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Breeze顧客対応エージェントの導入事例・導入支援会社

目次
Breeze顧客対応エージェントキャプチャ
引用元:Breeze顧客対応エージェント
https://www.hubspot.jp/products/artificial-intelligence/ai-customer-service-agent

Breeze顧客対応エージェントは、HubSpot CRMに完全統合されたAI機能であり、複雑な連携開発なしで即座に導入できる点が特徴です。営業やマーケティングの履歴を含めた「顧客の文脈」を理解した上で、一貫性のあるサポート体験を提供。

ここでは、その仕組みや主要機能、導入事例について解説します。

Breeze顧客対応エージェント
とは?

Breeze顧客対応エージェントは、HubSpot内のナレッジベースやウェブサイトの情報を読み込み、24時間365日体制で自動回答を行う自律型AIです。従来のシナリオ型(ルールベース)のボットとは異なり、AIが自ら適切な情報を検索して回答を生成します。

チャット、メール、ソーシャルなど多様な窓口に対応し、AIで解決できない複雑な案件は、会話の履歴ごとスムーズに有人オペレーターへ引き継ぐ(チケット化する)ことが可能です。

Breeze顧客対応エージェント
の主要機能

数分で開始できる、
多チャネルの自動対応

Breeze顧客対応エージェントは、複雑な設定を必要とせず、既存のナレッジベースがあれば数分でセットアップが完了します。Webチャット、Eメール、Facebook Messenger、WhatsAppなど、顧客が選ぶ多くのチャネルで即座に自動対応を開始できます。

CRMと完全に統合されているため、顧客の契約状況や過去のやり取りを踏まえた回答が可能。AIで完結しない複雑な相談は、会話の履歴をそのままに、スムーズに有人オペレーターへ引き継ぎます。

多様なデータソースの
活用と品質改善

自社のWebサイトやFAQだけでなく、PDFドキュメントやNotionなどの外部データも読み込み、回答の根拠として活用できます。AIが常に最新の情報を参照するため、回答のメンテナンス工数を大幅に削減します。

また、対応ごとの解決率や顧客の感情(センチメント)を自動でレポート化。回答精度が低いトピックを検知して改善を促すことで、運用しながら賢くなるサイクルを構築できます。

Breeze顧客対応エージェント
導入事例

チケット77%削減で
収益・CSAT向上

Breeze顧客対応エージェントを導入した結果、サポートチケット77%削減、24時間サポートでコンバージョン率向上、収益と顧客満足度を同時達成した事例です。

即時応答によるコンバージョン
の加速

サポート業務だけでなく、購入前の製品に関する質問にも即座に対応することが可能です。顧客が情報を求めている瞬間に正確な回答を提供することで、購入の心理的ハードルを下げ、検討段階から成約(コンバージョン)への転換を加速させます。また、待たせない対応が顧客の安心感を生み、ブランドへの信頼向上にも寄与します。

Breeze顧客対応エージェント
導入支援会社の選び方

導入パートナーを選ぶ際は、HubSpotの「Solutions Partnerプログラム」における認定ランク(EliteやDiamondなど)を確認し、単なるツール設定だけでなく、CRMのデータ設計から任せられるかが重要です。BreezeのAIはCRMデータを基に回答するため、データベースの構築能力がAIの精度を左右します。

また、回答の元となる「ナレッジベース(FAQ記事など)」のコンテンツ制作や整理を支援できるかもポイントです。AIに何を学習させるかという「データ整備」から、導入後のレポート分析までを一気通貫で伴走できるパートナーを選びましょう。

Breeze顧客対応エージェント
導入支援会社を紹介

HubSpot(ハブスポット)

HubSpotは、Breeze顧客対応エージェントの開発元であり、マーケティング・営業・カスタマーサービスの全領域をワンプラットフォームで統合できる点が最大の強みです。CRMに蓄積された顧客データをリアルタイムでAIに連携させ、パーソナライズされた対応を標準機能として提供します。

導入企業では、サポートチケット(問い合わせ件数)を77%削減したり、顧客満足度を向上させたりといった実績が多数報告されており、フロントオフィスの完全自動化を目指す企業にとって選択肢の一つとなります。

まとめ

Breeze顧客対応エージェントは、単なる自動応答ツールではなく、HubSpot CRMという強力な顧客基盤と一体化したAIソリューションです。顧客の過去の履歴や文脈を理解した上で対応を行うため、効率化と顧客満足度の両立が可能です。

その真価を発揮するためには、AIの回答ソースとなるナレッジベース(FAQ)の整備や、最適なデータ連携の設計が鍵となります。自社の課題に合ったパートナーを選定し、テクノロジーを活用して顧客との関係を深めるサポート体制を構築してください。

