AIで顧客体験を改善する方法：実践的なアプローチ

AIと顧客体験改善の重要性

AIを活用して顧客体験を向上させたいと思っている方は多いのではないでしょうか？実は、私もこのテーマに興味を持ち始めたきっかけは、顧客から「もっと自分に合ったサービスが欲しい」と言われたことでした。そこでAIの力を借りて、どのようにして顧客体験を改善できるのかを模索することにしたのです。

AIがもたらす変化

まず、AIがどのように顧客体験を変えるのかを見てみましょう。AIは膨大なデータを分析し、パターンを見つけ出します。この能力を活用することで、例えば顧客の購買履歴から次に必要とする商品を予測することができるのです。このような予測は、顧客にとって「自分のことを理解してくれている」と感じさせる要因となり、結果として顧客のロイヤルティを向上させることができます。

顧客体験の向上がもたらすビジネス効果

顧客体験が向上すると、ビジネスにどのような影響があるのでしょうか。例えば、リピート率の向上や口コミによる新規顧客の獲得など、様々なメリットが考えられます。実際に、ある調査によれば、顧客体験が優れている企業は競合他社よりも収益が約17%高いというデータもあります。

AIで顧客体験を改善する“いま使える”サービス3選（国内2／海外1）

生成AIの進化により、CX改善は「問い合わせ削減」だけでなく、“顧客が迷わず目的を達成できる体験や、“顧客の文脈に沿った提案・導線設計”まで対象が広がっています。ここでは、直近の発表・アップデート情報を確認できるサービスとして、国内2社と海外1社を取り上げます。

1）RightTouch（国内）：AI×VoCで“エフォートレスなサポート体験”を実装する

RightTouchは、カスタマーサポート領域において、人手不足・応対品質のばらつき・VoC（顧客の声）の活用不足といった課題に対し、AIオペレーター／サポートオートメーションの考え方で「顧客が電話をかけなくても解決できる体験」を目指すプロダクト群を展開しています。2025年12月公開の番組内でも、生成AIを前提にした“サポート革命”の文脈で紹介されています。

「電話をかけなくても良い、エフォートレスな体験」

また、同社の取り組みとして、VoC活用×生成AIの実装が評価された事例（受賞）も公開されており、「現場実装として成果が出ている」ことを示す材料になります。

CX改善で効くポイント（使いどころ）

問い合わせ前の自己解決導線（“電話しないで済む”体験）を増やす

VoCの集約・分析→改善サイクルの高速化（属人化からの脱却）

AIを置くだけでなく、運用（継続改善）まで含めて設計したい企業向き

企業サイト：https://righttouch.co.jp/

2）KARTE AI（国内）：行動データ×生成AIで体験の出し分けを高速化する

KARTEは、顧客の行動データをリアルタイムに捉えて体験を最適化するCXプラットフォームとして知られていますが、2025年10月に「KARTE AI」を発表し、顧客理解→体験設計→運用自動化の流れをAIで加速させる方針を明確にしています。

KARTE AIの機能紹介ページでは、AI活用の方向性を「顧客理解」「体験をつくる・届ける」「業務プロセス変革」の3つに整理しており、分析だけ生成だけで終わらず、日々の施策運用までAIに接続することが主眼だと読み取れます。

「顧客体験価値の向上と運用コストの削減を同時に実現」

CX改善で効くポイント

Web／アプリの行動データを前提に、ユーザーごとに出し分け（レコメンド・メッセージ・導線）を最適化

施策のアイデア出し〜制作〜実行〜効果測定の定型作業をAIで省力化

「施策の回転数」がKPI（改善のスピードが競争力）になっている事業に特に相性が良い

企業サイト：https://plaid.co.jp/news/20251030/

3）Intercom “Fin 3”（海外）：AIエージェントを解決単位で運用する設計が進化

海外勢では、Intercomのカスタマーサポート向けAIエージェント「Fin」の進化が象徴的です。2025年10月の公式記事では “Fin 3”を発表し、「複雑な問い合わせにも対応し、複数チャネルを横断できる強力なAI Agent」と位置付けています。

“We announced Fin 3, the most powerful AI Agent for customer service …”

さらに価格ページでは、Finを“解決（resolution）課金”として提示しており、AI導入を「席数課金」ではなく「成果（解決）課金」に寄せている点が、運用設計上の示唆になります。

