HubSpot Japan、カスタマーサービスに関する意識・実態調査2026を発表

顧客側の88.3%が問い合わせ前に「自己解決」、約7割が企業のAI対応に前向き。AI対応と人間対応を円滑につなぐ顧客体験設計が重要に

HubSpot Japan株式会社

2026年6月3日 11時03分

　AIとCRM搭載のAgentic Customer Platform*（エージェンティック・カスタマープラットフォーム）を提供するHubSpot Japan株式会社（所在地：東京都千代田区、日本法人代表：伊佐裕也、以下「HubSpot」）はこのたび、株式会社マクロミルの協力のもと、「日本のカスタマーサービスに関する意識・実態調査2026」を実施しました。本調査は、日本国内のカスタマーサービス担当者（以下「CS担当者」）618名、および企業のカスタマーサービス利用経験者（以下「利用者」）206名、計824名を対象に、カスタマーサービス業務の変化、生成AI活用、顧客の問い合わせ行動を把握することを目的としています。

　今回の調査では、利用者の88.3%が企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みると回答しました。また、利用者の69.9%が企業のカスタマーサービスにおけるAI対応を「利用したい」と回答する一方で、自分の状況に合わせた柔軟な対応や複雑な技術的トラブルでは人間による対応を希望する回答も上位となりました。カスタマーサービスを提供する企業にとっては、顧客が問い合わせ前に正確な情報へたどり着ける環境を整えることに加え、AIによる対応と人間による対応を状況に応じて円滑につなぐ顧客体験の設計が重要になると考えられます。

(*) Agentic Customer Platform：顧客データと企業固有のコンテキストを一元管理し、人とAIが協働してマーケティング、営業、カスタマーサービスを行うことを支援するプラットフォーム

調査結果ハイライト

利用者の約9割が問い合わせ前に自己解決を試みる: 利用者の88.3%が、企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みると回答。自己解決のために利用する手段は、検索エンジン69.3%、企業のFAQ・ヘルプページ56.3%、生成AI41.2%、企業のチャットボット41.2%と複数に広がっている。
AIへの前向きな姿勢と、人間対応への期待が同居: 利用者の69.9%が企業のカスタマーサービスにおけるAI対応を「利用したい」と回答。一方で、人間による対応を希望する場面として「自分の状況に合わせた柔軟な対応が必要なとき」（47.1%）、「複雑な技術的トラブルを解決したいとき」（45.6%）が上位となった。
カスタマーサービス提供側では、組織による支援ありの層で生成AI活用率が高い傾向: CS担当者全体の生成AI活用率は35.0%。組織による生成AI活用支援がある層では67.1%が生成AIを活用している一方、支援がない層では12.8%だった。組織による支援ありの層では、CS職の将来性を明るいと感じる割合も56.2%と、支援なしの28.0%を上回った。

調査対象：マクロミルモニタ20〜69歳の男女のうち、カスタマーサービス担当者618名（toB 309名、toC 309名）および企業のカスタマーサービスに問い合わせた経験を持つ買い手206名（toB 103名、toC 103名）。調査実施概要は最下部に掲載。

本調査結果について、HubSpot Japan株式会社カントリーマネージャー伊佐裕也は次のように述べています。

「今回の調査では、利用者の多くが問い合わせ前に検索、企業のFAQ・ヘルプページ、生成AI、チャットボットなどを使って自ら解決を試みていることがわかりました。この結果は、顧客が情報を探し始める段階からカスタマーサービス体験が始まっていることを示しています。顧客が正確な情報にすばやくたどり着ける環境を整えたうえで、個別事情や感情に寄り添う人間ならではの対応へ適切につなぐことが、顧客体験を左右する重要な要素になっていると考えています。

　同時に、利用者はAI対応に前向きでありながら、柔軟な個別対応や複雑な技術的トラブルでは人間による対応を求めています。これは、FAQへの定型回答やデータ集計はAIが担い、顧客の感情に寄り添う対応は人間が担うべきだとするCS担当者側の認識とも重なります。だからこそ、AI対応を導入するだけでなく、顧客の状況や希望に応じて人間対応へ円滑に切り替えられる設計が重要です。また、ガイドラインや研修、成功事例の共有など、AI活用を個人任せにしない組織的な支援がある層では、生成AI活用率やCS職の将来性に対する前向きな見方が高い傾向も見られます。

　HubSpotは、AIとCRMを組み合わせたAgentic Customer Platformを通じて、問い合わせ前の自己解決から対応履歴の活用、人間によるフォローまでを一貫して支え、CS組織がAIと人間それぞれの強みを活かした顧客対応を設計できるよう支援してまいります。」

調査結果サマリー

1. 利用者の88.3%が、問い合わせ前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みる

　利用者に、企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に自分で解決を試みる頻度を聞いたところ、「いつも自己解決を試みる」が48.5%、「たいてい自己解決を試みる」が39.8%となり、合計88.3%が問い合わせ前に自己解決を試みていることがわかりました。「半分くらいは自己解決を試みる」（8.3%）まで含めると96.6%に上ります。

