生成AIで問い合わせ対応は本当に効率化できるのか？ | RAG活用で失敗しない設計を解説

生成AIで問い合わせ対応は本当に効率化できるのでしょうか。同じ質問への繰り返し対応、活用されないFAQ、検索されないマニュアル──こうした課題に悩む企業は少なくありません。そこで注目されているのが、生成AIを活用した問い合わせ対応の効率化です。しかし、AIを導入するだけでは成果は出ません。重要なのは、社内の資料や動画、ナレッジを「問い合わせ対応に活かせる形」にできているかどうかです。
本記事では、生成AIによる問い合わせ対応の可能性と限界、他社事例、そして90％削減を実現した構造まで、失敗しない導入設計のポイントを解説します。

問い合わせ対応が限界を迎えている理由

生成AIによる問い合わせ対応が注目されている背景には、問い合わせ件数の増加と対応コストの上昇があります。近年、多くの企業で次のような変化が起きています。

• 社内システムやSaaSの普及により、問い合わせ内容が複雑化
• リモートワークの定着により、対面での確認が減少
• マニュアルや研修動画が増え、情報が分散
• 人手不足により、対応リソースが限られている

その結果、問い合わせ対応は「一部の担当者に依存する業務」になりやすく、同じ質問への繰り返し対応が発生します。

なぜ問い合わせ対応のコストは増え続けるのか

問い合わせ対応のコストが増え続けるのは、単純に件数が増えているからではありません。問題の本質は、「情報が蓄積されても利用されにくいこと」にあります。業務マニュアルや過去の回答履歴、研修資料などは社内に存在しているにもかかわらず、それらが体系的に整理されていないため、必要な情報をすぐに見つけられません。その結果、担当者は毎回ゼロから回答を作成することになります。こうした状況では、問い合わせが増えるほど、担当者の負担も比例して増えていきます。つまり、問い合わせ対応のコスト増加は、問い合わせそのものよりも「情報の使いにくさ」に起因しているケースが多いのです。

FAQでは問い合わせ対応を削減できない理由

問い合わせ対応の効率化策として、多くの企業が最初に取り組むのがFAQの整備です。しかし、時間をかけて作成したFAQが、実際にはあまり活用されないという声もよく聞かれます。
その理由の一つは、FAQが「想定質問」に基づいて作られていることです。実際の問い合わせは、必ずしも想定通りの言い回しや内容で届くわけではありません。また、FAQは一度作って終わりではなく、継続的な更新が必要ですが、日々の業務に追われる中でメンテナンスが後回しになることも少なくありません。
さらに、検索しても欲しい答えにたどり着けない体験が続くと、利用者は「人に聞いたほうが早い」と判断します。その結果、FAQは存在していても機能していない状態に陥ります。

従来型チャットボットでは問い合わせ対応は効率化できないのか

FAQ整備に続く施策として、シナリオ型のチャットボットを導入する企業も増えました。一定の効果はあるものの、従来型チャットボットには構造的な限界があります。
シナリオ型は、あらかじめ想定された質問と回答の分岐を設計する必要があります。そのため、想定外の質問や表現の揺れに弱く、分岐設計が複雑になるほどメンテナンスの負担も増大します。実際に、筆者自身もチャットボットに自分の言葉で質問しても、期待した回答が得られず「結局知りたい情報にたどり着けない」と感じた経験があります。必要な情報をすぐに確認したいのに見つからないと、業務の流れが止まり、集中力が途切れてしまうこともあります。
問い合わせ内容が多様化している現在の環境では、すべての質問を事前に想定して設計することは現実的ではありません。こうした背景から、社内の情報を横断的に検索し、状況に応じて回答を生成できる仕組みとして、生成AIによる問い合わせ対応が注目されています。

生成AIで問い合わせ対応はどこまで効率化できるのか

生成AIを問い合わせ対応に活用することで、業務の効率化は十分に可能です。ただし、重要なのは「何を効率化するのか」を正しく捉えることです。生成AIは、問い合わせ対応そのものを完全に置き換えるものではありません。強みを発揮するのは、回答作成や情報検索にかかる時間の削減です。

