カスタマーサポートを、もっと速く、もっとスマートに

WellSkateのカスタムAIエージェントで実現する、迅速・正確・一貫した顧客対応

顧客の期待は、これまで以上に高まっています。顧客は、問い合わせる時間帯や手段にかかわらず、迅速で正確かつ一貫した回答を求めています。一方、カスタマーサポート部門は、増加する問い合わせ件数、複雑化する依頼、分散した顧客情報、そしてサービス品質と業務効率の両方を向上させるという課題に直面しています。

WellSkateは、カスタマーサポート向けのカスタムAIエージェントを容易に構築・運用できるようにすることで、こうした課題の解決を支援します。各組織は、自社のポリシー、ナレッジ、業務フロー、エスカレーションルールに合わせてエージェントを設定できます。専門的なエンジニアリング知識は必要ありません。

AIエージェントによる顧客対応・社内連携の全体像

カスタマーサポート部門が直面する課題

カスタマーサポート部門は、業務運営と顧客体験の両面で、複数の課題を抱えることが少なくありません。

1. 繰り返し発生する問い合わせの増加

受け付ける問い合わせの多くは、製品情報、アカウントへのアクセス、配送状況、請求、解約、返品、基本的なトラブルシューティングなど、よくある内容です。これらは顧客にとって重要な問い合わせですが、1件ずつ手作業で対応すると、より複雑な案件に充てるべき時間が圧迫されます。

2. 回答の遅れと対応品質のばらつき

サポート担当者は、回答するためにFAQ、マニュアル、社内文書、スプレッドシート、CRMの記録、過去のやり取りなどを横断して調べる必要がある場合があります。その結果、回答までに時間がかかり、担当者やチャネルによって対応内容にばらつきが生じることがあります。

3. 一見簡単な質問の裏にある複雑な業務プロセス

顧客からの依頼は単純に見えても、社内では複数の対応が必要になることがあります。たとえば返品依頼では、対象可否の確認、情報収集、承認、ケースの起票、顧客への連絡、オペレーション部門や経理部門との連携などが必要になる場合があります。

4. 限られた技術リソース

従来の自動化プロジェクトでは、エンジニアリングチームによる連携機能の構築、業務ルールの設定、ワークフローの保守、コンテンツの更新などが必要になることがあります。そのため、サポート部門が業務を改善したくても、技術リソースが確保されるまで待たなければならないケースが生じます。

5. 自動応答に対する可視性と統制の不足

運用責任者は、AIが人による確認なしに誤った回答をしてしまうのではないか、あるいは例外的なケースを見逃してしまうのではないかという懸念から、自動化の導入をためらうことがあります。

6. サポート会話を有益なインサイトへ転換する難しさ

顧客からの問い合わせには、製品上の問題、分かりにくいポリシー、サービス上の不足、変化する顧客ニーズなどに関する重要なシグナルが含まれています。しかし、大量の会話を継続的に分析し、実行可能な改善策へと結び付けることは容易ではありません。

WellSkateのソリューション：会話と業務プロセスの双方を支援するカスタムAIエージェント

WellSkateでは、顧客からの依頼への対応だけでなく、その裏側にある業務プロセスも支援できるカスタムAIエージェントを構築できます。

汎用的なチャットボットに依存するのではなく、各チームは、承認済みのナレッジ、業務ポリシー、プロセスルール、コミュニケーションスタイルを基にエージェントを設定できます。その結果、組織固有の業務に適したカスタマーサポート体験を実現しながら、非技術部門でも実務的に管理・運用できます。

非エンジニア向けに設計

WellSkateでは、カスタマーサポート、オペレーション、事業部門のチームが、コードを書いたり、変更のたびにエンジニアリング部門へ依頼したりすることなく、AIエージェントを設定できます。

チームは、次の項目を定義できます。

 エージェントが回答できる質問の範囲 エージェントが参照するナレッジソース 顧客から収集すべき情報 依頼を処理するために必要な手順 顧客コミュニケーションのトーンや形式 機微性または影響度の高いアクションに対する承認ルール 

監視、通知、人へのエスカレーションルールを標準搭載

十分な可視性と統制を維持するため、WellSkateでは、非技術部門のマネージャーでも監視通知や人へのエスカレーション経路を容易に設定できます。

• リアルタイムのステータス通知： すべての受信リクエストを把握できるよう通知を設定し、進行状況をリアルタイムで追跡できます。AIエージェントが「いつ」「どのように」回答したかも確認できます。 

