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

「FAQはあるのに、同じ質問の問い合わせが減らない」「お客様が検索しても、目的の記事にたどり着けない」「社内に資料やノウハウはあるのに、探すのに時間がかかる」。FAQやナレッジの仕組みを見直そうとする会社の多くが、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FAQシステム・ナレッジ活用の成功事例を集めました。ツールの機能紹介ではなく、「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。ECの小売、スポーツ用品、工具メーカー、フィットネス、アパレル、家電、インターネットサービス、玩具メーカーと、業種も規模も、社外向けか社内向けかもばらけるように選んでいます。

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。

• 「何を減らすか」を数字で決めてから始めている：問い合わせ率、電話の件数、有人対応の割合、FAQサイトのアクセス数など、追いかける数字を最初に決めていました。
• FAQへの導線と、問い合わせへの導線を同時に見直している：FAQを充実させるだけでなく、電話窓口や問い合わせリンクを減らし、まずFAQで調べてもらう流れに変えた事例が目立ちました。
• FAQを「作って終わり」にしない運用の体制がある：記事のルールを決める、お客様の声をすぐ記事に反映する、外部のチームと定期的に見直すなど、更新し続ける仕組みを持っていました。

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。
• 「仮説」の欄は、事例ページで担当者が「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12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。

FAQシステムの成功事例マップ｜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。前半の4件は「お客様からの問い合わせを減らしたい」、続く2件は「FAQを見つけてもらう・使ってもらう」、最後の2件は「社内のナレッジを探しやすくしたい」です。成果の数字は各社の事例ページの表記で、比較の基準や定義は事例ごとに違います。

事例1：受注増で基本的な質問が有人対応を圧迫。チャットボットからAI検索型FAQに切り替え、問い合わせ61%減｜スポーツ用品EC

状況

アルペンは、国内に店舗を展開するスポーツ用品の販売会社で、自社のECサイトでも商品を販売しています。中期経営計画で自社ECの売上を2倍以上に伸ばす目標を掲げ、会員組織「アルペングループメンバーズ」は1,500万人に迫るまで増えています。ECの問い合わせはフォームが75%、電話が25%という割合でした。

壁

受注が伸びるのに比例して、問い合わせも増え続けていました。大手モールなら決済の問い合わせの一部をモール側が受け持ちますが、自社ECではすべて自社で対応する必要があります。支払い方法や送料といった基本的な質問まで有人の窓口に集まり、対応が逼迫していました。ECサイトにはテキストのFAQを置いていたものの、ブラウザの語句検索程度の機能しかなく、FAQに載っている内容の問い合わせも多かったといいます。記事の追加や修正をベンダーに頼む必要があり、すぐに直せないことも悩みでした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、受注がさらに増えることを考えると、人を増やすのではなく自己解決を促す仕組みが必要だと考えました。基本的な質問はお客様自身で解決してもらい、有人のサポートは本当に人の対応が必要な内容に集中させる、という方針です。当初はチャットボットを検討しましたが、決め手がないまま1年ほどたつ間にFAQシステムにもAIが載り始め、「AI-FAQ」へと方向を変えました。

打ち手

1. 複数のAI-FAQを比べ、検索精度が高く適切な回答に導けるHelpfeelを選ぶ。上層部も投資対効果に納得した。
2. KPIを問い合わせ率（受注数に対する問い合わせ件数の割合）に置き、お客様の声をすぐFAQに反映する。メール対応のチームからも記事の要望を出してもらう。
3. 記事の充実と並行して、各商品ページにあった「問い合わせはこちら」のリンクを思い切って削除し、まずFAQで調べてもらう導線に変える。

問い合わせへの入口を減らすのは、勇気のいる判断です。お客様の満足度を下げずに、件数は減らせたのでしょうか。

結果

Helpfeelの事例ページによると、問い合わせ件数は導入前と比べて61%減少し、運用の見直しも含めて全体のコストを約10%削減しました。担当者はHelpfeelを選んだ理由を「確実に成果が見込める」と判断したからだと振り返っています。

ここが効いた

• 問い合わせ件数ではなく「受注数に対する問い合わせの割合」をKPIにし、売上が伸びても比べられる数字にした。
• FAQを充実させるのと同時に、問い合わせリンクという「逃げ道」を整理した。

