
現在、誰もがカスタマーサポートへの大規模言語モデル(LLM)の活用について話題にしていますが、それにはもっともな理由があります。24時間365日の即時対応を提供できるというアイデアは非常に魅力的です。しかし、エアカナダのチャットボットが顧客に自信満々に嘘をつき、航空会社がそのボットが捏造した払い戻しに応じざるを得なくなった話のような、恐ろしい失敗談も私たちは耳にしています。
この混乱は、多くのサポートリーダーが見落としている重要な点を示唆しています。AIを成功させる鍵は、GPT-4かClaude 3かといった「生のモデル」選びにあるのではありません。モデルを制御し、会社のナレッジを供給し、対応のルールを設定するためのプラットフォームこそが重要なのです。
このガイドでは、溢れる情報を整理し、主要な選択肢を精査しました。混乱ではなく自信を持って自動化を進められるよう、カスタマーサポートのユースケースに最適なLLMプラットフォームはどれか、一緒に見ていきましょう。
カスタマーサポートAIスタックの仕組みを理解する
「カスタマーサポート用のLLM」と言うとき、それは単一のAIモデルだけを指しているわけではありません。実際には、顧客に適切な回答を提供するために連携する一連のテクノロジースタック(技術の積み重ね)を指します。
各パーツを簡単に整理すると以下のようになります。
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基盤(LLM): これはエンジンのようなもので、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeなどが該当します。質問を理解し、人間のような文章を書くための生の能力を持っています。
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脳(あなたのナレッジ): 生のLLMは世界中のことについては知っていますが、あなたのビジネスについては何も知りません。役に立つツールにするためには、検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれるプロセスを使用して、会社の情報と接続する必要があります。これにより、AIはヘルプセンター、過去のチケット、社内ドキュメント(internal docs)から直接回答を引き出すことができ、勝手な作り話をすることを防げます。
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コントロール(アプリケーションプラットフォーム): 実際のビジネスにおいて最も重要な部分です。プラットフォームはあなたのダッシュボードになります。ここでナレッジソースを接続し、AIがいつ介入するかのルールを設定し、話し方のトーンを微調整し、AIが実際に「何ができるか」(チケットにタグを付ける、担当者に引き継ぐなど)を決定します。
優れたプラットフォームはこれら3つのレイヤーをスムーズに融合させ、賢く、かつ安心して現場に任せられるツールを提供してくれます。
最適なLLMプラットフォームの評価基準
トップ候補を選定するにあたり、AIツールがチームの核となるか、あるいは絶え間ない悩みの種になるかを左右する、実用的な側面に注目しました。
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導入の容易さ: 開発チームがいなくても、どれだけ早く稼働させることができるか。現在のヘルプデスクに接続できるか、それともゼロから作り直す必要があるか。
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ナレッジ管理: あらゆる情報からどれだけうまく学習できるか。公開されているヘルプドキュメントをなぞるだけか、それとも過去のチケット、社内のGoogle Docs、Confluenceのページに埋もれた詳細まで掘り下げられるか。
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カスタマイズとコントロール: どのチケットをAIが処理し、どれを人間のエージェントに任せるかを正確に指示できるか。AIの個性を変えたり、注文状況の照会などのタスクを与えたりできるか。
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テストと安全性: 実際の顧客に対応する前に、過去のチケットでAIを試運転する方法があるか。
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料金モデル: 価格体系は分かりやすいか。異なるチーム規模に合わせた段階的なプランや、予測可能な固定料金モデルを提供しているか。
カスタマーサポート向けトップ4 LLMプラットフォームの比較
| プラットフォーム | 最適な用途 | セットアップの容易さ | 主な差別化要因 | 料金モデル |
|---|---|---|---|---|
| eesel AI | コントロール、柔軟性、迅速な開始 | 非常に優れている(セルフサービス、数分) | 過去のチケットによる強力なシミュレーション | 月額固定サブスクリプション |
| Zendesk AI | Zendeskエコシステムを活用しているチーム | 良い(ネイティブアドオン) | 深い統合とエンタープライズ級の信頼性 | 段階的プランとアドオン |
| Freshworks (Freddy AI) | Freshworksスイート全体を使用している企業 | 良い(ネイティブ機能) | サポート、営業、マーケティングにまたがる統合AI | AI機能に応じた段階的プラン |
| Gorgias Automate | ShopifyやBigCommerceを利用するECサイト | 非常に優れている(専用設計) | ECプラットフォームとの深い連携 | チケット量に基づく段階的プラン |
2026年のカスタマーサポートに最適な4つのLLMプラットフォーム
それでは、選出された各プラットフォームを詳しく見ていきましょう。
1. eesel AI
eesel AIの背後にあるコンセプトは、既存のツールを破棄する必要がないということです。これはZendesk、Freshdesk、Gorgiasといったヘルプデスクに直接接続し、あちこちに散らばっているあらゆるナレッジから学習します。
- 選出理由: eesel AIは、サポートマネージャーが抱く最大の懸念である「コントロールの喪失」と「AIの暴走」に対処しています。最も印象的な機能はシミュレーションモードで、数千件の過去のチケットを使って設定をテストできます。顧客と一度も接触することなく、AIがどのように返信したはずかを確認し、自動化率のリアルな予測を得て、ナレッジベースの欠落を特定できます。

