背景と課題
同社は約 800 店舗を展開するコンビニチェーンで、会員・ポイント制度は数百万人のユーザーに利用されています。会員規約、ポイント交換、返品・交換の方針に関する問い合わせが多く、20 名のサポートチームではピーク時に待ち行列ができ、初回応答は分単位に及ぶことが常態でした。夜間は無人待機のため、問い合わせは翌朝の一括返信となり、会員体験を損ねていました。質問の大部分は繰り返しやすい一方、人員を増やす余裕はありません。
ソリューション
カスタマーサポート用の AI エージェントを構築し、WeChat Work とミニプログラムの二つの入口に接続しました。会員・ポイント照会は会員システムの API と連携し、残ポイントや交換履歴をリアルタイムで返します。返品・交換の方針についてはナレッジベースに基づいて回答し、条件を満たす問い合わせはそのままアフターサポートのチケットを起票。店舗検索やキャンペーンの照会は、ユーザーの位置情報から最寄り店舗と実施中の企画を返します。ナレッジベースで回答できない質問は自動でオペレーターへ引き継ぎ、その対応記録は週次のナレッジベース改善に活かします。
本番前に過去の対応履歴からナレッジベースを構築し、一件ずつ人工確認。段階リリース中は AI とオペレーターが並行で対応し、引き継ぎ条件を週ごとに緩めて、切り替えを安定的に進めました。
導入効果
- 定型的な問い合わせの約 7 割を AI エージェントが自動対応し、オペレーターは複雑な案件に集中できるようになりました（サンプル数値、要確認）。
- 初回応答は分単位から秒単位へ短縮し、ピーク時の待ち行列はほぼ解消しました（サンプル数値、要確認）。
- 夜間の問い合わせも全時間帯でカバーされ、翌日への持ち越しはなくなりました（サンプル数値、要確認）。
- オペレーターへの引き継ぎ率は継続的に低下し、ナレッジベースは未回答の質問をもとに毎週更新されています。