• 要件に応じた人へのエスカレーション： 複雑な技術的問題、高額顧客からの問い合わせ、返金承認、ネガティブな感情が検知されたケースなど、あらかじめ定めたリクエストタイプごとにエスカレーションルールを設定し、適切なカスタマーサポート担当者へ円滑に引き継ぐことができます。 

質問への回答にとどまらない支援

WellSkateのAIエージェントは、情報を提供するだけではありません。構造化された依頼に沿って顧客を案内し、必要な情報を収集し、定義済みの業務ルールを適用し、社内タスクや記録を作成し、例外を適切なチームへ振り分けることができます。

たとえば、エージェントは顧客の返品手続きを支援し、必要事項を確認し、該当ポリシーを照合し、確認用のケースを作成し、次のステップを案内できます。承認、複雑な判断、例外処理については、人のチームが引き続き管理します。

AIによるRFQ対応・社内連携の自動化フロー

カスタマーサポートにおける活用例

1. RFQ（見積依頼）の受付・管理

メールやチャットボットで受信した見積依頼を、漏れなくRFQとして受け付け、整理・追跡します。

AIエージェントが支援できること

• 受信した問い合わせをRFQ（見積依頼）として識別

• 顧客情報、希望する製品・サービス、数量、仕様、納品先、希望時期、特別要件などを抽出

• 不足情報を特定し、必要な確認事項だけを顧客へ質問

• 製品タイプ、想定金額、緊急度、顧客セグメント、技術的複雑さに応じて依頼を分類

• 営業・カスタマーサポート・オペレーション・技術チーム向けの構造化された社内サマリーを作成

• 関係チームへ通知し、RFQのステータスを追跡

• 高額案件、緊急案件、戦略顧客、カスタム仕様などを担当者へエスカレーション

• 顧客へ受付確認と次のステップを明確に案内

期待できる効果

手作業による引き継ぎを減らし、初動を迅速化。受信からフォローアップまで、すべての見積依頼を確実に追跡しやすくなります。

2. メール問い合わせのトリアージと回答支援

受信したサポートメールを自動で整理し、優先度に応じて適切な担当者・キューへ振り分けます。

AIエージェントが支援できること

• 問い合わせのトピックを特定

• 緊急度、感情、エスカレーションにつながる可能性のあるリスクを検知

• 請求、配送、技術サポート、解約などにケースを分類

• 依頼内容と関連する顧客コンテキストを要約

• 適切なキューまたは担当者へケースを振り分け

• 担当者レビュー用の回答案を作成

• 事前承認済みの回答を送信し、必要に応じてチームへ通知

期待できる効果

複雑・慎重な対応が必要なケースを適切な担当者へ届けながら、サポートチーム全体の応答速度を向上できます。

3. チャットボットによるセルフサービス支援

承認済みの企業情報・ナレッジを基に、よくある質問へチャットボットが回答します。

主な対応トピック

• 製品・サービスに関する情報

• 価格・プランに関する質問

• アカウントアクセスやログインの支援

• 配送状況・注文状況の確認

• 返品・返金・解約に関するポリシー

• サブスクリプションの変更

• トラブルシューティングの案内

人への引き継ぎ

チャットボットで解決できないケース、または人による対応が必要と設定されている依頼については、必要な情報を収集したうえでサポート担当者へ引き継ぎます。

4. 返品、返金、解約の依頼対応

ポリシーに基づく定型的な依頼を、AI支援型ワークフローで一貫して処理します。

対応フロー

• 注文・アカウント・サービスに関する情報を確認

• 依頼理由を確認

• 定義された対象条件・ポリシーに照らして依頼内容を確認

• 必要に応じて補足資料や追加情報を依頼

• 社内ケースを作成、または返金額が設定基準を超える場合にエスカレーション

• 顧客へ次のステップと想定される手続きの流れを案内

期待できる効果

手作業による確認の往復を減らし、ポリシーの一貫した適用を支援します。

5. 注文、配送、サブスクリプションに関する支援

定型的なステータス確認やアカウント変更の問い合わせに、迅速かつ正確に対応します。

対応例

• 「注文した商品は今どこにありますか？」

• 「配送先住所を変更できますか？」

• 「サブスクリプションはいつ更新されますか？」

• 「プランを変更するにはどうすればよいですか？」

• 「支払いが失敗したのはなぜですか？」

運用・エスカレーション

サポート責任者は、リアルタイム通知を通じて自動対応を監視できます。人による確認や例外処理が必要な場合は、エージェントがケースを整理し、適切なチームへエスカレーションします。

