8つの最高のカスタマーインテリジェンス・ソリューションをテスト:2026年に効果的なツールを紹介

Stevia Putri
Written by

Stevia Putri

Last edited 2026 1月 12

8つの最高のカスタマーインテリジェンス・ソリューションをテスト:2026年に効果的なツールを紹介

正直に言いましょう。どの企業も顧客の本音を理解したいと考えています。しかし、ほとんどの場合、顧客データはヘルプデスク、CRM、チャットログ、そして何十もの異なるドキュメントに散らばり、完全に混乱した状態にあります。膨大な情報は持っていても、実際の理解には程遠いのが現状です。

ほとんどのカスタマーインテリジェンス・ソリューションは、これらすべてを統合して、一つの美しく統一されたビューを提供すると約束します。しかし問題は、導入に長い営業電話や複雑なセットアップが必要で、使いこなすまでに地図が必要なほどの急な学習曲線を伴うことが多い点です。皆さんが必要としているのは、設定のために開発者を雇って半年後に得られる結果ではなく、「今日」使えるインサイト(insights)です。

そこで私は、実際に自ら手を動かして、現在最も人気のあるカスタマーインテリジェンス・ソリューションをいくつかテストすることにしました。どのツールが、サポートやカスタマーエクスペリエンス(CX)チームの業務遂行に本当に役立つのかを確かめたかったのです。このガイドはその結果をまとめたもので、余計な飾りを省き、何が本当に効果的なのかを率直に提示しています。

カスタマーインテリジェンス・ソリューションとは何か?

カスタマーインテリジェンス(CI)とは、端的に言えば、顧客が何を必要とし、どのように行動するかを把握するために、顧客データを収集・分析するプロセスのことです。その目的は、単にデータを溜め込むことではなく、より良い関係を築き、より賢明な意思決定を行うためにデータを活用することにあります。

カスタマーインテリジェンス・ソリューションは、これを自動的に処理するツールです。ヘルプデスク、CRM、社内Wikiなどのさまざまなデータソースと連携し、それらすべての情報を一箇所に集約することで、ようやくその意味を理解できるようにしてくれます。

カスタマーインテリジェンス・ソリューションが複数のソースからデータを収集し、実用的なビジネス・インサイトを生み出す様子を示す図。
カスタマーインテリジェンス・ソリューションが複数のソースからデータを収集し、実用的なビジネス・インサイトを生み出す様子を示す図。

マーケターは何年も前からキャンペーンのパーソナライズにCIを活用してきましたが、最近ではカスタマーサポートにおいても非常に重要になっています。サポートチケット、チャットログ、ヘルプセンターの検索履歴を分析することで、共通の問題を特定し、顧客の感情を測定し、チームの改善点を見つけ出すことができます。優れたカスタマーインテリジェンス・ソリューションは、日々のサポートチャットを、カスタマーエクスペリエンス全体を向上させるためのインサイトの宝庫に変えてくれます。

最良のカスタマーインテリジェンス・ソリューションを選んだ基準

このリストを有益なものにするために、時間に追われるサポートやCXチームにとって重要な5つのポイントで各プラットフォームを評価しました。

  • 迅速なセットアップ: 導入から実際に結果を確認できるまでのスピードは? 開発チームや半年に及ぶオンボーディング・プロジェクトを必要としないツールに焦点を当てました。
  • 簡単な連携: ZendeskSlackConfluenceなど、毎日使っているツールとスムーズに連携できるか? 優れたツールはワークフローを壊すのではなく、そこに適合するものです。
  • 実用的なインサイト: 単に大量のチャートやグラフを提示するだけでなく、チームが実行に移せる明確な結論を提供してくれるか?
  • 柔軟性とコントロール: 必要に応じてツールを微調整できるか? AIのパーソナリティを定義したり、回答すべき質問を指定したりできるプラットフォームを探しました。
  • 明確な価格設定: コストは分かりやすいか? 成功すればするほど料金が高くなるような、不透明な「解決ごとの料金(per-resolution fee)」を設定しているソリューションは避けました。

