2025年版：数十のツールを検証して選んだカスタマーサービス用チャットボットのベスト事例7選

正直に言いましょう。今日の顧客は、時間帯に関係なく即座の回答を期待しています。しかし、あなたのチームは人間であり、おそらくすでに手一杯の状態でしょう。顧客が求めるものと、チームが現実的に提供できるものの間のこのギャップを埋めるのは、非常に難しい問題です。これは、バランスを取るのが至難の業です。

ここでAIチャットボットが真価を発揮します。それはチームを置き換えることではなく、有能なAIチームメイトを提供することです。チャットボットは、日常的な質問を処理することでそのギャップを埋め、人間のエージェントが、人間の力が必要な複雑な問題に集中できるようにします。

この記事では、一般的なアドバイスは省略し、現実の世界で効果的なAIがどのようなものかをご紹介します。売上を伸ばし、複雑なサポートの質問を処理している7つのカスタマーサービス用チャットボット事例を詳しく見ていきましょう。

現代のカスタマーサービス用チャットボットとは？

現代のカスタマーサービス用チャットボットは、顧客の言葉を理解し、知的に応答し、そのリクエストに基づいて実際にアクションを起こすことができるAI搭載のアシスタントです。これは、過去のルールベースのボットとは大きく異なります。

古いルールベースのチャットボットは、本質的には対話型のFAQでした。厳格なスクリプトに従っており、質問の言い回しが少しでも異なると、しばしば「申し訳ありません、理解できません」と返答していました。これは、顧客とサポートチームの両方にとって、かえって手間を増やすことになりかねませんでした。

今日のAIチャットボットは、自然言語処理（NLP）を使用して、質問の背後にある文脈や意図を把握します。単にキーワードをマッチングさせているのではありません。最も効果的なものは、企業のツールにしっかりと統合されています。GoogleドキュメントやConfluenceなど、複数の場所から一度に情報を取得し、他のアプリと接続してリアルタイムの情報を得て、顧客の問題を解決するタスクを実行できます。

最高のチャットボット事例をどのように選んだか

このリストを真に役立つものにするために、単に見栄えが良いだけのボットを選んだわけではありません。実質的で測定可能な結果をもたらし、フォーチュン500企業以外でも利用可能なテクノロジーを搭載したチャットボットを探しました。私たちが重視したのは以下の点です：

• 導入のしやすさ： チームがどれくらい早く稼働させることができるか。価値を実感するまでに数ヶ月に及ぶ大規模なITプロジェクトを必要としないプラットフォームを活用した事例を探しました。

• 対話の質： 会話が役に立ち、自然に感じられるか、それとも機械的な行き止まりになっていないか。ユーザー体験（UX）は私たちにとって大きな要素でした。

• アクション実行能力： チャットボットは単に情報を吐き出す以上のことができるか。注文の照会、返品の処理、パーソナライズされた推奨ができる事例を優先しました。

• 深い統合： ボットがビジネスの他の部分とどれだけうまく連携しているか。最高の事例は、会社のヘルプデスク、Eコマースプラットフォーム、または内部のナレッジベースとシームレスに連携しています。

トップカスタマーサービスチャットボット事例の簡易比較

2025年のカスタマーサービス用チャットボット事例ベスト7

現代のAIチャットボットがいかに強力で多用途であるかを示す、7つの実例をご紹介します。

1. eesel AI

eesel AIは、既存のツールに招待できるAIチームメイトとして設計されています。そのEコマース用AIチャットボットはこの好例で、Shopifyなどのプラットフォームと直接統合して、24時間365日のセールス＆サポートアシスタントになります。商品カタログから学習して推奨を行い、ヘルプデスクに接続して「注文した商品はどこですか？」といった一般的なサポートの問い合わせを処理します。

なぜこれが優れた事例なのか： 自動化された販売とサポートを一つの体験に統合しているからです。セルフサービスで、プラグアンドプレイ（差し込むだけですぐ使える）のセットアップを提供しています。ヘルプデスクやナレッジソースに接続するだけで、学習を開始します。さらに、そのヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）設計により、制御された展開が可能です。まずはチームが承認するための返信案を作成させることから始め、実際の動作を確認してパフォーマンスを信頼できるようになってから、より大きな自律性を与えることができます。

主な事実：

• 迅速なオンボーディング： 過去のチケット、ヘルプセンターの記事、Shopifyカタログ全体から、ワンクリックの統合で学習します。

• アクションの実行： 単に話すだけではありません。注文状況の確認、返品の処理、ヘルプデスクへの直接のチケット作成が可能です。

• 安全な展開： 顧客と対話する前に、過去のチケットを使ってパフォーマンスをシミュレーションすることができ、解決率の明確な予測を立てられます。

• 実証済みの結果： 平均して、eesel AIは顧客のサポート会話の81%を自律的に解決することができます。

2. Klarna

KlarnaのOpenAI搭載アシスタントは、複雑で規制のあるトピックを高い精度で処理するようにトレーニングされたAIの事例です。毎月数百万件の会話を管理しており、これにより人間のエージェントが、最もデリケートで重要な顧客の問題に集中できるようになっています。

