから ChatGPT に下書きさせます。翌月の種目と負荷の案、変えた理由、会員に渡す説明文が返り、トレーナーが確かめて仕上げます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート その他・医療 品質標準化
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UC-1570

通販のカスタマーサポートが書いた返信メールの下書きを、言葉づかい・約束しすぎ・説明の抜けで送信前に点検し、直しの案を返す

担当者が返信メールの下書きを書いたら、送信の承認に回す前に ChatGPT に見せ、きつい言葉づかい、根拠のない約束、説明の抜けを拾わせます。直しの案と理由が返り、直すかどうかは担当者が決めます。

想定削減率
50%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-1560

カスタマーサポートの共有メールボックスに届く製品のクレームを、内容と緊急度で分けて担当チームに振り分け、初回の返信の下書きを付ける

共有メールボックスに届く製品のクレームを、不具合の種類と緊急度で分け、修理受付・物流・製品サポート・品質保証のチームに振り分けます。初回の返信を下書きにし、担当者が直して承認したものだけを送ります。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Power Automate 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-1559

宅配クリーニングの申込フォームから、品目・点数・しみ抜きなどの特殊加工の希望を整理して、受付の確認メールと工場への指示票の下書きを作る

宅配クリーニングの申込フォームの自由記述から、品目と点数、しみの場所と内容、撥水や保管などの希望を写し出し、申込台帳に記録します。お客様への受付の確認メールと、工場への指示票を下書きにしておきます。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート EC・その他 入力漏れ削減
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UC-1556

体験型ツアーの予約に付いた持ち物・集合場所・雨天・食事の質問を読み、よくある質問をもとに返信の下書きを作って、担当者が確かめてから送る

体験型ツアーの予約に付いた質問を読み、ツアーごとのよくある質問の文書をもとに返信の下書きを作ります。担当者は Gmail の下書きを確かめて送るだけになり、文書に答えの無い質問と安全に関わる質問はガイドに回ります。

想定削減率
71%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Zapier 構成例 カスタマーサポート その他・宿泊 品質標準化
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UC-1554

機械警備の発報の記録を毎朝集め、誤報の原因を設定・小動物・機器の不具合などで分けて、同じ契約先で続く誤報を担当に知らせる

監視センターに届いた発報の記録と警備員の対処報告を毎朝まとめ、異常のなかった発報を誤報の原因で分けます。同じ契約先や同じセンサーで誤報が続いているものを拾い、担当の営業と技術に知らせます。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 カスタマーサポート その他・不動産 属人化解消
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UC-1551

自社アプリの App Store と Google Play のレビューを毎朝集めて不具合・要望・質問に分け、不具合は既存のチケットと照らして開発の Jira に起票する

App Store と Google Play に付いたレビューを毎朝 API で集め、不具合の報告・機能の要望・使い方の質問・その他に分けます。不具合は症状と端末の情報を抜き出し、既存のチケットへの追記か新規の起票かを決めて、担当が確かめてから Jira に登録します。

想定削減率
75%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 対応スピード向上
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UC-1552

自社製品の GitHub に届く Issue を読み、不具合・要望・質問と影響する部品で分けてラベルと担当の候補を付け、似た既存の Issue を重複の候補として示す

自社製品の GitHub リポジトリに Issue が立つたびに、不具合・要望・質問と、影響する部品を判定します。ラベルと担当の候補、足りない情報を尋ねるコメントの下書き、重複の候補を当番の開発者に示し、承認されたものだけを反映します。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
n8n 構成例 カスタマーサポート IT・SaaS・製造 対応スピード向上
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UC-1531

求人サイトに届いた掲載申込の原稿を、掲載中と過去の求人に照らして、重複掲載・原稿の使い回し・会社名を変えた再掲の候補を見つけ、審査担当に回す

求人サイトに届いた掲載申込の原稿を、掲載中と過去の求人に照らし、本文が近いものと連絡先が一致するものを探します。重複掲載、原稿の使い回し、会社名を変えた再掲の候補を、一致した点と根拠の求人番号を添えて審査担当に回します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
OpenSearch 構成例 カスタマーサポート 人材・広告 判断支援
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UC-1529

共済の支所の事務担当から出る請求の必要書類と支払いの目安の質問に、支払いの規程・事務の手引き・過去の照会の回答を根拠に答える

支所の事務担当が、組合員から「入院したので共済金を請求したい」「台風で屋根が壊れた」と相談を受けたときに、共済の種類と加入の時期を入れると、その版の規程と事務の手引きから必要書類と該当する条文を引用して返します。支払いの可否は本部の担当が決めます。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 カスタマーサポート その他・保険 品質標準化
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UC-1528

生協の宅配センターに組合員から届く原材料・産地・アレルゲン・保存の質問に、商品の規格書と産地の情報を根拠に応対担当が答える

組合員から「この冷凍コロッケに卵は入っているか」「今週の人参の産地は」「解凍した後は何日もつか」と電話が来たとき、応対担当がカタログの号と商品コードを入れると、その商品の規格書と産地の表から該当箇所を引用して返します。記載の無いものは商品部へ回します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Google Vertex AI 構成例 カスタマーサポート EC・小売 品質標準化
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UC-1521

ゴルフ場のコンペで回収する手書きのスコアカードを読み取り、ホールごとの打数を集計表に転記して、合計の計算違いを拾い、順位表の下書きを作る

コンペで回収した手書きのスコアカードを読み取り、プレーヤーごと・ホールごとの打数を集計表に転記します。記入された OUT・IN・合計とホールの打数の足し算が合わないカードを拾い、順位表の下書きを作ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
Google Document AI 構成例 カスタマーサポート その他・宿泊 入力漏れ削減
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UC-1516