カスタマーインテリジェンス・ソリューション比較表

今回レビューした主要なカスタマーインテリジェンス・ソリューションの比較です。

プラットフォーム最適な用途開始価格主な差別化要因
eesel AIAIを活用したサポートインテリジェンス$299/月徹底したセルフサービス、過去のチケットでのシミュレーション
Zendeskオールインワンのカスタマーサービス$55/エージェント/月統合されたエージェントワークスペースとチケット管理
SAS CI 360エンタープライズ向けマーケティング分析カスタム強力な予測モデリング
Userpilotプロダクト利用状況の分析$299/月アプリ内でのユーザー行動追跡
Gainsightカスタマーサクセス管理カスタム包括的なカスタマーヘルススコア
ActionIQカスタマーデータプラットフォーム (CDP)カスタム大規模で異種混合なデータソースの統合
Heap自動的なプロダクトデータキャプチャ無料プランありコード不要のイベントトラッキング
Qualtrics XMエンタープライズ向けフィードバック管理カスタム高度なアンケートとフィードバック分析

2026年のトップ8カスタマーインテリジェンス・ソリューション

各プラットフォームを実際に使用してみた結果、それぞれの強みと、どのような場合に適さない可能性があるかを詳しく解説します。

1. eesel AI

eesel AIは、すでに使用しているヘルプデスク(ZendeskFreshdeskなど)や他のすべてのナレッジソースに直接接続するAIプラットフォームです。過去のチケット、ヘルプ記事、社内ドキュメントから学習し、フロントラインのサポート質問に対応できるように構築されています。膨大なセットアッププロジェクトを必要とせずに、顧客と担当者の両方に迅速かつ正確な回答を提供することを目的としています。

特に素晴らしいと感じたのは、真の意味でセルフサービス(self-serve)である点です。サインアップしてヘルプデスクを接続し、約10分でAIエージェントの構築を開始できました。特筆すべき機能は、導入「前」に数千件の過去のチケットを使ってシミュレーションを実行できる点です。これにより、パフォーマンスを明確に把握し、期待値を理解した上で運用を開始できます。

最新のカスタマーインテリジェンス・ソリューションにおける、展開前のAIパフォーマンスをテストするための主要ツールであるeesel AIシミュレーション機能のスクリーンショット。
最新のカスタマーインテリジェンス・ソリューションにおける、展開前のAIパフォーマンスをテストするための主要ツールであるeesel AIシミュレーション機能のスクリーンショット。

メリット:

  • 数分で完了する、非常にシンプルでセルフサービスなセットアップ。
  • シミュレーションモードにより、導入前にパフォーマンスをテストして確認できる。
  • ヘルプデスク、ConfluenceGoogleドキュメントなど、あらゆるソースから知識を抽出。
  • 隠れた「解決ごとの手数料」がなく、価格設定が明確。

デメリット:

  • カスタマーサポートと社内ナレッジに特化しているため、マーケティング分析ツールではありません。

価格: プランは月額299ドルから。無料でサインアップして、仕組みを体験しながら構築を開始できます。

2. Zendesk

Zendeskについては既にご存知かもしれません。これはカスタマーサービスのための巨大なツールスイートであり、チケット管理からメッセージング、ヘルプセンター、レポーティングまでをカバーしています。すべての業務をこのプラットフォーム上で行う限り、組み込みの分析機能によって、チームのパフォーマンスや顧客満足度に関する多くの情報を得ることができます。

サポート指標を追跡するためのトップ・カスタマーインテリジェンス・ソリューションの一つとしての機能を示す、Zendeskの分析タブのスクリーンショット。
サポート指標を追跡するためのトップ・カスタマーインテリジェンス・ソリューションの一つとしての機能を示す、Zendeskの分析タブのスクリーンショット。

すべてがすでに接続されているオールインワンのシステムを求めるチームにとって、Zendeskは堅実な選択肢です。すべてのデータが一箇所にあるため、レポート作成が簡単になります。ここでの利点は、包括的なエコシステムです。スイート全体を使用することで、すべてのツールが完璧に連携するように設計された、高度に統合されたエクスペリエンスが得られます。ネイティブのAI機能は、成熟したプラットフォーム内での信頼性と使いやすさを重視して構築されています。

メリット:

  • チケット管理、チャット、ナレッジ管理のための完全かつ統合されたスイート。
  • 強力なネイティブ・レポーティングと分析。
  • さまざまなチャネルにわたる顧客の単一ビューを提供。

デメリット:

