チャットボットの成功事例8選｜使われない・減らない・BtoBで難しい壁をどう越えたか

「チャットボットを入れたのに、思ったほど使われない」「問い合わせは減らず、結局は人が対応している」「うちの商品は複雑だから、ボットで答えるのは無理だと思う」。チャットボットに取り組む会社の多くが、どこかでこうした壁に当たります。

この記事では、同じような壁を越えた8社のチャットボットの成功事例を集めました。ツールの紹介ではなく、「どんな課題があり、担当者が何を原因と考え、何から手を付け、どうなったか」をストーリーで追います。チャットボットの導入事例を探している方や、生成AI型とシナリオ型のどちらを選ぶか迷っている方が、「これならうちでも試せそう」と思えるところまで読み解くのがねらいです。

先に結論を言うと、8件を並べて見えた共通点は次の3つです。

• 答えられない原因を「お客さんの言葉」に探している：主語を省いた短い質問、FAQに無かった一語、社内の人が考える順路とのズレなど、質問する側の言葉や探し方から仮説を立てていました。
• 解決率だけを追っていない：有人対応へのつなぎの割合、満足度、手間の少なさ、回答が始まるまでの秒数、LPのCVRなど、目的に近い指標をあわせて見ていました。
• 捨てるものを決めている：うまく回らなくなったシナリオ、ひとつに膨らんだプロンプト、代表メールの窓口、試作した導線など、それまでのやり方や作ったものを手放す場面がありました。

本記事は、掲載企業から報酬を受け取らずにAbin編集部が独自に調査・編集しています。有償の掲載がある場合は「PR」と明記します。

この記事の読み方

• 成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページに載っている数字です（顧客の担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は、各社の説明のまま紹介し、編集部では断定していません。
• 「解決率」「正答率」「自己解決率」などの言葉は、ツールや会社ごとに定義が違います。定義が事例ページに書かれているものは書き添え、書かれていないものはページの表現のまま載せています。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者や提供会社が「なぜそうしたか」を語っている内容だけを書いています。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記し、事実と分けています。
• 事例ページは2026年11月8日に確認しました。調べ方の詳細は記事の最後にまとめています。

チャットボットの成功事例マップ｜自分に近い事例を探す

8件の事例を、読者の悩みの型ごとに並べました。上から「ボットが使われなくなった」「問い合わせを減らしたい」「BtoBで難しい」「社内ヘルプデスク」「CVを上げたい」の順です。自社の状況に近いものから読んでも、上から順に読んでもかまいません。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の起点や定義は事例ごとに違います。

事例1：解決率36%まで落ち、閉じることも議論されたボットを、生成AIとマルチエージェントで70%前後に｜宿泊・レストラン予約サイト

状況

株式会社一休は、宿泊とレストランの予約サービスを運営しています（従業員359人、2026年3月31日現在）。一休.comとYahoo!トラベルのチャットで、2018年頃からシナリオ型のチャットボットを使ってきました。導入から数年は、解決率が50%程度あったといいます。

壁

ところが、ふるさと納税などサービスが増えるたびに、シナリオの更新が追いつかなくなりました。想定していない言い回しや、いくつもの用件が混ざった質問が来ると、ボットはそこで止まってしまいます。FAQ用とボット用で同じような文章を二重に管理する手間もありました。

解決率は平均36%まで下がりました。たとえば、予約を確認したい、とだけ書かれた質問には、どの予約のことか分からず答えられません。社内では、ボットをやめることも何度も話し合われたそうです。

仮説（事例ページで語られていること）

一休の担当者は、お客さんは質問の意図が伝わっているつもりで言葉を短くすることが多い、と考えました。人の応対なら、主語や状況を聞き返して確かめます。ボットにも、その聞き返しができる機能が必要だ、という見立てです。

生成AI型に切り替えたあとにも、もう一つの判断がありました。プロンプトが4万2,000字まで膨らんだところで、役割ごとに分けたほうが精度も速度も上がり、今後の更新もしやすいと判断したのです。

打ち手

1. デモ3社・見積もり5社を比べ、「質問の意図を理解できるか」「聞き返せるか」「回答の精度」の3点で、カラクリの生成AI「GeN」を選ぶ。
2. 公開前に、社内の2名とカラクリで、アンケートで「いいえ（解決しなかった）」が付いた過去の質問を大量に試す。
3. 導入後、カラクリの提案でマルチエージェント化する。宿泊・レストラン・会員など、役割ごとに10体に分けた。
4. 構成を3パターン試し、司令塔のAIを賢くしてほかのAIは検索に徹する形に、丁寧な言い回しを足した案を採用。今度は「はい」が付いた質問で、品質が落ちていないかを確かめる。
5. FAQページでは3秒後に吹き出しを出して、チャットの利用を促す。「いいえ」が付いた会話ログは、2名が必ず目で見る。

