「10分の設定で120件を自動化」｜チャネルトークが語る問い合わせ対応【独自取材】

目次
• チャネルトークとは
• チャネルトークの大きな特徴
• 他社と比べて評価されるポイント
• チャネルトーク利用者の声と導入前後の変化
• チャネルトークが選ばれる事業者・利用シーンと向いている企業
• 料金プランの選び方
• チャネルトーク運用のコツと導入後のサポート体制
• 今後の展望
• まとめ：チャネルトークは「問い合わせ対応を成長の起点に変えたい」企業におすすめ
• よくある質問

チャネルトークとは

チャネルトークは、株式会社Channel Corporationが提供する、顧客理解のためのチャットボットです。AIエージェント「ALF」が問い合わせの一次対応を担い、蓄積した顧客データはAIビジネスOS「チャネルワークス」で分析やマーケティングに活用できます。

Webチャットだけでなく、電話・LINE・Instagram・メールなど複数の問い合わせ窓口を一元管理できる点も特徴です。

チャネルトークの大きな特徴

チャネルトークは、AIエージェントによる自動解決・複数チャネルの一元管理・AIによるデータ分析の3つを軸に、問い合わせ対応から顧客理解までを一気通貫で支援します。

チャネルトークに搭載されているAIエージェント「ALF」は、「ルール」「ナレッジ」「タスク」という3つの要素を組み合わせることで、問い合わせの約80％を自動で解決します。

企業のFAQやマニュアルを構造化した「ナレッジ」をもとに回答し、回答範囲を制限する「ルール」設定によってハルシネーションを防ぎ、企業ポリシーに沿った案内だけを行います。さらに、注文キャンセルや予約変更などの実務を処理する「タスク」機能により、回答して終わりではなく用件の完了まで対応可能です。

チャネルトークは、Webチャット・電話・LINE・Instagram・メールなど複数の問い合わせ窓口を1つの画面に集約して管理できます。

対応履歴は顧客情報と自動で紐づくため、担当者が代わっても経緯を追う手間がありません。スマートフォンアプリからも対応でき、場所や時間を問わず返信できる点も特徴です。通話は自動で録音・テキスト化されAIが要約するため、電話対応の内容もデータとして蓄積し、分析に活用できます。

チャネルトークで蓄積した顧客データは、AIビジネスOS「チャネルワークス」に連携されます。チャネルワークスに搭載されている「AI CoS（コス）」により、問い合わせ・売上・マーケティングなど複数のデータを、専門知識がなくても自然言語で分析可能です。

自然言語で質問するだけで要因分析から設定変更などのアクション実行まで行え、専門家が1週間かけて作っていた分析ダッシュボードも、わずか5分で完了します。

他社と比べて評価されるポイント

── 比較検討の場で、他社サービスと比べて特に評価されることが多いポイントはどこにありますか。

大きく分けて、実装力の高さと運用のしやすさの2点です。

AIが回答するだけでなく、注文キャンセルといった実務処理まで完了させる設計を評価いただくことが多いです。

Shopifyと連携すれば、配送先変更のような手続きも自動で処理できます。回答だけで終わるチャットボットでは、結局オペレーターが対応することになり工数が減りません。ここまで完了させられる実装力が、選ばれる理由の1つになっています。

チャネルトークは、専門知識がなくてもノーコードで設定できるため、開発リソースを確保できない企業でも運用を始められます。

設定は担当者自身で完結でき、エンジニアの手を借りる必要がありません。現場の担当者だけでAIエージェントの運用を始められる手軽さは、初めてAIを導入する企業にとって心理的なハードルを下げる要素になっています。

チャネルトーク利用者の声と導入前後の変化

── 利用者からは、これまでにどのような声が寄せられていますか。

ある大手アパレル企業から「わずか10分のALF設定で120件の問い合わせを自動化できた」という声をいただいたことが印象に残っています。

AI導入というと大がかりなプロジェクトになりがちですが、実際には設定してすぐに効果を実感いただけます。同社では自動化によって生まれた時間をVoC分析や価値創造に充てることで、カスタマーサポートを単なる「守り」の部門ではなく、事業成長を牽引する「攻め」の組織へと位置づけ直されました。

問い合わせ対応がコストではなく成長の起点に変わったという捉え方の変化こそ、私たちが目指してきた姿そのものです。

── 導入前に抱えていた課題は、導入後どのように改善として表れていますか。

業種を問わず、導入企業から以下のような定量的な成果が報告されています。

共通しているのは、削減できた工数をコストカットで終わらせず、VoC分析や顧客体験の改善に活用し、次の施策につなげている点です。

チャネルトークが選ばれる事業者・利用シーンと向いている企業

── 特にどういった事業者や利用シーンで選ばれることが多いですか。

ECや小売を中心に、月間の問い合わせ件数が数百件を超え、有人対応だけでは追いつかなくなった企業からの引き合いが多いです。

特にアパレルやコスメの業界では、配送状況の確認や返品交換といった定型的な問い合わせが全体の大半を占めます。そのためAIエージェントで自動化し、スタッフはスタイリング提案などブランド価値に直結する接客に集中する、という使い分けが定着しています。

一方で、立ち上げ期のD2Cブランドが、少人数体制のまま24時間対応を実現する目的で導入されるケースも増えています。

── サービスが最も効果を発揮する企業タイプと、逆に相性が合わないケースには、どのような特徴がありますか。

ECや小売のように問い合わせ件数が多く、内容が定型化しやすい業種で効果が出やすいです。配送状況の確認や返品交換、在庫確認といった問い合わせは自動化との相性が良く、件数が多いほど削減効果も大きくなります。