  • 包括的で統合されたエコシステムを完全に採用することで、最大の価値が得られます。
  • ネイティブのAI機能は、Zendesk環境内での使用に特化して最適化されています。
  • プラットフォームの深みと成熟度は、長期的な基盤を求めるチームにとって堅牢な選択肢となります。

価格: Suite Teamプランはエージェント1人あたり月額55ドルから(年間払い)。

3. SAS Customer Intelligence 360

SASはエンタープライズ・データ分析の世界における巨人です。同社のCustomer Intelligence 360プラットフォームは、複雑なマーケティングキャンペーンの管理や予測分析を必要とする巨大組織を対象としています。

専属のデータサイエンスチームを持つ大企業にとって、SASは他の多くのツールでは及ばないレベルのインサイトを提供します。顧客の行動を驚くほど正確に予測できます。しかし、その強力な機能には、高額な費用と複雑さが伴います。これはダウンロードしてすぐに使い始められるようなツールではありません。高度な技術スキル、長いセットアッププロセス、そして営業チームを通じた導入が求められます。

メリット:

  • 顧客が次に何をするかを予測するための、極めて強力な予測分析。
  • 多くのチャネルにわたる複雑なマーケティングキャンペーンの管理に最適。

デメリット:

  • 深い技術知識と長期間の実装が必要。
  • セルフサービスとは正反対で、営業およびオンボーディング・チームと協力する必要があります。
  • 価格は公開されておらず、大規模なエンタープライズ予算向けに構成されています。

価格: 営業チームへの相談後、カスタム価格が提供されます。

4. Userpilot

Userpilotは、ユーザーが実際にどのようにソフトウェアを使用しているかを把握するために設計されたプロダクト成長ツールです。アプリ内の行動を追跡し、新機能がどのように採用されているかを監視し、ターゲットを絞ったアンケートでフィードバックを収集できます。

ユーザーのオンボーディング(onboarding)改善や継続率向上に注力しているSaaS企業には最適です。ユーザーがどこでつまずいているかを特定し、役立つガイドやメッセージをポップアップで表示できます。欠点は、そのインサイトが「アプリ内でユーザーがクリックしたもの」に限定されることです。顧客が自分の言葉で問題を伝えてくるサポートチケットのような非構造化データは分析しません。

メリット:

  • ユーザーがプロダクトをどのように利用しているかを追跡するのに非常に優れている。
  • ユーザーの行動に基づいたアプリ内ガイドを作成できる。

デメリット:

  • サポートの会話テキストは分析しない。
  • カスタマーサポートのインテリジェンスよりも、プロダクト分析に重点を置いている。

価格: 月額299ドルから

5. Gainsight

Gainsightは、カスタマーサクセスチームのための定番プラットフォームです。B2B企業がチャーン(churn:解約)を防ぎ、アカウントを拡大する機会を見つけるのを支援するために構築されています。CRM、ヘルプデスク、利用ログからデータを取得し、詳細なカスタマーヘルススコアを作成します。

顧客の健康状態を追跡し、解約を防ぐために使用されるカスタマーインテリジェンス・ソリューションの主要な例であるGainsightダッシュボードのスクリーンショット。
顧客の健康状態を追跡し、解約を防ぐために使用されるカスタマーインテリジェンス・ソリューションの主要な例であるGainsightダッシュボードのスクリーンショット。

高価値な関係を管理するB2Bのカスタマーサクセスマネージャーにとって、これは素晴らしいツールです。問題が深刻化する前にリスクのあるアカウントを特定し、ワークフローを自動化して軌道修正を図ることができます。ただし、Gainsightは大規模で複雑なプラットフォームです。高価であり、本格的なソフトウェア実装に充てる人員と時間がある成熟したカスタマーサクセス部門向けに設計されています。

メリット:

  • 詳細でカスタマイズ可能なカスタマーヘルススコアリングを提供。
  • カスタマーサクセスマネージャーのためのタスクやプレイブック(手順書)を自動化。

デメリット:

  • 非常に複雑で高価。確立されたCSチーム向け。
  • セットアップと構成に多大な時間と労力がかかる。

価格: カスタム価格。一般的に中堅・大企業向けです。

6. ActionIQ

ActionIQは、少し異なる仕組みを持つエンタープライズ向けのカスタマーデータプラットフォーム(CDP)です。すべてのデータを自社システムに移動させるのではなく、企業の既存のデータウェアハウスに直接接続します。これにより、マーケティングやCXなどのチームは、すでにあるデータを使用して顧客リストの作成やキャンペーンの実施ができます。