事例ページで紹介されている社内の空気は、「一度閉じてしまおうか」というものでした。一度は見放されかけたボットは、作り方を変えたことでどこまで戻ったのでしょうか。

結果

カラクリの事例ページによると、解決率は平均36%から、生成AI（GeN）の導入後に55〜60%へ上がりました。マルチエージェントが動き始めた7月には69.3%になり、その後は70%前後（直近は70%超）で推移しているとしています。なお、この「7月」が何年の7月かは事例ページに書かれていません。

回答が始まるまでの時間は、マルチエージェント化の前の3.2秒から2秒に縮まった（約40%短縮）と紹介されています。会話のログが単語の羅列から文章になり、お客さんの声（VOC）として使えるようになったとも説明されています。

ここが効いた

• 「答えられない」原因を、ボットの性能だけでなく「お客さんは言葉を省く」という人の話し方に探し、聞き返しを選定の条件にした。
• 解決しなかった質問で試し、改善後は解決した質問で品質が落ちていないかを確かめた。良くする検証と、悪くしない検証を分けている。

ツール：KARAKURI（GeN）、提供：カラクリ（KARAKURI chatbotの評判・口コミ）／出典：カラクリ 一休の事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例2：代表メールに埋もれていたイベントの問い合わせを、フォーム一本化とAIチャットボットで月約120件→約60件に｜ウェディング会社の親子イベント

状況

株式会社テイクアンドギヴ・ニーズは、ウェディングやホテルの事業を手がける会社です（従業員1,000名以上）。同社が開く親子イベント「FunFenFant」は、都心の会場では1日に800〜1,000人が来場します。問い合わせの窓口は代表のメールアドレス1つで、来場者からの連絡と出展者からの連絡が混ざって届いていました。

壁

メールが埋もれ、返信の漏れや遅れが起きていました。チームの中で、もう対応したかを確かめ合うのにも時間がかかります。しかも担当者自身は、AIの回答にはあまり期待していなかったそうです。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、駐車場の有無やおむつ交換の場所など、決まった答えで返せる質問が多いことに目を付けました。それならFAQとAIチャットボットで、来場者が自分で答えを見つけられるはずだ、という見立てです。

運用を始めてからも、気づきがありました。満足度のアンケートを見ると、ボットが答えられなかったときに不満の評価が付き、それが問い合わせにつながりやすいと分かったのです。たとえば、FAQに「犬」という言葉が無かったため、犬を連れて行けるかという質問に答えられませんでした。ここから、お客さんが実際に使う言葉を分析することが大事だと考えるようになったと語られています。

打ち手

1. 2025年4月のサイトリニューアルに合わせて、既存のFAQをTayoriに移し、すぐに公開する。
2. 問い合わせフォームに「来場予定日」「会場名」を必須の項目として入れ、窓口をフォームに一本化する。
3. AIチャットボットを、サイトのトップページから使えるようにする。
4. Tayoriの担当者にレポート機能の使い方を教わり、チャットで使われた言葉を見ながらFAQを足したり直したりして、正答率を上げる。
5. 今後は、隔週でレポートを分析するのを決まった仕事にする予定。

来場予定日と会場名を必須にした理由（事例ページで語られていること）

イベントは全国の会場で、同じ会場で2日間開かれます。日付と会場名が分からないと確認の手間がかかり、やり取りが何度も続いていたため、この2つを必須にしたと担当者は説明しています。

AIに期待していなかった担当者が、「犬」という一語で何に気づいたのか。結果を見る前に、あなたの会社のFAQに、お客さんが普段使う言葉がどれだけ入っているかを思い浮かべてみてください。

結果

Tayoriの事例ページによると、月の問い合わせは、Tayoriを入れた当初の約120件から、最新の月で約60件に減った（約50%減）としています。AIチャットボットの平均の正答率は、設置して数か月の頃の65%から、最新の月には82%に上がった（17ポイント増）と紹介されています。窓口の一本化とFAQの整備も同時に進めているため、どの打ち手がどれだけ効いたかは事例ページからは切り分けられません。

事例ページでは、マーケティング本部の藤波氏が「AIはいかようにも育てられることを学びました」と振り返っています。

ここが効いた

• ボットを入れる前に、窓口そのもの（代表メール）を整理し、問い合わせの入口をフォームに集めた。
• 答えられなかった質問の「言葉」を見て、FAQに足りない語を足した。

ツール：Tayori（AIチャットボット）（Tayoriの評判・口コミ）／出典：Tayori テイクアンドギヴ・ニーズの事例ページ（更新2026年8月17日）

事例3：「問い合わせが増えたら人を増やす」構造を、緊急トラブルの自動化から見直し、対象チャットの60%を自動解決｜駐車場予約サービス

状況

akippa株式会社は、駐車場の予約サービス「アキッパ」を運営しています。それまでに、Zendeskを使ってFAQやチャネルの設計、問い合わせの管理を整えていました。また、外部に業務を委託するために、業務のルールを細かくマニュアルにしていました。

壁

予約や問い合わせが増えるたびにサポートの人員を増やすやり方を、この先も続けられるのか。これが出発点の問いでした。なかでも、予約した駐車場に停められないという連絡は、目的地へ向かう途中の緊急のトラブルです。お客さんを待たせるわけにはいきません。

