Helpfeelの導入事例・導入支援会社
https://www.helpfeel.com/
Helpfeelは、単なるキーワード検索やチャットボットとは異なり、AI技術により入力中の言葉から質問の意図を先読みし、最適な回答を提示するFAQシステムです。ここでは、Helpfeelの主要機能や導入事例、導入支援会社を紹介します。
Helpfeelとは？
Helpfeelは、検索ヒット率98%※を誇る、自己解決に特化したAI検索プラットフォームです。iPhoneの日本語入力システムを開発した技術チームによる意図予測検索により、スペルミスや言葉のゆらぎがあっても、0.001秒という速さで回答にたどり着けます。
また、生成AI機能により、マニュアルや製品ドキュメントを横断的に検索し、自然な対話形式で回答を生成することも可能。システムの提供だけでなく、専門チームによるFAQの分析・改善サポートが標準で付いている点も大きな特徴です。
Helpfeelの主要機能
対話型AIによる課題の深掘り
Helpfeelは、生成AIがユーザーとの対話を通じて真の意図を汲み取り、社内ドキュメントやFAQから最適な回答を提示します。情報の出典を明記することで、AI特有の誤回答リスクを抑え、信頼性の高いサポートを実現。
また、回答画面に申し込みフォームや地図を直接埋め込むことができるため、ユーザーはページを移動することなく、その場で手続きや確認を完了できます。
特許技術による意図予測検索
特許技術である意図予測検索により、スペルミスや抽象的な表現でも即座に回答に到達します。検索速度は極めて高速で、ユーザーが文字を入力している最中に質問の候補を提示する機能が特徴です。
キーワードが完全に一致しなくても、AIが検索意図を推測してナビゲートするため、言葉選びに迷うユーザーを離脱させず、自己解決率を大幅に高めることができます。
Helpfeel導入事例
ジモティー
地元の掲示板サービスを運営するジモティーでは、月間15,000件にのぼる問い合わせへの対応に追われ、24時間以内に返信するという社内ルールの維持が困難になっていました。既存のFAQシステムは検索精度が低く、キーワードが完全に一致しないと回答が表示されないことが大きな要因でした。
そこでHelpfeelを導入し、ユーザーの曖昧な言葉選びや入力ミスでも適切な回答にたどり着ける環境を整備。その結果、問い合わせ総数を50%以上削減し、オペレーターの業務時間を1日あたり14時間も短縮することに成功しました。
平和堂
スーパーマーケットを展開する平和堂では、クレジットカードのリニューアルキャンペーン時に、Webサイト上のFAQが機能しておらず、疑問を持った顧客が離脱してしまうことが課題でした。
そこでHelpfeelを導入し、検索ログから顧客が実際に使う「生の言葉」を分析してサイト改善に活用。その結果、カード申込数が前年比1.9倍に急増し、獲得単価（CPA）を40%削減することに成功しました。顧客の声（VOC）をマーケティングに活かし、大きな成果を上げた事例です。
まとめ
Helpfeelは、特許技術である意図予測検索と生成AIを融合させ、顧客が抱える疑問を解消するプラットフォームです。
従来のFAQシステムで見られた検索ヒット率の低さを根本から解決することで、問い合わせ対応のコスト削減だけでなく、Webサイト上の成約率向上にも大きく貢献します。顧客満足度と業務効率化を両立させたい企業にとって、強力な選択肢となるでしょう。
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。