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メリット:
- 自分自身でわずか数分でセットアップ可能。
- 過去のチケット、ドキュメント、ヘルプセンターからナレッジを集約。
- 特定のチケットタイプを自動化し、他をエスカレーションするための詳細な制御が可能。
- 解決数ごとの追加料金が発生しない、分かりやすい固定料金制。
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デメリット: 特化型のプラットフォームであるため、ZendeskやFreshworksのようなオールインワン・スイートを目指しておらず、AI以外の機能は含まれていません。
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料金: eesel AIの料金は、月額固定料金に基づいています。
- Team: 月額299ドル、最大1,000件のAIインタラクションまで。
- Business: 月額799ドル、最大3,000件のAIインタラクションまで。過去のチケットでの学習やAIアクションの使用が可能。
- Custom: 無制限のインタラクションと高度な機能のためのカスタム料金。
- 年払いプランでは20%の割引があります。隠れた費用はありません。

2. Zendesk AI
Zendesk AIは、世界をリードするZendeskプラットフォームに直接組み込まれた強力なネイティブAI機能セットです。成熟し信頼された業界標準として、スマートなチケットルーティングやマクロの提案から、非常に能力の高い顧客対応エージェントまで、あらゆる機能を提供します。
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選出理由: Zendeskはサポートプラットフォームのゴールドスタンダード(最高基準)であり、そのAIもその評判を維持するように構築されています。すでにZendeskアカウント内にある膨大なデータを活用し、シームレスでエンタープライズグレードの体験を提供します。世界中の何千もの企業のカスタマーサービスを支える、信頼性が高く拡張性のあるソリューションです。
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メリット:
- サポートスタック全体を統合したままにできる、完璧なネイティブ統合。
- 業界をリードするセキュリティと信頼性のもと、既存のデータと履歴を活用。
- エージェントは使い慣れたワークスペース内で一貫した体験が可能。
- Ultimate.aiの買収により強化され、世界クラスの多言語対応能力と堅牢な自動化をZendeskファミリーにもたらしています。
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デメリット:
- Zendeskエコシステムに全面的にコミットしている場合に最も効果を発揮します。
- AIはユーザーフレンドリーで合理化されるよう設計されているため、よりニッチなDIYツールとは異なる構成オプションになる場合があります。
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料金: Zendeskの料金は、チームの規模やニーズに合わせた段階的なプランを提供しています。
- Suite Team: エージェント1人あたり月額55ドル(年払い)。導入のための「Essential」AIエージェントが含まれます。
- Suite Professional: エージェント1人あたり月額115ドル(年払い)。
- Advanced AI: 強力で専門的なAI機能がアドオンとして利用可能です。Zendeskはまた、自動解決に基づく成果報酬型の料金モデル(value-based pricing)も提供しており、成功に合わせてコストを拡張できます。
3. Freshworks (Freddy AI)
Freddy AIは、サポート用のFreshdeskから営業・マーケティングツールまで、Freshworksの世界全体をカバーするAIレイヤーです。目標は、顧客とのあらゆる対話において単一のAI体験を提供することにあります。
- 選出理由: すでにFreshworksスイートに全面的に取り組んでいる企業にとって、Freddy AIは自然な選択肢です。営業チャットのコンテキストをサポートチケットに引き継ぐことができ、顧客の履歴をより正確に把握できます。

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メリット:
- ビジネスの複数の部門で機能する単一のAI。
- 既存のFreshworksユーザーにとって、導入してすぐに使える堅実な選択肢。
- 異なるチャネルにわたるサポートを処理する強力な能力。
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デメリット:
- サポート専用に構築されたツールと比較すると、やや汎用的な印象を受けることがあります。
- Freshworksスイート全体を使用していない限り、真のメリットを享受しにくいです。
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料金: Freshworksの料金体系において、Freddy AIはFreshdeskの各プランに分散されており、本当に有用なAI機能を解放するには上位ティアの料金を支払う必要があります。
- Free: 非常に限定的なAI。
- Growth: エージェント1人あたり月額29ドル(年払い)。基本的なFreddy AI機能が含まれます。
- Pro: エージェント1人あたり月額59ドル(年払い)。より高度なAIを解放。
- Enterprise: エージェント1人あたり月額99ドル(年払い)。Freddy AIツールのフルセットが付属します。
4. Gorgias Automate
Gorgiasは、特にeコマース(EC)向けに構築された最高のヘルプデスクであり、そのAutomate機能は市場でも際立っています。ECブランドが非常に高速で優れたカスタマーサービスを提供できるようにする、極めて成熟した信頼性の高いツールです。
- 選出理由: オンラインショップ、特にShopifyを利用している店舗にとって、Gorgias Automateは強力な武器です。ストアと直接接続し、ライブデータを取得することで「注文はどこですか?」「返品はどうすればいいですか?」といった質問に回答します。Gorgiasは、何千もの成長中のブランドにとって信頼できるパートナーとしての地位を築いています。

