KustomerでAIを設定する方法：2026年向けステップバイステップガイド

まとめ

KustomerでAIを設定するとは、主にConcierge（顧客向け）、Envoy（エージェントコパイロット）、Architect（ノーコードビルダー）、Data Explorer（アナリティクス）という4つのネイティブスイートを、決められた順序で使いこなすことを意味します。最初にクリーンな公開ナレッジベースを用意し、Kustomer AI > オートメーション追加でオートメーションを作成し、ガイダンスとガードレールを設定し、ツールをアタッチし、コンソールでテストし、トリガーとルーティング条件を設定してデプロイします。すべて管理者専用で、Kustomerの統合顧客タイムライン上で完結します。

ほとんどのガイドが省略する点：Kustomer 2.0には数値の信頼度ダイヤルがありません。設定できるパーセンテージではなく、スマートルーティングのインテントマッチングによってAIが対応するかどうかを決定します。理解すれば問題ありませんが、リスク管理の方法が変わります。これが本番公開前に最も入念にテストすべき部分です。

私はeeselでインテグレーションとAIエージェントを構築しており、長年にわたってライブサポートキューにAIを導入してきた経験から、率直に申し上げます：設定自体は簡単な半分です。難しい半分は信頼することです。もしまだスタック選定中であれば、専用のAIレイヤーが適している場面もご紹介します。eeselはKustomerとは連携していませんが、Zendesk、Freshdesk、Gorgias等にはシミュレーションステップ付きで導入でき、一人の顧客が見る前に解決率を把握できます。

Kustomerで実際に設定できるもの

設定に手を付ける前に、どのAIを設定しているかを把握することが重要です。メニューの場所や手順が製品によって異なるためです。Kustomerは2026年にAIを4つの名前付きパーツに再編しており、すべて顧客中心のデータモデルの上に構築されています。

• Concierge は顧客向け自律エージェントです。チャット、メール、SMS、WhatsApp、音声を通じて「注文の状況は？」や「与信枠を上げてほしい」といった問い合わせをエンドツーエンドで解決します。
• Envoy はエージェント側のコパイロットです。返信候補の提示、ナレッジのサーフェシング、自動要約を担い、人間のエージェントをサポートします。
• Architect はノーコードビルダーです。「あなたのAIを構築するAI」で、目標を説明するとオートメーションを組み立ててくれます。
• Data Explorer は会話型アナリティクスです。自然言語で質問を入力するとグラフが返ってきます。

Conciergeが顧客向けの役割を果たしている様子をご覧ください。与信枠増額リクエストを解決し、対応範囲を超えた場合はスムーズに引き継ぎを行っています：

このガイドを読んでいるほとんどのチームにとって、「KustomerでAIを設定する」とはConciergeとArchitectを意味します。ノーコードビルダーで構築する顧客向けオートメーションです。このガイドの大半はその内容を扱います。注意点として、以下の内容はすべて管理者専用です。Kustomerのドキュメントの各AI設定ページには「管理者はAI Agent Studioページにアクセスできます」という一文が冒頭に記載されています。

全体の流れを把握するために、セットアップシーケンスを一覧でご確認ください：

ステップ1：まずナレッジベースを整備する

これがすべての成否を決めるステップですので、急がないでください。KustomerのAIオートメーション作成ドキュメントには「始める前に」のリストがあります：エージェントが参照するナレッジをKustomerのナレッジベースに追加し、エージェントの役割とツールを決定してください。

よくある2つの落とし穴：

• AIエージェントが参照するのは公開済みの公開記事のみです。下書き、内部メモ、非公開コンテンツは決して使用されません。下書きに回答がある場合、AIはそれを見ることができません。
• エージェントが取得するのは記事のタイトルと本文のみです。ナレッジを検索する際にタグやカテゴリは使用されません。実際の回答はタイトルと本文に記載し、メタデータには置かないようにしましょう。

