2026年におけるカスタマーサービス自動化のためのAIツール・トップ6

Kenneth Pangan
Last edited 2026 1月 16

現実を見てみましょう。顧客の期待は天井知らずに高まっていますが、サポートチームはかつてないほど疲弊しています。24時間365日の即時対応を求める絶え間ない圧力により、昔ながらの手作業は不可能になりつつあり、エージェントの深刻な燃え尽き症候群(バーンアウト)を引き起こしています。幸いなことに、カスタマーサービス自動化のためのAIはもはや大企業だけのものではありません。あらゆる規模のチームにとって必須のツールとなっています。これらのツールは、繰り返しの質問を処理し、煩雑なワークフローを整理し、エージェントが最も得意とすること、つまり人間ならではの配慮が必要な難しい問題の解決に専念できるように設計されています。
このガイドでは、2026年におけるカスタマーサービス自動化のためのAIツール・トップ6を紹介します。それぞれの強み、弱み、そしてどのようなチームに最適かを掘り下げていきます。既存のテックスタックをすべて捨ててゼロからやり直すことなく、あなたのチームにぴったりのソリューションを見つけましょう。
カスタマーサービス自動化のためのAIとは?
簡単に言うと、カスタマーサービス自動化のためのAIは、生成AI (generative AI)や自然言語処理 (NLP) などのスマートな技術を使用して、サポートタスクを自律的に処理することを指します。しかし、これはチームを置き換えるためにロボットの軍団を放つということではありません。エージェントに「スーパーパワー(強力な能力)」を与え、より懸命にではなく、より賢く働けるようにするためのものです。要点は、よくある質問への回答、適切な担当者へのチケットのルーティング、返信の下書き作成などを通じて、最前線を自動化することにあります。これにより、人間のエージェントは真に重要な、価値の高い複雑な対話に時間を割けるようになります。
具体的には、サイト上でFAQに答えるAIチャットボットや、ヘルプデスク内でエージェントを直接サポートするAIサイドキック(副操縦士)などが挙げられます。eesel AIのような優れたツールは、既存のセットアップの上に構築されたインテリジェントな「脳」のように機能します。これらは、過去のサポートチケットや内部ドキュメントといった自社独自の情報を学習し、実際に役立つ正確な回答を提供します。

カスタマーサービス自動化に最適なツールの選定基準
このリストを作成するにあたり、現代のサポートチームが実際に必要としているものを基準に各ツールを評価しました。単に仕事増やすのではなく、真の価値をもたらすソリューションを見つけることを目指しました。
- 他ツールとの親和性: すでに使用しているヘルプデスク(ZendeskやFreshdeskなど)、チャットツール、ナレッジベース (knowledge base)とどれほど簡単に連携できるか。苦痛を伴う移行作業は論外です。
- セットアップと使用の容易さ: 開発チームの総動員や6ヶ月間の導入プランなしで、チームがすぐに稼働させることができるか。
- 適切な機能セット: フルセットのツール(自律型エージェント、エージェント支援、トリアージなど)を提供しているか、あるいは単純なチャットボットのような単機能ツールか。
- 拡張性と適正な価格設定: 価格設定が明確で、ビジネスの成長に合わせて拡張できるか。隠れた手数料や制限の多いユーザーあたりのコストに悩まされることはないか。
2026年におけるカスタマーサービス自動化AIツールの比較
トップ候補を比較するための一覧表です。
| ツール | 対象 | 主な差別化要因 | 価格モデル | 既存のヘルプデスクとの連携 |
|---|---|---|---|---|
| eesel AI | 現在のツールを置き換えずにサポートを自動化したいチーム。 | 既存のヘルプデスクやナレッジソースの上で動作するレイヤー型プラットフォーム。 | インタラクションベース | はい(Zendesk、Freshdesk、Intercomなど) |
| Zendesk AI | 強力でエンタープライズ級のネイティブAIエコシステムを求める企業。 | 実績のあるZendesk Suite内での世界クラスのネイティブ統合。 | エージェントごと + アドオン | 組み込み済み(統合された体験を提供) |
| CustomGPT.ai | 正確性を重視し、カスタムのナレッジベース型チャットボットを必要とするビジネス。 | 回答の引用機能を備えたハルシネーション(もっともらしい嘘)防止技術。 | プランごと(メッセージ/トークン制限に基づく) | 限定的(主にスタンドアロンのボット) |
| Gorgias | Eコマースビジネス、特にShopifyを使用している場合。 | Eコマースプラットフォームとの深い連携により、注文関連の問い合わせを自動化。 | チケットベース | いいえ(それ自体がヘルプデスク) |
| Hiver | 主にGmailでカスタマーサポートを管理している小規模チーム。 | 共有のGmail受信トレイ内で直接動作。 | ユーザーごと | いいえ(Gmail内で動作) |
| Balto | エージェント向けのリアルタイム音声ガイダンスに重点を置くコールセンター。 | 通話中のライブコーチングとプロンプト。 | シートごと(カスタム) | はい(CRMと並行して連携) |
2026年におけるカスタマーサービス自動化のためのAIツール・トップ6
各ツールについて詳しく見ていきましょう。
1. eesel AI
eesel AIは、他とは異なるアプローチをとっています。プラットフォームを切り替えさせるのではなく、すでに使用しているヘルプデスク、チャットツール、ナレッジソースに直接プラグインします。そのツールキットには、自律的に質問に答えるAIエージェント、エージェントにリアルタイムでヘルプを提供するAI Copilot (副操縦士)、そしてチケットを自動的にルーティングしてタグ付けするAIトリアージが含まれています。ConfluenceやGoogleドキュメントから、SlackやShopifyに至るまで、ほぼすべてのものに接続し、サポートチームの単一の「脳」として機能します。
- 長所: 現在のセットアップで動作するため、苦痛な「全面刷新」プロジェクトは必要ありません。実際の過去のチケットや社外秘ドキュメントから学習するため、非常に正確です。本番稼働前に過去のデータでパフォーマンスをシミュレートし、ROI(投資収益率)を明確に把握することもできます。
- 短所: AIが学習するためにコンテンツを利用するため、すでにヘルプデスクや何らかのナレッジベースを持っているチームで最も効果を発揮します。
- 価格: プランはエージェント数ではなく、月間のAIインタラクション数に基づいているため、拡張が容易です。Teamプランは年払いの場合、月額239ドルから始まります。

