ChatGPTのカスタマーサポート活用｜事例・メリット・注意点

最終更新日:2026/09/02

ChatGPTをカスタマーサポートで利用する方法とは？

近年、AI技術の進化に伴い、カスタマーサポートの現場でもその恩恵を受ける動きが加速しています。特に、OpenAIが開発したChatGPTは、高度な自然言語処理能力により、多くの企業が注目するツールです。

そこで今回の記事では、以下について解説します。

カスタマーサポートでのChatGPT活用事例
ChatGPTをカスタマーサポートで活用するメリット
カスタマーサポートでChatGPTを利用する際の注意点
カスタマーサポートに利用できる生成AI関連サービス

ChatGPTをカスタマーサポートでの利用において検討している方は、ぜひ参考にしてください。

カスタマー向けのChatGPT連携サービスに関する資料を無料でお求めの方は、以下のページをご覧ください。

カスタマー向けChatGPT連携のサービス比較と企業一覧

ChatGPTとは?

ChatGPTは、OpenAIが開発した対話型の生成AIです。

自然言語処理を活用することで、人間と同様の自然な会話が可能となっています。文章の作成・要約・分析・ファイルの処理など、会話を通じてさまざまな業務を支援できます。

カスタマーサポートの現場でも、FAQ作成やメール返信文の下書き、VOC分析、対応履歴の整理といった用途への活用が広がっています。

ChatGPTとは？使い方や始め方､日本語対応アプリでできることも紹介！

カスタマーサポートでのChatGPT活用事例

ChatGPTは、顧客対応をすべてAIが担うのではなく、担当者の判断を支援する用途に活用できます。

以下に、代表的な活用事例を7つ紹介します。

FAQの作成
トークスクリプトの作成
メール返信文の作成
VOCの抽出・分析
対応履歴の要約・整理
AIチャットボットによる対応窓口
クレーム対応文の作成

事例1：FAQの作成

ChatGPTを活用することで、FAQ（よくある質問）を効率よく作成できます。

たとえば、自社ホームページのURLとともに以下のようなプロンプトを入力することで、Q＆A形式のFAQを素早く生成できます。

【プロンプト例】
役割の設定：「あなたは当社のカスタマーサポート担当です」
指示：「お客様が困りそうな内容を3つピックアップしてください」
条件：「質問と回答に分けて記載してください」

【出力結果】

FAQの下書きを自動生成したうえで、担当者が内容を確認・修正するという流れで運用すると、作成にかかる時間を大きく削減できます。

事例2：トークスクリプトの作成

コールセンターでの顧客対応に活用できる、トークスクリプトの作成にも役立ちます。

自社ホームページのURLをChatGPTに読み込ませ、以下のようなプロンプトを設定することで、対話形式の台本を生成できます。

【プロンプト例】
役割の設定：「あなたは当社のコールセンター担当です」
指示：「問い合わせ内容に対する回答を教えてください」
条件：「対話形式で記載してください」

【出力結果】
今回は、「注文した商品が届かない」という問い合わせの対話例です。

生成したスクリプトは下書きとして活用し、担当者が確認・調整したうえで運用するとよいでしょう。

事例3：メール返信文の作成

顧客からの問い合わせメールへの返信文を、ChatGPTで作成できます。

問い合わせ内容と以下のプロンプトを組み合わせることで、返信文の下書きを素早く用意できます。

【プロンプト例】
役割の設定：「あなたは当社のカスタマーサポートの文章作成者です」
指示：「顧客の問い合わせ内容に対する返信文を考えてください」
条件：「返信文の内容だけを記載してください」