　問い合わせ前に自己解決を試みる利用者（n=199）が利用する手段としては、「検索エンジン（Google等）」（69.3%）が最多で、「企業のFAQ・ヘルプページ」（56.3%）、「企業のチャットボット」（41.2%）、「生成AI（ChatGPT、Gemini等）」（41.2%）、「知人・同僚に相談」（40.7%）が続きました。特に、BtoBの利用者では、自己解決手段として生成AIを利用する割合が56.6%となり、BtoCの利用者（26.0%）を上回りました。

　こうした結果から、顧客対応は、問い合わせ窓口に入ってからだけでなく、顧客が情報を探し始める段階から設計する必要があることがうかがえます。企業には、顧客が問い合わせ前に正確な公式情報へたどり着けるよう、FAQ、ヘルプページ、ナレッジベース、AIによる一次回答などの情報環境を整えることが求められます。

2. 利用者の69.9%が企業のAI対応を利用したいと回答。一方、人間対応を求める場面も明確に

　企業のカスタマーサービスにおけるAI対応について、利用者の69.9%が「利用したい」と回答しました。内訳は、「積極的に利用したい」が28.2%、「場面や内容によっては利用したい」が41.7%です。一方、「できれば人間に対応してほしい」「必ず人間に対応してほしい」の合計は18.0%でした。BtoBの利用者ではAI対応の利用意向が74.8%、BtoCの利用者では65.0%となりました。

　人間による対応を希望する場面としては、「自分の状況に合わせた柔軟な対応が必要なとき」（47.1%）、「複雑な技術的トラブルを解決したいとき」（45.6%）が上位となりました。「すべての場面で人間に対応してほしい」は16.0%にとどまり、利用者はAI対応を一律に拒否しているのではなく、内容に応じてAIと人間の対応を使い分けたいと考えていることがうかがえます。

　そのため、企業がAI対応を設計する際には、AIで完結できる問い合わせを増やすだけでなく、顧客が人間による対応を必要とする場面で円滑に切り替えられる導線を整えることも重要です。

3. CS担当者がAIに任せたい業務はFAQ、データ集計、記録分類。共感的対応は人間担当を希望

　CS担当者に、AIと人間のどちらが担当するのが望ましいかを業務別に聞いたところ、AI担当を望む割合が高かったのは「よくある質問（FAQ）への定型的な回答」（64.2%）、「顧客データや対応履歴の集計・分析」（60.5%）、「問い合わせ内容の記録・分類・振り分け」（56.3%）でした。

　一方、人間担当を望む割合が最も高かったのは「顧客の感情に寄り添った共感的な対応」（53.2%）です。「クレーム対応・エスカレーションの判断」（39.8%）、「新人CS担当者の教育・ナレッジ共有」（35.1%）、「複雑な問題の原因特定と解決策の判断」（34.0%）も人間担当を望む割合が相対的に高くなりました。

　この結果から、カスタマーサービスにおけるAI活用は、人間の仕事を一律に置き換えるものではなく、業務単位でAIと人間の役割を設計することが重要だと考えられます。ただし、実際の問い合わせ対応では、問い合わせ内容や顧客の希望によって必要な対応が変わります。AIと人間の役割を大まかに定めながらも、AI対応から人間による対応へ円滑に切り替える判断や導線をあわせて設計することが重要です。

4. 生成AI活用者の過半数が、対応時間、スキル習得、負担感、対応品質で改善を実感

　CS担当者全体のうち、カスタマーサービス業務で生成AIを活用している人は35.0%でした。生成AI活用者に、業務への影響を聞いたところ、「1件あたりの問い合わせ対応にかかる時間」と「新しい知識やスキルの習得スピード」はそれぞれ55.6%が「改善した」と回答しました。「業務上のストレスや負担感」は53.2%、「顧客対応の品質（正確性・適切さ）」は51.4%が「改善した」と回答しており、生成AI活用者の間では効率だけでなく品質や負担感にも改善実感が見られます。

　生成AI活用者が効率化されたと感じる時間の使い道としては、「顧客一人ひとりに合わせた丁寧な対応」（34.3%）、「自身のスキルアップや研修への参加」（31.0%）、「複雑・高度な問い合わせへの対応」（29.6%）が上位となりました。生成AI活用は、単なる対応時間の短縮だけでなく、人間が担うべき丁寧な対応や高度な問い合わせ対応に時間を充てる可能性を示しています。

5. 組織支援ありの層では、生成AI活用率とCS職の将来性に対する前向きな見方が高い傾向

　CS担当者に、勤務先で生成AI活用に対する支援や取り組みがあるかを聞いたところ、「支援あり」は41.7%、「特に支援や取り組みはない」は48.9%、「生成AIの業務利用が禁止されている」は9.1%でした。支援内容としては、「AI活用のガイドライン・ルールが策定されている」（16.7%）、「AIツールの利用費用を会社が負担している」（14.6%）、「AI活用に関する研修・トレーニングがある」（14.4%）が上位です。

　組織による支援がある層では、生成AI活用率が67.1%だったのに対し、支援がない層では12.8%でした。また、CS職の将来性を明るいと感じる割合は、組織による支援ありの層で56.2%、支援なしの層で28.0%となりました。なお、この結果は相関を示すものであり、組織による支援が生成AI活用率や将来性への見方を直接高めることを示すものではありません。

