配送確認・返品受付の受電から、未入金の確認・再配達の調整といった架電まで。
東大発の音声技術で自然に会話するAIが、注文データを見ながらその場で答え、
判断が要る電話だけを、会話の内容ごと担当者へ引き継ぎます。
EC・通販の入電は、繁忙期ほど「荷物はまだか」「注文できているか」といった同じ用件に集中します。EC AIコールセンターは、東大発の音声技術をベースに人間と聞き分けられないほど自然に会話するAIが電話に出て、カートやOMSの注文データをその場で照会して回答。さらに、未入金の確認や再配達の日程調整といったこちらから架ける電話も自動化します。返品可否の判断やクレームなど人が出るべき電話は、聞き取った内容を引き継いだまま担当者へ転送。AIが答えられる範囲を広げながら、人は判断が要る対応だけに集中できます。
EC・通販の電話業務は、かかってくる電話だけではありません。未入金のご確認、不在が続いたお客様への再配達日程の調整、定期購入の継続フォロー、キャンセル・欠品のお詫び連絡。これらの「架ける電話」は件数が読めるぶん人手を圧迫しますが、AIならリストを渡すだけで自動発信できます。受電と架電を同じフローで設計できるため、電話業務全体を一つの仕組みに寄せられます。
東大発の音声技術をベースに、声の質だけでなく話す間や反応のテンポまで自然に設計。機械的な読み上げではなく、人と会話しているような印象で応対できます。ブランドの世界観がそのまま体験になるEC・通販では、応対の声もブランド資産です。累計1,000万コールで磨かれた安定品質で、ご自身の声を学習させれば、担当者らしさを保ったまま架電することもできます。
「調べて折り返します」が発生すると、結局は人の稼働が戻ってきます。EC AIコールセンターは、電話番号や注文番号をキーにカート・受注管理システムへその場で照会し、保留で待たせずにお届け予定日まで回答します。口頭では伝わりにくい注文番号や配送追跡リンクは、通話中にSMSで送信。「電話に出る → 注文を照会 → 回答 → SMS送信 → CRMに記録」までをフローチャートのように組み立てられます。
EC・通販の電話がいちばん壊れやすいのは平常月ではなくピークです。セール開始直後、メディア掲載後、配送遅延が起きた日。AIは席数の概念がないため、同時着信を人員数に縛られずに受けられます。繁忙期に一部店舗で通常の8.6倍の入電があっても自動応答で吸収した公表事例もあります。しかもスパイク時ほど用件は「いつ届くか」に集中するため、自動完結率はむしろ上がります。
すべてをAIで完結させる必要はありません。返品可否の判断、返金額の相談、品質クレーム。こうした「人が出るべき電話」を条件として設定しておけば、AIはそこまでを聞き取って担当者へ転送します。お名前・注文番号・用件を引き継いだ状態で渡すので、お客様が最初から説明し直す必要はありません。転送の線引きを決めてから、AIが答えられる範囲を少しずつ広げていくのが、現場が壊れない進め方です。
配送確認の受電も、未入金確認の架電も。注文照会・SMS送信・CRM記録まで。
AIで完結しない電話は、聞き取った内容ごと担当者へ転送します。
「荷物まだ?」の話し言葉をそのまま理解
送料・返品条件・お届け目安に即答
注文番号や配送追跡URLを手元に届ける
未入金確認・再配達調整をAIが発信
カート/OMSを照会し履歴も自動記録
用件ごとの分岐をフローチャートで
入電理由の傾向をデータで把握
全通話を録音し「言った言わない」を防ぐ
返品判断やクレームは会話ごと人へ
希望日時を聞き取りその場で確定
越境ECの外国語問い合わせにも応答
Slack / LINE / Teams 等へ自動通知
「調べて折り返します」が発生すると、結局は人の稼働が戻ってきます。
注文データにその場で届くかどうかが、自動完結率を決めます。
通話中に注文・配送状況をリアルタイム照会し、その場で回答。変更内容の書き戻しもできます。公開APIのあるカート・OMSをお使いなら、これが最も自動完結率が高くなります。
1日1回などの取り込みデータを参照して回答します。当日の出荷反映にはタイムラグが出ますが、開発リソースを割かずに始められます。
用件・注文番号・連絡先を聞き取って記録し、担当者へ引き継ぎます。まず一次受けの負荷だけ下げたい段階に向いています。
記載の製品名・ロゴは各社の商標または登録商標です。掲載は接続対象となるシステム領域の例示で、各社との提携・推奨関係を示すものではありません。接続方式と実現できる範囲はシステムの構成・契約プランによって異なるため、個別にご確認ください。
かかってくる電話はAIが受けて注文をその場で照会。こちらから架ける電話もAIが発信します。
どちらも、AIで完結しない用件は聞き取った内容ごと担当者へ転送。
