AIでカスタマーサービスの働き方はどう変わる？従業員満足度との関係性

📋 この記事の要点

• 自己解決の浸透でカスタマーサービスに届く問い合わせは高度化し、担当者の疲弊と離職リスクが課題に
• 顧客の88.3％が問い合わせ前にAIや検索で自己解決を試みる時代になった
• AI導入は反復業務を肩代わりし、担当者の時間配分とスキル要求を変える
• AI活用カスタマーサービス担当者の53.2％が業務上のストレスや負担感の改善を実感している
• AIと人の役割分担と情報連携基盤の設計が、カスタマーサービス部門の顧客満足・従業員満足両立の鍵となる

この記事は13分で読めます

顧客の自己解決行動の浸透により、カスタマーサービスに届く問い合わせは難易度の高いものが中心になりつつあります。採用拡大だけでサポート体制を維持・拡張する戦略には限界が見え始め、生成AIやAIエージェントを活用して現場の働き方そのものを変えていく動きが広がっています。しかし「AIに仕事を奪われるのではないか」という現場の不安や、「単なるコスト削減施策」と受け止められて推進が滞るケースも少なくありません。

カスタマーサービスに 関する意識・実態調査2026

2026年におけるカスタマーサクセスの現場の実態と変化の兆しを、データから読み解きましょう。

• 生成AIの活用度と業務改善効果
• AI活用支援の有無によるCS担当者の業務満足度
• AIと人間の理想的な分業モデル
• 「人間に対応してほしい」と感じる場面とは

今すぐ無料ダウンロードする 詳しく見る 今すぐ無料ダウンロードする

今すぐダウンロードする

全てのフィールドが必須です。

フォームは利用できません

ダウンロードの準備ができました

下記のボタンよりダウンロードいただけます。

今すぐダウンロードする

本記事では、HubSpotの調査データをもとに、AI導入でカスタマーサービス業務がどう変わるのか、AIに任せる業務と人が担うべき業務の切り分け方、そして現場の働きがいを高めるための定着ステップを解説します。

AI導入で現場の働き方はどう変わり、担当者の働きがいをどう高められるのでしょうか。HubSpotの最新調査をもとに解説します。

顧客のAI自己解決の浸透と問い合わせの高度化

顧客が企業に問い合わせる前に、自ら答えを探す行動は今や当たり前になりつつあります。HubSpotが実施した「日本のカスタマーサービスに関する意識・実態調査2026」によると、利用者の88.3％が、問い合わせ前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みると回答しました。

自己解決の手段は、検索エンジン（68.4％）、企業のFAQ・ヘルプページ（55.8％）、生成AI（40.8％）、企業のチャットボット（40.8％）と多様化しています。とくにBtoBの利用者では、生成AIを使った自己解決が54.4％に達しました。

自己解決で完結しなかった問い合わせは、必然的に難易度の高いものが中心となります。

実際に、生成AIを活用するカスタマーサービス担当者の46.8％が、問い合わせ内容が「複雑化・高度化した」と実感しています。

簡単な対応で経験を積む機会が減り、経験の浅い担当者ほど、いきなり難しい案件に向き合う負荷が高まっているのです。こうした顧客の購買行動や情報収集の変化に合わせて、カスタマーサービスにもAI活用を含めた体制の見直しが求められています。

採用拡大だけでは追いつかないサポート需要

製品・サービスの高度化に伴い、カスタマーサービス担当者に求められる知識やスキルの範囲は広がり続けています。習熟までの育成期間が長くなる一方、人手不足や採用難により、現場の人員確保は容易ではありません。

採用と増員だけでサポート需要を支える戦略は、コストとスピードの両面で限界が見え始めています。そこで現実的な選択肢となるのが、一人あたりの生産性を高めるAI活用です。AIが担える業務を切り出すことで、限られた人員でも持続可能なサポート体制を構築できます。

経営層が求めるサポート業務の効率化

政府は「デジタル社会の実現に向けた改革の基本方針」や「デジタル社会の実現に向けた重点計画」などを通じて、デジタル変革（DX）の推進を掲げています。こうした流れを受け、経営層がDXの一環として、サポート業務にAIを導入し、業務効率化を進める企業も増えています。

