コールセンターAI導入事例5選と効果

少子高齢化の影響で労働力確保が困難な現代、多くの企業が顧客対応の革新を迫られています。この課題を解決する切り札として注目されているのが、音声認識や自然言語処理を活用した先進技術の導入です。応答時間の短縮や業務プロセスの自動化により、従来の運用モデルを根本から変革する事例が続々と報告されています¹。

実際に物流大手では待機時間を30%削減し、金融機関では審査処理を従来の1/100の時間に短縮する成果を達成¹²。不動産会社では音声解析技術を活用し、全国の窓口で均質なサービス提供を実現しています。これらの成果は単なる効率化ではなく、顧客満足度向上に直結する重要な進化を示しています。

DX推進を検討中の企業様には、成果報酬型の支援プログラムが特に注目されています。導入コストを抑えつつ確実な効果を得るための新たな選択肢として、業種を問わず活用が広がっているのです。

本記事では5つの業界リーディング企業の具体的な取り組みを分析。技術選定のポイントから測定可能な効果まで、明日から活用できる実践ノウハウを余すところなくご紹介します。

はじめに：DX時代におけるコールセンターAIの必要性

デジタル技術がビジネスの基盤となる現代、顧客接点の最前線で働くスタッフの負担増加が深刻化しています。特に労働力不足と教育コストの高騰が重なり、応対品質にばらつきが生じるケースが増加中です³。

従来の人手依存型モデルでは、深夜帯対応や複雑な問い合わせ処理に限界が顕在化。ここで注目されるのが、音声認識と自然言語処理を組み合わせた次世代ソリューションです。自動応答システムが問い合わせの50%を処理し、オペレーターは高度な案件に集中できる体制が構築可能になります⁴。

実際、予測ダイヤラー技術を採用した企業では顧客満足度が15%向上し、従業員の離職率も改善する効果が確認されています⁵。中小企業向けには低コスト導入プログラムが登場し、人材不足に悩む事業者でも手軽にデジタル化を推進可能です。

本記事では、業界をリードする5社の具体的な取り組みを通じて、AI導入で得られる定量効果と運用ノウハウを詳細に解説します。技術選定のポイントから効果測定方法まで、明日から活用できる実践知が満載です。

コールセンターが抱える課題とAI導入の背景

近年の労働市場の変化に伴い、顧客対応の最前線では深刻な構造問題が表面化しています。2023年の調査では応対スタッフの離職率が11.7%に達し、採用難と人材流出の悪循環が継続している状況です⁶。

人員不足と離職率の現状

1人のオペレーターが1日100件以上の問い合わせを処理する現場も珍しくなく、長時間労働が常態化しています。この過重負荷がさらなる人材流出を招き、新規採用者の育成期間短縮を余儀なくされるケースが増加中です⁶。

オペレーターのスキル差と品質の低下

経験年数による対応品質の差が最大3倍開く事例も報告されています。複雑な問い合わせへの対応では、未熟練スタッフのミスがSNSで拡散されるリスクも顕在化⁷。

これらの課題解決策として注目されるのが、先進技術を導入する手法です。定型業務の自動化により、人材不足の緩和と応対品質の均一化が同時に実現可能となります⁶⁷。

コールセンター ai 事例：成功事例の概要

多様な業界でデジタル変革が加速する中、顧客対応の最前線では技術活用による構造改革が進行しています。物流大手では音声認識を活用した自動集荷システムを導入し、電話対応時間を40%短縮⁸。保険会社では生体認証技術によって本人確認作業を2分から30秒へ圧縮しています⁸。

成功事例に共通する要素は3つ明確です：

不動産会社の事例ではFAQシステム導入によって、単純問い合わせが60%自動解決される成果を達成⁸。金融機関では自然言語処理を活用し、複雑な照会案件の処理精度を85%まで向上させています⁹。

これらの改革によって得られた最大の副産物は、従業員の業務満足度向上です。ある企業ではストレス関連の休職者が30%減少し、人材定着率が改善したというデータも¹⁰。技術導入は単なる効率化ではなく、組織全体の質的変革を促す契機となっています。

チャットボット導入による問い合わせ対応の自動化

デジタル化が進む顧客対応現場で、対話型技術の活用が新たな基準を作りつつあります。自動応答システムは単なる定型処理を超え、複雑な問い合わせにも柔軟に対応可能な進化を遂げています。

