業務負荷の軽減を目指すも立ちふさがる現場の壁、事前の環境整備の重要性が浮き彫りに
Foonz株式会社（所在地：神奈川県横浜市西区、代表取締役：星野 純一）は、従業員100名以上の企業に所属し、問い合わせ対応業務（カスタマーサポート、コールセンター運営、DX推進、情報システム、事業部門など）に関与する担当者・責任者を対象に、「AI問い合わせ対応の導入における前提条件」に関する調査を実施しました。
顧客接点のデジタル化が加速する中、カスタマーサポートや社内問い合わせ対応のために「AI」を導入する企業が急増し、労働力不足や多様化する顧客ニーズへの迅速な対応が求められる現場では、AIによる自動化・効率化に期待が寄せられています。
しかし、導入を進めても、「思うような成果が出ない」「プロジェクトが途中で停滞する」といったケースも見られます。
AIを真に機能させるために必要な「現場の土台」が整っている企業はどのくらいなのでしょうか。
そこで今回、Foonz株式会社（https://foonz.co.jp/）は、従業員100名以上の企業に所属し、問い合わせ対応業務（カスタマーサポート、コールセンター運営、DX推進、情報システム、事業部門など）に関与する担当者・責任者を対象に、「AI問い合わせ対応の導入における前提条件」に関する調査を実施しました。
調査概要：「AI問い合わせ対応の導入における前提条件」に関する調査
【調査期間】2026年5月11日（月）～2026年5月12日（火）
【調査方法】PRIZMA（https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
【調査人数】1,002人
【調査対象】調査回答時に従業員100名以上の企業に所属し、問い合わせ対応業務（カスタマーサポート、コールセンター運営、DX推進、情報システム、事業部門など）に関与する担当者・責任者と回答したモニター
【調査元】Foonz株式会社（https://foonz.co.jp/）
【モニター提供元】サクリサ
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AI導入は「一部業務での限定的利用」が最多！導入を検討した（している）目的とは？
はじめに、「貴社における『AIを活用した問い合わせ対応システム』の現在の導入・検討状況」について尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『全社的、または広範囲の業務で本格的に導入している（33.8％）』
『一部の業務や部門に限定して導入している（46.3％）』
『導入に向けて具体的に検討・実証を進めている（15.1％）』
『過去に検討したが、導入を見送った・保留している（4.8％）』
「全社的、もしくは広範囲の業務に導入済み」と「一部の業務や部門に限定して導入」を合わせると約8割がAIをすでに活用しており、さらに「検証・実証を進めている」も含めると全体の9割以上がAI導入に前向きに取り組んでいることがわかります。
中でも、「一部の業務や部門に限定して導入」が約半数を占めて最多となっていることから、効果や実用性を確認しながら段階的に活用を広げている企業が多い実態がうかがえます。
では、AIを活用した問い合わせ対応システムの導入に踏み切る、あるいは検討を始める主な目的は何なのでしょうか。
「AI問い合わせ対応の導入を検討した（している）主な目的」について尋ねたところ、『オペレーター・担当者の業務負荷の軽減（52.7％）』と回答した方が最も多く、『人手不足の解消（48.7％）』『顧客・社員の利便性向上（24時間365日対応など）（42.8％）』となりました。
「業務負荷の軽減」と「人手不足の解消」がそれぞれ約半数となり、コスト削減や品質向上といった要素よりも、まずは目の前の業務を回すための「人的リソースの補完」がAI導入の主目的となっていることがうかがえます。
また、「利便性向上」も約4割となり、顧客や社員といったユーザー側の体験価値を高めることへの関心もあることがわかりました。
約半数が道半ば？AI活用の土台となるデータや体制の現在地
そのような中、AIをうまく機能させるための社内の準備や土台はどの程度整っているのでしょうか。
「現在の問い合わせ対応業務は、どの程度ルール化・標準化されているか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『業務フローや対応マニュアルが明確に整備・標準化されている（27.4％）』
『一部標準化されているが、担当者の裁量に依存する部分も多い（50.3％）』
『担当者の経験やスキルに依存しており、属人化している部分が多い（18.8％）』
『ほとんど標準化されていない（3.5％）』
「一部標準化されている」が約半数を占め、「担当者の経験やスキルに依存している」を含めると、全体の約7割が個人の裁量やスキルに頼って業務を回していることがわかります。
「明確に整備・標準化されている」と回答した方は約3割にとどまったことから、多くの企業において、その土台となる業務の標準化や脱属人化がまだ発展途上にある実態がうかがえます。
業務の属人化が見受けられましたが、AIの学習に直結するデータの状態はどうでしょうか。
「過去の問い合わせ対応履歴は、どの程度データとして活用可能な状態に整備されているか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『フォーマットが統一され、すぐに分析・学習可能な状態で一元管理されている（33.1％）』
『データは蓄積されているが、表記揺れや重複があり整理が必要な状態（46.9％）』
『データは点在しており（メール、チャット、口頭など）、集約・活用できていない（16.3％）』