公開Webページからも情報を取得したい場合は、それらのURLのデータソースを作成してください。対象ユーザーのミスマッチは本当の落とし穴です。管理者向けに書かれたナレッジベースに対して、エンドユーザーからチケットが来るというパターンをよく耳にします。これは自信満々だが分かりにくい回答につながります。クリーンなナレッジを入力すれば、有用な回答が出力されます。

ステップ2：最初のAIオートメーションを作成する

ナレッジの準備が整ったら、左のナビゲーションでKustomer AIに移動し、AIオートメーション画面を開きます。どれくらいのコントロールを望むかによって、3つの作成方法があります。

シンプルなシングルエージェントのパス

顧客向けの基本的なエージェントには、オートメーションを追加をクリックし、AIオートメーション作成ドキュメントに従って：

1. 名前と説明を入力します。
2. ガイダンスを設定します。ここが実際の設定の核心です。ガイダンスには、参照できるナレッジソース、従うべきステップバイステップの手順、話すトーン、エッジケース向けの自由記述指示、競合他社や機密データの扱いのためのガードレールが含まれます。
3. 変更を保存をクリックしてテストに進みます。

手順を一から書くのが大変な場合は、Architectが会話形式で作成を支援します。目標を説明すると、手順を下書きし、ナレッジソースを選択し、オートメーションを設定してくれます。Kustomerのチームビルダーはこの会話アプローチをよく示しています：

マルチエージェントのパス（複雑な要件向け）

サポートが複数の異なるドメインにまたがる場合、Kustomerは1つの巨大エージェントではなく、複数のスペシャリストエージェントを推奨しています。ドキュメントには「返金エージェントは返金を管理し、配送エージェントは配送ステータスの変更を管理すべき」と記載されています。各チームには顧客に挨拶してバックグラウンドでスペシャリストに委任するスーパーバイザーエージェントがあります：

カスタムコード、OpenAPIコール、エージェント間の引き継ぎを有効にするには、マルチエージェントモードをクリックし、マルチエージェントモードに切り替えをクリックします。マルチエージェントドキュメントからの重要な警告をよく読んでください：「AIオートメーションをマルチエージェントモードに切り替えた後は、シングルエージェントモードに戻すことはできません。」追加の機能が本当に必要な場合のみ移行してください。そこからはブロックごとにフローを組み立てます：挨拶用のスタートブロック、さらにトリアージ、メッセージ送信、ツール、既存エージェントブロックを追加します。

ステップ3：AIにツールを与えて会話以上のことをできるようにする

ヘルプ記事を引用するだけのエージェントは、高級な検索バーに過ぎません。有用なバージョンは注文を調べたり、ポイント残高を確認したり、返品手続きを開始したりできます。Kustomerではこれらのアクションがツールとして、Kustomer AI > ツールで管理されます。

すべての組織は2つのデフォルトツールから始まります：EndConversationとRouteConversation。ツールを追加をクリックして、日付/時間の比較、Klassデータ（組織固有の顧客・注文データ）、または外部システムにアクセスするためのOpenAPIから選んで追加できます。また、ストアフロントに直接接続するShopify注文検索ツールのベータ版もあります。

これを見逃すと午後の時間を無駄にする落とし穴：「ツールに変更を加えた場合、変更は自動的に有効になりません。更新されたツールを使用するには、オートメーションを再起動する必要があります。」ツールを編集したら、オートメーション設定に戻ってチームを再起動してください。アシスタントの変更も同様で、適用するには再公開が必要です。

ステップ4：ガードレール、ルーティング、人間への引き継ぎを設定する

このセクションは省略できません。ここでAIサポートが信頼を獲得するか、静かに失うかが決まるからです。

ガードレールはガイダンスステップ（またはArchitect経由）で設定します。機密トピックの制限、競合他社への言及防止、機密情報の開示制限に使用します。Architectでは競合他社ガードレールとシークレットガードレールとして提供されています。

本番公開前に理解しておくべき重要事項：Kustomer 2.0には数値の信頼度しきい値はありません。代わりに、スマートルーティングが各受信メッセージで顧客のインテントを読み取り、そのインテントがオートメーションで処理されるべき場合のみ会話をengaged（課金対象の状態）としてマークします。一致しないものはすべて人間に送られます。スマートルーティングは決定前に最大3つの明確化質問を行えます。