具体的な導入効果と事例

金融機関の事例では、LINEを活用した自動応答システムが待機時間を平均3分から40秒に短縮¹¹。この技術導入により、オペレーターの負荷が35%軽減され、複雑案件に集中できる体制が構築されました。

自治体の事例では、予約システムとの連携で問い合わせ件数が20%減少¹²。ピーシーアシスト株式会社では、複数言語対応機能を追加し、外国人顧客からの相談対応効率を2倍向上させています。

顧客対応の迅速化への影響

• 24時間365日対応可能な体制構築
• 応答速度の平均60%改善
• 誤回答率を0.5%以下に低減

ある証券会社では、自然言語処理を組み込んだシステムが契約内容の照会を95%自動処理¹¹。これにより、人的ミスの発生率が従来比1/10にまで低下しています。自動化の進展は、業務効率化だけでなくサービスの質的転換をもたらす契機となっています。

ボイスボットの活用事例と導入効果

顧客対応の最前線で革新を起こす音声技術が、新たなサービス基準を確立しつつあります。先進的な企業では、人間の声を理解し適切に反応するシステムが、業務改革の核となっています。

音声認識技術と自然言語処理の融合

音声データを瞬時に解析する技術と、文脈を理解する処理システムの組み合わせが鍵となります。この融合により、複雑な問い合わせでも適切な回答を生成することが可能になりました¹³。

実際の運用では、次の3点が重要視されます：

• 会話の流れを自然に維持する対話設計
• 方言や専門用語への対応精度
• リアルタイム処理速度の最適化

ヤマト運輸の事例紹介

物流業界をリードする同社では、音声認識システムを活用して集荷依頼の自動受付を実現。待機時間を平均4分から1分以下に短縮することに成功しています¹³。

24時間稼働体制の構築により、夜間や休日の問い合わせにも即時対応が可能になりました¹⁴。法人向けサービスでは、専用回線との連携で緊急対応の効率化を実現。個人客向けには、荷物追跡機能の音声検索を追加するなど、多角的な展開を進めています。

声紋認証で実現する本人確認の効率化

生体認証技術の進化が顧客対応の新たな基準を確立しています。特に注目されるのが、個人の声の特徴を識別する音声認証システムです。この技術は従来の質問ベースの確認方法に比べ、迅速かつ正確な本人確認を可能にします¹⁵。

メリットとセキュリティ向上のポイント

声紋認証は周囲の騒音に強く、電話回線を通じた認証でも94%の精度を維持します¹⁶。従来の方法では平均2分かかっていた手続きが、30秒以下に短縮されるケースが増加中です。主な利点は3つあります：

• 操作不要の非接触認証
• 偽造防止機能付きの高度なセキュリティ
• 音声データの暗号化保管

金融機関では、この技術導入で不正アクセス件数を67%削減した実績があります¹⁵。顧客は暗証番号を覚える必要がなく、自然な会話で手続きを完了可能です。

アフラック生命保険の事例

同社では2023年4月に音声認証システムを本格導入しました。契約内容の照会時に必要な本人確認時間が120秒から30秒へ75%短縮され、顧客満足度が15ポイント向上しています¹⁵。

オペレーターの負担軽減効果も顕著で、1日あたり90分の業務時間削減を実現¹⁶。電話回線とスマートフォンアプリの両方で利用可能な仕組みが、多様な顧客層から支持されています。

FAQシステムの導入事例と運用効果

顧客対応の効率化を図る企業が注目する仕組みが、よくある質問を自動解決する技術です。このシステムはオペレーターの負担軽減と顧客の即時対応を両立させ、業務改革の新たな選択肢となっています¹⁷。

問い合わせ削減と顧客満足度の向上

自動応答システムを導入した金融機関では、単純な照会案件が50%削減されました¹⁸。顧客が自ら情報を検索できる仕組みにより、待機時間のストレスが軽減されています。

ある通信会社では、定型業務の処理時間が30秒短縮され、オペレーターの作業時間が月間500時間削減¹⁷。知識データの一元管理により、新人スタッフでも確実な対応が可能になりました。