2. Zendesk
Zendeskはカスタマーサービス界のマーケットリーダーであり、そのZendesk AIツールは包括的な製品群にネイティブに組み込まれています。問題解決のためのAIエージェントと、人間のエージェントを支援するためのCopilotが提供され、すべてがZendeskプラットフォーム内で完璧に調和して動作します。会社でZendeskを使用している場合、非常に洗練された強力な体験が得られます。
- 長所: Zendeskユーザーにとって、統合は完全にシームレスで世界クラスです。AIは何十億もの実際のサポートチケットから学習しており、カスタマーサービスのニュアンスや業界特有の用語を比類なきレベルで把握しています。
- 短所: Zendesk AIは自社の堅牢なエコシステムに特化しているため、Zendeskプラットフォームを利用しているチームにとって最も効果的です。
- 価格: プラットフォームプランはエージェントあたり月額19ドルからで、成長に合わせて自動化を拡張できる柔軟なAIアドオンオプションが用意されています。

3. CustomGPT.ai
CustomGPT.aiは、一つのことに特化してそれを完璧にこなします。それは、正確で根拠のある回答を提供するカスタム学習済みチャットボットの作成です。最大の売りは、AIが「ハルシネーション(もっともらしい嘘)」をつくのを防ぐように設計された技術です。すべての回答を提供されたコンテンツに基づかせるため、顧客はAIの言葉を信頼することができます。
- 長所: 根拠を示す必要がある公開用ナレッジボットの構築に最適です。顧客はAIがどこから情報を得たかを正確に確認できるため、高い信頼を築けます。
- 短所: 結局のところ、主にチャットボットビルダーです。チケットのトリアージやエージェント支援、あるいはより完全なプラットフォームが提供するようなヘルプデスク内での深い自動化機能は備えていません。
- 価格: 月額99ドルからですが、より多くのコンテンツソースや機能を利用するには上位プランへの移行が必要です。

4. Gorgias
EコマースAIカスタマーサポート2026年版ガイドにおいて、Gorgiasはその深い機能で際立つマーケットリーダーです。ShopifyやBigCommerceなどのプラットフォームとネイティブに連携し、「私の注文はどこですか?」といった複雑なコマースタスクを自動化したり、シームレスな返品手続きを支援したりします。
- 長所: Eコマースとの統合は世界クラスです。注文詳細をリアルタイムで取得し、返品を自動処理し、製品に関する問い合わせを管理できるため、規模を拡大したいオンラインショップにとって強力なエンジンとなります。
- 短所: Gorgiasはコマース分野に特化しているため、その広範な機能セットは一般的なB2BやSaaSのニーズではなく、小売ワークフローに細かく最適化されています。
- 価格: チケット数に基づいたプランで、50チケットで月額10ドルからとなっており、ビジネスの成長に合わせてサポートを拡張できます。