タクシーの配車センターの電話を通話中に文字にし、乗車地・時刻・人数・行き先を配車の入力欄の下書きにして聞き返しを減らす

タクシーの配車センターにかかる電話を、通話しているうちに文字にし、乗車地・目印・時刻・人数・行き先を配車の入力欄の下書きにそろえます。オペレーターは下書きを見ながら復唱し、確かめた値だけを配車システムに入れます。

想定削減率
50%
導入難易度
★★★☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート その他 入力漏れ削減
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UC-1515

旅館のフロントで外国人客へのチェックインの館内説明を音声で訳して表示し、説明の漏れと客の選んだことを引き継ぎの記録に残す

旅館のフロントで、外国人の宿泊客にチェックインの館内説明をするときの会話を、その場で音声から訳して双方の画面に出します。終わったら、説明できた項目と漏れた項目、客が選んだ夕食の時刻や貸切風呂の枠を、引き継ぎの記録の下書きにします。

想定削減率
60%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Azure AI 構成例 カスタマーサポート 宿泊・飲食 入力漏れ削減
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UC-1513

レンタカー会社の営業所で、訪日客が出す国際運転免許証と英語圏の本国の免許証を読み取り、有効期限・車種の区分・発行国を貸渡しの記録に転記して、貸渡しできない例を受付で拾う

訪日客が受付で出す国際運転免許証と英語圏の本国の免許証を撮影して読み取り、氏名・発給日・準拠する条約・免許証の番号と有効期限を貸渡簿への転記の案にします。日本で運転できない様式や期限切れを、鍵を渡す前に拾います。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
AWS Textract 構成例 カスタマーサポート その他・宿泊 入力漏れ削減
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UC-1506

保険会社に郵送で届く手書きの住所・氏名の変更届を読み取り、証券番号・新しい住所・届出日を事務の入力項目にそろえて、記入漏れと印の欠けを拾う

郵送で届く手書きの住所・氏名の変更届を読み取り、証券番号・変更の対象・新しい住所・届出日を契約管理の入力項目にそろえます。記入漏れ、印の欠け、郵便番号と住所の食い違いは、入力の前に印を付けて返します。

想定削減率
67%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
本格構成
Google Document AI 構成例 カスタマーサポート 保険・金融 入力漏れ削減
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UC-1504

公立図書館のレファレンスの質問に、所蔵の検索結果と過去のレファレンス記録から調べ方と資料の候補を返すチャットを作り、司書の確認に回す

図書館のWebサイトに置いたチャットで、利用者のレファレンスの質問を聞き取ります。所蔵の検索と過去のレファレンス記録から調べ方と資料の候補の案を作り、司書が確かめてから回答します。

想定削減率
60%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート 教育・自治体 対応スピード向上
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UC-1502

市役所の税務課に届く住民税・固定資産税の問い合わせメールに、条例・手引き・過去の回答から回答案を作り、職員の確認に回す

市の税務課にWebフォームとメールで届く住民税・固定資産税の問い合わせに、市税条例・課税の手引き・過去の回答例を根拠にした回答案を作ります。職員は案と根拠を確かめて直し、自分で送ります。

想定削減率
67%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート 自治体 品質標準化
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UC-1500

保険のコールセンターの通話の文字起こしを、説明すべき事項の漏れと不適切な言い回しで点検し、指導の材料にする

保険のコールセンターの通話を文字に起こし、通話の種類ごとに決めた説明事項が説明されたか、禁止される言い回しが無いかを点検します。聞き直す箇所を時刻付きで示し、スーパーバイザーの指導の材料にします。

想定削減率
70%
導入難易度
★★★★☆
実装
本格構成
Azure OpenAI Service 構成例 カスタマーサポート 保険・金融 品質標準化
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UC-1488

通販サイトで商品の不具合・配送の遅れ・システムの障害が起きたときに、顧客へのお詫びとお知らせの文面を、事実・原因・対応・問い合わせ先がそろう形で下書きする

商品の不具合や配送の遅れ、サイトの障害が起きたとき、担当者が事実の整理表を埋めて ChatGPT に渡し、お詫びとお知らせの下書きを媒体ごとに作らせます。決まっていないことは空欄で残させ、出すかどうかは責任者が決めます。

想定削減率
67%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート EC・IT・SaaS 品質標準化
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UC-1486

損害保険の事故対応の満足度調査の回答を ChatGPT で集計し、属性ごとの差とグラフ、拠点ごとの月次報告のまとめを作る

事故対応の満足度調査の回答データを ChatGPT に渡し、設問ごとの集計、属性ごとの差、グラフ、自由記述の分類を作らせます。拠点ごとの月次報告のまとめまで下書きさせ、数字は検算の表で人が確かめてから出します。

想定削減率
63%
導入難易度
★★☆☆☆
実装
半自動化
ChatGPT 構成例 カスタマーサポート 不動産・保険 判断支援
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UC-1478

クリーニング店に届く集配の依頼をメールとフォームから読み取り、集配の予定表に並べて、地域ごとの回り順の案を作る

メールとWebフォームで届く集配の依頼から、氏名・住所・希望日・時間帯・品目と点数を取り出して、集配の予定表に並べます。そのうえで、日と時間帯と地域ごとに回り順の案を作り、受付の担当が確かめてからドライバーに渡します。

想定削減率
75%
導入難易度
★☆☆☆☆
実装
半自動化
Google Apps Script 構成例 カスタマーサポート その他・小売 入力漏れ削減
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