人が出るべき電話を決めておけば、AIの守備範囲は安全に広げられます。
未入金の確認、不在が続いたお客様への再配達調整、定期購入の継続フォロー、欠品のお詫び連絡。件数は多いのに後回しになりがちな架電を、リストを渡すだけでAIが発信します。
EC・通販で実際によくある3つの場面で、AIがどこまで対応し、
どこから人に渡すのかをご紹介します。
自動化できる範囲は、入電に占める定型用件の比率で決まります。
まずは自社の入電を用件別に数えるところから始めてください。
繁忙期の入電の9割が配送状況の確認だった、という実例があります。つまりEC・通販のコールセンター課題は「多様な問い合わせへの対応」ではなく、同じ質問に何百回も答え続けることです。用件ごとの扱いを整理すると、次のようになります。
| 用件 | 内容 | AIでの扱い |
|---|---|---|
| 配送状況の確認 | 「注文した商品がまだ届かない」「いつ届くのか」 | 自動完結の本命。注文を特定できればその場で回答 |
| お届け日・住所の変更 | 再配達依頼、届け先の変更 | 受付まで自動化。変更内容はSMSフォームで確実に取得 |
| 注文内容の確認・変更 | 「確認メールが届かない」「注文できているか不安」 | 注文照会で回答。未完了ならSMSで再注文導線を案内 |
| 返品・交換の受付 | サイズ違い、初期不良、イメージ相違 | 条件のヒアリングと記録まで自動化。可否判断は人へ |
| 定期購入の変更・解約 | 次回配送のスキップ、周期変更、解約 | 本人確認のうえ受付。引き止めが必要なら人へ |
| クレーム・特殊対応 | 品質不良、補償の要求 | 人へ転送。用件と経緯を聞き取った状態で引き継ぐ |
上から4つは「答えが決まっている」用件です。ここを人が受けている限り、CS担当は電話から離れられません。逆に言えば、この層をAIに寄せるだけで有人対応の件数は大きく減ります。
| 有人(自社・BPO) | 従来型IVR | AIコールセンター | |
|---|---|---|---|
| 受け方 | オペレーターが応対 | 「1番を押してください」の番号分岐 | 話し言葉をその場で理解して応答 |
| 同時着信 | 席数が上限 | 回線数まで | 席数の概念なし。ピークを吸収しやすい |
| 夜間・休日 | 体制を組めば可(コスト増) | 受付のみ | 24時間365日、応対まで可能 |
| 注文照会 | 可(オペレーターが画面操作) | 不可に近い | API連携で通話中に照会 |
| 架電(発信) | 可(人員に比例) | 録音の一斉再生が中心 | 会話しながら発信・受付まで完結 |
| 苦手なこと | 件数の急増、深夜帯 | 用件が複雑だと離脱される | 補償・返金などの判断(人へ転送) |
fondesk:基本料10,000円/月+51件目以降1件200円(税別)。業務範囲は取次・伝言に限定されます。
募集時平均時給1,484円×160時間+CTI席料15,000円。法定福利費・採用費・SV管理費は含みません。
月額基本料+対応量に応じた従量課金。受電件数・機能・回線数によって変わるため、件数をお聞かせいただければ試算をお出しします。
AI側の料金はサービスによって幅があり、コールセンター規模の製品はほとんどが非公開です。基本料だけを見ても比較にならないため、「(基本料+従量+通話料+転送料+SMS料)÷ 通話数」の1コール単価で見てください。とくに見落としやすいのが人に転送したときの通話料とSMS送信料です。AIを入れても人に繋ぐ率が高いままだと、ここが単価に残り続けます。裏を返せば、AIでの自動完結率が上がるほど1コール単価は下がります。
各社の公開料金を1コール単価に換算して並べた比較はAIコールセンターの費用相場にまとめています。EC・通販では、平常月ではなく繁忙期のピーク件数で試算するのが重要です。平常月の見積では、セール時の同時着信を吸収できるかが分かりません。
記載の統計・事例は当サイト掲載時点の公開情報にもとづきます。「繁忙期の入電の9割が配送状況確認」はEC事業者の実例、「通常の8.6倍の入電を自動応答で吸収」「AI対応完了率 最大96%」は各社の公表値です(導入事例27選に出典を記載)。有人の電話代行の単価はfondesk、席あたり費用はリクルート「アルバイト・パート募集時平均時給調査(三大都市圏・2026年2月度)」およびBIZTELの公開料金にもとづく試算です。当社の料金は月額基本料+従量課金の個別見積のため、金額は記載していません。当社(株式会社Rabona AI)はAIコールセンターの提供事業者です。
EC・通販でのAIコールセンター導入について、よく寄せられるご質問にお答えします