5. Hiver
Hiverは、共有のGmail受信トレイでサポートを運営しているチーム向けに作られたカスタマーサービスツールです。共有受信トレイ、分析、簡単な自動化などのヘルプデスク機能を、誰もが使い慣れたGmailのインターフェースに巧みに統合します。
- 長所: すでにGmailを使いこなしているチームにとって、導入が驚くほど簡単です。新しい複雑なプラットフォームを学ぶ必要はありません。
- 短所: メールに限定されています。大規模なプラットフォームのような強力なマルチチャネルAIは備えておらず、チャット、SNS、電話でのサポートを自動化する必要があるチームには向きません。
- 価格: ユーザーあたり月額19ドルから。
6. Balto
Baltoは、音声エージェント向けのリアルタイムコーチングに特化したユニークなツールです。通話中にエージェントの肩にコーチが座っているようなもので、ライブのプロンプトやチェックリストを提供して、スクリプトやベストプラクティスを遵守できるようにサポートします。
- 長所: 従来のコールセンターにおいて、エージェントのパフォーマンスと一貫性を向上させるための優れたツールです。
- 短所: 音声通話に特化しています。チケット、チャット、メールの自動化は行わないため、完全なカスタマーサービス自動化プラットフォームというよりは、エージェント支援ツールとしての側面が強いです。
- 価格: 必要とするエージェントのシート数に基づいたカスタム価格を提供しています。
カスタマーサービス自動化に適したツールを選ぶためのヒント
適切なツール選びは圧倒されるように感じるかもしれませんが、いくつかのポイントを押さえておけばずっとシンプルになります。
リプレイス(置き換え)よりも統合を優先する
ヘルプデスク全体を新しいプラットフォームに移行するためのコスト、時間、悩みは膨大です。現在のシステムをより良くしてくれるツールを探しましょう。eesel AIのようなレイヤー型ソリューションであれば、数ヶ月の作業を節約でき、すべての履歴データやワークフローをそのまま保持できます。多くのチームは、既存のZendeskやGorgiasのセットアップにツールを追加することが、両方のいいとこ取りであると気づいています。

実際のデータでの学習を重視する
汎用的な、事前に学習されたAIは、質の低い回答のもとです。カスタマーサービス自動化に最適なAIは、チームの過去のチケット、社内ドキュメント、マクロから学習します。これこそが、正確で自社ブランドらしい回答を得る唯一の方法です。
信頼する前にテストする
中身の見えない「ブラックボックス」ソリューションのスイッチをただ入れて、幸運を祈るようなことはしないでください。シミュレーションを実行できるプラットフォームを探しましょう。数千件の過去のチケットでAIをテストすることで、実際に顧客と対話させる前に、その精度とROIの確かな予測を得ることができます。

単なる「ボット」ではなく「ツールキット」として考える
真の自動化は、Webサイト上の単純なチャットボット以上のものです。届いたチケットを分類し、ヘルプデスク内でエージェントの返信作成を支援し、さらには自社チームの内部的な質問にも答えられるソリューションが必要です。
テックスタック全体ではなく、サポートを自動化しましょう
結論として、カスタマーサービス自動化のための最高のツールとは、強力でセットアップが簡単、そしてチームと対立するのではなく「共に」働くものです。今日におけるスマートな自動化とは、ヘルプデスクを捨てることではありません。また、何年もかけて完璧にしてきたワークフローを捨てることでもありません。ZendeskやGorgiasのような現在のシステムの上にインテリジェントなレイヤー(eesel AIなど)を追加することで、やり直しの苦労、コスト、リスクを負うことなく、優れたAIの力をすべて手に入れることができます。
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よくある質問
決してそんなことはありません。目標は、大量の繰り返しの問い合わせを処理することでチームを強化することです。これにより、人間のエージェントは批判的思考や共感を必要とする複雑な顧客の問題に集中できるようになります。
ツールにもよりますが、最新のソリューションの多くは簡単なノーコード設定ができるように設計されています。既存のヘルプデスクと連携するレイヤー型のプラットフォームであれば、多くの場合1時間以内に稼働させることができます。
鍵となるのは、過去のサポートチケットや社内ナレッジドキュメントなど、自社独自のデータで学習するツールを選ぶことです。これにより、AIは特定のトーン、スタイル、製品情報を正確に学習することができます。
投資収益率(ROI)に焦点を当ててください。過去のチケットデータに基づいてシミュレーションを実行し、どれくらいの問い合わせが削減され、エージェントの時間がどれだけ節約されるかを予測できるツールを探しましょう。
単なる公開チャットボット以上のことができます。完全なプラットフォームであれば、AIを活用したチケットの自動振り分け(トリアージ)や、エージェントへの返信の下書き支援、長い会話の要約など、内部タスクも実行できます。
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Kenneth Pangan
10年以上の経験を持つライター兼マーケター。Kenneth Panganは、歴史、政治、芸術に時間を費やす傍ら、愛犬たちからの絶え間ない関心の要求に応えています。