仮説（事例ページで語られていること）

同社は、AIに何をさせるか、どの情報を参照させるか、どのタイミングで外部のシステム（API）を呼ぶかは、人が前もって設計しなければならない、と考えていました。そのうえで、外部委託のために業務を言葉にしてきたことが、そのままAIに向いた土台になっていたと振り返っています。

始める順番にも考えがありました。デジタルに慣れたドライバー側から始め、メールアドレスを持たない高齢の方もいる駐車場オーナー側は後にする、という判断です。

打ち手

1. 問い合わせが最も多く、すぐに答える必要があるドライバーのトラブル対応を、最初の重点領域に決める。
2. akippa側がフローチャートと要件を書き、Zendeskのプロフェッショナルサービスが設計と実装を担当する。
3. 2025年11月に運用を始める。
4. 指標として、お客さんにとって手間がかからなかったか（Customer Effort Score）を重視する。
5. 次の段階として、音声のAIでオーナー向けの対応に取り組む予定。

事例ページで、カスタマーサポートグループ グループマネージャーの荒木氏は「AIは魔法ではありません」と語っています。何でも任せるのではなく、範囲を決めて人が設計する。その範囲の中で、数字はどう動いたのでしょうか。

結果

Zendeskの事例ページによると、シナリオに合致したトラブル対応チャットのうち60%を、AIが自動で解決したとしています。全チャットの60%ではない点に注意してください。

あわせて、AIの利用料を含めても、トラブル対応チャットに関わる総コストは45%減ったと紹介されています。顧客満足度（CSAT）のGOOD率は19ポイント上がり、チャットの応答率は83%から98%に、緊急窓口への電話の発生率は約24%減ったとしています。いずれも2025年11月の運用開始後の成果として紹介されていますが、何と比べた数字か（比較の起点の時期）は、応答率以外は事例ページに書かれていません。

ここが効いた

• 「全部をAIに」ではなく、件数が多く即答が要るトラブル対応という一つの領域から始めた。
• 外部委託用に作っていた業務のマニュアルとフローが、AIの設計図として使えた。

ツール：Zendesk（AIエージェント）、提供：Zendesk（設計・実装はZendeskのプロフェッショナルサービス。Zendeskの評判・口コミ）／出典：Zendesk akippaの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：会員の急増で増える問い合わせを、採用せずに生成AIで受け止め、月4,000件→2,000件に｜キャリアスクール

状況

SHE株式会社は、キャリアスクール「SHElikes」を運営しています。カスタマーサポート（CS）は13人で、そのうち11人が卒業生です。会員数が急に増え、それに合わせて問い合わせも増えたため、2024年夏頃にはCSの増員を考えていました。土日も対応しています。

壁

ただ、急いで採用すると、対応の品質が下がったり、新しい人の受け入れ（オンボーディング）の負担が増えたりするおそれがありました。入会前に迷っている人からの問い合わせも多く、返信が遅れると、その人の気持ちが冷めてしまいます。夜間は対応できていませんでした。AIを自社で運用するのも、ハードルが高いと感じていたそうです。

仮説（事例ページで語られていること）

CSマネージャーの吉野氏は、入会後の質問は支払い方法など、ある程度決まった内容が多いと見ていました。そして、入会前の悩みに24時間すぐ答えられれば、入会のハードルを下げられると考えました。チャネルトークを選んだ背景には、前の職場で使い、提供会社の伴走を経験していたことがあったと語られています。

打ち手

1. 既存のFAQガイドとCSのマニュアルを取り込み、AIエージェントの「ALF」を始める（特別な準備はしていない）。
2. 2025年2月中旬に本格運用を始める。
3. 週1回、「役に立たなかった」と評価された問い合わせを抜き出し、原因を直す。
4. 退会の相談や支払いの遅れなど、人には聞きにくい内容ほどAIに来ることが分かり、Webには公開しない非公開のドキュメントをAIに参照させて対応する。
5. KPIを、有人対応につないだ割合（有人接続率）20%と、CSAT4.6以上に変える。

人に聞きにくい質問ほど、AIに来る。これは、運用してみて初めて見えたことでした。あなたの会社のお客さんにも、電話やメールでは聞きにくいことはないでしょうか。

結果

チャネルトークの事例ページによると、2025年2月中旬の本格運用のあと、2025年1月に月4,000件あった問い合わせが2,000件になったとしています（2,000件がいつの月の数字かは書かれていません）。5月にCMを流した月も、会員数は増えたのに問い合わせは減ったと紹介されています。6月には、ALFが2,600件を自動で対応しました。有人接続率は30%から25%に下がり、KPIを変えてからCSATは4.6を下回っていないとしています。結果として、採用をせずに済んだと同社は説明しています。