レオパレス21の活用事例

不動産大手が導入した音声認識システムは、契約内容の確認時間を75%短縮¹。顧客は音声で簡単に情報を検索でき、複雑な手続きもスムーズに進むようになりました。

この仕組みにより、顧客対応において重要な情報の即時検索が可能に¹。スタッフの負担軽減とサービスの質向上が同時に実現しています。

AI検索システムで業務効率化を実現

情報検索の革新が顧客対応の質を左右する現代、従来の手動検索では対応しきれない課題が顕在化しています。自然言語処理を活用した次世代検索ツールが、膨大なデータから瞬時に正確な回答を導き出す新時代が到来しました。

この技術の核心は文脈理解と同義語認識にあります。曖昧な表現や表記揺れを自動補正し、ユーザーの真のニーズを推測する機能が特徴です。例えば「解約方法を知りたい」という問い合わせに対し、関連規約や代替案を同時提示する仕組みが構築されています¹⁹。

リアルタイム検索の実例

大手システム企業では3億件を超える文書群から、必要な情報を2秒以内に抽出する体制を整備。従来の検索方法と比べ、情報探索時間を70%削減することに成功しました¹⁹。この改善により、複数部署での情報共有が円滑化し、新人スタッフの教育期間短縮にも貢献しています。

チャット形式の操作画面が業務効率をさらに加速させます。オペレーターは会話するように検索可能で、複雑な手順を覚える必要がありません。あるガス会社の事例では、電話対応フローの最適化により応答速度が40%向上し、顧客満足度が15ポイント上昇しました²⁰。

権限管理機能を備えたシステムでは、セキュリティを維持しつつ必要な情報に即時アクセス可能です。この仕組みが人的ミスの防止と業務負担の軽減を両立させ、組織全体の生産性向上を実現しています。

音声認識・議事録作成ツールの効果的活用法

会議や顧客対応の記録業務で多くの時間を消費する現場が増える中、新たな解決策が注目を集めています。音声データを即座に文章化する技術が、業務効率と情報精度の両立を実現しています。

自動議事録作成のメリット

会話内容をリアルタイムでテキスト化する仕組みは、議事録作成時間を80%削減します²¹。重要な発言を見逃さず記録でき、後日の情報検索も容易になります。特に複数案件を並行処理する現場では、作業負荷の軽減効果が顕著です。

JALカードの事例

同社では通話記録の自動化を導入し、顧客対応の質的向上を達成しました²¹。音声データからNGワードを検出する機能により、コンプライアンス違反を未然に防止しています²²。

具体的な効果として、マーケティング分析に要する時間が40%短縮されました²¹。CRMシステムと連携したことで、全社的な情報共有がスムーズに²²。これにより、新人教育期間の短縮と業務コスト削減を同時に実現しています。

AI導入によるコールセンター業務の質的向上

顧客対応の質的転換が進む現代、テクノロジー活用がサービス品質の均一化を実現しています。経験の浅いスタッフでも、画面上に表示されるマニュアルを参照しながら高精度な応対が可能になりました²³。この仕組みにより、従来3倍あった対応品質の差が1.5倍まで縮小しています。

リアルタイム文字起こし機能が会話内容を即時可視化し、FAQシステムと連動して最適な回答を提示します。ある小売企業ではこの技術導入後、顧客満足度が20%向上し、誤対応件数が40%減少しました²⁴。標準化された応答フローが人的ミスを防ぎ、新人でも確実な対応が可能になります。

部門間でのデータ共有が業務効率をさらに加速させます。音声解析結果を全スタッフが参照可能にすることで、ベストプラクティスの共有が即時実現²⁴。ある金融機関ではこの仕組みで処理時間を30%短縮し、スタッフのストレス指数も15%改善しています。

24時間稼働可能なシステムが深夜帯の問い合わせにも対応し、サービス品質を時間帯問わず維持します。これにより、顧客満足度の地域格差が最大25%縮小した事例も報告されています²³。テクノロジー活用は単なる効率化を超え、組織全体のサービスレベル向上を実現する鍵となっています。

AIDxでDXを実現するためのポイント

デジタル変革を成功させるためには、適切なツール選択と段階的な導入プロセスが不可欠です。AIDxプラットフォームは、複雑な業務フローをシンプルに最適化する設計思想が特徴で、初期設定から即時運用が可能な仕組みを備えています²⁵。

