GMO 即レスAIの導入事例・導入支援会社
https://sokuresu.ai/
GMO即レスAIは、GMOインターネットグループが自社サービスの運営で培ったノウハウを凝縮した、実戦的なAI導入支援サービスです。多言語対応に強く、越境ECやインバウンド対策にも有効。IT導入補助金の対象ツールにも認定されており、コストを抑えて導入できる点が魅力です。
ここでは、その特徴や機能、実際の導入事例について解説します。
GMO即レスAIとは？
GMO即レスAIは、カスタマーサポート運用のノウハウに生成AI技術を掛け合わせ、導入企業で問い合わせ対応工数を大幅削減できるAIです。GPT-4などのLLM（大規模言語モデル）を複数活用し、社内のマニュアルやFAQを読み込ませるだけで、まるでベテランスタッフのような自然な対話を実現します。
Webサイトはもちろん、LINEやSlackなど、顧客や社内メンバーが普段使っているツールにAIを常駐させることができ、問い合わせ対応の工数を劇的に削減します。
GMO 即レスAIの主要機能
AIモデルとRAGによる、高精度な多言語対応
GMO即レスAIは、OpenAI社のGPT-4やAnthropic社のClaudeなど、LLM（大規模言語モデル）から最適なものを選択できます。社内ナレッジやFAQを読み込ませるRAG技術と組み合わせることで、正答率の高い回答生成を実現します。
また、英語や中国語を含む80ヶ国語以上に即座に対応可能。翻訳コストをかけることなく、越境ECや観光業におけるインバウンド対応を自動化できる点が大きな強みです。
ツール連携と補助金活用で、賢く業務効率化
Slack、LINE、Discord、Notionなど、日常的に使用している外部ツールとスムーズに連携し、Webサイトの接客から社内ヘルプデスクまで幅広く導入できます。会話ログの分析や権限管理機能によって、運用しながら業務フローを改善し続けます。
導入にあたっては、CS専門チームがヒアリングからAIリテラシー研修までを伴走支援。IT導入補助金2025の対象ツールにも認定されており、コスト負担を大幅に抑えながら、組織全体のAI活用力を高めることができます。
GMO 即レスAI導入事例
アスカネット
写真集制作サービスなどを展開するアスカネットでは、既存のFAQやシナリオ型チャットボットでは複雑な質問に対応しきれず、有人サポートの負担が減らないことが課題でした。
そこで、GMO即レスAIを導入し、社内の膨大なナレッジをAIに学習（RAG）させることで、自然な対話での自動応答を実現。その結果、問い合わせ対応の工数を大幅に削減することに成功し、同時に顧客をお待たせしないスピーディーなサポート体験を提供できるようになりました。
KDDIウェブコミュニケーションズ
ホスティング事業などを展開するKDDIウェブコミュニケーションズでは、メールによる有人対応が中心であったため、営業時間外や土日祝日のサポートが手薄になり、顧客をお待たせしてしまうことが課題でした。
そこでGMO即レスAIを導入し、2つの主要サービスで24時間365日の自動応答体制を構築。親しみやすいキャラクター設定なども活用し、顧客をお待たせしない即時解決を実現したことで、有人スタッフはより複雑な相談に集中できるようになり、サポート品質全体の向上に成功しました。
まとめ
GMO即レスAIは、GMOインターネットグループの技術力と運用実績が詰め込まれた、実用性の高いソリューションです。
GPT-4などの生成AIモデルを搭載しながらも、IT導入補助金を活用することで導入のハードルを下げられる点が大きな魅力。「とりあえずAIを入れてみた」で終わらせず、確実に業務効率化という成果を出したい企業にとって、堅実な選択肢となります。
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。