問い合わせ対応の工程を分解すると、

1. 問い合わせ内容の理解
2. 必要な情報の検索
3. 回答文の作成
4. 内容確認・送信

という流れになります。生成AIが特に効果を発揮するのは、２と３の部分です。

生成AIで効率化できる問い合わせ対応業務とは 

生成AIは、社内に蓄積された情報を参照しながら回答文を生成することができます。そのため、すでに社内に答えが存在している問い合わせに対しては、高い生産性向上の効果が期待できます。たとえば、過去の回答履歴やマニュアル、FAQなどを参照しながら回答を作成する業務は、AIとの相性が良い領域です。担当者は一から文章を考えるのではなく、AIが生成したドラフトを確認・修正するだけで済みます。また、問い合わせ内容を自動で分類したり、適切な部署へ振り分けたりする用途でも活用できます。これにより、エスカレーションや振り分けの工数も削減できます。

どこまで自動化できるのか（できること／できないこと）

一方で、生成AIには限界もあります。生成AIは、過去のデータや既存の情報をもとに回答を生成する仕組みです。そのため、判断を伴う回答や前例のないケースでは、AIだけで完結させることは難しく、人間による最終確認が不可欠です。
つまり、生成AIは万能な自動化ツールではなく、問い合わせ対応の一部工程を効率化する支援基盤と捉えるのが現実的です。適切に設計すれば、大幅な工数削減は可能ですが、運用設計なしに「すべて任せる」ことは現実的ではありません。

生成AIで問い合わせ対応の成果が出る企業の共通点

生成AIで問い合わせ対応の効率化に成功している企業には、いくつかの共通点があります。第一に、参照させる情報が整理されていることです。最新版の資料が明確であり、情報が分散していない状態が前提になります。第二に、AIと人間の役割分担を明確にしていることです。どこまでをAIが担い、どこからを人が判断するのかを設計している企業ほど、成果が安定します。そして第三に、問い合わせ対応を単なる「作業」ではなく、「情報活用の仕組み」として捉えている点です。問い合わせが減らない理由を構造から見直している企業ほど、効率化の効果は大きくなります。
では実際に、他社ではどのように生成AIを活用して問い合わせ対応を改善しているのでしょうか。次章で詳しく見ていきましょう。

 今さら聞けない基本用語とリスクを総まとめ
生成AI 基本の『き』 

生成AIを活用した問い合わせ対応の他社事例

生成AIによる問い合わせ対応の効率化は、すでに複数の企業で取り組みが始まっています。ただし、その活用方法は企業によって大きく異なります。ここでは代表的な事例を紹介しながら、生成AI問い合わせ対応の“現実的な活用パターン”を整理します。

メール問い合わせ対応に生成AIを活用した事例 

ネスレ日本では、メール問い合わせ対応に生成AIを活用し、オペレーターの文章作成業務を支援しています。AIが過去の対応履歴やナレッジをもとに回答案を生成し、担当者が確認・修正することで、対応時間の短縮を実現しています。
このように、生成AIは問い合わせ対応の“自動化”というよりも、“回答作成の効率化”に強みがあります。
参照：【導入事例】ネスレ日本様　生成AIを活用したメール問い合わせ対応の効率化
https://www.trans-plus.jp/blog/customercase/202601_case47

社内問い合わせ対応に生成AIを導入した事例 

その他の企業でも、生成AIを問い合わせ対応に活用する動きが紹介されています。

 NTTエクシオ

NTTエクシオでは、生成AIを活用した業務効率化の一環として、問い合わせ対応やナレッジ活用の可能性について解説されています。
ここでは、生成AIを単体で使うのではなく、既存業務プロセスと組み合わせる重要性が強調されています。
参照：【導入事例】NTTエクシオ様　社内問い合わせ対応に生成AIを導入した事例
https://www.nttexc.co.jp/column/v073/

日立ソリューションズ

日立ソリューションズでは、自然言語処理やAIを活用した問い合わせ対応の高度化について解説されています。FAQやナレッジ検索との組み合わせが、問い合わせ対応の効率化において重要であることが示されています。
これらの公式情報からも分かるように、生成AIは問い合わせ対応の一部工程を支援する技術として実際の活用段階に入っています。
参照：【導入事例】日立ソリューションズ様　社内問い合わせ対応に生成AIを導入した事例
https://www.hitachi-solutions.co.jp/katsubun/column/nlp_ai003/ 