一方、1件ごとに個別判断が必要な専門性の高い業種や、月間の問い合わせ件数が極端に少ない企業では、自動化の効果を実感しにくい場合があります。また、既存の基幹システムと深く連携した独自の画面設計を求められる場合は、フィットしにくいことがあります。

料金プランの選び方

── 料金プランを選ぶ際は、どのような基準で選定される企業が多いのでしょうか。

価格そのものより、管理したい顧客数（MU）と、顧客対応を行う担当者の人数で選ばれることが多いです。連絡先管理に保存する顧客数が3,000名を超えるかどうかが、1つの目安になります。

また、社内チャットのみ利用するメンバーと、顧客対応を行うメンバーとでシートの種類が分かれるため、CS体制の規模がプラン選定に直結します。まず試したい立ち上げ期の企業はEarly Stageプラン、顧客数の増加に合わせて柔軟に追加購入したい企業はGrowthプランを選ばれる傾向があります。

チャネルトーク運用のコツと導入後のサポート体制

── サービスを最大限活用していただくために、導入企業側で特に意識すると成果が出やすいポイントはありますか。

いきなり全ての問い合わせを自動化しようとせず、件数の多い定型的な問い合わせから着手する企業で成果が出やすいです。

AIの回答精度はナレッジの質で決まるため、FAQやマニュアルを構造化して登録する初期作業に時間をかけた企業ほど、正答率が高くなる傾向があります。回答範囲を制限するルール設定を丁寧に行うことで、誤案内も防げます。

運用開始後は、AIが回答できなかった問い合わせを定期的に確認してナレッジに反映する習慣がある企業ほど、自己解決率が伸びています。

── 継続率はどのくらいの水準で、継続しやすい企業にはどのような特徴がありますか。

サービス維持率は98％です。継続しやすいのは、導入後もナレッジの更新とワークフローの見直しを定期的に行っている企業です。

AIは一度設定して終わりではなく、商品やキャンペーンの変化に合わせてナレッジを更新することで精度が保たれます。逆に初期設定のまま運用が止まると、回答できない問い合わせが増え、有人対応に戻ってしまいます。分析機能で自己解決率を定点観測し、改善サイクルを回している企業ほど、長く利用いただいています。

── 導入後のサポート体制や運用支援では、どのような点を特に意識されていますか。

AIは「導入して終わり」では成果につながりません。そのため導入直後は、実際の問い合わせログを一緒に分析し、どの問い合わせから自動化すべきかを優先順位づけするところから伴走しています。

特に重視しているのは、回答の正確性を担保する「ルール」と「ナレッジ」の初期設計です。ここを丁寧に作り込むことで、誤案内のリスクを抑えられます。運用開始後も、自己解決率や正答率のレポートをもとに、定期的な改善提案を行っています。

今後の展望

── 今後の機能強化の方向性を踏まえて、これから導入を検討する企業へのアドバイスや、市場の展望を教えてください。

市場全体では、AIが回答するだけの段階から、実際に業務を処理するAIエージェントへと評価軸が移っていくと見ています。

その方向性を踏まえ、チャネルトークでは、AIが電話・チャット双方の問い合わせ内容を自動で要約する後処理機能をすでに提供しています。また、オペレーターに代わってALFが電話対応する「ボイスALF」もベータ版として提供しており、電話領域でのAI活用を強化しています。

これから導入を検討される企業には、回答精度だけでなく、その後の処理まで完結できるか、蓄積した対応データを分析に活用できるかという観点で比較することをおすすめします。

まとめ：チャネルトークは「問い合わせ対応を成長の起点に変えたい」企業におすすめ

チャネルトークは、AIエージェント「ALF」が企業のFAQやマニュアルをもとに回答し、問い合わせの約80％を自動で解決するチャットボットです。注文キャンセルなどの実務処理まで完了させる実装力と、担当者自身がノーコードで設定できる手軽さが、主な評価ポイントとなっています。

ECや小売のように問い合わせ件数が多く定型化しやすい業種ほど効果を発揮しやすく、削減できた工数をVoC分析や顧客体験の改善に活用している企業が多いことも特徴です。サービス維持率は98％と高く、導入後もナレッジ更新を続ける企業ほど、長く成果を実感できます。

問い合わせ対応の効率化とあわせて、カスタマーサポートを事業成長の起点に変えていきたい方は、チャネルトークの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

よくある質問

チャネルトークについて、よくある質問に回答します。

問い合わせ対応に工数がかかっている企業全般に向いていますが、なかでも配送状況の確認や返品交換など、定型的な問い合わせが多いEC・小売業との相性が良好です。一方、1件ごとに個別判断が必要な専門性の高い業種では、効果を実感しにくい場合があります。

対応できます。Webチャットに加えてLINEやInstagram、電話、メールなど複数の問い合わせ窓口を1つの画面に集約して管理できます。

導入時に「ルール」と「ナレッジ」の初期設計を丁寧に作り込むことに加え、運用開始後もAIが回答できなかった問い合わせを定期的に確認し、ナレッジへ反映することで精度を維持しています。

回答範囲を制限する「ルール」設定によってハルシネーションを防ぎ、企業のFAQやマニュアルを構造化した「ナレッジ」をもとに回答する仕組みです。

必須ではありません。設定自体はノーコードで完結しますし、導入直後は問い合わせログの分析をもとにした優先順位づけなど、サポート担当が伴走するため、専門知識がなくても安心して進められます。

有料機能は14日間の無料トライアルで試すことができ、基本的なチャット対応であれば無料プランから利用できます。プランはEarly Stage・Growth・Enterpriseの3種類があり、事業規模に応じて選択できます。