なぜこれが優れた事例なのか： これは、AIチャットボットが基本的な質問以上のことを任せられることを示しています。導入初月で、このアシスタントは230万件の会話を処理しました。これは、同社の全カスタマーサービスチャットの3分の2に相当します。

主な事実：

• 圧倒的な効率性： このAIはフルタイムエージェント700人分に相当する働きをしており、4,000万ドルの利益改善に貢献すると期待されています。

• 迅速な解決： 顧客の問題は現在2分足らずで解決されており、以前の平均11分から大幅に短縮されました。

• グローバルかつ多言語： アシスタントは23の異なる市場で24時間365日利用可能であり、35以上の言語でコミュニケーションが可能です。

• ハイブリッドアプローチ： 当初、Klarnaは純粋なAIファーストモデルを採用していましたが、顧客が依然として人間にエスケープする手段を必要としていることに気づきました。以来、必要なときには「常に実際の人と話せる」ように戦略を調整し、よりバランスの取れた体験を作り出しています。

Amazonのものは、私が良い経験をした唯一のものです。返品を処理する際、必要な情報を入力するよう促され、その後シームレスに人間のカスタマーサービス担当者に引き継いでプロセスを完了させてくれました。チャットボットのインターフェースに、人間のエージェントにつなぐオプションがあるかどうかを事前に表示する方法があればいいのにと思います。行き止まりのFAQボットにはうんざりしているので、チャットを試すことすらしないことがよくあります。

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3. H&M

膨大で常に変化する在庫を持つH&Mのようなブランドにとって、顧客が自分にぴったりの商品を見つけられるように手助けすることは大きな課題です。Kikメッセンジャーアプリで利用可能な彼らのチャットボットは、パーソナルスタイリストのように機能します。ユーザーにファッションの好みについていくつかの質問をすることから始め、パーソナライズされたコーディネートの提案をまとめます。

なぜこれが優れた事例なのか： これは、対話型AIを使用してオンラインショッピングをより魅力的で個人的なものにしている事例です。顧客に延々と商品ページをスクロールさせる代わりに、H&Mはインタラクティブで楽しい、ガイド付きのショッピング体験を提供しています。これは顧客体験を向上させるだけでなく、コンバージョン率の向上にも役立ちます。

4. Amtrak's Julie

Amtrakは、列車のスケジュール、運賃、予約に関する電話でパンク状態でした。彼らの解決策は「Julie（ジュリー）」でした。音声とテキストの両方で動作し、旅行者を予約プロセス全体にわたって案内する仮想アシスタントです。

なぜこれが優れた事例なのか： Julieは、チャットボットがいかに複雑で多段階のプロセスを最初から最後まで自動化できるかを示しています。投資収益率（ROI）と顧客満足度の向上は顕著です。

主な事実：

• 膨大な処理量： Julieは毎年約500万件の質問に答え、1日平均5万件の通話を処理しています。

• 大幅なコスト削減： 日常的な質問を引き受けることで、このチャットボットはAmtrakのカスタマーサービスコストを100万ドル以上削減しました。

• ビジネスの成長： Julieの導入後、Amtrakは予約数が25%増加し、セルフサービスツールのユーザーエンゲージメントが50%急増しました。

5. Domino's Dom

Domino'sは、ピザの注文をテキストを送るのと同じくらい簡単にしたいと考えました。彼らの注文アシスタント「Dom（ドム）」は、Facebook Messenger、Amazon Alexa、Google Assistant、さらにはSMSなど、顧客がいるあらゆる場所で利用可能です。

なぜこれが優れた事例なのか： これはまさに顧客がいる場所で出会うということです。オムニチャネルでの存在感を構築することで、Domino'sは注文プロセスからあらゆる摩擦を取り除きました。しかしそれだけではありません。彼らは対話をより人間に近く感じさせることにも注力しました。

主な事実：

• オムニチャネル注文： 顧客は、お気に入りのアプリやスマートデバイスから、お気に入りのピザを再注文したり、配達状況を追跡したりできます。

• 高度にパーソナライズされた音声： 音声AIは地域固有のアクセントを使用して、全米の顧客にとってより自然で親しみやすい響きになるようにしています。

• 幅広い採用： テキスト音声変換機能は現在、北米における全電話注文の約80%で使用されています。

6. Bank of America's Erica

「Erica（エリカ）」はBank of AmericaのAIアシスタントで、モバイルアプリの中に組み込まれています。残高の確認、請求書の支払い、送金といった日常的な銀行業務を顧客がこなせるようサポートします。しかし、それだけではなく、顧客の支出習慣に関する先回りしたインサイトを提供することで、一歩先を行っています。

なぜこれが優れた事例なのか： Ericaは、チャットボットが安全でパーソナライズされた、役立つ財務サポートを大規模に提供できることを示しています。単純な取引を超えて、実質的な価値のあるガイダンスを提供しています。