『データ自体がほとんど蓄積・文書化されていない（3.7％）』
全体の約8割が何らかの形でデータを蓄積しているものの、「データは蓄積されているが整理が必要な状態」という回答が最多になりました。
「すぐに分析・学習可能な状態で一元管理されている」という理想的な状態にある企業は約3割にとどまり、多くの企業で「データはあるが、そのままではAIに活用できない」という実態がうかがえます。
データ自体の品質だけでなく、そのパターン分類・構造化もAIの精度を左右します。
そこで、「日々の問い合わせ内容は、カテゴリーや意図ごとにパターン分類・構造化できているか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『階層化され、明確に分類・タグ付けされている（32.2％）』
『主要なパターンのみ整理されている（46.6％）』
『分類ルールが曖昧で、ほとんど体系的に整理できていない（17.5％）』
『全く分類・整理されていない（3.7％）』
多くの企業が「主要パターンの整理」までは手が回っているものの、AIが複雑な問い合わせに自己判断で対応するために必要な「階層化・タグ付け」といった構造化には至っていない状況がうかがえます。
前の質問で明らかになった「データ整理」の課題とも共通しますが、現場にAIを適応させるための情報設計の構築が、多くの現場で追いついていない可能性が示されています。
そうした準備を推進し、AI導入を主導していくための社内の運用体制はどの程度整備されているのでしょうか。
「AI導入に向けた社内の運用体制（担当者や社内役割分担）は、どの程度具体的に決まっているか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『専任の推進体制があり、役割が完全に決まっている（25.9％）』
『兼務の担当者がおり、導入までの役割は決まっている（47.4％）』
『プロジェクトの責任者はいるが、実務の役割分担は曖昧である（21.2％）』
『担当者が決まっておらず、体制が全く整備されていない（5.5％）』
「兼務の担当者がいる」と「専任の推進体制がある」を合わせると、約7割がすでに役割分担を決定していることがわかります。
しかし、「兼務」が約半数を占め、「専任」は約3割にとどまったことから、多くの企業がAI導入に向けて具体的に動き出しているものの、AI専門の担当者を配置するのではなく、既存の業務と並行しながらプロジェクトを推進している実態がうかがえます。
では、実際の業務にどう組み込むのかという運用イメージはどうでしょうか。
「AI導入後の運用イメージ（どの業務にどう使うか）はどの程度具体化されているか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『「AIが一次受けし、未解決なら有人へ引き継ぐ」など、具体的な使用用途が決まっている（34.0％）』
『「よくある質問はAIに任せる」といった、おおまかな役割分担はある程度想定できている（46.6％）』
『AIを導入したいという希望はあるが、具体的な運用フローは漠然としている（14.9％）』
『AIが今の業務にどう組み込まれるのか、運用イメージをほとんど想定できていない（4.5％）』
「具体的な使い方まで決まっている」と「おおまかな役割分担の想定」を合わせると、全体の約8割がある程度の運用イメージは具体化されていることがわかりました。
「よくある質問はAIに任せる」といった大枠の方向性は明確なものの、「どの時点で人に引き継ぐのか」「想定外の質問にはどう対処するのか」といった、詳細な対応手順の設計にまでは至っていない実態がうかがえます。
約8割が「前提条件の不十分さがプロジェクトの停滞・見送りに影響した」と実感！
こうしたAI導入に向けた社内体制づくりや準備を進める中で、企業が最も『足りない』と感じている要素は何なのでしょうか。
「導入を進めるうえで、特に『不足している（いた）』と感じる前提条件」について尋ねたところ、『問い合わせ内容のカテゴリー分類やパターンの構造化（47.0％）』と回答した方が最も多く、『過去データ・履歴の収集と整理（45.9％）』『業務フローの標準化・ルール策定（41.7％）』となりました。
不足を感じる要素の上位は、「カテゴリー分類やパターンの構造化」「過去データの整理」「業務フローの標準化」と、いずれもAIに学習・判断させるための事前の情報整理に関する項目に集中しています。
この結果から、AIという新しいシステムを導入すること自体よりも、その土台となる「AIが読み取れる状態に整えること」が、多くの企業にとって壁になっている実態がうかがえます。
こうした前提条件の不足は、プロジェクトの停滞や見送りにどの程度直結しているのでしょうか。
「前提条件の不十分さは、プロジェクトの停滞・見送りにどの程度影響したと感じるか」と尋ねたところ、約8割が『大きく影響した（26.0％）』『ある程度影響した（55.2％）』と回答しました。
基礎的な準備不足が、単なる現場の懸念にとどまらず「プロジェクトの停滞や見送り」という機会損失として影響していることが浮き彫りになりました。
AI導入につまずく原因は、自社内の「データ基盤の未整備」や「属人化された業務」といった土台部分にあるケースが多く、事前の環境整備こそが、AI導入の成否をわける要因であることがうかがえます。
最後に、「AI問い合わせ対応の導入をスムーズに推進・成功させるために、企業が『最優先で取り組むべき準備』は何だと考えるか」と尋ねたところ、『問い合わせ内容のカテゴリー分類やパターンの構造化（28.1％）』と回答した方が最も多く、『過去データ・履歴の収集と整理（27.8％）』『業務フローの標準化・ルール策定（26.1％）』となりました。
