COTOHA Chat & FAQの導入事例・導入支援会社
https://www.ntt.com/business/services/application/ai/cotoha-cf.html
COTOHA Chat & FAQは、自然言語処理と機械学習を組み合わせた意味検索型のAIチャットボットとして展開されているサービスです。FAQベースの自己解決を強めたい企業や、有人チャットへのエスカレーション、多言語対応、ドキュメント回答までまとめて検討したい企業に向いています。
COTOHA Chat & FAQとは？
COTOHA Chat & FAQは、コンタクトセンターや社内問い合わせ窓口で人の代わりに応対するAIチャットボットサービスです。公式サイトでは、自然言語処理技術と機械学習技術を組み合わせた独自の意味検索エンジンで、質問の意図を読み取って回答を提示できると案内されています。
COTOHA Chat & FAQの主要機能
FAQ整備負荷を抑える
ドキュメント回答
公式サイトでは、2024年9月30日以降の新規申込についてドキュメント回答プランのみ受付となっており、FAQ作成・更新作業が不要になる構成として案内されています。ドキュメントをもとに回答する方式へ比重を移している点は、現在の検討時に押さえておきたいポイントです。
LINE連携や有人チャット連携を含む
運用設計
導入事例では、LINE対応や有人チャットへのエスカレーションが選定理由として挙げられています。また、マルチリンガル機能やオペレーターチャット、分析レポート機能なども公式サイトで紹介されており、AIによる自己解決と人手対応を組み合わせやすい設計が特徴です。
COTOHA Chat & FAQ導入事例
株式会社NTTPCコミュニケーションズ
NTTPCコミュニケーションズの事例では、有人チャットにAI自動回答を導入することで、応対品質の安定化と効率化を図った流れが紹介されています。選定理由としては、LINEに対応して受付チャネルを増やせることや、有人チャットへすぐにエスカレーションできること、さらに導入前のチューニング支援が挙げられています。
株式会社ドコモ・バイクシェア
ドコモ・バイクシェアの事例では、COTOHA Chat & FAQのトライアルを通じて、電話問い合わせ件数の低減とコールセンター運用コスト削減を目指した取り組みが紹介されています。検索履歴や分析レポート機能を活用し、FAQの精度向上に役立てている点も確認できます。
COTOHA Chat & FAQ導入支援会社の
選び方
COTOHA Chat & FAQは、FAQ設計、LINEや有人チャット連携、分析レポート活用など、導入時のシナリオ設計が成果に影響しやすい製品です。そのため、支援会社を選ぶ際は、初期FAQの作り方だけでなく、公開後の分析と改善運用まで見据えて支援できるかを確認したいところです。
COTOHA Chat & FAQ導入支援会社を紹介
NTTドコモビジネスの支援体制
公式事例では、導入前のチューニング作業やシナリオ設計について丁寧な支援があったことが紹介されています。ユーザーが選ぶ外部支援会社の一覧は公式サイトで確認できませんでしたが、提案力やサポート力を含めてNTTドコモビジネス側の支援が評価されている事例は確認できました。
まとめ
COTOHA Chat & FAQは、意味理解型の検索と有人チャット連携を軸に、自己解決率向上と応対効率化の両立を図りやすいサービスです。FAQを強化したい企業だけでなく、LINEや多言語対応まで含めて問い合わせ窓口を整えたい企業にも向いています。
料金については、現在はドキュメント回答プランが中心で、最大1カ月無料の案内もあります。過去プランの初期費用情報は公式ページに残っていますが、新規受付状況が変わっているため、最新条件は問い合わせ時に確認するのが確実です。
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。
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。
自律的に完了できる
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。
“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。
負担を減らせる
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。
「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。
一人ひとりに適したサポートを
提供できる
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。