使用した道具：Amazon Connect
顧客と仕入れ先からの電話の窓口を、出社して受けるオンプレミスの仕組みからクラウドに移し、在宅でも受けられるようにした
2024年5月の導入事例の時点 · 2020年から · 対象：国内の複数の窓口（2024年5月時点で350席） · 乗り換え元：オンプレミスのコンタクトセンターサービス · 乗り換え先：Amazon Connect
業務別のIT環境
問い合わせのやり方と事例
製品・仕組みごとに、各社の使い方を比べられます。用途、対象、利用状況と出典の時点を合わせて確認してください。
16社の公開情報利用状況は、それぞれの出典が示す時点のものです。
AWS
ミスミグループ本社
リクルート
使用した道具：Amazon Connect
コールセンターの電話を、電話番号や音声案内で押されたボタンから顧客管理の仕組みを引いて担当者へ優先してつなぎ、つながるまでの時間が従来の約半分になった
2023年12月の導入事例の時点 · 2023年12月から · 対象：ビューティー（美容）領域のコールセンター（ほかの複数の領域にも導入） · 乗り換え元：クラウドPBX · 乗り換え先：Amazon Connect
使用した道具：Amazon Connect
コールセンターを旧来のクラウドPBXから移したことで、システムの費用が最低でも3割から5割ほど下がると、先行導入の期間の数字をもとに試算している
2023年12月の導入事例の時点 · 2023年12月から · 対象：ビューティー（美容）領域のコールセンター · 乗り換え元：クラウドPBX · 乗り換え先：Amazon Connect
Amazon Connect Contact Lens と大規模言語モデル（製品名の記載なし）
ミスミグループ本社
窓口の通話をAIで文字に起こし、別の大規模言語モデルで通話の中身を要約する仕組みを入れた
2024年5月の導入事例の時点
AmiVoice
リクルート
コールセンターの通話を音声認識で文字に起こし、顧客管理の仕組みの活動履歴への記入と、応対の質の向上に使っている
2023年12月の導入事例の時点 · 対象：ビューティー（美容）領域などのコールセンター
Benesse Chat（自社で作った社内向け生成AI。旧 Benesse GPT）
ベネッセ
コンタクトセンターのメール対応で、回答のもとの文章から社内の生成AIで返信の文を作り、1件の対応を15分から8分にした
2023年10月の報道の時点 · 対象：コンタクトセンター（TMJ と共同のプロジェクト）
ChatGPT
スーパーホテル
使用した道具：ChatGPT（社内向けの生成AI）
外国人の宿泊客から届くメールを生成AIに自動で翻訳させ、返信の文も作らせて、誰でも外国語のメールに対応できるようにした
2025年2月の会社自身の発表の時点
ELYZA の生成AI（ELYZA App Platform）
三井住友カード
コンタクトセンターのメール回答の下書きを社内データを検索するAIが作り、オペレーターの生産性が利用前の約2倍になったため、チャットの回答にも広げた
2025年6月の報道の時点 · 2024年6月から · 対象：コンタクトセンター
Helpfeel
ラクスル
よくある質問の検索で約40%が何も見つからなかったため検索型の仕組みを入れ、1週間で検索のヒット率が1.5倍になり、何もヒットしない割合が最大約32%減った
2021年10月の導入事例の時点 · 対象：印刷商品の部門（サービス「ラクスル」）
出典印刷業界で初導入！「ラクスル」が検索型FAQ「Helpfeel」を導入（Nota のプレスリリース。ASCII STARTUP に転載）
Microsoft Dynamics CRM
大東建託
オーナーや入居者から電話とメールで届く問い合わせを、部署をまたいで1か所に記録し、電話の着信と顧客の情報をつないで対応している
出典の時点は不明（2026年10月21日に掲載を確認） · 2010年12月から · 対象：大東建物管理（当時の大東建託の子会社）
PKSHA FAQ
三菱自動車
お客様向け・販売会社向け・社内向けの3つのFAQを1つの仕組みで管理し、相談員が答えを探す先をまとめた
出典の時点は不明（2026年10月19日に掲載を確認） · 対象：お客様関連部（40名強） · 乗り換え元：他社のクラウド型FAQシステム（製品名の記載なし）