AIに求める役割は企業によって異なります。オペレーター対応の効率化を重視するのか、ユーザーの声を経営判断に活かしたいのかによって、選ぶべき技術やアプローチは変わってきます。こうした違いを踏まえ、当メディアでは目的ごとに選択肢を整理しています。

CHECK
「AIになにを任せるか」
で選ぶ
カスタマーサポート
AIベンダー3選

カスタマーサポートにAIを導入する企業が増える一方で、
「何をゴールにするのか」によって、選ぶべき技術やパートナーは大きく異なります。
本ページでは、サポート領域におけるAI活用の3つの視点──
問い合わせの自律実行/オペレーター支援/顧客理解と改善──に分けて、
それぞれの目的にもっとも適した国内ベンダーをご紹介します。

問い合わせ実行
AIでユーザーの問い合わせを
自律的に完了できる
ZeQ
HPキャプチャ画像
引用元:ZeQ https://www.landingpage-synergy.com/2Rq9Jl1U/
解決に導く主なソリューション
Zendesk AI

高度な生成AIを搭載し、定型的な質問応答から予約・注文処理までを自律的に完了させるソリューションです。コスメブランドのLushでは、AIが初期対応を担うことで一次解決率60%を実現し、毎月360時間の業務削減に成功。美容サロンのHello Sugarでも予約プロセスの自動化などにより66%の自動化率を達成しています。単なる“FAQ誘導”ではなく、顧客の課題を直接解決するAIをスピーディに立ち上げたい企業に適しています。

ZeQの強み

“チャットに答える”のではなく、ユーザーの目的を理解し、自律的に問題を完了させるAIエージェント。返金・配送確認・キャンセル処理などの実行業務を人手を介さず完了できるのが特徴。導入は数クリック・短期間で完了し、サポート業務の40〜60%を自動処理する実績も。Zendesk導入実績は500件を超え、味の素デジタルビジネスパートナー、ベースフード、SONY Bizなど業界を問わず支援してます。

オペレーターの回答補助
AIで電話応対と後処理の
負担を減らせる
PKSHA Technology
HPキャプチャ画像
引用元:PKSHA Technology https://www.pkshatech.com/
解決に導く主なソリューション
PKSHA Speech Insight

音声認識AIを駆使し、コンタクトセンターにおける電話応対から後処理(ACW)までをシームレスに効率化するソリューションです。通話内容をリアルタイムでテキスト化し、適したFAQを自動提示します。通話終了後はCRMの入力項目に合わせて内容を自動要約するため、オペレーターは確認・微修正のみで記録が完了。北國銀行などの事例ではACWを約30%削減した実績があり、現場の業務負荷軽減適してます。

PKSHA Technologyの強み

「人が主役」の設計思想のもと、コールセンター全体の能力とやりがいを高める支援に特化しています。独自の高精度な音声認識技術により、新人オペレーターでも迷わず正確な回答ができるようナビゲートします。また、SV(管理者)向けには、全オペレーターの状況のリアルタイムモニタリングや、感情変化・NGワードの検知アラート機能を提供。現場の心理的安全性を保ちながら、組織全体の応対品質向上と平準化を実現する点が評価されています。

顧客理解・分析
AIで顧客データを統合し、
一人ひとりに適したサポート
提供できる
トレジャーデータ
HPキャプチャ画像
引用元:トレジャーデータ https://www.treasuredata.co.jp/about-us/
解決に導く主なソリューション
インテリジェントCDP

カスタマーサポートに寄せられる声(VoC)だけでなく、Webサイトでの行動履歴や過去の購買データなど、企業のあらゆるデータを一元化する顧客データプラットフォームです。蓄積されたデータとAIを活用することで、解約リスクの予測や、顧客一人ひとりのニーズに合わせた的確なアクション案をリアルタイムに提示します。サポート窓口を高度化し、全社的なLTV(顧客生涯価値)の向上を推進したい企業に適しています。

トレジャーデータの強み

トレジャーデータは、顧客データ活用領域に特化したプラットフォームを提供する企業です。企業が保有するWeb行動データやサービス利用履歴、問い合わせ情報などを統合し、顧客理解を深めるためのデータ基盤を構築できます。こうしたデータを活用することで、カスタマーサポートにおいても顧客の状況を把握しやすくなり、担当者への振り分けや対応判断に役立てることが可能になります。サポート部門だけでなく、マーケティングや営業部門とのデータ連携にも活用されており、顧客対応の質向上やアップセルにつながる取り組みを支える基盤として導入されています。