これを強調するのは、その背後にある不安が普遍的だからです。月間約7,000件のGorgias チケットを処理するDTCサプリメントブランドのオペレーションリーダーはこう率直に言いました：「AIは100%の質問に答えられるわけではないが、もし試みて'申し訳ありませんが、これについては分かりません'と答えるだけなら、7,000件のチケットを全部チェックして、AIが実際に良い答えを出したかどうか確認することはできない。自分が自信を持って対応できるチケットだけを扱って、他は全部放っておいてほしい。」このインテントルーティングをしっかりテストすることが重要であり、信頼度スライダーがカバーしてくれると思い込まないことが大切です。（古い会話分類機能はかつて0〜100のクオリティスコアを表示していましたが、現在は非推奨で新規顧客には提供されていません。）

引き継ぎ自体については、閉じるのではなく転送したい場合は、EndConversationではなくRouteConversationを使用します。Kustomerのガイダンスでは、エスカレーションすべきエージェントからはEndConversationツールを削除し、ルーティングツールがすでに実行された際はスーパーバイザーが会話を閉じないように指示することを推奨しています。実際のループに注意してください：RouteConversationが発動したとき、人間が対応できない場合、会話がAIに戻ってくる可能性があります。修正方法は設定 > プラットフォーム > ワークフローにワークフロー条件を追加して、assistant.statusがtransferredと等しくないことを確認することです。

最後に、AIの開示を設定して、会話の開始時にエージェントがAIであることを伝えるようにします。これはチャンネルごとに設定します。引き継ぎと開示を適切に行うことは、どのプラットフォームでも優れたエージェント引き継ぎプラクティスの根底にある規律です。

ステップ5：顧客の誰かが見る前にテストする

エージェントを編集するとドラフトチーム（デプロイされていないサンドボックス）が作成されます。それを開き、テストアイコンをクリックするとテストコンソールが開きます。専用のテスト顧客と会話が作成され、チャンネルを選んで安全に会話できます。

注意が必要な要件：チャットが有効で、Kustomerチャットを使用するために少なくとも1つのドメインが認証されていない限り、コンソールは機能しません。大規模な一貫性のために、Evaluationsを実行して、特定のテストケース（例：「返金リクエストは常に肯定的な結果になる」）に対してオートメーションをテストし、本番公開前にリグレッションを発見できます。

コンソールテストの正直な限界：いくつかのスクリプト化されたチャットは、実際のチケット履歴と同じではありません。奇妙な5%のケースをエージェントがどう処理するかは、実際に遭遇するまで分かりません。これが私が別の場所で過去のチケットに対するシミュレーションを重視する最大の理由です。数千件の実際の会話を再生して本番公開前の解決率を把握し、数件のサンドボックスチャットを見て期待するより確実です。

ステップ6：デプロイしてチャンネルを選択する

テストが良好に見えたらデプロイします。2.0ではデプロイメントノート（ロールバック用の変更ログも兼ねる）を追加し、オートメーションが処理する会話を決定するトリガー条件を定義し、「商品の返品」や「配送問題」のような短いインテント文としてスマートルーティング条件を設定します。

AIエージェントはチャット、メール、SMS、WhatsApp、Facebook Messenger、フォームをサポートしています。ただし、後回しにされがちな設定ステップがあります：本人確認です。AIがツールを使用できるかどうかは、チャンネルと顧客が確認済みかどうかによって異なります。

認証済みメール、認証済みチャット、Facebook、WhatsAppには組み込みの確認機能があります。匿名チャット、未認証メール、フォーム、SMSでは、顧客データに触れるツールが実行される前に顧客の確認が必要です。確認ウィンドウはチャンネルによって異なります：SMSとWhatsAppは15分、チャットと音声は30分、メール、Facebook、フォームは60分です。ツールに確認が必要で、チャンネルに確認が設定されていない場合、AIは顧客に続行できないと伝えて人間にルーティングします。意識的に設定するようにしてください。