プラットフォームの特徴と強み

最大の利点は量子コンピューティングを活用したシフト最適化機能です。従業員のスキルや稼働時間をAIが分析し、人件費を最大23%削減する仕組みを実現しています²⁶。主な機能は次の3点：

• 99%精度の問い合わせ予測アルゴリズム
• 5万人規模の組織に対応するクラウド基盤
• リアルタイムデータ可視化ダッシュボード

24時間稼働可能なシステムが、時間帯による対応品質の差を解消²⁵。特に実践ガイドを活用することで、自社に最適なカスタマイズが短期間で可能になります。

導入プロセスの流れ

4段階のステップで確実な移行を支援：

1. 現状課題の定量分析（2-4週間）
2. クラウド環境の構築（1週間）
3. テスト運用による精度調整（3週間）
4. 全社展開と効果測定

ある金融機関では導入後3ヶ月で問い合わせの90%を自動処理し、人件費を40%削減²⁵。重要なのは運用開始後の継続的なデータ分析で、月次レポートによる改善提案が特徴です²⁶。

成功の秘訣は部門横断的なチーム編成にあります。IT部門だけでなく、現場スタッフの意見を反映させることで、実際の業務フローに即した最適化が可能になります²⁷。導入事例では顧客満足度が平均15ポイント向上し、業務効率化と品質向上の両立を実現しています。

AIDxデジマ支援で成果報酬を実感する方法

企業とテクノロジーの協働が新たな価値を生む現代、AIDxデジマ支援は成果に直結するデジタル変革を実現します。この仕組みは従来の定型業務を自動化し、人的リソースを戦略的業務へ集中させる設計思想が特徴です²⁸。

サービス概要と期待される効果

最大の強みは成果連動型の料金体系です。契約時に設定したKPI達成後のみ費用が発生するため、リスク最小化で導入可能。実際に保険分野では成約率が25%向上し、金融機関では問い合わせ処理速度が10倍加速した事例があります²⁸。

群馬県渋川市役所の事例では、年間20,000時間の工数削減を達成²⁹。Webセキュリティ連動機能により、システムダウン時間を99%減少させています。24時間稼働体制が顧客対応の継続性を保証し、収益機会の損失を防止します。

• AI予測アルゴリズムによる需要予測精度98%
• リアルタイムデータ可視化ダッシュボード
• 月次改善提案レポートの自動生成

成果報酬型デジタルマーケティング支援の真価は、導入後の持続的改善にあります。GMOグループでは150万時間の業務圧縮と18億円のコスト削減を実現²⁸。これら数値は単なる効率化を超え、組織全体の変革を証明しています。

コールセンターAI導入の課題とリスク管理

先進技術の導入には想定外の障害が付き物です。初期費用と月額9,000円/ユーザー程度の運用コストが経営圧迫要因となるケースが報告されています³⁰。特にデータ整備不足による精度低下は顧客離れを招くため、専門家を交えた事前検証が不可欠です。

留意すべき導入課題

• 生データの品質管理不足による誤回答発生
• スタッフの抵抗感によるシステム活用率低下
• セキュリティ基準未達のクラウド利用リスク

ある金融機関ではテスト期間を十分に取らず導入した結果、問い合わせ精度が60%まで低下。顧客クレームが3倍に増加する事態を招きました³⁰。TLS暗号化やAES-256対応のセキュアな環境構築が必須条件です³⁰。

失敗事例からの教訓

大手ECサイトの事例では、オペレーターとの役割分担を明確化せずにシステムを導入。結果的に人的対応が混乱し、解決率が15%低下しました³¹。効果的なリスク管理には外部専門家の支援プログラム活用が有効です。

成功の鍵は、AIを「補助ツール」と位置付ける姿勢にあります。週次モニタリングと月次改善会議で、人的対応とのバランスを継続的に最適化しましょう³¹。

今後のコールセンターAI活用展望

デジタル変革の波が新たな段階を迎える中、顧客対応の最前線では次世代技術がサービス品質を再定義しつつあります。2028年までにAI市場規模が35.6%の年率で拡大する見込みで、特に日本では4,070億円規模に成長すると予測されています³²。

感情分析と音声トーン解析の融合が、顧客の真のニーズを瞬時に把握する仕組みを実現します。複数言語対応機能の進化により、グローバル企業の24時間対応がさらに円滑に³³。ある調査では2025年までに応答精度が98%に達し、人的介入が10%以下になると分析されています。