支援：Helpfeel（Helpfeelの評判・口コミ）／出典：Helpfeel 株式会社アルペンの導入事例（2026年3月17日公開）

事例2：70円の消しゴムから家具まで、問い合わせが多岐にわたる。記事のルールを決めて売れ筋から整え、問い合わせを最大70%削減｜生活雑貨・小売

状況

良品計画は「無印良品」を国内外で1,300店舗以上展開しています（2025年3月現在）。お客様相談室には、電話とWebフォームで問い合わせが届き、パートナー社員、商品知識が豊富なプロフェッショナル社員、SVが協力して対応しています。

壁

商品は70円の消しゴムから家具、衣料品、食品まで幅広く、問い合わせの内容も多岐にわたります。お客様が増える中、人の力だけで対応する限界を感じていました。以前のFAQはEC部門の管轄で、記事の追加や修正を頼んでから反映まで2週間ほどかかることもあり、季節商品の記事が間に合わないこともありました。検索結果は更新順でしか並ばず、お客様が求める情報が上位に出ないうえ、社内のスタッフもFAQを使いこなせていませんでした。

仮説（事例ページで語られていること）

ネットストアのお客様は、本来ならWeb上での自己解決を望んでいるのに、電話の問い合わせが少なくありませんでした。そこで、お客様との接点の品質を「寄り添うこと」だけでなく「問題解決」へ広げる方針を立て、その中でFAQの重要性を改めて認識したといいます。ITの知識がなくてもお客様相談室で運用できること、お客様が欲しい情報が検索にヒットすることを重視して、EC部門・IT部門とHelpfeelを選びました。

打ち手

1. 2024年3月の導入後、最初にFAQのガイドラインを作る。記事の構成や言葉づかいのルールを決め、誰が書いても同じ品質になるようにした。
2. 以前のFAQ記事は、ガイドラインに沿ってリライトしてから移す。
3. ネットストアの使い方だけでなく、店舗の利用や商品の情報を充実させる。新しい記事は、売上が高く問い合わせも多い商品カテゴリから優先して作る。

記事を「たくさん作る」より先に「同じ品質で書くルール」を作ったことは、結果にどう表れたのでしょうか。

結果

Helpfeelの事例ページによると、FAQの利用者が150%増える中で、問い合わせ数を最大70%削減し、繁忙期の問い合わせの急増や回答の遅れも解消したといいます。

ここが効いた

• 記事を増やす前に、書き方のルールを決めて品質をそろえた。
• 問い合わせが多く、売上にも直結する商品カテゴリから記事を作った。

支援：Helpfeel（Helpfeelの評判・口コミ）／出典：Helpfeel 株式会社良品計画の導入事例（2025年7月7日公開）

事例3：電話の問い合わせが月9万件に。FAQへ誘導して電話窓口を撤廃し、人員と人件費が半減｜フィットネス

状況

LAVA Internationalは、ホットヨガスタジオLAVAを440店舗以上、マシンピラティススタジオRintosullを約140店舗以上運営しています（いずれも2025年6月時点）。カスタマーサポート部門は、既存会員の予約キャンセルや料金・契約の確認、新規のお客様の体験レッスンなどの問い合わせを受けています。

壁

お客様向けには公式サイトにわずかなQ&Aを載せていただけで、使いにくく閲覧数も少ない状態でした。コロナ禍に電話の問い合わせが急増し、月9万件に達しました。事業の成長に伴い、コールセンターの体制そのものを変える必要も感じていました。

仮説（事例ページで語られていること）

実際の問い合わせを分析すると、8割以上は日々同じやりとりが繰り返される典型的な内容で、簡単に答えられるものでした。そこで、お客様の自己解決を促すFAQツールに目を付けました。社内向けの問い合わせには10年以上PKSHA FAQを使っていたため、使い慣れていること、必須だったメール問い合わせの機能があることが決め手になったといいます。

打ち手

1. お客様向けのFAQをPKSHA FAQで整える。
2. 電話窓口の案内を減らし、FAQへ誘導する。誘導がうまくいったことを確かめてから、電話窓口の終了を決める。
3. 問い合わせはFAQでの自己解決とメールに集約し、「24時間以内のメール回答」と「自己解決率」をKPIにする。