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メリット:
- Shopify、BigCommerce、Magentoとの非常に深く信頼性の高い統合。
- EC特有の一般的な質問を高い精度で処理する専用設計。
- サポート対応を売上の機会に変え、ブランド価値を最大化するよう設計されています。
- 広範な連携マーケットプレイスを持つ、成熟した信頼できるプラットフォーム。
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デメリット:
- eコマースのワークフローに特化して最適化されています。
- 料金モデルは、成長段階や自動化のニーズに合わせてさまざまなティアが用意されています。
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料金: Gorgiasの料金は、チームの規模に合わせた段階的なプランを提供しています。月間のチケット数に基づいており、自動化によって提供される価値を反映したAI解決費用(fee for AI resolutions)が含まれます。
- 基本プラン: 50チケットで月額10ドルから、5,000チケットで月額750ドルまで。
- AIエージェント費用: 自動化による成功に合わせて、AIが処理した解決1件につき0.90ドルから1.00ドルの追加費用が適用されます。これにより、ブランドの規模に応じて、使用した分だけ支払う形になります。
LLMプラットフォームを選択するためのプロのヒント
どのプラットフォームに傾いているとしても、以下のことを念頭に置いておきましょう。


最後に:重要なのはモデルではなく、プラットフォームである
どのLLMがカスタマーサポートのユースケースに最適かという議論は、ある意味で核心を突いていません。世界で最も豪華なAIモデルであっても、それを制御できず、自社のビジネスを教えることができず、安全に展開できなければ意味がありません。
最適なプラットフォームとは、既存のワークフローに適合し、自動化を完全にコントロールでき、自信を持ってすべてをテストできるツールを提供してくれるものです。多くのECブランドにとって、Gorgias Automateは店舗専用サポートのゴールドスタンダードであり続けています。一方で、Zendeskのような成熟したエンタープライズ級のシステムを利用している場合、彼らのネイティブAIとUltimate.aiの追加は、自動化の旅に向けた堅牢で世界クラスの基盤を提供します。eesel AIのような特化型プラットフォームは、シミュレーションやナレッジ統合の追加レイヤーを提供することで、これらのエコシステムをさらに強化することができます。
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よくある質問
生のLLM(大規模言語モデル)は単なるエンジンに過ぎません。プラットフォームは、不可欠な制御機能を提供します。企業の独自の知識を統合し、AIの動作ルールを設定し、トーンを定義し、既存のツールと接続することで、AIをビジネス運営において安全かつ効果的なものにします。
プラットフォームは、検索拡張生成(RAG: Retrieval-Augmented Generation)を使用して、LLMを企業のナレッジソースに接続します。これには、ヘルプセンター、内部ドキュメント、過去のチケットなどのデータを提供することが含まれ、汎用的な回答ではなく、正確で企業固有の回答を可能にします。
自動化ルールのきめ細かな制御、AIのペルソナ(人格)定義機能、そして極めて重要なのが、堅牢なシミュレーションモードです。これらの機能により、実際の顧客に対応する前に、過去のデータでパフォーマンスをテストし、ナレッジの欠落を特定できます。
定義が明確でない「解決数ベース(per-resolution)」の料金設定には注意が必要です。自動化率が向上するにつれてコストが変動する可能性があるからです。月額固定のサブスクリプションモデルは予測がしやすく、ZendeskやGorgiasのような確立されたプラットフォームでは、チームの規模や成功に合わせてスケールできる段階的なプランを提供しています。
はい、「シミュレーションモード」やサンドボックス環境を提供しているプラットフォームを探すべきです。この機能により、過去のチケットデータでAIを実行し、自動化率を予測し、顧客への公開前に安全にナレッジのギャップを特定することができます。
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Article by
Kenneth Pangan
ライターおよびマーケターとして10年以上のキャリアを持つKenneth Panganは、歴史、政治、アートに時間を割いていますが、愛犬たちからの「構って」という割り込みもしばしば発生しています。