人手不足やサポート需要の増加に対応しながら生産性を高めることは、現在のカスタマーサービス部門にとって避けて通れない経営課題といえるでしょう。

AI導入は単なる業務量の削減にとどまらず、カスタマーサービス部門の業務品質の向上と働きがいの創出を強力に後押しします。カスタマーサービス担当者の時間配分やスキル、チームの在り方がどうポジティブに改善され、組織力の最大化につながるのか、4つのポイントから整理します。

【AI導入がもたらすカスタマーサービス業務の改善効果】

反復業務の削減と付加価値業務へのシフト

定型的なFAQ対応や記録作業などの反復業務をAIが代行することで、担当者の時間に余裕が生まれます。HubSpot調査では、生成AIを活用するカスタマーサービス担当者の55.6％が、1件あたりの問い合わせ対応時間の改善を実感しています。

効率化で生まれた時間の使い道としては、「顧客一人ひとりに合わせた丁寧な対応」（34.3％）や「自身のスキルアップや研修への参加」（31.0％）が上位に挙がりました。業務時間の「量」だけでなく「質」が変わることこそ、AI導入がもたらす本質的な効果です。

担当者のスキルセットの高度化と専門性の発揮

AIが定型業務を担うことで、担当者は人間ならではの領域へ注力できるようになります。共感を伴うコミュニケーションや複雑な調整、最終判断といった付加価値の高い業務において、その専門性を存分に発揮できるでしょう。

また、AIの提案を鵜呑みにせず、自身の経験に基づいたレビューや最終判断を加えることで、サポートの質はさらに高まります。蓄積されたデータを読み解いて先回りの改善提案を主導したり、顧客から得たインサイトを製品開発やマーケティングへつなぐ「架け橋」となったり、組織の価値創造に貢献する役割も担えます。

データ活用による顧客体験（CX）の質の向上

これまで担当者の感覚に頼りがちだった顧客理解も、AIによって裏づけられるようになります。問い合わせ内容や対応履歴をAIが自動で分類・分析すれば、顧客の傾向が数値として見えてきます。頻出する不満や改善要望をパターン化し、製品開発やマーケティングへ還元することも可能です。

重要なのは、こうしたデータが「一度きりの分析」で終わらない点です。仮説を立て、対応を変え、結果を検証する、というサイクルを繰り返すことで、個別対応の質は継続的に磨かれていきます。データドリブンなCX改善の起点を、カスタマーサービス部門が担えるようになるのです。

チーム連携の強化と組織力の最大化

AI活用は個人の業務効率化に留まらず、チーム連携にも良い影響を与えます。新人とベテランが同じ情報をリアルタイムで参照できれば、対応品質の均質化は自然と進みます。エスカレーションの判断や引き継ぎ時のやりとりも、これまでよりずっとスムーズになるでしょう。

担当者が一人で案件を抱え込む状況が減り、チーム全体で問題解決にあたる文化が育ちます。さらに、AIが業務ログや対応データを可視化してくれるため、チーム運営そのものの改善にも着手しやすくなります。

「AIによってカスタマーサービス担当者が仕事を奪われるのでは」「業務が今より大変になるのでは」と不安視する声もあります。しかし、実際にはAI活用と組織支援が伴った場合、従業員満足度が高まる傾向にあることがデータからわかっています。

AI活用の支援がある層の半数以上がポジティブに変化を実感

HubSpotの調査では、生成AI活用に対する組織的な支援の有無によって、担当者の意識に大きな差が見られました。

組織による活用の支援がある層の生成AI活用率は67.1％と、支援がない層（12.8％）の5倍以上に達します。

そして、組織支援がある層ではカスタマーサービス職の将来性を「明るい」と感じる割合が56.2％となり、支援がない層（28.0％）を大きく上回りました。支援の内容には、ガイドラインの策定、研修、公式ツールの提供、成功事例の共有などが含まれます。

AI活用を個人任せにせず、組織として活用基盤を整えることが、担当者のポジティブな変化を生み出します。

eNPS（従業員推奨度）改善につながるAIの役割

eNPS（Employee Net Promoter Score：従業員推奨度）とは、従業員が自社を「働く場」として親しい人にどれだけ勧めたいかを示す指標です。AI活用は、このeNPSの改善にも寄与すると考えられます。