　ただし、組織による支援の内容を見ると、ガイドライン、研修、公式ツールの提供、成功事例の共有、上司や経営層による推奨など、AI活用を個人の試行錯誤にとどめず、日常業務の中で使える状態に近づける取り組みが含まれます。AI活用をCS組織の能力として定着させるには、ツール導入だけでなく、利用方針、ナレッジ整備、教育、品質管理、エスカレーションルールを含めた運用設計が必要になります。

6. カスタマーサービスに届く問い合わせは全体で一様に複雑化しているわけではなく、変化に向き合う層で強く実感される傾向

　CS担当者に、顧客からの問い合わせ内容が1年前と比べてどう変化したかを聞いたところ、「変わらない」が66.7%で最多となりました。「複雑化・高度化した」の合計は27.3%、「単純化した」の合計は6.0%です。

　一方、能動的フォローを兼務する層では42.5%、生成AI活用者では46.8%、組織による支援ありの層では43.8%が、問い合わせ内容が複雑化・高度化したと回答しました。利用者の約9割が問い合わせ前に自己解決を試みるなか、すべての現場で一様に問い合わせが複雑化しているとは言えないものの、AI活用や能動的な顧客対応に取り組む層では、問い合わせ内容の変化を強く感じている可能性があります。

　また、能動的フォローを兼務する層では、CS職の将来性を明るいと感じる割合も53.1%と、受動的サポート中心の32.6%を上回りました。問い合わせ対応に加え、顧客の状況に応じた支援や提案も担う層では、AI時代のカスタマーサービスの役割をより前向きに捉えている可能性があります。

調査実施概要

※本調査において「カスタマーサービス業務」は、自社製品・サービス購入／契約後の「不明点の問い合わせ対応」「クレーム対応」「テクニカルサポート」「設定・セットアップ支援」「アカウント発行」「返品や交換の手続き」を指します。
※調査結果は、端数四捨五入の関係で合計が100%にならない場合があります。
※複数回答の設問は、各選択肢の比率の合計が100%を超える場合があります。
※本調査はインターネットリサーチにより実施したもので、回答は調査対象者の自己申告に基づきます。

調査企画・実施: HubSpot Japan株式会社
調査実施機関: 株式会社マクロミル
調査対象: マクロミルモニタ 20〜69歳の男女のうち、カスタマーサービス担当者および企業のカスタマーサービスに問い合わせた経験を持つ買い手
有効回答数: 824名（カスタマーサービス担当者618名、買い手206名）
サンプル内訳: カスタマーサービス担当者: toB 309名、toC 309名 | 買い手: toB 103名、toC 103名
調査方法: インターネットリサーチ
調査期間: 2026年4月10日（金）〜2026年4月12日（日）
調査地域: 日本全国

本調査から得られたその他のデータはこちらのページをご覧ください。
https://offers.hubspot.jp/state-of-cs-2026

【HubSpot Japan株式会社について】

　HubSpotは、AIとCRMを搭載したAgentic Customer Platform（エージェンティック・カスタマープラットフォーム）を提供しています。マーケティング、営業、カスタマーサービスの各チームを支援するAIエージェントと統合型のCRMを中核に、企業の顧客体験を一貫して最適化します。顧客を惹きつけ、信頼関係を築き、顧客満足度を高めることで自社も成長していく「インバウンド」の思想の実践を支援します。企業の各成長フェーズのニーズに合わせて柔軟に拡張することが可能で、現在世界135ヵ国以上で約30万社に導入されています。

【会社概要】

会社名: HubSpot Japan株式会社 ※日本語の場合「ハブスポット・ジャパン株式会社」と表記ください
日本法人代表者: 伊佐裕也
設立: 2016年2月
営業開始: 2016年7月
資本金: 500万円
所在地: 東京都千代田区丸の内一丁目4番1号丸の内永楽ビル26F
事業内容: AIとCRM搭載のAgentic Customer Platformの開発、販売、および関連サービスの提供
本社: HubSpot, Inc.（米国マサチューセッツ州ケンブリッジ）ニューヨーク証券取引所上場（ティッカー：HUBS）
代表者ヤミニ・ランガン（CEO）
従業員数: 全世界 8,800名（2026年5月時点）

【関連リンク】

「HubSpot CRM」 https://www.hubspot.jp/products/crm

「Marketing Hub」 https://www.hubspot.jp/products/marketing

「Sales Hub」 https://www.hubspot.jp/products/sales

「Service Hub」 https://www.hubspot.jp/products/service

「Content Hub」 https://www.hubspot.jp/products/content

「Commerce Hub」 https://www.hubspot.jp/products/commerce

「Data Hub」 https://www.hubspot.jp/products/data

「Breeze」 https://www.hubspot.jp/products/artificial-intelligence

「HubSpot 公式ブログ」 https://blog.hubspot.jp/

「HubSpot 日本語コミュニティー」https://community.hubspot.jp

「HubSpot アカデミー」 https://academy.hubspot.jp/