出典導入事例｜三菱自動車工業株式会社〜ナレッジ一元化と検索性向上 PKSHAへリプレイスで管理性向上（PKSHA の導入事例）
Re:lation（インゲージ）
弁護士ドットコム
クラウドサインのお客からのメールの問い合わせを、担当と対応状況が見える受信箱で受け、対応漏れが0になった
出典の時点は不明（2026年10月17日に掲載を確認） · 対象：クラウドサイン事業本部 カスタマーサクセス部
Salesforce
富士通
使用した道具：Agentforce（Salesforce）
Salesforceの製品を使う顧客からの問い合わせの対応にAIエージェントを入れ、担当者が緊急度や難易度の高い問い合わせに集中できるようにした
2025年9月の報道の時点 · 2025年1月から · 対象：富士通Salesforceサポートデスク
Zendesk
日東工業
社内外からの電話とメールの問い合わせを1か所で管理し、社内向けと社外向けのよくある質問のサイトを公開した
2025年8月の導入事例の時点 · 2025年から · 対象：お客様相談センター（社員8名）
出典日東工業様事例｜カスタマーサポート部門にZendeskを導入。FAQサイトによる情報の一元化とAI活用による業務効率化（クラスメソッド）
Zendesk の AIアシスタント（Copilot。旧 Zendesk Advanced AI）
日東工業
問い合わせの通話の文字起こしと要約、よくある質問を探すときの候補の表示、新しい質問と答えの文章づくりにAIを使っている
2025年8月の導入事例の時点 · 対象：お客様相談センター
出典日東工業様事例｜カスタマーサポート部門にZendeskを導入。FAQサイトによる情報の一元化とAI活用による業務効率化（クラスメソッド）
kintone
ドコモSMTBネット銀行
カスタマーセンターから担当の部署へ問い合わせを確かめるやり取りを、表計算ソフトとメールから kintone の仕組みに作り直し、その工数を半分にした
2024年10月の報道の時点 · 対象：カスタマーセンター
次世代コンタクトセンターシステム（製品名の記載なし。クラウドと SaaS、音声認識と生成AIで構築）
かんぽ生命
問い合わせの通話をその場で文字にして AI が応対記録を要約する仕組みを入れ、応対後の事務処理の時間を最大約70%減らすと見込む
2026年2月の会社自身の発表の時点 · 2026年1月から · 対象：郵便局などからの問い合わせを受けるヘルプデスク（2026年3月からコールセンターにも） · 乗り換え元：オンプレミスの環境 · 乗り換え先：クラウドと SaaS で作った仕組み
空港JAL-AI（自社で作った生成AIツール JAL-AI をもとにした空港向けの版）
日本航空
空港のカウンターで、お客の荷物を機内に持ち込めるか・預けられるかを、グランドスタッフがiPadで調べて答えている。実証では、試したスタッフの90%以上がお客への回答が速くなったと答えた
出典の時点は不明（2026年10月9日に掲載を確認） · 対象：空港のグランドスタッフ（実証） · 試している
落とし物クラウドfind（find）
成田国際空港会社
空港内の落とし物の問い合わせを24時間チャットで受け、持ち主が送った特徴を登録済みの落とし物とAIが照合している
2026年10月の報道の時点 · 2026年10月から
製品名の記載なし（AIによる対応）
富士通
AIによる問い合わせ対応の検証で、チャットボットと比べて平均応答時間を71.5%減らし、その効果を受けて2025年7月に電話での受付をやめた
2025年9月の報道の時点 · 対象：富士通お客様総合センター
製品名の記載なし（AIの入電予測のツール）
ベネッセ
コンタクトセンターに入る電話の数を、過去の入電の傾向からAIで予測している
2023年10月の報道の時点 · 2020年から · 対象：ベネッセのコンタクトセンター
製品名の記載なし（大規模言語モデル）
freee
2023年の早い段階からチャットのサポートに大規模言語モデルを使い、質問の解決率を約50%上げた
2025年11月の導入事例の時点 · 2023年から · 対象：チャットサポート
出典[対談記事]「その AI の精度が 1% 上がったとき、顧客価値は？」freee が語る、価値創出論と AI ネイティブ組織への変革（AWS ブログ）