ステップ7：本番公開後にトレースを観察する

本番公開はチューニングの始まりであり、設定の終わりではありません。KustomerのTracesページはすべてのAIインタラクション、タイムスタンプ、顧客の入力、使用ツール、回答、参照したナレッジ記事を記録しています。AI Agent TeamsページからいつでもObserveまたはView Tracesを開けます。

トレースは誤った回答のデバッグに非常に役立ちます。AIがどの記事を取得し、どこで推論が誤ったかを正確に見られるからです。ボリューム全体の把握には、Reporting > AI Agents for Customers 2.0でレポートを確認できます。会話、メッセージ、チャンネル別の内訳が表示されます：

最初の数週間はトレースを読み、AIがうまく対応できなかった質問を見つけ、基礎となるナレッジやガイダンスを修正し、再起動することに費やしてください。このフィードバックループが、どのプラットフォームでもAIサポートエージェントをトレーニングする実際の作業です。

Kustomer AI設定時のよくある間違い

すでに指摘したもの以外に、繰り返し見られるいくつかの落とし穴をご紹介します：

• 変更後に再起動を忘れる。 ツールとアシスタントの編集は再起動または再公開するまで適用されません。「修正」が機能しない場合、まずこれを確認してください。
• ナレッジを下書きのままにする。 AIは非公開記事を読めません。驚くほど多くの「AIがこれを知らない」チケットが、公開されなかった記事に起因しています。
• マルチエージェントモードへの早期切り替え。 これは一方通行の扉です。OpenAPIコールやスペシャリストへの引き継ぎが本当に必要になるまで、シングルエージェントモードにとどまってください。
• プラットフォーム自体の過小評価。 Kustomerは強力ですが軽くはありません。ある運営者がRedditに書いたように：「未知の非常に奇妙な理由で、デフォルトでHTMLではなくRAW形式でメールを表示する...あまりにも奇妙で理解できない。」AIは学習曲線のあるCRMの上にあり、その曲線があなたの設定時間の一部です。

コストについても現実的に見ることが重要です。Kustomerは公開価格を開示しておらず、すべて営業経由です。競合分析では、8席以上のプランで月額89〜139ドル程度、年間請求、AIは会話ごとに追加課金と見られています。これが、多くのチームがネイティブAIが最もコスト効率の良い選択かどうかを問い始める背景です。当社の詳細なKustomer料金ガイドで数字を深掘りしており、Kustomerレビューでは強みと弱みを網羅しています。

まだ選定中であれば：より軽量なAIレイヤー

率直に申し上げます。これが最も有益なことだからです：eeselはKustomerとは連携していません。Kustomerのスタックに決めているなら、上記の手順があなたの道筋であり、機能します。

しかし、多くの人が「KustomerでAIを設定する方法」に辿り着くのは、プラットフォームにコミットするかどうかをまだ決めている段階です。多くの場合、席単価＋AI従量課金の価格設定と複雑な設定を検討した後です。そのような場合、専用のAIレイヤーが何を違いをもたらすかを知ることが有益です。eeselはサポートするヘルプデスク — Zendesk、Freshdesk、Gorgias、Front、Help Scout など — に接続し、初日から過去のチケットとヘルプドキュメントから学習します。

Kustomerに興味があるチームにお伝えしたい2点：まず、シミュレーションモードで何千件もの過去のチケットを再生して、本番公開前に解決率を報告します。これが「7,000件のチケットを確認できない」という不安への答えです。次に、席単価なし・最低利用なしの解決単価制の使用量ベースの料金設定です。私たちは長年、自信満々の口調で間違った回答をするボットがライブキューにいる現場を見てきました。だからこそ「まずシミュレート」ステップが存在します。これがGridwiseのようなチームが初月にティア1リクエストの73%を解決できた理由でもあります。eeselを無料で試すことができます。もしKustomerがあなたに合ったホームであれば、このガイドがその道案内をします。