事例ページで吉野氏は、AIの運用について「日々のチューニングは欠かせない取り組み」と語っています。

ここが効いた

• 問い合わせを「減らす対象」としてだけでなく、入会前の相談に24時間答える「入口」としても見ていた。
• 評価の低かった会話を週1回見直し、見えてきた質問（人に聞きにくい内容）に合わせて、参照させる資料を足した。

ツール：チャネルトーク（ALF）（チャネルトークの評判・口コミ）／出典：チャネルトーク SHEの事例ページ（掲載2025年9月12日）

事例5：「BtoB SaaSはAIでの対応が難しい」とされる領域で、ドキュメント改善を仕組みにして解決率82%に｜採用管理SaaS

状況

株式会社HERPは、採用管理システム「HERP Hire」などを提供するBtoB SaaSの会社です。契約社数が増えれば問い合わせも増える、という前提があり、社内ではAIを活用すべきだという合意ができていました。

壁

一方で、機能が多く、顧客ごとに使い方が違うBtoB SaaSは、AIでの問い合わせ対応が難しい領域とされています。いちばんの心配は、人の対応の代わりになるだけの質を保てるかでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者の考えは、AIの回答の質は、AIに渡すデータの質で決まる、というものでした。だからまずドキュメント（サービスガイド）を強くし、そのための仕組みを作る、という順番で進めました。

もう一つの判断は、広げるタイミングです。小さく始めたままでは、扱うケースが少なくて改善が進まない。そう考えて、早めに全顧客へ広げました。

打ち手

1. 2025年9月、対象の顧客を絞って1か月だけスモールスタートする。
2. 全顧客へ広げる。
3. 解決できなかった問い合わせを全件洗い出し、FAQを強化する。最初は手作業で、月ごとに集計していた。
4. 改善のサイクルを週ごとに短くする。
5. エンジニアと組み、ソースコードとドキュメントを連携させる。新しい機能を出すたびに「ガイドのここを直す」というチケットが自動で作られ、AIのツールで改善案を出し、人が中身を確かめて反映する。個人情報は伏せてから扱う。
6. 広く知ってほしい仕様はドキュメントに、個別のケースはFAQに、と書き分ける。

事例ページでは、AIだけで作ったガイドを書き直すことになった経験も語られています。テクニカルサポートチームのリードの進氏は、取り組みの姿勢を「サービスガイドの充実が全てだと思って取り組んでいます」と表現しています。

「BtoBは難しい」と言われる領域で、ガイドを直し続けたことは、数字にどう表れたのでしょうか。

結果

チャネルトークの事例ページによると、解決率は開始時の60%から、3〜4か月後には70%に上がりました（関与率は40%から80%）。2026年7月時点では、関与率88%、解決率82%になったとしています。その四半期の解決件数は1,139件（月300件超）と紹介されています。

ここでの解決率は、ページの注記によると、ALFが起動した問い合わせのうち、ALFが回答を行えた割合です。全問い合わせのうちの割合ではありません。

数字以外の変化として、顧客とのミーティングの中身が、仕様についての質疑から、採用の課題についての議論に変わったと説明されています。

ここが効いた

• AIの設定をいじる前に、AIが読む「サービスガイド」を直すことに力を注いだ。
• 製品が変わるたびにガイドの修正が自動で起票される仕組みを作り、ドキュメントの更新を人の気づきだけに頼らないようにした。

ツール：チャネルトーク（ALF）（チャネルトークの評判・口コミ）／出典：チャネルトーク HERPの事例ページ（掲載2026年9月2日）

事例6：10年改善してきた代理店ポータルに残った問い合わせを、あえてシナリオ型で自己解決率69%に｜医療機器メーカー

状況

日本ベクトン・ディッキンソン株式会社は、米BDの日本法人で、医療機器を扱っています。株式会社メディコンとあわせて、受注から納品までのカスタマーサービスを担当しており、問い合わせの8〜9割は代理店からです。問い合わせは1日に数百件。担当者がひととおり対応できるまでに最低3か月、自分で判断してさばけるまでに3〜6か月かかります。

同社は約10年かけて、代理店向けのポータルを改善してきました。在庫・価格・納期を24時間見られるようにしています。

壁

それでも、ポータルだけでは答えきれない問い合わせが残りました。Webフォームは入力する項目が多く、初めて問い合わせる人にはハードルが高い状態でした。

仮説（事例ページで語られていること）

同社は生成AI型とシナリオ型の両方を検討しました。そのうえで、問い合わせの範囲が広く、生成AI型では難しいと判断し、シナリオ型を選んでいます。

組み合わせ方についても考えがありました。決まった質問はFAQで素早く答え、細かい確認はチャットで解く。この役割分担で、FAQとチャットの両方の効果が上がると考えたのです。

打ち手

1. 過去の問い合わせ履歴から、代理店が本当に知りたいことを抜き出し、FAQを作る。
2. FAQとチャットを同じページに置き、ログイン情報と連携して入力の手間を省く。
3. チャットに向く質問を見極め、優先順位をつけて移す（海外の在庫の確認など）。
4. チャットの履歴を全件分析し、検索しても何もヒットしなかった割合（0件ヒット率）も見て、回答のひも付けを足す。
5. 公開前に一部の代理店に画面を見てもらう。アイコン型の導線は利用率が下がったため採用せず、左側のリストに統一した。導入までの期間は2か月。