主な事実：

• 圧倒的なスケール： 2018年の開始以来、Ericaは5,000万人近いユーザーと30億回以上のクライアント対話を処理してきました。

• 先回りしたインサイト： Ericaは、継続的な課金の値上げに関する通知や、週ごとの支出概要など、パーソナライズされたアラートを送信します。

• 高い精度： アシスタントはユーザーリクエストの98%以上に正常に対応しており、コールセンターの入電数を削減しています。注目すべきは、EricaはNLPを使用していますが、生成AIや大規模言語モデルに基づいていないという点です。

7. Casper's Insomnobot

マットレス会社のCasperは、ユニークなマーケティングの課題を抱えていました。それは、顧客が新しいベッドを積極的に探していないときに、どうやって潜在顧客とつながるか、という点です。彼らの解決策は、夜更かしをして眠れない人々のために特別に作られたチャットボット「Insomnobot3000」でした。

なぜこれが優れた事例なのか： これはブランド構築に使用されるチャットボットの事例です。このボットは何かを売ろうとはしません。代わりに、SMSを通じてフレンドリーでカジュアルな会話を提供し、「午前3時を少しだけ寂しくない時間にする」ことを目指しています。これは、AIを使用してオーディエンスと感情的なつながりを作り、購入準備が整うずっと前からブランドロイヤリティを構築できることを示しています。

カスタマーサービス用チャットボット事例を検討する際の3つのポイント

チャットボットを導入する前に、価値のあるツールを選択するために考慮すべき3つの重要なポイントを挙げます。

1. オンボーディングを3ヶ月のITプロジェクトにしてはいけない

一部のAIツールは、開発者や数週間の設定を必要とする長く複雑なセットアップが必要な場合があります。これでは投資収益率（ROI）の実現が遅れてしまいます。

いいリストですが、これら多くの大規模プラットフォームの本当の落とし穴は、価格モデルやエコシステムへの囲い込みです。予測不可能な解決ごとの手数料で費用が跳ね上がるか、あるいはAIを使うためだけにサポートスタック全体を移行させられるかのどちらかです。これは、こうしたリストでは必ずしも語られない大きな隠れたコストや労力です。

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プラグアンドプレイのソリューションを探しましょう。今日の多くのプラットフォームは、ヘルプデスク、過去のチケット、社内ドキュメントなどの既存のデータソースから自動的に学習するように設計されています。

例えば、eesel AIのようなプラットフォームは、新入社員と同じようにヘルプデスクに招待できるように設計されています。数ヶ月ではなく数分でビジネスの文脈を学習し始めるため、すぐに価値を実感できます。

2. 安全な展開方法が必要

サポートリーダーの共通の懸念は、AIが間違った回答やブランドイメージに合わない回答を提供するリスクです。本番稼働のプロセスは制御されている必要があります。

段階的で制御された展開を提供するプラットフォームを優先するのが賢明です。その一つの方法は、ヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）モデルです。AIは、まずエージェントが承認、編集、または拒否するための返信案を作成することから始めます。このプロセスにより、顧客体験をリスクにさらすことなく、現実のフィードバックに基づいてAIをトレーニングできます。

また、シミュレーションモードを備えたツールも探してください。eesel AIのようなツールでは、数千件の実際の過去のチケットを使ってAIのパフォーマンスをテストできます。これにより、実際の顧客と対話する前に、解決率の正確な予測を立てることができます。

3. 単に話す以上のことができなければならない

質問に答えるのは仕事の一部に過ぎません。効果的なチャットボットとは、行動を起こせるボットのことです。

つまり、他のビジネスツールと深く統合されている必要があります。Shopifyで注文状況を確認できるか？顧客のために返金を処理できるか？Zendeskでチケットにタグを付け、振り分けることができるか？

こうしたタスクを実行できる能力こそが、チャットボットを単なる情報提供ツールから、チームの時間を大幅に節約し、顧客の問題を最初から最後まで解決するAIチームメイトへと昇華させるのです。

これらの事例を見ることも大切ですが、それらがどのように構築されているかを理解することで、より明確なイメージが持てます。最新のノーコードチャットボットがどのように誕生するかを実際に見ていただくために、以下の動画では、わずか数分で機能的なカスタマーサポートエージェントを構築するプロセスを紹介しています。

Botpressによるこのビデオチュートリアルでは、オンライン小売業者向けの完全に機能するカスタマーサポートエージェントを5分足らずで構築する方法を紹介しています。これはノーコードでのチャットボット開発の素晴らしい例です。

最高の担当者は人間である必要はありません

これらのカスタマーサービス用チャットボット事例が示すように、テクノロジーは大きく進化しました。現代のソリューションは、完全に統合されたAIチームメイトとして機能します。彼らはあなたのビジネスを学習し、人間のエージェントのすぐ隣で働き、販売とサポートの両方のタスクをこなすことができます。

セットアップは簡単で、制御された展開が可能であり、収益に直結する影響を与えることができます。もはや、企業がAIチャットボットを使用すべきかどうかではなく、どのチャットボットが自社のチームに最適かが問われているのです。

今すぐヘルプデスクに招待できるAIチームメイトをお探しなら、eesel AIを無料でお試しください。ご自身の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、わずか数分でその可能性を確認できます。