【出力結果】

定型的な問い合わせへの対応時間を短縮できるため、担当者が複雑な案件に集中しやすくなります。

事例4：VOCの抽出・分析

VOC（Voice of Customer：顧客の声）の抽出・分析にも、ChatGPTを活用できます。

たとえば、問い合わせ履歴をChatGPTに入力し、以下のようなプロンプトを設定することで、業務改善に役立つ情報を整理できます。

【プロンプト例】
役割の設定：「あなたは当社のVOC分析担当者です」
指示：「問い合わせ内容からクレーム・業務改善に役立つご指摘・その他の問題点を抽出してください」
条件：「感情分析もあわせて回答してください（怒っている場合は1、普通は3、喜んでいる場合は5）」

【出力結果】
今回は、購入した商品に傷がありクレーム化した場合のVOC分析です。

顧客の声を継続的に分析することで、サービス改善のヒントを見つけやすくなります。

事例5：対応履歴の要約・整理

文字起こし済みの通話記録やメールのスレッド、チャット履歴などを入力することで、ChatGPTが内容を整理・要約します。

たとえば、以下のようなプロンプトを設定することで、引き継ぎ用のサマリーを作成できます。

【プロンプト例】
役割の設定：「あなたは当社のカスタマーサポートの引き継ぎ担当者です」
指示：「以下の対応履歴を読み、引き継ぎ用のサマリーを作成してください」
条件：「問い合わせ内容・実施済みの対応・未解決の事項・次に必要な対応の4つに分けて記載してください。確認済みの事実と未確認事項は明確に区別してください」

【出力結果】

担当者の変更やエスカレーション時に活用することで、情報の抜け漏れを防ぎやすくなります。

事例6：AIチャットボットによる対応窓口

ChatGPTをAIチャットボットとして組み込むことで、24時間対応の問い合わせ窓口を構築できます。

FAQや過去の対応履歴などのナレッジを参照させることで、顧客からのよくある質問に自動で回答する仕組みを作ることが可能です。

担当者が対応できない時間帯にも一次対応を行えるため、顧客満足度の向上につながります。ただし、回答内容の精度管理と定期的なナレッジの更新が重要です。

事例7：クレーム対応文の作成

クレームへの返信文の下書き作成にも、ChatGPTを活用できます。

たとえば、以下のようなプロンプトを設定することで、返信文の下書きを素早く用意できます。

【プロンプト例】
役割の設定：「あなたは当社のカスタマーサポートの文章作成者です」
指示：「以下のクレーム内容と対応方針をもとに、返信文の下書きを作成してください」
条件：「謝意・事実の説明・実施する対応内容・今後の案内の4つで構成してください。返信文の内容だけを記載してください」

【出力結果】

なお、返金・補償・法的判断など担当者の権限を超える事項については、ChatGPTに最終判断をさせず、必ず人によるエスカレーションと確認が必要です。

ChatGPTをカスタマーサポートで活用するメリット

ChatGPTをカスタマーサポートで活用するメリットは、以下の4つです。

業務の効率化
コスト削減
カスタマーサポートの品質向上
付加価値の提供

それぞれについて以下に解説します。

業務の効率化

問い合わせ履歴の整理・返信文の初稿作成・VOCの分類など、情報整理や定型的な文書作成をChatGPTで補助することで、担当者が業務に費やす時間を削減しやすくなります。

たとえば、1件あたり15分かかっていたメール返信の下書き作成を、ChatGPTで初稿を生成してから担当者が修正する流れに変えることで、作業時間を短縮できます。

これまで返信対応に追われていた担当者が、より複雑な案件や顧客との丁寧なやり取りに集中できる環境が整います。

定型業務をChatGPTに任せることで、チーム全体の対応件数を増やしやすくなる点も、業務効率化の大きな利点です。

コスト削減

定型的な問い合わせへの対応や情報整理をAIで補助することで、対応工数の削減や人員配置の最適化につながります。

たとえば、深夜や休日に寄せられる問い合わせを、AIチャットボットが自動で回答する仕組みを導入した場合、人員を別途確保する必要がなくなります。

24時間対応の窓口を構築しながら、人件費や設備費を抑えられる点が、コスト削減につながる大きな要因です。

すべての業務をAIに置き換えるのではなく、AIが得意な部分を担当させることで、全体的な運用コストを下げることが目的となります。

カスタマーサポートの品質向上

回答テンプレートやナレッジを共通化し、担当者が同じ情報源を参照できる環境を整えることで、担当者ごとの回答のばらつきを抑えやすくなります。

たとえば、新人担当者とベテラン担当者が同じ問い合わせに対応する場合、これまでは経験や知識の差が回答の質に影響することがありました。ChatGPTが作成した回答テンプレートを共通のたたき台として活用することで、経験に関係なく一定水準の対応が行いやすくなります。