他社事例から見る生成AI問い合わせ対応の成功条件 

複数の事例を整理すると、成功している企業には共通点があります。

• 既存ナレッジを活用している
• AIと人の役割分担を明確にしている
• 単なるツール導入ではなく、業務設計を見直している

次章では、生成AIによる問い合わせ対応で重要になる「RAG設計」について整理します。

なぜRAG設計が問い合わせ対応で重要なのか

生成AIを問い合わせ対応に活用する際、しばしば話題に上がるのが「RAG（検索拡張生成）」です。RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、あらかじめ指定したデータソースから関連情報を検索し、その情報を参照しながら回答を生成する仕組みです。結論から言えば、問い合わせ対応の効率化を本気で目指すのであれば、RAG設計はほぼ必須です。なぜなら、生成AI単体では「もっともらしい回答」を作ることはできても、「社内の正しい情報に基づいた回答」を保証できないからです。

生成AI単体では足りない理由

一般的な生成AIは、事前に学習したデータをもとに文章を生成します。しかし、社内問い合わせ対応では「自社固有のルール」「最新の運用」「内部資料」に基づく回答が求められます。これらの情報は、一般に公開されているデータだけではカバーできません。そのため、生成AI単体では対応が困難な場合が多いのです。さらに、社内問い合わせでは「正確性」が強く求められます。曖昧な回答や誤情報は、業務トラブルにつながる可能性もあります。生成AIを単体で使う場合、このリスクをコントロールすることが難しくなります。

RAGとは？生成AIと問い合わせ対応の関係

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内データを検索（Retrieval）し、その情報を付加（Augmented）したうえで回答を生成（Generation）する仕組みです。
簡単に言えば、

1.  問い合わせ内容に関連する社内資料を検索する
2. 検索された関連情報をコンテキストとして生成AIに渡す
3. 生成AIがそのコンテキストを参照しながら回答を作成する

という流れになります。これにより、生成AIは“想像で答える”のではなく、“検索された社内情報を参照”して回答することが可能になります。問い合わせ対応においては、この「根拠に基づく回答」が極めて重要です。単なる自動応答ではなく、実務に使える回答を生成するために、RAGは重要な役割を果たすことが期待されます。RAGの技術的な仕組みや実装方法については、別記事で詳しく解説しています。
RAG + 生成AIで正確な回答が得られるの？仕組みを詳しく解説

RAGを活用した問い合わせ対応のメリットとリスク 

RAGを活用することで、問い合わせ対応の質と効率が大きく変わります。まず、回答の精度が向上します。社内資料を参照するため、回答が具体的になりやすく、担当者の修正工数の削減が期待できます。また、ナレッジが横断的に活用されるため、「どこに情報があるか分からない」という状態も改善されます。一方で、RAGにも注意点があります。参照するデータが古かったり、整理されていなかったりすると、誤った情報をもとに回答を生成してしまう可能性があります。つまり、RAGは万能ではなく、「どのデータを、どう整備して参照させるか」という設計が成果を左右します。生成AIによる問い合わせ対応を成功させる鍵は、AIの性能そのものよりも、このデータ設計にあります。では、実際にこの設計を見直すことで、どれほどの効果が出るのでしょうか。
次章では、問い合わせ対応を90％削減した構造について具体的に解説します。

生成AIで問い合わせ対応を90％削減した構造とは

生成AIを導入すれば、必ず問い合わせ対応が減るわけではありません。実際に大きな効果が出ているケースでは、AIの導入そのものよりも「問い合わせ対応の構造」を見直しています。ここでは、NDIソリューションズ社内での取り組みを例に、生成AIを活用して問い合わせ対応を削減した構造を紹介します。

Before：説明会を実施しても問い合わせが減らない

NDIソリューションズでは、社内の経費精算システムを入れ替える際、社員向けに説明会を実施しました。説明会はTeams会議で行われ、内容は大きく2つのパートで構成されています。
前半ではPowerPointを使って制度や操作の概要を説明し、後半では実際の経費精算システム画面を投影しながら具体的な操作方法を解説しました。
説明会の内容は録画され、後から見返せる状態になっていました。しかし、それでも多くの企業と同様に、次のような課題が発生します。
「動画はあるが、必要な情報がどこにあるのか分からない」
社員が動画を最初から見直すのは手間がかかるため、結果として担当部署に問い合わせが集中してしまいます。人事・総務・経理といった担当部門は、同じような質問に繰り返し対応する必要があり、業務負担が増えていました。

