AIボットとヘルプ再設計で問い合わせ20％減。現場が自走するCS体制へ

EC領域でSaaS型のサービスを展開するA社では、問い合わせ増加に伴いカスタマーサポート（CS）の負荷が高まっていました。株式会社deflagは、ヘルプサイトの再設計と生成AIを用いた「カスタマーサポートボット」「社内ナレッジボット」の導入を軸に、短期PoCから本番展開、定着までを一貫して支援。最終的には現場が自走できる運用体制の構築まで伴走しました。

本件は、当社の「カスタマーサポート対応自動化支援」メニューを導入いただいた事例です。

– deflag にご依頼いただく前の課題感を聞かせてください。

A社のご担当者様：

当時、弊社では本来ヘルプページで自己解決できる内容まで電話やフォーム経由で問い合わせが寄せられ、1日約約400件のお問い合わせを10名のカスタマーサポートチームで対応していました。

1人あたり1日40件近い対応が必要で、チャットや電話が重なると休憩も取れないほどの逼迫状態。繁忙期には、対応しきれず問い合わせが滞留することもありました。

一方で、ヘルプ記事は重複や情報の古さが目立ち、整理が行き届いていませんでした。

検索しても正しい情報にたどり着けず、ユーザーが自己解決できない状態が続いていました。

その結果、回答内容は担当者の経験に依存しやすく、対応スピードや回答の質にばらつきが発生。現場は常に手一杯で、改善に手を回す余裕もない状況でした。

– どのような理由で deflag 社を選ばれたのですか？

A社のご担当者様：

問い合わせ対応が逼迫するなかで、「まずはCS業務を自動化し、現場の負担を軽減しよう」という方針を立てました。

弊社がdeflag社に依頼した理由は、要件定義から情報設計、実装、定着支援までをワンストップで対応してくれる点です。さらに、短期PoC（4〜6週）で効果検証から本番運用までスピーディに移行できる点も魅力でした。

また、CS×AI領域の実装知見が豊富で、既存のヘルプサイトや社内ツールを活かして連携できる提案内容も決め手でした。

大規模なシステム導入や業務フローの大きな変更が不要で、現場の負担を最小限にしながら新しい仕組みを導入できたのは非常に助かりました。

– deflag 社の支援内容を教えてください。

A社のご担当者様：

弊社の課題感に合わせて、最適な実現方法の設計から導入・定着まで一貫して伴走してもらいました。

1. ヘルプサイトの情報構造を再設計

まずは、重複していた記事や古い情報を整理し、カテゴリ・タグ・タイトルのルールを統一してもらいました。

記事構成も「まず試す → 詳細手順 → お問い合わせ」という三層に整理し直し、ユーザーが迷わず自己解決できる流れを整えました。

さらに、検索履歴や未解決の問い合わせログをもとに、週次でヘルプ記事を追加・更新する運用を定着。

情報が常に最新の状態に保たれる仕組みを構築できました。結果として、ユーザーにもAIボットにも解釈しやすい情報基盤へと生まれ変わりました。

2. 生成AIボットの活用（ユーザー向け／社内向け）

ユーザー向けには、プロダクト内にヘルプサイトと連動したチャットボットを設置しました。ユーザーがすぐに疑問を解決できるようにしつつ、解決できない場合には問い合わせフォームへ誘導する仕組みを整備。“つながりやすく、自己解決もできる”サポート体験を実現しました。

社内向けには2種類のボットを導入しました。

1つ目は、CS担当者の負荷を軽減するためのもの。過去の問い合わせデータやヘルプ情報を学習し、回答文の下書きを自動生成します。担当者は確認と調整に専念でき、スピードも品質も安定しました。

2つ目は、他部署を含む社内メンバー向けのナレッジボットです。定型的な質問に即答できるだけでなく、関連ドキュメントの検索も自動化。社内全体のナレッジ共有がスムーズになりました。

3. 運用と可視化の定着

チームで定期的に振り返りを行い、未解決の問い合わせをヘルプ記事化したり、ボットの誤回答を修正したりする運用が定着しました。

さらに、自己解決率・一次応答時間・対応工数を可視化できるダッシュボードを整備。

データを見ながら改善を繰り返す、この学習サイクルがCS部門の標準プロセスとして根づきました。

– deflag 社の支援を受けて、具体的な成果はありましたか？

A社のご担当者様：

導入から2か月で、ヘルプとボットの導線が機能しはじめ、電話での問い合わせは20％減、メールなどの文章対応も約20％減少しました。これにより、1名を別部署へ異動させることができ、3か月後にはさらに2名の異動も見込める状況となりました。

問い合わせ対応に追われる毎日から抜け出し、削減した人員を「攻めの施策」に回せるようになったのは大きな成果です。異動したメンバーは、「既存顧客へのアップセル・クロスセル施策」や「VOC（お客さまの声）分析」など、事業の成長を支える取り組みを担っています。

また、チームとしても改善の習慣がしっかり根づきました。定期的に振り返りを行い、未解決の問い合わせをヘルプ記事化、翌週にはボットへ反映。ダッシュボードで指標を追いながら改善を続ける——そんな文化が自然とチームに浸透しました。

結果として、対応のばらつきが減り、回答品質の均一化が進みました。

新人教育や引き継ぎも短時間で行えるようになり、新機能リリースや料金改定といった“波”にも柔軟に対応できるチームへと変化しました。いまでは、CS部門での知見や運用方法を他部門にも共有し、全社的に「変化に強く、スピード感のある組織」へと進化していると感じています。

まとめ

今回のA社のように、「問い合わせが増えすぎて現場が疲弊している」「ヘルプやナレッジが整理できず、自己解決が進まない」といった課題は、サービスが拡大するSaaS企業で特に起こりがちです。

deflagでは、ヘルプの情報設計からAIボット導入、運用定着までを一貫して支援し、
チームが自ら改善し続けられる“自走するCS体制”の構築をサポートしています。

問い合わせ対応が逼迫している、CSを効率化したい、AI活用を進めたいと考えている方は、ぜひ一度ご相談ください。