予測型AIが顧客の次のアクションを98%の精度で予測する時代が到来します。先進的な取り組みでは、問い合わせ発生前に解決策を提示するシステムの実用化が進んでいます³⁴。これにより、従来の反応型対応から予防型サービスへの転換が可能になります。

メタバース空間での仮想対応窓口が新たな顧客接点を創出。3Dアバターとの自然な会話で、実際の店頭体験に近いサービス提供が実現されつつあります³³。これらの進化がもたらす最大の価値は、人的リソースを創造的業務へ集中させる組織変革です。

結論

先進技術の導入が顧客対応の新たな基準を確立した現代、多様な業界で実証された効果が変革の必要性を裏付けています。物流大手では待機時間を30秒短縮し、年間1,100時間の業務削減を達成³⁵。金融機関では処理速度が10倍向上し、人的ミスを90%低減する成果が報告されています³⁶。

主要な成功要因は3点に集約されます。定型業務の自動化によるコスト削減、音声解析を活用した品質均一化、データ駆動型の意思決定システムです。あるガス会社では年間11,000時間の応対時間削減を実現し、従業員の創造的業務への集中を可能にしました³⁵³⁶。

今後の課題として、セキュリティ基準の厳格化と人的リソースの再配置が挙げられます。効果的な導入には、目的設定と継続的な改善プロセスが不可欠です。AIDxデジマ支援のような成果連動型プログラムを活用し、リスクを最小限に抑えた変革を推進することが重要となります。

技術進化が加速する中、適応力のある組織作りが競争優位性を決定します。顧客満足度と業務効率の両立を実現する次世代ソリューションが、サービス業界の未来を切り開くでしょう。