月9万件あった電話をやめると、現場とお客様には何が起きたのでしょうか。

結果

PKSHAの事例ページによると、電話対応の窓口を撤廃し、FAQによる自己解決とメールの問い合わせに集約した結果、人員数と人件費が半減し、離職率も下がったといいます。一方で、ホットヨガスタジオLAVAの自己解決率は目標50%に対して30%程度で、まだ改善の余地があると担当者は話しています。最初からメールだけの窓口にしたRintosullでは、24時間以内の回答率が目標の99%を上回る99.6%でした。

ここが効いた

• 問い合わせの中身を分析し、「8割以上は典型的な内容」と分かってからFAQに投資した。
• いきなり電話を止めず、案内を減らしてFAQへの誘導がうまくいくことを確かめてから撤廃した。

支援：PKSHA FAQ（PKSHA FAQの評判・口コミ）／出典：PKSHA AI SaaS 株式会社LAVA Internationalの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例4：ツールが分断し、電話とメールの履歴がつながらない。顧客対応を一元化し、FAQ自己解決率約90%・有人対応77%抑制｜アパレルEC

状況

アンドエスティHDグループは、100以上のブランドを展開し、ECサイト「and ST」を運営しています。ブランドの増加とEC事業の拡大に伴い、カスタマーサクセスの体制を強くする必要がありました。

壁

1件の問い合わせに対応するために複数のツールを行き来し、顧客情報、注文情報、配送状況がシステムごとに分かれていました。特に電話とメールの履歴がつながらず、お客様に「先ほどメールも送りました」と言われても、すぐに確かめられませんでした。同じ内容を確認し直す手間がお客様にも担当者にも生じ、事業が伸び続ける中で人を増やすだけでは限界がありました。

仮説（事例ページで語られていること）

同社は、顧客体験を保ちながら事業を伸ばすには、担当者一人ひとりの生産性と、お客様対応の品質の両方を上げられる基盤が必要だと考えました。テクノロジーを入れる目的について、担当者は「単なる効率化やコスト削減ではありません」と話し、応対品質を高め、お客様の声を深く理解することでLTVを最大化するためだとしています。

打ち手

1. Zendeskで顧客対応の基盤を刷新し、電話・メールなどの履歴と情報を一元管理する。
2. FAQを整備して、お客様の自己解決を促す。AIも活用する。
3. 効率化で生まれた時間を、応対品質の向上とVOC（お客様の声）の分析に回す。

FAQの整備とツールの一元化で、有人の対応はどこまで減ったのでしょうか。

結果

Zendeskの事例ページによると、FAQの自己解決率は約90%に達し、有人対応は77%抑制、対応時間は40%削減されました。

ここが効いた

• FAQだけでなく、問い合わせが来たときに履歴がすぐ分かる基盤も一緒に整えた。
• 生まれた時間を、VOCの分析など「攻め」のカスタマーサクセスに回した。

支援：Zendesk（Zendeskの評判・口コミ）／出典：Zendesk 株式会社アンドエスティHDの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例5：検索が「AIに引用される時代」へ。アクセスの多い700記事を作り直し、FAQの月間アクセスが10万件→22万件超に｜切削工具メーカー

状況

オーエスジーは、自動車部品や航空機部品などの金属加工に使う切削工具の総合メーカーです。ねじ穴を作る工具「タップ」は、世界シェア30%超、国内シェア50%超だとしています。カスタマーサクセスチーム（11名）は、切削工具の選び方や加工方法の技術相談を電話で受けるコールセンター業務と、技術講習会を担っています。2019年にPKSHA FAQを契約し、コールセンターで即答が難しかった質問を月1回の会議や朝礼で拾い上げてFAQにしてきました。

壁

生成AIを使った検索が広がり、FAQサイトへのアクセスをさらに伸ばすには新しい対応が必要だと感じていました。また、辞書並みに分厚い製品カタログの中から、お客様に合った答えをすぐに探してもらうには、ベテランの知識をFAQにためる必要がありました。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、検索で「見つけてもらう」よりも、AIに「引用・推薦してもらう」ことが必要になると考え、AI SEO（AI検索最適化）に取り組むことにしました。FAQサイトを問い合わせの窓口としてだけでなく、製品カタログに載っていない情報も発信するオウンドメディアとして育てたいという考えもあったといいます。