事例ページでは、カスタマーサービスの担当者の言葉として「私たちが考えることと、お客様が考えてたどり着くところは違う」が紹介されています。作ったアイコンを捨ててまで、代理店の目線に合わせた結果はどうだったのでしょうか。

結果

PKSHAの事例ページによると、自己解決率は69%としています。Webフォーム経由だった問い合わせの2〜3割がチャットに移り、海外の在庫の確認はほぼチャットに置き換わったと紹介されています。FAQのアンケートの投票率は8%で、一般には5%なら高いほうと聞いている、という担当者の発言も載っています。メンテナンスは1名が担当し、今は週1回10分程度だとしています。

ページには「2026年7月21日時点の情報」と表示されています（掲載日の表示はありません）。成果はFAQとチャットを組み合わせた結果で、チャットボット単体の効果として切り分けられてはいません。

ここが効いた

• 生成AIが話題の時期でも、問い合わせの範囲と自社の事情から、あえてシナリオ型を選んだ。
• 作った導線でも、使う人に見せて利用率が下がったものは採用しなかった。

ツール：PKSHA ChatAgent、PKSHA FAQ（PKSHA ChatAgentの評判・口コミ）／出典：PKSHA 日本ベクトン・ディッキンソンの事例ページ（掲載日の表示なし。ページ上の表記は「2026年7月21日時点の情報」）

事例7：探すより聞くほうが早かった社内の問い合わせを、資料を読むAIで1人1日約20件→約10件に｜宮崎の複合機・IT販売会社

状況

宮崎電子機器株式会社は、テレビ宮崎グループの会社です。複合機やパソコンの販売・保守、ネットワークの構築を手がけています（従業員123名、2023年5月現在）。社内の資料は、グループウェアの掲示板や社内サーバーにばらばらに置かれていました。

管理本部と営業推進本部では、それぞれ約5名が、1人あたり1日約20件の社内の問い合わせに答えていました。1件5〜10分かかるとして、合計で1日16時間、約2人分の仕事になると同社は試算しています。

壁

資料を探すより、詳しい人に「直接聞く方が早い」状態になっていました。電話がかかってくるたびに、答える側の仕事が中断します。

仮説（事例ページで語られていること）

一問一答のシナリオ型ではなく、資料を入れるだけで答える生成AI型（資料を検索して答えを作る、いわゆるRAG型）なら、自由度が高く柔軟に答えられ、シナリオを用意する運用の負担もない、と考えました。あわせて、これを社内で生成AIを使う第一歩にしたいというねらいもあったと語られています。

打ち手

1. 展示会で知り、5〜6社を比べる。
2. 3か月のお試しで使い勝手を確かめる。
3. これまでの問い合わせから想定される質問を洗い出し、それに答えられるように登録するデータを選ぶ。提供会社（ネオス）の助言で、PDFだけでなく、Excelのリストやテキストの形でも入れる。
4. まず社内向けに導入し、約2か月後にお客さん向けにWebサイトへ広げる。
5. 5名が1日約30分、答えられなかった質問に必要な情報を足す。

あなたの会社では、社内の問い合わせに毎日どれだけの時間が使われているか、数えたことはあるでしょうか。

結果

OfficeAI社員の事例ページによると、バックオフィスへの問い合わせは、1人1日約20件から約10件に減ったとしています。回答の精度は、導入当初の約50%から約80%に上がり、ボットは1日30〜40件使われていると紹介されています。お客さん向けでは、消耗品の注文を、ボットからWebフォームへ進んで行えるようになったと説明されています。

ここが効いた

• 社内の問い合わせにかかる時間を「1日16時間、約2人分」と数字にし、導入の目的に据えていた。
• 入れるデータを「想定される質問」から逆算して選び、毎日の短い補充を続けた。

ツール：OfficeAI社員（旧OfficeBot）、提供：ネオス（OfficeAI社員の評判・口コミ）／出典：OfficeAI社員 宮崎電子機器のインタビュー（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例8：LPのCVRをもう一段上げるため、ページを磨いたあとで購入フォームをチャット化し約3%→6%に｜D2Cヘアケアブランド

状況

株式会社フロアスタンダードは、D2Cのヘアケアブランド「YOU TOKYO」を運営しています（ShopifyやLINEの運用支援も手がける、従業員〜50人の会社）。Shopifyで試行錯誤を重ね、CVR（購入率）を伸ばしてきましたが、さらに数字を上げたいと考えていました。

壁

チャットのツールは初期費用が高いものが多く、気軽には試せませんでした。代表自身も、チャットでCVRが変わるのかについては懐疑的だったといいます。

仮説（事例ページで語られていること）

試すきっかけは、初期費用が安く成果報酬型なら試しやすい、という判断でした。あわせて代表は、チャットに頼りすぎず、まずページや商品の魅力を磨くのが先だと振り返っています。同社はページや記事、クリエイティブの改善を30回以上重ねており、そのうえでチャットを使ったことで効果が出たと説明しています。