ソースリンク

1. コールセンターのAI導入事例18選！効果的な導入方法、注意点も解説 | IVRy（アイブリー） – https://ivry.jp/column/callcenter-ai-case-studies/
2. コールセンターのAI導入事例5選｜AI活用のメリットも解説｜PRONIアイミツ SaaS – https://saas.imitsu.jp/cate-callcenter-system/article/h-2461
3. AIが電話応対する時代が到来！最新の生成AI技術とカスハラ対策で実現する自動応答サービス – https://www.tifana.ai/article/reception-article-488
4. “AI派遣スタッフ”がやってきた──人材不足と働き方改革を同時に解決するDX最前線｜マスクAI～1人で10名分の働きを実現～ – https://note.com/mask_ai/n/nad0fac1b286b
5. 「人材派遣=人間」の常識はもう古い！AI派遣スタッフが営業・補助金申請まで担当する衝撃。あなたの仕事も奪われるかも…？｜.Ai社長｜木下寛士｜AI×ビジネスの視点で毎日配信⚡︎ – https://note.com/hiroshikinoshita/n/n9d0c2156a080
6. AI（人工知能）を活用してコールセンターはどう変わるのか？導入事例やメリットを解説｜パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社 – https://www.persol-bd.co.jp/column/contactcenter/callcenter-ai/
7. コールセンターでのAI導入で変化｜企業の課題改善から解決方法まで解説｜コールセンター業務改善・AI導入支援のダットジャパン | AI Contact BPO Mediaメディア – https://www.datt.co.jp/callcenter/2024/12/13/post-196/
8. コールセンターのAI導入・活用事例からメリットをわかりやすく紹介 – https://aismiley.co.jp/ai_news/examples-of-introducing-ai-to-call-centers/
9. 生成AI導入で成功したコールセンターの6の実例紹介 – ナンバーワンソリューションズ｜生成AIシステム開発会社 – https://no1s.biz/blog/6354/
10. コールセンターで活用されているAIの種類｜事例や導入手順も解説 – https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-callcenter-ai/
11. コールセンターでのAI導入事例8選！自動応答・音声認識・チャットボットで効率アップ – AI Market – https://ai-market.jp/case_study/callcenter_jirei/
12. コールセンター向けチャットボット11選。導入事例と選び方 | アスピック｜SaaS比較・活用サイト – https://www.aspicjapan.org/asu/article/5036
13. AI技術によりCXを向上！自動対話「ボイスボット」の活用事例5選 – MediaSeries – https://mediaseries.medialink-ml.co.jp/mediavoice/column/p1845/
14. ボイスボットの活用事例｜京セラDSJ様で行ったハイブリッド運用とは – https://www.transcosmos-cotra.jp/voice-bot-example
15. コールセンターにおける声紋認証｜AI時代の「なりすまし」対策 – https://blog.cba-japan.com/voice-biometrics/
16. 声認証技術がもたらす安全・安心で便利な社会 – https://jpn.nec.com/techrep/journal/g18/n02/180218.html
17. FAQの成功事例を5つ紹介！問合わせ削減のためのコツと活用イメージ：ブログ一覧｜FastSeries（ファストシリーズ） – https://fastseries.jp/blog/001029.html
18. FAQシステムの導入事例を用途別に６つ紹介！どのような効果やメリットがあるか解説します – https://saichat.jp/faq/faq-case-study/
19. 高精度AI検索で業務効率化を実現！従来の社内検索から進化する未来 – https://vivojpn.com/column/ai-search-1
20. 生成AIによる業務効率化事例21選【製造・医療・コールセンター・社内業務・教育・不動産など】 – https://first-contact.jp/blog/article/vitalify-gai-utilizationcase/
21. AI音声認識の活用事例3選！システムの仕組みやコールセンターに導入するメリットを解説｜顧客接点（窓口）の強化｜NTTネクシア – https://www.ntt-nexia.co.jp/column/0066.html
22. コールセンターでAIを活用するメリットと導入事例を紹介：ブログ一覧｜FastSeries（ファストシリーズ） – https://fastseries.jp/blog/000924.html
23. NTTコム チェオ – https://www.nttcheo.com/column/ai-callcenter.html
24. 【2025年】AI（人工知能）導入でコールセンター業務を革命！事例とメリットを解説 | 業務特化型AIを活用したデジタルBPOで効率向上とコスト削減を実現 | COMITX – https://www.comitx.jp/blog-list/b240709/
25. 生成AIで顧客対応の自動化を実現する方法：効果的な導入ステップ｜Taka Matsu – https://note.com/taka_matsu1/n/n8d5f98cb3c0e
26. グルーヴノーツ、AIｘ量子コンピュータ活用の「コンタクトセンターソリューションセット」を販売開始｜呼量予測からシフト最適化まで、コンタクトセンター運営に必要な業務テンプレートを提供 – https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000043.000042403.html
27. 明治安田生命、300億円を投資し全社横断的なDX推進へ　アクセンチュアとの協業で生成AI活用を強化 – https://enterprisezine.jp/news/detail/21245
28. 「人材派遣＝人間」はもう古い！？AI派遣スタッフが営業から補助金申請までカバー–「AI派遣スタッフ」導入サポートをAIエージェントカンパニー「カスタマークラウド」が開始 – ライブドアニュース – https://news.livedoor.com/pr_article/detail/28219400/
29. PDF – http://www.ditgroup.jp/pdf/20221108_3916.pdf
30. 【導入事例つき】 コールセンターでの AI（人工知能）活用方法 | Genesys – https://www.genesys.com/ja-jp/blog/post/how-to-utilize-ai-for-call-center
31. コールセンターでのAI導入事例4選！自動応答や音声認識の活用で効率化やCX向上へ – Mobilus CX-Branding Tech. Lab – モビルス CXブランディングテックラボ – すべてのビジネスに、一歩先行くCXを。 – https://mobilus.co.jp/lab/voicebot/ai-callcenter/
32. コンタクトセンターでの生成AI活用の展望2024 – https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/prospects-for-utilizing-generative-ai-in-2024.html
33. コールセンター×AI活用事例10選！54%対応時間を削減できた理由とは？ – AI Front Trend – https://ai-front-trend.jp/call-center-ai/
34. 2025 コールセンター／BPO業界におけるAIの活用実態と展望 | 市場調査とマーケティングの矢野経済研究所 – https://www.yano.co.jp/market_reports/C66126500
35. コールセンターにおけるAI活用まとめ。AI導入事例も詳しく解説｜ECのミカタ – https://ecnomikata.com/ecnews/44736/
36. カスタマーサポートはAI導入でどう変わる？活用法やメリット・事例を紹介 – Sooon株式会社｜大阪の総合Webマーケティング会社 – https://sooon-web.com/media/knowledge/ai/customer-support-ai/