データウェアハウスに多額の投資をしており、非技術的なチームにもそのデータを活用させたいと考えている大企業にとって、賢い選択肢です。また、セキュリティとコンプライアンスが非常に強固であり、規制の厳しい業界でも重要視されます。欠点は、主な目的がサポートチケットの分析である場合には、機能過多である点です。完璧なデータウェアハウスがすでに存在することを前提としていますが、それはほとんどの企業にとって現実的ではありません。

メリット:

  • ビジネスチームが企業のデータウェアハウスに直接アクセスできる。
  • HIPAAやGDPRなどの規制に対し、高度なセキュリティとコンプライアンスを維持。

デメリット:

  • 効果的に機能させるには、整理されたデータウェアハウスが必要。
  • サポートの自動化ではなく、マーケティングやオーディエンス構築のためのツール。

価格: リクエストに応じてカスタム価格が提供されます。

7. Heap

Heapは、非常にユニークな仕組みを持つデジタルインサイトプラットフォームです。手動でトラッキングコードを追加することなく、サイトやアプリ上でのユーザーのすべての行動を自動的にキャプチャ(autocapture)します。これにより、初日から完全なデータセットが得られ、いつでも過去に遡ってユーザージャーニーを分析できます。

Heapのスクリーンショット
Heapのスクリーンショット

これは、エンジニアにトラッキングの追加を依頼することなくユーザー行動を理解したいプロダクトチームにとって大きな助けとなります。しかし、Userpilotと同様に、Heapは行動データ(「何」をしているか)のみを見ており、サポートの会話からの質的なフィードバック(「なぜ」そうしているのか)は見ません。どこで離脱しているかは分かりますが、なぜ不満を感じていたのかまでは教えてくれません。

メリット:

  • 手動設定なしで、すべてのユーザーアクションを自動的にキャプチャ。
  • ユーザーセグメントやジャーニーを分析するための強力なツール。

デメリット:

  • サポートチケットに隠されたインサイトではなく、行動データのみに焦点を当てている。
  • 計画なしに導入すると、データ量が膨大すぎて手に負えなくなる可能性がある。

価格: 月間1万セッションまで無料のプランがあります。有料プランはカスタムです。

8. Qualtrics XM

Qualtrics XMは、大企業が顧客や従業員からのフィードバックを収集・分析するのを支援する「エクスペリエンス管理」プラットフォームです。強力なアンケートツールと、大量のテキストから感情を分析する機能でよく知られています。

グローバルなネットプロモータースコア(NPS)調査の実施など、大規模なフィードバックプログラムにおいて、Qualtricsは標準的な選択肢です。注意点は、主にアンケートを通じて得られる「要請された(solicited)」フィードバックに依存している点です。毎日のサポート受信トレイで行われている「要請していない(unsolicited)」会話(顧客の本音がより正直に現れる場所)の分析には、それほど適していません。

メリット:

  • 大規模なアンケート作成と分析のための優れたツール。
  • フィードバックデータに対する高度なテキスト分析と感情分析。

デメリット:

  • 自然なサポートの会話ではなく、アンケートの回答に依存している。
  • 大規模な調査プログラム向けに構築された、複雑で高価なプラットフォーム。

価格: リクエストに応じてカスタム価格が提供されます。

AIを活用したカスタマーインテリジェンスが、どのように複数のプラットフォームからデータを統合して完全な顧客ビューを作成し、実用的なインサイトを引き出すかをご覧ください。