打ち手

1. ページ・記事・クリエイティブの改善を30回以上重ねる。
2. 購入用の入力フォームを、チャット形式で一問ずつ答えていく形（EFO）に置き換える。
3. 自社ブランドのLPや、指名広告用のLPなど、複数のLPに設置する。

編集部の読み解き

事例ページの見出しでは、入力フォームの離脱を減らし、ユーザーのストレスをなくすための使い方と説明されています。ただ、質問に答えるボットではなくこの使い方を選んだ理由までは語られていません。編集部としては、購入の直前で入力をやめてしまう人を減らすことが、CVRに最も近い場所だったからではないかと読みました。ただし、これは編集部の推測です。

この事例は、ほかの7件のような「問い合わせに答えるボット」とは用途が違います。CVを上げるためのチャットとして読んでください。

チャットに懐疑的だった代表が、ページを30回磨いたあとに足した一手。結果はどうだったのでしょうか。

結果

ジーニーの事例ページによると、LPのCVRは約3%から6%（2倍）になり、チャットを入れたLPの約8割でCVRが改善したとしています。比べた期間は事例ページに書かれておらず、ページに日付の表示もないため、いつ時点の数字かは分かりません。ページの改善を30回以上重ねたあとの導入なので、チャットだけの効果として読むことはできません。

事例ページで代表取締役の高松氏は、「チャット機能に頼りすぎてはダメだと思います」と語っています。

ここが効いた

• チャットを足す前に、ページや商品の伝え方を十分に磨いていた。
• 初期費用が安く成果報酬型という、試しやすい条件で始めた。

ツール：GENIEE CHAT（チャットEFO）、提供：ジーニー（GENIEE CHATの評判・口コミ）／出典：GENIEE CHAT フロアスタンダードの事例ページ（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

8つの成功事例を並べて見えた「勝ちパターン」

ここからは、8件の事例に書かれている事実だけをもとに、共通点を整理します。8件という少ない数からの観察なので、「こうすれば必ず成果が出る」という法則ではありません。自社で試すときの手がかりとして読んでください。

勝ちパターン1：答えられない原因を「お客さんの言葉」に探している

8件のうち6件で、ボットが答えられない原因や、使われない原因の見立ては、「お客さんや社員がどう聞くか、どう探すか」から始まっていました。

共通しているのは、「ボットの賢さ」より先に、「質問する人が何をどんな言葉で聞くか」を具体的に押さえていたことです。見立てが具体的だから、足すべきFAQ、直すべきドキュメント、選ぶべき機能が決まっていました。

勝ちパターン2：解決率だけでなく、目的に近い指標をあわせて見ている

追いかけた指標は、事例によってばらばらでした。ただ、多くの事例が、解決率のような「ボットの成績」だけでなく、目的に近い数字をあわせて見ていました。

• 一休は、解決率に加えて、回答が始まるまでの秒数も追っていました。
• akippaは、お客さんの手間の少なさ（Customer Effort Score）を重視し、コスト、満足度、緊急窓口への電話の発生率も見ていました。
• SHEは、KPIを有人接続率20%とCSAT4.6以上に変えました。
• HERPは、解決率と関与率の両方を見ていました。
• 日本ベクトン・ディッキンソンは、自己解決率に加えて、0件ヒット率やFAQのアンケートの投票率を見ていました。
• テイクアンドギヴ・ニーズは、正答率と月の問い合わせ件数を見ていました。
• フロアスタンダードは、問い合わせではなく、LPのCVRを見ていました。

「問い合わせを減らす」「お客さんを待たせない」「採用しない」「買ってもらう」など、ボットを入れた目的に近い数字をあわせて見ていた点が共通しています。

勝ちパターン3：やめたこと・捨てたことがはっきりしている

成果が出た事例には、それまでのやり方や、作ったものを手放した場面がありました。

• 一休は、更新が追いつかなくなったシナリオ型をやめ、生成AI型に切り替えました。さらに、4万2,000字まで膨らんだプロンプトを一つのまま使うのをやめ、役割ごとに分けました。
• 日本ベクトン・ディッキンソンは、生成AI型を検討したうえで見送り、試作したアイコン型の導線も、利用率が下がったため採用しませんでした。
• 宮崎電子機器は、一問一答のシナリオを作り込むやり方を選びませんでした。
• テイクアンドギヴ・ニーズは、代表メール1本の窓口をやめ、フォームに一本化しました。
• HERPは、スモールスタートを長く続けず、1か月で全顧客に広げました。AIだけで作ったガイドを書き直した経験も語られています。
• SHEは、考えていたCSの増員をしないで済んだと説明しています。
• akippaは、オーナー向けの対応を後回しにし、ドライバーの緊急トラブルに絞って始めました。