ただし、ChatGPTの出力品質だけに依存するのは得策ではありません。回答の根拠となる情報の確認と、人によるレビューを組み合わせることで、品質の一貫性を保ちやすくなります。

付加価値の提供

返信文の作成や情報整理を効率化することで、担当者が個別相談や複雑な問い合わせなど、人による判断が必要な対応へ時間を割きやすくなります。

たとえば、定型メールの作成時間を短縮できた場合、残りの時間を顧客ごとの個別対応や、クレームの根本原因を分析する業務に充てることが可能になります。

迅速な対応と丁寧なフォローを両立することで、顧客満足度の向上と機会損失の削減につながります。

カスタマーサポートでChatGPTを利用する際の注意点

顧客へ直接影響する情報を扱うカスタマーサポートでは、AIの回答を無条件に使用することは避ける必要があります。正確性の確認と顧客情報の適切な管理を前提とした運用が求められます。

ChatGPTの利用環境によってデータの取り扱いが異なるため、自社で承認されたプラン・環境・運用ルールを確認することが大切です。

生成された情報に誤りがあることを認識する

価格・契約条件・商品仕様・対応可否など、顧客へ伝える重要な事項については、必ず一次情報と照合する必要があります。

たとえば、キャンペーン価格や在庫状況など、日々変動する情報をChatGPTが古い学習データをもとに回答してしまうケースがあります。

顧客への送信・提示前に担当者が内容を確認する運用フローを設け、誤情報の提供を防ぐことが求められます。ChatGPTによる回答はあくまで「下書き」として位置づけることが大切です。

顧客情報の取り扱いと利用環境を確認する

問い合わせ履歴に個人情報が含まれる場合は、自社の情報管理ルールと利用しているChatGPTのプラン・環境を確認してから入力することが求められます。

たとえば、無料プランと法人向けプランではデータの取り扱いが異なる場合があります。

OpenAIは、ChatGPT Business・Enterprise・APIなどのビジネス向けプランについて、デフォルトではモデルの学習にデータを使用しないとしています。

ただし、利用環境やプランによって設定が異なるため、導入前に必ず公式情報を確認してください。

カスタマーサポートに利用できる生成AI関連サービス

ChatGPT関連サービス

顧客問い合わせの自動応答・FAQ・ナレッジ検索・オペレーター支援などに活用できるサービスを紹介します。

2026年8月時点で公式情報を確認できる代表的なサービスを、以下の表で整理しました。

サービス	主な用途	ナレッジ活用	カスタマーサポートでの特徴
neoAI Chat	問い合わせ対応・業務支援	社内データやドキュメントを利用	GPT・Geminiなど複数のLLMと連携した法人向け生成AI環境
Third AI	コンタクトセンター・オペレーター支援	業務データを利用した生成AI環境	チャットボットや回答支援などコンタクトセンター用途に対応
SELFBO	顧客問い合わせの自動応答	Webページ・ドキュメントをRAGで参照	FAQ・商品案内などの問い合わせをAIで支援
Helpfeel Agent Mode	顧客の自己解決支援	FAQ・Web・社内文書を横断参照	対話しながら質問を掘り下げ、情報源に基づく回答を生成
Zendesk AI	カスタマーサービスの自動化	ヘルプセンター・外部ナレッジを参照	メッセージ・メール・Webフォームなど複数チャネルに対応