CX改善で効くポイント

一次対応の自動化だけでなく、「顧客が解決に到達したか」を軸にKPIとコストを設計しやすい

チャット中心のB2B SaaSや、問い合わせボリュームが多いD2C／アプリに適合

AI導入したが、結局人手が減らない”問題に対して、解決率の運用改善（ナレッジ整備等）を回しやすい

企業サイト：https://www.intercom.com/blog/whats-new-with-fin-3/

その他のAI活用の実践例

AIチャットボットの導入

具体的なAIの活用例として、チャットボットがあります。私の知り合いの企業では、24時間対応のAIチャットボットを導入した結果、顧客からの問い合わせ対応がスムーズになり、顧客満足度が大幅に向上したそうです。特に、深夜でも迅速に対応できるのが魅力的ですよね。

パーソナライズされたマーケティング

また、AIを使ったパーソナライズマーケティングも効果的です。例えば、以前訪れたサイトで見た商品が他のサイトでも表示される、そんな経験はありませんか？これはAIがあなたの興味を解析して、最適な広告を配信しているからなんです。意外と便利だと思いませんか？

予測分析による顧客ニーズの先取り

さらに、AIを活用した予測分析で顧客のニーズを先取りすることも可能です。例えば、フィットネスジムがAIを使って顧客の運動履歴を分析し、適切なトレーニングプログラムを提案することで、顧客の満足度が向上した事例があります。こうした先回りの提案は、顧客にとっても嬉しいサプライズとなるでしょう。

AI導入時の課題と対策

データの質と量の問題

AIを導入する際、データの質と量が問題になることがあります。AIはデータが命ですから、質の高いデータを大量に集めることが重要です。ある企業では、データのクリーニングに注力し、AIの精度を大幅に向上させたという話を聞いたことがあります。

AI導入におけるコストの考え方

次に、コストの問題です。AI導入には初期投資が必要ですが、長期的に見ればコスト削減につながるケースが多いです。例えば、AIを活用することで人件費が削減できたという企業も少なくありません。

人間との共存を図るために

そして、人間との共存についても考えておく必要があります。AIができることと人間が得意とすることをうまく組み合わせることで、双方の強みを活かすことができます。例えば、AIがデータ分析を行い、その結果をもとに人間がクリエイティブな施策を考える、といった形が理想的です。

AIでの成功事例から学ぶ

大手企業の成功事例

ここで、大手企業の成功事例を一つ紹介しましょう。Amazonでは、AIを活用したレコメンド機能が顧客の購買行動を大きく変えました。顧客が求める商品を先回りして提案することで、売上を大幅に伸ばしています。

中小企業での実践例

中小企業でもAIを活用した成功例があります。例えば、ある小規模なECサイトでは、AIを使ったパーソナライズドメールを送ることで、開封率が3倍に増えたそうです。AIは大企業だけのものではなく、工夫次第でどんな規模のビジネスにも活用できるのです。

失敗から学ぶ教訓

もちろん、AI導入が全て成功するわけではありません。ある企業では、AIを使ったプロジェクトが期待通りの成果を出せず、途中で中止になったこともあります。しかし、この失敗から学び、次にはより精度の高いデータを集めて再挑戦し、最終的に成功を収めたというケースもあります。

未来の顧客体験とAIの可能性

AI技術の進化と未来予測

AI技術は日々進化しています。今後、さらに高度な分析能力を持つAIが登場し、顧客体験の新たな可能性を開拓していくことでしょう。例えば、AR（拡張現実）とAIを組み合わせた新しいショッピング体験が実現するかもしれません。

ビジネスへのインパクト

AIの進化がビジネスに与えるインパクトは計り知れません。従来のビジネスモデルがAIによって劇的に変わる可能性もあります。今後の変化を見据え、どのようにAIを活用していくかが重要です。

まとめ

AIを活用した顧客体験の改善は、単なる技術導入ではなく、ビジネスの未来を形作る大きなチャンスです。AIの力を最大限に活かし、顧客にとって本当に価値のある体験を提供することで、企業は持続的な成長を遂げることができるでしょう。次に取るべきアクションとしては、自社のビジネスに合ったAI技術を見極め、小さなステップから実践していくことが重要です。そして、失敗を恐れずにトライし続けることが、成功への鍵となるはずです。