上位に挙がった3項目は、いずれも最新のシステム選びではなく「情報の整理」と「ルールの標準化」に関するものでした。
AIは、過去のデータや明確なルールを学習して初めて機能するため、まずは自社の業務プロセスを可視化し、データをAIが読み込める状態に整理するという「地道な土台作り」こそが、結果的に導入成功へのルートになると現場で広く認識されていることがうかがえます。
本調査のレポートはこちら：https://sokucom.cloud/contents/whitepaper/whitepaper-260527/
まとめ：AI導入の成否をわけるのは最新技術ではなく「事前の土台作り」
今回の調査で、多くの企業が「業務負荷の軽減」や「人手不足の解消」を目的にAI導入を進める一方、約8割が「前提条件の不十分さは、プロジェクトの停滞・見送りに影響した」と感じていることが明らかになりました。
AIという最新技術を現場で機能させるためには、システムを導入する前に、企業側が向き合うべき「3つの土台作り」が存在することが見えてきました。
・「業務プロセスの標準化」という土台：AIに業務の効率化を求めているものの、現状の問い合わせ対応は約半数が「担当者の裁量」に依存している。AIを正しく機能させるには、まず「人によって違う対応」をなくし、業務フローやルールを明確に標準化することが重要である。
・「データの整理・構造化」という土台：AIの学習元となる過去の履歴について、約半数が「表記揺れや重複があり整理が必要な状態」であることが判明。カテゴリー分類も「主要なパターンのみ」にとどまるケースが多い。AIに正しく学習させるためには、まず不要なデータを取り除き、「顧客が何を求めているか」という目的別にデータを整理する作業が必要である。
・「運用体制と役割分担の設計」という土台：社内の運用体制（担当者や社内役割分担）が「兼務」である企業が約半数を占め、導入後の運用イメージも「おおまかな想定」にとどまっている。リソースが限られる中で成功させるには、既存業務と並行して推進できる体制を確保し、「どこまでをAIに任せ、どこから人が引き取るか」という具体的な運用フローを事前に設計しておく必要がある。
今後の問い合わせ対応において、AIツールを導入するだけで業務が自動化されるわけではありません。
AIを即戦力として迎え入れるためには、人間側が自発的に「AIが理解・学習できる環境」を整えることが不可欠です。
自社の業務プロセスを可視化し、データを整理し、ルールを統一するという「アナログで地道な準備」を徹底できるかどうかが、AI導入の成否をわけるカギとなるのではないでしょうか。
顧客対応AIエージェントの『ソクコム』
今回の調査を実施したFoonz株式会社は、あらゆるコミュニケーション手段を1つのプラットフォームで一元管理できるサービス『ソクコム』（https://sokucom.cloud/）を提供しています。
■ソクコムの特徴
使いたい機能だけでよい。1ユーザー月額「1,480円～」
利用したい機能だけを選択し、1ユーザー月額1,480円～の利用が可能です。
ソクコムを使って電話の発着信だけを行うのもよし。
SMSやIVR（自動音声）といった機能だけを活用し、自動化や効率化を図るだけでもよし。
お客様の最適なカスタマイズにて、よりリーズナブルにご利用可能です。
従来のボタンプッシュ型に加えて、Vbot・オペレーターの3レイヤーをシステム上で構築可能な次世代型IVR
音声AIと有人対応を自在に組み合わせられる三層構造のIVRが新登場。
これまでの単一的な自動応答を超え、ユーザーの発話内容に応じてAIが一次対応し、必要に応じてオペレーターへスムーズに引き継ぐことが可能です。
応答精度の向上により、待ち時間削減・対応品質の平準化・コールセンター負荷の軽減を実現します。
ボタンプッシュから音声AI、有人まで。三層レイヤーで顧客接点を最適化。
「誰でも使える」がコンセプト
使いやすいUI／UXにこだわりました。サポート担当と一緒に貴社独自の構築を
誰でも使えるをコンセプトに、わかりやすいUI／UXにこだわりました。
また、サポート担当者も一緒に伴走し、お客様の業務にとって、最も生産性の高い最適なカスタマイズを一緒に構築させていただきます。
■ソクコムの主な機能一覧
クラウド上で電話機能を提供し、社内外の通話を一元管理できる機能
ロボットによる自動音声案内を活用し、顧客への発信業務を効率化する機能
着信時に自動音声で応答し、適切な部門や担当者へ振り分ける機能
予約確認やリマインド通知など、顧客に対して即時にテキストメッセージを送信できる機能
顧客との円滑なコミュニケーションを実現するメール送信機能
誰でも簡単。架電／受電業務を効率化するならソクコム。
詳しい機能や仕組みについては、製品資料でご確認ください。
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■会社概要
会社名：Foonz株式会社
本社住所：〒220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい三丁目6番3号 MMパークビル 15階
代表取締役：星野 純一
コーポレートサイト：https://foonz.co.jp/
■ソクコム：https://sokucom.cloud/
■ソクコムお問い合わせURL：https://sokucom.cloud/contents/contact/
■メール：sokucom_info@foonz.co.jp
■電話：050-3176-2222
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