調査では、生成AI活用者の53.2％が業務上のストレスや負担感の改善を実感しています。顧客対応の品質（正確性・適切さ）が向上したと回答した担当者も51.4％にのぼりました。「成果を出している」「成長している」という実感は、働きがいの向上に直結する要素です。

AIを「業務を奪う存在」ではなく「働きがいを支える存在」として位置づけ直すマネジメントが、eNPS改善の鍵となります。

離職率低下と定着率向上への寄与

問い合わせ過多や単純作業の繰り返しは、バーンアウト（心身の疲労によるやる気の消失）を引き起こす代表的な要因です。AIが反復業務を担うことで、こうした要因は軽減されます。

顧客一人ひとりへの丁寧な対応や、複雑な問い合わせの解決に時間を使えるようになれば、担当者の達成感は高まります。成長を実感できる業務にシフトしやすくなり、エンゲージメント向上にも寄与するでしょう。結果として組織のナレッジ資産が維持され、採用・育成コストの低減という効果も期待できます。

AI活用を成果につなげるには、AIと人それぞれの強みに合った業務設計が不可欠です。HubSpotの最新データから見えてきた、業務切り分けの考え方を整理します。

AIに任せたい業務の筆頭はFAQ対応

調査では、カスタマーサービス担当者の64.2％が「よくある質問（FAQ）への定型的な回答」をAIに任せたいと回答しました。大量・定型・繰り返しという特性がAIに最適で、24時間対応も可能なためです。

FAQ対応の自動化は、顧客の自己解決の後押しにもなります。利用者の69.9％が企業のカスタマーサービスにおけるAI対応の利用に前向きと回答しており、顧客側の受け入れ態勢も整いつつあります。

このほか、顧客データや対応履歴の集計・分析（60.5％）、問い合わせ内容の記録・分類・振り分け（56.3％）も、AIに適した業務として挙げられています。

共感が求められる業務は人が担う

一方、人間の担当を望む割合が最も高かったのは「顧客の感情に寄り添った共感的な対応」（53.2％）でした。また、「クレーム対応・エスカレーションの判断」（39.8％）や「新人教育・ナレッジ共有」（35.1％）も、人が担うべき領域として支持されています。複雑な状況判断や個別事情を汲んだ提案、信頼関係の構築は、人ならではの強みです。

利用者側からも、「自分の状況に合わせた柔軟な対応が必要なとき」（47.1％)、「複雑な技術的トラブルを解決したいとき」（45.6％）には、人間による対応を望む声が聞かれます。

AIは、導入の仕方を誤ると担当者の負担をむしろ増やしてしまいます。導入前に、現場を疲弊させる代表的な失敗パターンを押さえ、回避策を前提に組み込んでおきましょう。

情報の分断が引き起こす顧客満足度の低下

AIから人へ対応が引き継がれる際、過去のやりとりや顧客情報が共有されていないと、顧客は同じ説明を何度も繰り返すことになり、手間が発生します。担当者もゼロから状況を把握し直す必要があり、双方が消耗します。

利用者の約70％がAI対応に前向きである一方、切り替えが円滑でなければ、AI導入そのものへの不信感にもつながりかねません。

難しい案件が人に集中し、ベテランに負荷が偏る

AIが定型対応を引き受けると、人に回るのは自然と難易度の高い案件が中心になります。切り分けだけを進めて負荷分散の設計を怠ると、一部のベテランに難案件が集中し、疲弊やバーンアウトを招くリスクもあります。

そのため、難しい案件をチームで分担できるよう、ナレッジの共有やエスカレーションのルールをあらかじめ整えておくことが欠かせません。AIによって対応履歴の要約・可視化ができれば、経験の浅い担当者でも難案件に踏み込みやすくなるでしょう。

目的が「コスト削減」に映り、現場が反発する

導入目的が人員削減や効率化だけに見えると、現場は「自分たちの仕事を奪う施策」と受け止め、活用が進みません。AIへの抵抗感が残ったまま導入だけが進むと、形だけの運用に陥ります。AI導入の目的を明確に打ち出し、役割分担を丁寧に共有することが、現場の前向きな参加を引き出す起点になります。

