EC小売C社——カスタマーサポートAIエージェントで一次回答完結率68%達成

課題

従業員35名のアパレルEC C社では、セール時期に問い合わせが通常の3倍 (月2,000件超) に急増することが慢性的な課題でした。

• カスタマーサポート3名体制では24時間以内応答を維持できない
• 問い合わせの8割が注文状況・配送・返品に関する定型質問
• 繁忙期だけの派遣スタッフ採用はコスト倒れ
• 顧客満足度 (NPS) が前年比で低下傾向

解決策

KuuはEC基幹システム (受注管理・在庫・物流) と連携するAIエージェントを構築しました。

1. 問い合わせ分類エージェント: 注文状況・返品・商品質問・クレーム等に自動振り分け
2. 回答生成エージェント: 注文DB・商品マスタを参照し個別化された回答を生成
3. エスカレーション判定: 複雑案件・クレーム・返金依頼は即座に有人対応へ自動転送
4. 品質モニタリング: 全回答を Agent observability の視点でログ化

AIが対応すべき範囲と有人オペレータに回す範囲の境界設計が、導入成否の分かれ目でした。

導入プロセス

• Week 1: 過去6ヶ月の問い合わせ履歴2,000件をパターン分析
• Week 2-3: PoCエージェントの精度調整、社内オペレータと並行運用
• Week 4: スタッフ全員での本番切り替え、24/7稼働開始
• Week 5-: 週次の精度レビューと改善ループ

成果

導入後3ヶ月 (セール期含む) の実績:

経営者コメント: 「休日深夜のクレーム対応でオペレータが疲弊する構造が解消された。AIが一次対応した内容を月次レビューで確認しているが、むしろ人間より丁寧な応対になっている案件も多い」

ガバナンス設計

• クレーム・返金・個人情報変更は必ず有人エスカレーション
• 全AI応答ログを90日保管、週次でサンプリング監査
• プロンプト改訂は エージェントガバナンス の月次レビューで承認制

次のステップ

C社では現在、AIエージェントのマルチチャネル対応 (LINE公式・Instagram DM) への拡張を検討中です。関連する技術解説は マルチエージェント構成 をご覧ください。

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