打ち手

1. PKSHA FAQのオプション「FAQ構造化データ出力」などを使い、FAQの内容を検索エンジンやAIに構造的に伝える。
2. AI SEOそのものを学び、PKSHAの担当者にも記事の書き方を相談する。結論ファースト、箇条書き、図の活用、簡潔な言葉づかいというルールを決める。
3. アクセスの多い700記事を優先して作り直す。たとえば「一般構造用圧延鋼材」は現場で使われる「SS400」で書き、新人にも分かるように「軟鋼」と併記する。

AIにも人にも分かりやすく書き直すことは、アクセスにどう効いたのでしょうか。

結果

PKSHAの事例ページによると、FAQサイトへの月間アクセス数は10万件から22万件超へと倍増しました。

ここが効いた

• 「AIに引用される」ことを目標に、記事の書き方のルールから決め直した。
• 業界の正式名称ではなく、現場で使われる言葉で書き、初心者向けの言い換えも添えた。

支援：PKSHA FAQ（PKSHA FAQの評判・口コミ）／出典：PKSHA AI SaaS オーエスジー株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例6：トースターの「焼き色」の問い合わせが続く。製品を理解した外部チームとFAQを直し、不具合ではない修理預かりが月2桁→1件以下に｜家電メーカー

状況

バルミューダは、トースターなどの家電を企画・販売するメーカーです。品質保証部のCSチームが、修理やサポートの施策の立案、顧客満足度アンケートなどを担当し、チャットボットとFAQを運用していました。

壁

お客様の問い合わせのチャネルが増える中、チャットボットとFAQのメンテナンスを継続して行う体制が必要でした。運用を始めて2年がたち、チャットボットの運用のゴールを改めてはっきりさせたいとも考えていました。中でもスチームトースターでパンを焼いたときに「焼き色が薄い」「裏面に焼き色がつかない」という問い合わせは、サポートセンターでもチャットボットでも非常に多い、長年の課題でした。

仮説（事例ページで語られていること）

担当者は、お客様の問い合わせや意見は部署や役職を問わず多くの人が知るべきもので、顧客体験のためにはできるだけ早く改善のサイクルを回すべきだと考えていました。そのためには、特定の個人に頼らず効率的に進められるよう、カラクリのAI BPOサービスを使う方がよいと判断したといいます。

打ち手

1. カラクリと協働で、チャットボット・FAQの運用目標をはっきりさせ、運用の体制を作り直す。
2. 新製品の発売日に合わせたFAQの整備などを、外部のチームと分担して進める。
3. 「焼き色」の問い合わせについて、お客様が何に困っているのかを製品を理解したうえで分析し、FAQを直す。カラクリの担当者が「いや、それはちょっと違うんじゃないですか」と疑ってくれるやりとりが品質を上げたと、担当者は話しています。

長年の課題だった問い合わせは、FAQの直し方を変えて減ったのでしょうか。

結果

カラクリの事例ページによると、「焼き色」に関する問い合わせの改善で、不具合ではないのに修理に預かる件数が月2桁から1件以下に激減しました。新製品の発売日のFAQ整備などでも、目に見える工数の削減があったとしています。

ここが効いた

• 運用2年目で、チャットボット・FAQの「ゴール」を外部のチームと決め直した。
• 件数の多い1つのテーマ（焼き色）に絞り、製品の使い方まで踏み込んでFAQを直した。

支援：カラクリ（KARAKURIの評判・口コミ）／出典：KARAKURI バルミューダ株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例7：ナレッジは整っているのに、検索が難しい。オペレーター向けのナレッジ活用AIを全社で試して導入し、月450時間を削減｜インターネットサービス

状況

カカクコムは、購買支援サイト「価格.com」、レストラン検索・予約サービス「食べログ」、求人情報の一括検索サービス「求人ボックス」などを運営しています。カスタマーサービス部には多種多様な問い合わせが寄せられ、迅速さと正確さが求められていました。

壁

ナレッジは整備されていても、それを探すシステムの検索が難しい状態でした。担当者によって対応の品質にばらつきがあり、新しいメンバーの育成にも時間がかかっていました。限られた人数でお客様の満足度を上げるには、こうした壁を越える必要がありました。

編集部の読み解き

事例ページでは、課題として「ナレッジは整っていても検索が難しい」「対応品質のばらつき」「育成に時間がかかる」が挙げられ、ナレッジの活用を支援するツールを、操作性の高さと安心感を決め手に選んだと書かれています。編集部としては、ナレッジを新しく作ることより、すでにあるナレッジを応対中にすぐ使える状態にすることが、品質のばらつきと育成の両方に効くと考えたと読めます。