これらの失敗は、いずれも「導入して終わり」にせず、情報基盤・負荷分散・目的共有をあらかじめ設計しておくことで防ぐことが可能です。情報分断を防ぐには、顧客情報・対応履歴・ナレッジをCRMで一元管理し、AIと人が常に同じ情報を参照できる状態を整えることが前提となります。

次章で紹介する4つのステップは、こうした前提を織り込んだ進め方です。

AI導入そのものよりも、現場に定着させ成果につなげることの方が難しいテーマです。HubSpotの現場での実践知見も踏まえながら、現場主導で進めるための4つのステップを紹介します。

1. 目的と役割を明確にして共有する

最初のステップは、AI導入の目的を「効率化」だけでなく「担当者の働きがい向上」として掲げ、現場と共有することです。AIの役割と人の役割を明文化すれば、「仕事を奪われるのでは」という誤解や不安を防げます。

HubSpotのカスタマーサポート部門では、「AIの解決率は上昇しても100％に到達することはない」という現実的な期待値を、あらかじめメンバーに共有していました。あわせて、AI解決率などの導入進捗もチーム全体にオープンに開示し、情報の透明性を保っています。

目的と期待値を事前に共有し、経営層・マネージャー・現場担当者で目線を合わせることが、現場の前向きな参加を引き出す起点になります。

2. 既存メンバーが扱いやすい仕組みを選ぶ

ツール選定では、高度な専門知識がなくても扱えるUI／UXを優先しましょう。既存のCRMやヘルプデスクとの連携性も重要な基準です。現在の業務フローに自然に組み込めるかどうかを評価し、段階的に学べる設計のツールを選ぶことが、現場の継続利用の成功を後押しします。

HubSpotのサポート現場でも、CRM上で顧客対応中にAIアシスタントへ質問し、その場で回答を得られる仕組みが活用の定着を後押ししました。従業員がどんな機能を求めているかヒアリングすることが、導入成功につながる一要素となるでしょう。

3. 小さく始めて段階的に範囲を広げる

一気に全業務へ展開するのではなく、まずはFAQ自動応答など効果を検証しやすい業務から着手します。問い合わせ方法を一斉に変更すると顧客の混乱を招き、社内の運用にも負荷がかかって対応品質が不安定になるためです。

HubSpotのカスタマーサポート部門では、まずチャットボットを段階的に導入して品質改善を重ね、そのうえでメールボットへと対象を広げました。その結果、AIによる解決率はメールボット導入時点（2025年2月）と比べて約1.7倍に、AI対応への満足度は導入初期（2024年10月）と比べて約2.2倍に向上しています。

4. 現場の声を反映しながら運用を改善する

導入後は、担当者からのフィードバックを定期的に収集する仕組みを設けます。AIの誤回答や運用上の課題は、継続的に修正していくことが前提です。

HubSpotのサポート現場でも、対象領域を徐々に広げることでボトルネックを可視化しやすくし、改善につなげています。当初は課題のあった日本語対応の品質も、ナレッジの取り込みと継続的な改善によって短期間で向上しました。改善サイクルを現場と共に回すことで、担当者の「自分ごと化」が進み、長期的な定着を支える土台になります。

大切なのは、導入初期の段階で「品質が期待通りではない」と判断し、そこで諦めてしまうことです。AI活用は、トライ＆エラーを繰り返しながら成熟させていくものです。ここで紹介した手順を参考に、まずはスモールスタートで実装し、現場の声を反映しながら着実に改善を重ねていきましょう。

HubSpotはCRMとAIを搭載したカスタマープラットフォームとして、カスタマーサービス部門のAI活用を統合的に支援します。カスタマーサービス現場の働き方変革を支える主要なソリューションを2つ紹介します。

Service Hubでサポート業務を効率化

HubSpotのService Hubは、ヘルプデスクやコールトラッキング、顧客フィードバックなどを統合的に管理できるカスタマーサービスソフトウェアです。顧客情報や対応履歴をCRMで一元化できるため、担当者は顧客の背景を踏まえた質の高い対応を実現できます。

ナレッジベース機能により、過去の対応知見が組織の資産として蓄積され、結果的にベテラン依存の属人化解消にも繋がります。無料プランから始められ、必要に応じてプレミアム機能へ段階的に拡張可能です。