6. 技術サポートとトラブルシューティング

トラブルシューティングが必要な製品・サービスに対して、構造化された診断プロセスで顧客を案内します。

AIエージェントが支援できること

• 段階的な診断質問を実施

• 承認済みのトラブルシューティング手順を取得

• エラーメッセージ、スクリーンショット、利用デバイス、利用環境などを収集

• 検証済みの解決手順を提案

• 上位サポートが必要な場合、技術・プロダクトチーム向けの明確なエスカレーションサマリーを作成

期待できる効果

エスカレーションの質を高め、比較的簡単な技術的問題をより迅速に解決しやすくなります。

7. サポート担当者向けコパイロット

顧客対応を行う担当者に対して、必要な情報・判断材料・回答案をリアルタイムで提供します。

AIエージェントが支援できること

• 関連するポリシーやナレッジを検索

• 過去の顧客対応を要約

• 回答案や次に取るべきアクションを提案

期待できる効果

情報を探す時間を削減し、より正確で一貫性のあるサポート対応を支援します。

8. 苦情検知とエスカレーション管理

ネガティブな感情、繰り返しの問い合わせ、サービス障害、レピュテーションリスクの可能性など、早期対応が必要なシグナルを検知します。

AIエージェントが支援できること

• 注意が必要なシグナルを検知

• マネージャーへ即時通知

• 優先的な人によるレビューをフラグ付け

• 状況を整理した社内サマリーを作成

• 関連する専門チームへ通知

期待できる効果

適切な監督を維持しながら、組織として迅速に対応できます。

9. 顧客インサイトと継続的改善

サポート問い合わせや担当者の回答を継続的に分析し、繰り返し発生する課題や改善機会を可視化します。

得られるインサイトの例

• ヘルプセンターに追加すべき頻出質問

• 製品・ユーザビリティに関する共通課題

• 顧客にとって分かりにくいポリシー領域

• 顧客感情や担当者パフォーマンス指標の変化

• 繰り返し発生するサービス・配送上の問題

• プロダクト開発に反映すべき顧客要望

期待できる効果

カスタマーサポートを、単なる問い合わせ窓口ではなく、事業全体に戦略的インサイトをもたらす情報源へと進化させます。

ワークフロー例：メールで受信した見積依頼（RFQ）

顧客が、製品、サービス、またはプロジェクトに関する見積を依頼するメールを送信します。依頼には、製品仕様、数量、希望納期、予算要件、技術条件などが含まれる場合があります。

WellSkateのRFQワークフローを活用することで、この依頼を構造化し、可視性と一貫性を保ちながら処理できます。

1. RFQの受信: WellSkateが顧客メールを受信し、見積依頼（RFQ）として識別します。 

2. 主要要件の抽出: AIエージェントが、顧客名、会社名、希望する製品・サービス、数量、仕様、納品先、希望期限、特別な要件など、利用可能な情報を抽出します。 

3. 不足情報の特定: 重要な情報が不足している場合、AIエージェントは必要事項を確認するためのフォローアップメールを作成または送信できます。 

4. 依頼の分類と振り分け: 設定済みのルールに基づき、WellSkateがRFQを分類し、適切な営業、カスタマーサポート、オペレーション、または技術チームへ振り分けます。 

5. 通知とステータス監視: 関係者に通知が送られます。マネージャーはRFQのステータス、収集された詳細情報、AIエージェントが顧客へいつどのように回答したかを確認できます。 

6. 対象RFQの人へのエスカレーション: 想定金額が高い、カスタム仕様である、納期が緊急である、戦略顧客からの依頼である、技術的に複雑であるといった条件を満たすRFQは、自動的に担当者へエスカレーションできます。 

7. 見積作成と顧客への進捗連絡
   担当チームは構造化された依頼サマリーを受け取るため、手作業による引き継ぎを削減できます。見積を準備する間、顧客には次のステップを適時に案内します。

この例は、WellSkateが顧客とのコミュニケーションと、RFQに効果的に対応するために必要な社内連携の両方を支援できることを示しています。

AI支援による顧客対応と継続改善の運用サイクル

推奨する導入方法：小さく始め、効果を実証し、段階的に拡大

段階的な導入アプローチにより、組織は安全にAI支援を導入し、効果を測定しながら、サポートチームと顧客双方の信頼を築くことができます。

フェーズ1：基盤の整備とエスカレーションルールの設定

まずは、問い合わせ件数が多く、リスクが低いサポート領域を1つ選定します。関連するFAQ、ポリシー、テンプレート、エスカレーションルールを確認します。監視通知を定義し、どの種類の依頼を自動対応の対象とし、どの依頼を直ちに人の担当者へエスカレーションするかを明確にします。