打ち手

1. ナレッジ活用を支援するオペレーター向けAI「KARAKURI assist」を候補に選ぶ。
2. 全社規模のトライアルを行い、現場に浸透する運用の形を作ってから本格導入する。
3. AIの活用を、メンバーの意識を変える「第一歩」と位置づけて定着させる。

社内向けのナレッジの探しやすさを変えると、どれだけの時間が生まれたのでしょうか。

結果

カラクリの事例ページによると、月450時間の業務時間の削減と、メンバーの意識の変革を実現したとしています。

ここが効いた

• お客様向けFAQではなく、オペレーターが使うナレッジの「探しやすさ」から手を付けた。
• いきなり本番に入れず、全社規模のトライアルで現場に合う運用を作った。

支援：カラクリ（KARAKURIの評判・口コミ）／出典：KARAKURI 株式会社カカクコムの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））

事例8：15年分の設計資料が眠り、探すのに時間がかかる。社内ナレッジに集約し、資料にたどり着く時間が体感で半分以下に｜玩具メーカー

状況

バンダイのトイ事業部の設計チームは、光る・鳴るなどのギミックがある玩具を、3D CADで設計して金型設計まで落とし込んでいます。1商品ごとに個性があるため、過去の事例や設計ルールを参照する場面が非常に多いチームです。Qastの利用人数は約30名です。

壁

設計チームには、過去15年分ほどの設計報告書や勉強会の資料がたまっていました。しかし文書管理ツールの中で「このあたりにあったはずだ」とフォルダを辿って探す必要があり、資料はあるのに活用できていない状態でした。特定の番組やキャラクターに詳しいメンバーなら時間をかけて掘り出せても、目の前の仕事に追われているとそこまで手が回りませんでした。

編集部の読み解き

事例ページでは、Qastを選んだ理由の仮説は詳しく語られていません。編集部としては、「資料の量」ではなく「たどり着くまでの道のり」が問題だったと読めます。フォルダの階層を辿る探し方から、言葉で検索できる場所に集める探し方に変えたことが、変化の中心だと考えられます。

打ち手

1. 過去の設計報告書や勉強会の資料を、社内ナレッジツールのQastに集める。
2. 自動要約や整理の機能を使い、文書を登録するハードルを下げる。
3. 「運営しながら育てる」前提で、チームで使い続ける。

資料の置き場所を変えるだけで、設計の仕事はどれくらい速くなったのでしょうか。

結果

Qastの事例ページによると、資料にたどり着くまでの時間が担当者の体感で半分以下になり、アクティブ率（実際に使っている人の割合）は50%超を維持しているとしています。

なお、「半分以下」は計測した数字ではなく、担当者の実感としての数字です。

ここが効いた

• 社外向けのFAQではなく、社内の「探す時間」を減らすことに絞った。
• 文書の登録の手間を下げ、使い続けられる仕組みにした。

支援：Qast（Qastの評判・口コミ）／出典：Qast 株式会社バンダイの導入事例（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。

勝ちパターン1：「何を減らすか」を数字で決めてから始めている

勝ちパターン2：FAQへの導線と、問い合わせへの導線を同時に見直している

• アルペンは、商品ページの「問い合わせはこちら」のリンクを削除し、まずFAQで調べてもらう流れにしました。
• LAVA Internationalは、電話窓口の案内を減らしてFAQに誘導し、うまくいくことを確かめてから窓口を撤廃しました。
• アンドエスティHDは、FAQ整備と顧客対応の一元化を同時に進めました。

勝ちパターン3：FAQを「作って終わり」にしない運用の体制がある

• 良品計画は、記事のガイドラインを最初に作り、誰が書いても同じ品質になるようにしました。
• オーエスジーは、コールセンターで即答できなかった質問を月1回の会議や朝礼で拾い、FAQにしてきました。
• バルミューダは、外部のチームと運用目標を決め直し、件数の多いテーマを深掘りしました。
• カカクコムとバンダイは、全社トライアルや登録の手間を下げる工夫で、使い続けられる形を作りました。