【Service Hubでできることの具体例】

• ヘルプデスクとチケット管理（統合型CRM）：複数チャネルからの問い合わせを一つのシステムに集約。マーケティングや営業のデータ（履歴や取引ステージなど）も一元管理・共有できるため、一貫した顧客対応が可能
• ナレッジベース：ヘルプ資料を提供して顧客の自己解決を促進し、問い合わせ件数を削減
• カスタマーサクセスワークスペース：担当顧客リストの管理、独自の顧客健全性スコアの設定、タスクの優先度付けなど、顧客維持や定着に必要な作業をまとめて行える
• 顧客フィードバックの管理：NPS（顧客ロイヤルティー指標）やCSAT（顧客満足度指標）といったカスタマイズ可能なアンケートを実施し、顧客の本音を把握できる
• カスタマーサービスアナリティクス：標準搭載のリアルタイムレポートにより、サポートチームのパフォーマンスや顧客満足度をリアルタイムで測定・分析できる

顧客対応エージェントでFAQ対応を自動化

顧客対応エージェントは、ナレッジベースや過去の対応ログを学習し、自社のブランドボイスで問い合わせに自動応答するAIエージェントです。HubSpot社内のデータでは、50％以上の問い合わせをエージェントが自動で解決し、未導入のチームと比べてチケット解決時間が39％短縮されたという成果も出ています。

一次対応をAIが担うことにより、難易度の高い案件が特定のベテランに集中する負荷の偏りを緩和。エージェントが対応しきれない問い合わせが、設定したルールに沿って人間の担当者へ円滑に引き継がれます。

【顧客対応エージェントでできることの具体例】

• 24時間365日のマルチチャネル対応：Eメールやウェブチャットをはじめ、ボイスメッセージ、SNSに至るまで、顧客が普段利用しているチャネルでの問い合わせに自動応答
• CRMの履歴に基づいた文脈に沿う個別回答：CRMに蓄積された顧客の過去の対応履歴や文脈を理解し、自然でパーソナライズされた回答を生成
• 有人担当者への最適な自動引き継ぎ：エージェントが自分で解決できない複雑な質問や、人間の温かみある対応が必要なデリケートな場面を自動で判断し、最適なサポート担当者へシームレスに会話を転送・引き継ぎ
• ノンコーディングでの迅速なナレッジ学習：自社のWebサイト、既存のナレッジベース、PDF、社内ドキュメントなどのデータ取り込みにより、自社の情報に基づいた正確な回答エンジンを数分で構築

カスタマーサービスにおけるAI導入は、「人を置き換える存在」から「人と協働する存在」へと意味づけが変わりつつあります。HubSpotの調査が示すように、AI活用の組織支援がある現場では、カスタマーサービス職の将来性をポジティブに捉える担当者の割合が56.2％と、支援なしの層を大きく上回っています。これは、AIが担当者の働きがいを脅かすのではなく、むしろ反復業務から解放することで本来の付加価値業務に集中できる環境をつくっている事実を物語っています。

AI導入を成果につなげるには、ツール選定そのものよりも「目的の共有」「業務の切り分け」「AIと人の情報連携基盤の整備」「現場の声を反映した運用改善」にあります。とくに、AIと人が同じ情報を参照できるCRMを土台に据えることで、顧客満足と従業員満足の両立が実現しやすくなります。

HubSpotは、AIとCRMを統合したプラットフォームによりカスタマーサービス組織の変革を支援します。Service Hub・顧客対応エージェントを起点に、現場の働きがいを高めながら、ハイブリッド体制を進化させていきましょう。

Service Hubは無料プランから始められ、組織の規模や成熟度に合わせて段階的に機能を拡張できます。

AI導入でカスタマーサービス担当者の離職を防げますか？

AI導入だけで離職を防げるわけではありません。しかし、HubSpot調査では、組織的な支援を伴うAI活用によって担当者の前向きな変化が見られています。反復業務の負担軽減を「働きがいを高める目的」として位置づけ、現場の声を反映した運用設計を行うことは、定着率向上につながります。

AI導入時にまず取り組むべきことは？

「何のために導入するのか」という目的を明確にし、現場と共有することが最優先です。そのうえで現状業務を棚卸ししてAIと人の役割を切り分け、既存システムと連携しやすいツールを選定し、小規模なパイロット運用から始めるのがおすすめです。