チームに適したカスタマーインテリジェンス・ソリューションの選び方

適切なツール選びは、何を達成しようとしているのかについて正直になることから始まります。決定を下す前に、以下の質問を自分に投げかけてみてください。

  • 解決したい主な課題は何か? マーケティングキャンペーンを改善したいのか、プロダクトの使用状況を理解したいのか、あるいはサポートチームの効率を高めたいのか? チケットの解決を早め、チームにより良い情報を提供することが目標なら、クリックだけでなく会話を理解することに優れたツールが必要です。
  • すでにどのようなツールを使っているか? すべてを一箇所に集約できる堅牢なプラットフォームを求めているのか、それとも既存のヘルプデスクに接続して機能を強化する柔軟なAIレイヤーが適しているのか? Zendeskのようなプラットフォームは成熟した信頼できるエコシステムを提供し、eesel AIのようなツールは現在の環境を補完・強化するレイヤーとして機能します。
  • どのようなリソース(人員・予算)があるか? 実装プロジェクトに半年を費やせるデータサイエンティストや開発者のチームはいますか? それとも、サポートマネージャーが火曜日の午後にサクッと設定できるものが必要ですか? 自分のチームが対応できる範囲について現実的になりましょう。
  • 効果をどうやって証明するか? セールスデモを鵜呑みにしないでください。無料トライアルや、さらに良いのは、シミュレーションモードを提供しているプラットフォームを探しましょう。eesel AIのシミュレーション機能のように、自社のデータでパフォーマンスをテストできるツールなら、導入前に潜在的な投資対効果を確認できます。

ビジネスに適したカスタマーインテリジェンス・ソリューションを選択する際の主要なステップの概要を示すフローチャート。
ビジネスに適したカスタマーインテリジェンス・ソリューションを選択する際の主要なステップの概要を示すフローチャート。

複雑なデータから明確なアクションへ:カスタマーインテリジェンス・ソリューションの活用

顧客について詳しくなることは、もはやビッグデータチームを持つ大企業だけのものではありません。適切なカスタマーインテリジェンス・ソリューションがあれば、顧客により良い体験を提供するための明確で有用なインサイトを得ることができます。

旧来のプラットフォームはマーケティングやプロダクト分析に重点を置いていましたが、新世代のAIツールは、日々の会話を最高のインテリジェンス・ソースとして扱うことで、カスタマーサポートのあり方を変えつつあります。これらのツールは迅速で、連携も簡単で、実際に毎日顧客と接しているチームのために構築されています。

主な目標が、サポートの効率化を促進し、担当者に力を与え、顧客に迅速かつ正確な回答を提供することであれば、既存のワークフローを改善するソリューションが最も賢い選択です。

eesel AIがどのようにヘルプデスクと連携し、数分でインサイトを提供し始めることができるか、ぜひお確かめください。過去のチケットでパフォーマンスをシミュレーションし、どれだけの問題を処理できるかを正確に確認できます。今すぐ無料トライアルを開始しましょう

よくある質問

もうそんなことはありません。従来のエンタープライズ向けプラットフォームは技術的な支援を必要とすることが多かったですが、eesel AIのような最新のツールはセルフサービス(self-serve)で利用できるように構築されています。コードを一行も書くことなく、数分でヘルプデスクやその他のツールを連携させることが可能です。

もちろんです。最近のプラットフォームの多くは、月額数百ドルから始まる透明性の高いサブスクリプション型プランを提供しており、旧来のシステムのような膨大な見積もりを避けることができます。これにより、エンタープライズレベルの予算がなくても、強力なAIと分析機能を利用できるようになります。

サポートに最適なツールは、単にレポートを提供するだけではありません。ワークフローの中で積極的に支援します。例えば、AIを活用したソリューションは、届いたチケットを分析し、ナレッジベースや過去のチケットから回答を見つけ出し、担当者に回答案を提示することができます。これにより、調査時間を大幅に短縮できます。

プロダクト分析ツールは、クリックやイベントを追跡することで、ユーザーが「何」をしているかを示します。サポート向けのカスタマーインテリジェンス・ソリューションは、チケットやチャット内のテキストを分析することで、ユーザーが「なぜ」それをしているのかに焦点を当てます。これらは、ユーザーの行動と実際のフィードバックを結びつけることで、お互いを補完し合います。

必ずしもその必要はありません。最新のソリューションは、さまざまなデータソースに接続し、乱雑な状態から意味を見出すように設計されています。プラットフォームの役割は、散らばった情報を統合することですので、事前に何ヶ月もかけてデータクレンジングのプロジェクトを行う必要はありません。

サポートチームにとっての鍵は、ヘルプデスクからの対話データを分析し、担当者のワークフローに直接統合されるツールを見つけることです。単にチェックするための別のダッシュボードではなく、回答や自動化を提供してくれるソリューションを探してください。

この記事を共有

Stevia undefined

Article by

Stevia Putri

Stevia Putriはeesel AIのマーケティング・ジェネラリストで、強力なAIツールを共感を呼ぶストーリーに変える手助けをしています。彼女は好奇心、明快さ、そしてテクノロジーの人間的な側面に突き動かされています。