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

1. 問い合わせの何割が「FAQで答えられる典型的な質問」か、分析したことがありますか？（LAVA Internationalは8割以上と分かってから投資しました）
2. 問い合わせ件数ではなく、売上や受注に対する「割合」で追っていますか？（アルペン）
3. FAQを充実させると同時に、問い合わせへの入口を見直していますか？（アルペン、LAVA International）
4. FAQの記事を書くルール（構成・言葉づかい）は決まっていますか？（良品計画、オーエスジー）
5. お客様や現場が使う言葉で、記事が書かれていますか？（オーエスジーは「SS400」で書き、「軟鋼」と併記しました）
6. 件数の多い1つのテーマを、製品の使い方まで踏み込んで直したことはありますか？（バルミューダ）
7. 社内の「探す時間」は、どれくらいかかっていますか？（カカクコム、バンダイ）

FAQシステムの成功事例についてよくある質問

FAQシステムで、問い合わせはどれくらい減りますか？

今回の事例では、アルペンで61%減、良品計画で最大70%減（繁忙期を含む）、アンドエスティHDで有人対応77%抑制という数字が出ています。どれも各社の自社発表で、問い合わせの種類やFAQの作り方、問い合わせへの導線の変え方によって効果は変わります。

電話窓口をやめても大丈夫ですか？

LAVA Internationalは、問い合わせの8割以上が典型的な内容だと分析したうえで、電話窓口の案内を減らしてFAQへの誘導がうまくいくことを確かめてから、窓口を撤廃しました。いきなりやめるのではなく、段階を踏むことが大切です。自己解決率は目標50%に対して30%程度で、改善を続けているとも話しています。

社内向けのFAQ・ナレッジでも効果はありますか？

あります。カカクコムはオペレーター向けのナレッジ活用で月450時間の業務時間を削減し、バンダイは設計資料にたどり着く時間が体感で半分以下になりました。

AI検索（AI Overviewsなど）の時代に、FAQはどう書けばよいですか？

オーエスジーは、FAQの構造化データの出力に加え、結論ファースト、箇条書き、図の活用、簡潔な言葉づかいというルールで、アクセスの多い700記事を作り直しました。現場で使われる言葉で書き、初心者向けの言い換えを添えることも工夫しています。

プロに頼むなら｜FAQシステムを比べる

自社に合うFAQシステムを選ぶときは、検索のしやすさ、AIの活用、料金と運用の支援を同じ基準で比べるところから始めるのが近道です。Abinでは、FAQシステムを比べた記事を公開しています。

• FAQシステムおすすめ8選｜Helpfeel・PKSHA FAQ・Zendeskなどを検索性・AI・料金で比較

今回の事例に登場したツールの評判・口コミは、次の記事にまとめています。

• Helpfeelの評判・口コミ（事例1 アルペン、事例2 良品計画）
• PKSHA FAQの評判・口コミ（事例3 LAVA International、事例5 オーエスジー）
• Zendeskの評判・口コミ（事例4 アンドエスティHD）
• KARAKURIの評判・口コミ（事例6 バルミューダ、事例7 カカクコム）
• Qastの評判・口コミ（事例8 バンダイ）

課題の型ごとに、近い記事もあります。

• 会話で答える仕組みも比べたい：チャットボットの成功事例
• サイト上での案内も強めたい：Web接客の成功事例

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12日。

調べ方：「FAQシステムおすすめ8選」の記事に掲載したツールの公式の事例ページを読みました。比較サイト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）。ほかの成功事例記事で紹介した顧客の事例は除き（たとえば一休、日本ベクトン・ディッキンソンはチャットボットの成功事例で紹介済み）、1つのツールから2件までとしました。お客様向けと社内向け、業種と規模がばらけるように8件を選んでいます。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のまま紹介し、編集部では断定していません。バンダイの「半分以下」は担当者の実感、良品計画の「最大70%」は繁忙期を含む最大値です。

出典

• Helpfeel 株式会社アルペンの導入事例（2026年3月17日公開）
• Helpfeel 株式会社良品計画の導入事例（2025年7月7日公開）
• PKSHA AI SaaS 株式会社LAVA Internationalの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Zendesk 株式会社アンドエスティHDの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• PKSHA AI SaaS オーエスジー株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• KARAKURI バルミューダ株式会社の導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• KARAKURI 株式会社カカクコムの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））
• Qast 株式会社バンダイの導入事例（掲載日の記載なし（2026年11月確認））