AItoChat アイトチャットの導入事例
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【AItoVoice・AItoChat導入事例】 月500件の電話対応を削減! 段階的なAI導入で受電漏れを解消
掲載日: 2025/10/28
課題・目的
限られた人員でのサポート窓口運営による受電対応負担が大きかった
受電漏れが発生し営業部門に負の影響が及んでいた
受電対応負担の軽減と受電漏れ解消
導入後の効果
月約500件の電話対応を削減した
1日あたりの対応件数が約30件から約10件に減少した
Webフォーム誘導により電話でのヒアリング時間を削減した
まとめ
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導入事例の詳細
導入前の課題
限られた人員でのサポート窓口運営による受電対応負担が大きかった
受電漏れが発生し営業部門に負の影響が及んでいた
導入の目的
受電対応負担の軽減と受電漏れ解消
問い合わせ対応の業務効率化および一次対応の自動化
導入後の効果
月約500件の電話対応を削減した
1日あたりの対応件数が約30件から約10件に減少した
Webフォーム誘導により電話でのヒアリング時間を削減した
受電漏れが解消され営業部門への負の影響がなくなった
単純な問い合わせがAItoChatで減少した
導入の決め手
コストバランスを重視し費用対効果が見込めたこと
社長からの自社活用提案により導入を検討したこと
導入のプロセス
段階的導入を採用し、まずIVRで顧客の音声問い合わせ内容をテキスト蓄積して3か月運用し、そのデータをAItoVoiceに学習適用して一次対応を自動化した。
活用方法
AItoVoiceで電話の一次対応とWebフォーム誘導を行い、AItoChatでチャットによる自己解決と複雑な問合せはフォームへ誘導する運用を行っている。
社内の反応
社内では受電漏れが解消されたことに対して非常にポジティブに評価されている。
今後の展望
離脱ユーザーの検知とフォローアップ体制構築や、AItoMailによるメール自動返信導入、音声入力とフォーム入力の併用検討を進める予定である。
「AItoChat」は、最新のAI技術を活用した次世代型のAIチャットボットです。従来のものとは異なり、自社の情報をデータベース化し、ユーザーの質問に合わせて最適な回答を作成します。AIが必要な情報を探し出し、大規模な言語モデル（LLM）の力で、人間のような自然で柔軟な対話を実現します。
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