転換点：説明会動画を「検索できるナレッジ」に変える

NDIソリューションズでは、この課題を解決するために、説明会動画を「検索できるナレッジ」として活用する仕組みを導入しました。
従来は、説明会の録画した動画を共有しても、社員が必要な情報を見つけるには動画を最初から視聴する必要がありました。そのため、動画が存在していても実際には活用されず、結果として担当部署への問い合わせ対応に追われる状況が続いていました。
そこで導入したのが、当社が開発した、動画やドキュメントをし、生成AIが回答を生成できるナレッジ検索基盤「Video Questor」です。Video Questorを使えば、研修動画やマニュアル、FAQなどの情報をひとつのプラットフォーム上で参照できるため、社員は「どこに情報があるか」を探す必要がなくなります。Video Questorの詳細な機能については、以下の製品ページをご覧ください。Video Questor製品ページ
また、Video Questorで動画を共有するための手順もとても簡単で、説明会動画をアップロードすると、動画のテキスト内容と画像情報を自動で解析します。社員がチャット画面で質問すると、関連する情報を検索したうえで回答を生成します。さらに、回答の根拠となる動画の該当箇所も提示されるため、必要な部分だけを確認することも可能です。この仕組みにより、社員は動画を最初から見直すことなく、知りたい情報にすぐアクセスできるようになりました。その結果、問い合わせの多くが自己解決できる環境が整いました。

After：問い合わせの約90％を自動回答

この仕組みを導入した結果、経費精算に関する問い合わせの多くが、Video Questor上で自己解決できるようになりました。
実際には、

• 約90％の問い合わせ：Video Questorで自動回答
• 約10％の問い合わせ：イレギュラーな内容のみ担当部署が対応

という形に変化しています。
つまり、担当部門はすべての問い合わせに対応する必要がなくなり、例外的なケースだけに集中できるようになりました。実際の運用でも、「問い合わせ回答の手間が減っている」という効果を実感しています。

成果のポイントは「AI」ではなく「情報の流れ」 

この事例で重要なのは、AIの精度だけではありません。成果を生んだ最大の要因は、情報の流れを変えたことです。従来の構造では、

という流れでした。一方、新しい構造では、

という形に変わります。つまり、人が「探して説明する」業務を、AIが代替する構造になったのです。生成AIによる問い合わせ対応で成果を出すためには、AIを導入するだけでなく、社内にある情報を“検索できるナレッジ”として活用できる仕組みを作ることが重要です。

生成AIによる問い合わせ対応で失敗する企業の共通点

生成AIで問い合わせ対応を効率化できる企業がある一方で、思うような成果が出ないケースも少なくありません。その違いは、AIの性能ではなく「導入の考え方」にあります。ここでは、よくある失敗パターンを整理します。

生成AI導入そのものが目的化している

最も多いのが、「生成AIを導入すること」が目的になってしまうケースです。話題性や経営層からの期待を背景に、まずはツールを導入し、あとから活用方法を考える。こうした順番では、問い合わせ対応の本質的な課題は解決しません。重要なのは、「問い合わせ対応のどの工程を改善したいのか」「どの指標を改善したいのか」を明確にしたうえで、生成AIを手段として位置づけることです。

問い合わせ対応データの整備を後回しにしている

生成AIは、参照するデータの質に大きく依存します。しかし、導入を急ぐあまり、マニュアルの整理やデータの統合を後回しにしてしまうケースがあります。その結果、AIが参照する情報が古かったり、不完全だったりして、期待した精度が出ません。「AIが賢くない」のではなく、「参照している情報が整っていない」ことが原因であることも多いのです。 

PoC止まりで終わってしまう 

小規模な検証（PoC）ではうまくいったものの、本番環境に展開できないというケースもあります。PoCでは対象範囲が限定されているため、データも整理され、精度も高くなりやすいものです。しかし、本番環境ではデータ量や問い合わせ内容が増え、想定外のケースも発生します。本番運用を前提にした設計や、運用フローの整備がなければ、効果は限定的になります。