最初の対象として適している例は、以下のとおりです。

 よくある質問 アカウントアクセスに関する問い合わせ 配送状況に関する質問 基本的な製品情報 初期段階のメール分類と振り分け 

フェーズ2：社内担当者支援と通知トラッキングの開始

AIエージェントを顧客向けに公開する前に、まずは社内担当者の支援にWellSkateを活用します。

たとえば、エージェントは受信メールの要約、関連ナレッジの検索、ケース分類、人による承認に向けた回答案の作成を行えます。サポートリーダーは、通知ルールを検証し、エージェントがいつ、どのように回答したかを確認しながら、運用を改善できます。

フェーズ3：人による安全網を備えた、定義済み顧客依頼の自動化

サポートチームがエージェントのパフォーマンスに十分な信頼を持てるようになったら、返品、解約、サブスクリプション変更、トラブルシューティング受付など、構造化されたポリシーベースのワークフローへと対象を拡大します。

この段階では、例外、金額の基準超過、苦情、高額顧客とのやり取りに対する自動エスカレーションを設定します。

フェーズ4：チャネル拡大と継続的な最適化

応答時間、自己解決率、担当者へのエスカレーション率、解決までの時間、顧客満足度、担当者からのフィードバックなどを継続的に確認します。これらのインサイトを活用して、ナレッジベースを改善し、ワークフローを洗練させ、新たなユースケースを追加します。

現在対応しているサポートチャネルと今後の展望

WellSkateは現在、メールおよびチャットボットを活用したカスタマーサポートのユースケースに対応しています。これにより、組織は、設定可能なAIエージェント、リアルタイムの監視通知、自動化されたエスカレーションワークフローを通じて、受信メール業務とセルフサービス型チャットの双方を改善できます。今後、WellSkateは電話によるカスタマーサポートへの展開を予定しています。これにより、AIによる支援、プロセス自動化、監視、エスカレーション管理を、音声での顧客対応にも広げていくことを目指しています。

カスタマーサポートへのAI導入に関するご相談

カスタマーサポートの業務内容や運用体制、求められる対応品質は、組織によって異なります。WellSkateは、各社のポリシーやリスク管理要件に対応しながら、問い合わせ対応の効率化と顧客体験の向上を支援します。

メール対応の効率化、チャットボットによるセルフサービスの拡充、見積依頼や返品・返金対応の自動化、適切な担当者へのエスカレーション設計など、幅広いカスタマーサポート業務にご活用いただけます。

WellSkateの活用方法や導入の可能性についてご関心をお持ちの方は、どうぞお気軽に [e-mail] までお問い合わせください。

WellSkate株式会社について

WellSkate株式会社は、企業におけるAI活用の定着と業務変革を支援する、東京拠点のAIソフトウェア企業です。

WellSkateプラットフォームは、企業内の情報やドキュメントを安全に活用し、AIアシスタント、ナレッジ管理、ドキュメントインテリジェンス、業務プロセスの自動化を統合的に支援します。実務に即した拡張性の高いAI基盤を通じて、生産性の向上、意思決定の迅速化、デジタルトランスフォーメーションの推進に貢献します。

会社名： 株式会社WellSkate

本社所在地： 東京都

ウェブサイト： https://wellskate.ai, https://wellskate.co.jp , https://wellskate.com 

代表者プロフィール

Taniya Singh Dharamshaktu（タニヤ・シン・ダラマシヤカト）
WellSkate株式会社 代表取締役CEO

ソフトウェアエンジニアおよびテクノロジーリーダーとして、日本で8年以上にわたりキャリアを築く。インド最高峰の理工系大学であるインド工科大学ボンベイ校（Indian Institute of Technology Bombay：IIT Bombay）でコンピュータサイエンスを専攻・卒業後、日本でソフトウェアエンジニアとしてのキャリアをスタート。以来、ソフトウェア開発、研究開発（R&D）、サイバーセキュリティ、エンジニアリングマネジメントなど、幅広い分野で経験を積んできた。

企業におけるAI導入の難しさや、高度な技術力・開発リソースへの依存という課題を実感したことをきっかけに、あらゆる企業がAIをより身近に活用できる環境の実現を目指し、WellSkate株式会社を創業。WellSkateでは、専門的な技術知識がなくても、企業独自のAIエージェントを構築し、業務の自動化、AIを活用した社内アプリケーションの開発、さらには既存システムとのシームレスな連携を実現できるエンタープライズAIプラットフォームを提供している。