あわせて、生成AI型やAIエージェントでも人の手が入り続けていることも、複数の事例に見られました。一休は「解決しなかった」会話ログを2名が必ず目で見ています。SHEは週1回、HERPは週ごとに改善を回しています。宮崎電子機器は5名が1日約30分、テイクアンドギヴ・ニーズは隔週のレポート分析を予定しています。日本ベクトン・ディッキンソンのシナリオ型は、今は1名が週1回10分程度です。入れて終わりにした事例は、8件の中にはありませんでした。

生成AI型とシナリオ型、8件はどう選び分けたか

「生成AIの時代に、シナリオ型を選ぶ理由はあるのか」は、チャットボットを選ぶときによく出る迷いです。8件の選び方を、事例ページに書かれている理由だけで並べました。

8件から見える選び分けの手がかりは、次の3つです。

• シナリオの更新が追いつかない、言い回しがばらばら、資料はあるが散らばっている。こうした状況では、生成AI型やAIエージェントを選んだ事例が多くありました（一休、宮崎電子機器、HERP、SHE）。
• 答える範囲が広く、決まった手順で確かめたい内容が中心。この場合は、あえてシナリオ型を選び、FAQと役割分担させた事例がありました（日本ベクトン・ディッキンソン）。
• AIエージェントでも、決まった手順を人が設計する。緊急のトラブル対応のように、間違えられない場面では、フローチャートと要件を先に書いていました（akippa）。

どちらの型でも、成果を出していた事例は、参照させる情報（FAQ、ガイド、マニュアル、社内資料）を先に整え、答えられなかった質問を見て直し続けていました。型の違いより、この運用の有無のほうが、8件の間では共通していました。

明日から試せるチェックリスト｜自社に当てはめる7つの問い

8件の事例で実際に行われていたことを、自社に当てはめる問いにしました。答えが「いいえ」や「分からない」になったところが、最初に手を付ける候補です。

1. 今のボットが「答えられなかった質問」を、最後に読んだのはいつですか？（一休は「解決しなかった」会話ログを2名で必ず見ています。SHEは週1回、評価の低い会話を見直しています）
2. お客さんが実際に使う言葉は、FAQやドキュメントに入っていますか？（テイクアンドギヴ・ニーズは、FAQに「犬」という語が無かったことで答えられない質問に気づきました）
3. ボットに読ませたい資料は、1か所にまとまり、最新になっていますか？（宮崎電子機器は散らばった資料から登録データを選び直し、HERPは製品の更新に合わせてガイドを直す仕組みを作りました）
4. 最初にボットに任せる範囲を、一つに絞れますか？（akippaはドライバーの緊急トラブル対応から始め、日本ベクトン・ディッキンソンはチャットに向く質問から移しました）
5. 社内の問い合わせ、またはサポートにかかっている時間を数字で言えますか？（宮崎電子機器は、導入の背景として1日16時間・約2人分と試算しています）
6. ボットの成績（解決率）以外に、目的に近い指標を一つ決めていますか？（akippaのお客さんの手間、SHEの有人接続率とCSAT、フロアスタンダードのLPのCVR）
7. 導線や画面は、実際に使う人に見てもらいましたか？（日本ベクトン・ディッキンソンは、公開前に一部の代理店に見てもらい、利用率が下がったアイコン型の導線を採用しませんでした）

関連する成功事例

• FAQシステムの成功事例8選｜問い合わせが減らない・FAQが探せない・ナレッジが眠る壁をどう越えたか

チャットボットの成功事例についてよくある質問

生成AI型とシナリオ型は、どちらを選べばよいですか？

今回の8件では、どちらを選んだ事例もありました。一休はシナリオの更新の負担や言い回しの多さから、宮崎電子機器はシナリオを用意する負担がなく柔軟に答えられる点から、生成AI型を選びました。一方、日本ベクトン・ディッキンソンは、問い合わせの範囲が広く生成AI型では難しいと判断し、シナリオ型を選んでいます。AIエージェントを選んだakippaも、AIにさせることやAPIを呼ぶタイミングは人が設計していました。どちらがよいかは、問い合わせの範囲、間違えられない内容の多さ、参照させる資料の整い方で変わります。

チャットボットの効果が出るまでには、どれくらいかかりますか？

今回の8件では、期間に幅がありました。SHEは2025年2月中旬に本格運用を始め、2025年1月に月4,000件あった問い合わせが2,000件になったと説明しています（2,000件の時点は記載なし）。HERPは開始から3〜4か月で解決率が60%から70%に、2026年7月時点で82%になったとしています。日本ベクトン・ディッキンソンは「2か月でここまでできた」と振り返っています。一方、一休は長くシナリオ型を運用したあとに作り直しています。問い合わせの量や内容、資料の状態によって変わるため、8件から一般的な期間を言い切ることはできません。