まとめ

生成AIによる問い合わせ対応は、確かに効率化の大きな可能性を秘めています。しかし、本記事で見てきた通り、成果を左右するのはAIそのものではありません。
重要なのは、

• どの業務をAIに任せるのか
• どのデータを参照させるのか
• 人とAIの役割をどう設計するのか

という「構造設計」です。
FAQを増やすことでも、チャットボットを追加することでもなく、社内にある情報を“問い合わせ対応に使える状態”へ変えることが、本質的な解決策です。実際に、動画や資料を横断的に活用できる仕組みへ転換したことで、問い合わせ対応を90％削減できた事例もあります。
もし、

• 同じ問い合わせが繰り返されている
• ナレッジが活用されていない
• 担当者の負担が慢性化している

と感じているのであれば、それはツール追加ではなく「構造の見直し」が必要なサインかもしれません。生成AIは魔法ではありません。しかし、正しく設計すれば、問い合わせ対応を根本から変える力を持っています。次の一歩は、「AIを導入するかどうか」ではなく、自社の問い合わせ対応をどう再設計するかを考えることです。

問い合わせ対応に関するよくある質問

従来のチャットボットと、生成AI（RAG活用）の違いは何ですか？

最大の違いは「事前シナリオが必要かどうか」です。
従来型チャットボットは、人が質問と回答の分岐（シナリオ）を細かく設計する必要があります。そのため、想定外の質問には弱く、メンテナンス負担も大きくなりがちです。一方、生成AI（RAG活用型）は、マニュアルやPDFなどの社内資料を読み込み、問い合わせ内容に応じて回答を自動生成します。事前にすべての質問を想定する必要がなく、柔軟な対応が可能です。

生成AIを導入すると、問い合わせ対応はどのくらい削減できますか？

削減率は業務内容やデータ整備状況によって異なりますが、定型的な問い合わせが多い企業では大幅な削減が可能です。
特に、

• 同じ質問が繰り返されている
• 回答の多くが既存資料に書かれている

といった環境では効果が出やすくなります。
重要なのは、AIを導入することではなく、「どの工程を効率化するか」を設計することです。

AIの誤回答（ハルシネーション）が心配です。対策はありますか？

はい、対策は可能です。
RAG（検索拡張生成）を活用すれば、AIが回答の根拠を社内ドキュメントに限定できます。これにより、一般知識に基づく推測回答を防ぎやすくなります。
さらに、

• 回答根拠の表示
• 人による最終確認フロー
• 定期的な精度チェック

を組み合わせることで、リスクをコントロールできます。

社外秘情報や顧客データを読みこませても安全ですか？

法人向けの生成AIサービスやAPI環境を利用すれば、入力データが学習に利用されない設計が可能です。
重要なのは、

• データの保存方法が安全に管理されているか
• アクセス制御が適切に行われているか
  
• 社内ポリシーに準拠しているか

を確認することです。
セキュリティ要件を整理したうえで設計すれば、安全に運用できます。

まず何から始めればよいですか？

最初に行うべきは、目的の明確化です。
「問い合わせ件数を減らしたいのか」
「対応時間を短縮したいのか」
「属人化を解消したいのか」
目的が明確になれば、必要な設計も見えてきます。
そのうえで、対象範囲を絞って小さく検証し、段階的に拡張するのが成功への近道です。

当サイトでは、AIチャットボット、生成AI、ChatGPT、動画活用に関するダウンロード資料をご用意しております。ご興味のある方はダウンロードいただき、資料をご活用ください。
【資料】生成AIと機械学習AI　AIチャットボットの違いがわかるガイド【〇×比較表】
【資料】生成AI 基本の『き』

また、NDIソリューションズが提供する「動画活用×生成AIツール Video Questor（ビデオクエスター）」は、組織全体でのナレッジシェアリングを促進するツールです。Video Questorは、動画の内容を自然言語で要約したり、特定のトピックに関する質問に回答したり、動画の該当部分をピックアップして提示することができます。これにより組織内で共有される研修や会議などの長い動画の中から必要な情報へ迅速にアクセスでき、時間を節約できます。

公開日：2026年3月31日