BtoBや社内向けでも、チャットボットは使えますか？

今回の8件には、BtoBの事例が2件（HERP、日本ベクトン・ディッキンソン）、社内ヘルプデスクから始めた事例が1件（宮崎電子機器）ありました。HERPは、機能が多いBtoB SaaSはAI化が難しい領域とされる中で、ドキュメントの改善を仕組みにして取り組みました。日本ベクトン・ディッキンソンは、代理店向けにFAQとシナリオ型のチャットを組み合わせました。宮崎電子機器は、社内で使ってから約2か月後にお客さん向けにも広げています。ただし、どの事例も参照させる情報を整えることから始めていました。

事例の数字は、そのまま自社の目安にしてよいですか？

おすすめしません。今回の数字はすべてツール提供会社の事例ページに載っているもので、「解決率」「正答率」「自己解決率」の定義も、比較の起点も事例ごとに違います。たとえばakippaの60%は「シナリオに合致したトラブル対応チャットのうち」の割合で、HERPの解決率は「ALFが起動した問い合わせのうち、回答を行えた割合」です。FAQの整備や窓口の見直しなど、チャットボット以外の施策も同時に行われています。数字は「どのくらい動き得るか」の参考にとどめ、打ち手の順番や考え方を持ち帰るのがよいでしょう。

プロに頼むなら｜チャットボットを比べる

自社だけで選ぶのが難しい場合は、複数のツールを比べてから相談する方法があります。Abinでは、チャットボットの料金・用途・AI対応を同じ基準で比べた記事を公開しています。

• チャットボットおすすめ10選｜AI・生成AI対応を料金と用途で比較

今回の事例で使われたツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• KARAKURI chatbotの評判・口コミ（事例1 一休）
• Tayoriの評判・口コミ（事例2 テイクアンドギヴ・ニーズ）
• Zendeskの評判・口コミ（事例3 akippa）
• チャネルトークの評判・口コミ（事例4 SHE、事例5 HERP）
• PKSHA ChatAgentの評判・口コミ（事例6 日本ベクトン・ディッキンソン）
• OfficeAI社員の評判・口コミ（事例7 宮崎電子機器）
• GENIEE CHATの評判・口コミ（事例8 フロアスタンダード）

課題の型ごとに、近い比較記事もあります。

• サイト訪問者への声かけやEFOでCVを上げたい：Web接客ツールおすすめ10選、LPOツールおすすめ12選
• 問い合わせの履歴や顧客情報をまとめて管理したい：CRMツールおすすめ12選
• 社内の定型業務も自動化したい：RPAツールおすすめ12選
• 社内で生成AIを使える人を増やしたい：AI研修おすすめ12選
• 業務の見直しから相談したい：DXコンサル・DX支援会社おすすめ11選

ツギノテ編集部（運営：株式会社Abin）にマーケティング・DXについて相談したい場合や、事例・掲載についてのお問い合わせは、お問い合わせフォームから受け付けています。

調査方法と出典

• 確認日：2026年11月8日。
• 調べ方：「チャットボットおすすめ」の記事に掲載しているツールを中心に、各ツール提供会社の公式の事例ページ・インタビューを読みました。CVやリード獲得の事例が掲載ツールの範囲では少なかったため、同じ分野のGENIEE CHATの事例を加えています。比較サイトやメディア記事の事例紹介は使っていません。
• 選び方：顧客名が公開されていて、成果の数字が載っている事例だけを候補にしました（匿名の事例は除外）。18件の候補から、悩みの型（使われなくなったボット、問い合わせの削減、BtoB、社内ヘルプデスク、CV）と、ボットの型（生成AI型、シナリオ型、チャット型の入力フォーム）がばらけるように8件を選び、1つのツールから2件までとしました。事例の並び順は悩みの型の順で、優劣を表すものではありません。
• 数字の扱い：成果の数字は、すべてツール提供会社の事例ページの表記です（顧客担当者の発言を含みます）。施策と成果の因果関係は各社の説明として紹介し、編集部では断定していません。定義があいまいな数字は、ページの表現のまま載せています。事例ページのタイトルと本文で数字の表し方が違う場合は、本文の数字を使っています。
• 仮説の扱い：「仮説」は、事例ページで担当者や提供会社が語っている内容だけです。語られていない部分は「編集部の読み解き」と明記しています。
• 引用：事例ページの文章の引用は、1事例につき1か所までにとどめ、それ以外は編集部の言葉で要約しています。
• 掲載日：事例ページに掲載日の記載がないものは「掲載日の記載なし（2026年11月確認）」としています。

出典（事例ページ）

• カラクリ：一休（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Tayori：テイクアンドギヴ・ニーズ「FunFenFant」（更新2026年8月17日）
• Zendesk：akippa（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• チャネルトーク：SHE「SHElikes」（掲載2025年9月12日）
• チャネルトーク：HERP（掲載2026年9月2日）
• PKSHA：日本ベクトン・ディッキンソン（掲載日の表示なし。ページ上の表記は「2026年7月21日時点の情報」）
• OfficeAI社員：宮崎電子機器（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

• GENIEE CHAT：フロアスタンダード「YOU TOKYO」（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

• 掲載内容の修正依頼は、お問い合わせフォームから受け付けます。