TOP > SaaS > カスタマーサポート > 問合せ業務効率化 > チャットボット > AI Messenger Chatbot
AI Messenger Chatbotは、他社にはない『AI Compass』機能が搭載され、AIによる回答精度の分析やシナリオ単位の離脱率・解決率を可視化したりすることが可能です。
実際に利用したユーザーからもAIの分析によって、戦略的な営業活動ができるようになったと高評価を得ています。
手厚いサポート体制とシンプルなUIも好評で、特に1か月で1,000件以上の多数の問合せを受ける企業にはメリットを感じやすいチャットボットです。
AI Messenger Chatbotは、他社にはない『AI Compass』機能が搭載され、AIによる回答精度の分析やシナリオ単位の離脱率・解決率を可視化したりすることが可能です。
実際に利用したユーザーからもAIの分析によって、戦略的な営業活動ができるようになったと高評価を得ています。
手厚いサポート体制とシンプルなUIも好評で、特に1か月で1,000件以上の多数の問合せを受ける企業にはメリットを感じやすいチャットボットです。
記事更新日: 2024/10/17
このページの目次
AIチャットボットの効果が出るまでには、導入後3ヶ月~6ヶ月ほどAIのチューニング作業を含む運用が必要になります。
そのため、導入後に「AIの運用ノウハウがない」「運用業務に時間がとれなかった」などの理由から、導入効果が出ないまま利用をやめてしまうケースも少なくありません。
AI Messenger Chatbotは、課題のヒアリングから問い合わせデータの分析、導入後の運用サポート、独自機能「AI Compass」の提供まで一気通貫したサポートを行い、導入成果が出るまで一緒に並走してくれる運用体制が最大の特徴です。
これまで、累計で100社以上にサポートを提供してきた実績があります。
チャットボットサービスの区分けは、以下の表のようにおおむね4つに分けられます。
チャットボットの分類
AI Messenger Chatbotは高価格帯ではあるが、充実したサポートを受けられるグループに属しています。
お試しでチャットボットを導入したい企業よりも、本格的にチャットボットを導入して業務効率改善や顧客満足度アップを計りたいという企業向けのサービスとなっています。
また、2020年6月1日にプロダクトの大幅なアップデートにより、AIのチューニング作業がユーザー側でも簡単に行える独自テクノロジー「AI Compass」が搭載されました。
これにより、自社でも運用を行いつつ、適度にサポートをしてもらうことで、なるべく廉価にチャットボットを運用したいという企業にもおすすめのサービスとなっています。
AI Messenger Chatbotの大きな特徴が、カスタマーサポートに関する業務が網羅的に提供されている点です。
専門家による一括サポート
導入時から導入後の運用、カスタマーサポートの改善まで、プロの一貫したサポートを受けながら自社の課題感の解決に最適なチャットボットを利用することができます。
提案の前に、カスタマーサポートの現状や課題のヒアリングから始めてもらえるため、導入前の作業として企業側がすることは、
この3つだけです。
「AI Compass」は企業が自社でチャットボットの運用を行う場合でも、AIのチューニング作業が簡単に行える独自機能です。
「マッチング精度トレーニング」や「シナリオ改善トレーニング」など、他社にはない機能が搭載されています。
「マッチング精度トレーニング」はAIによってチャットボットの回答精度向上を実現する、チューニングサポート機能です。
これまで、チャットボットの回答精度を高めるためには、経験豊富な人材が時間をかけてしっかりとデータの分析をする必要がありました。
しかし「AI Compass」では、AIがユーザーの発話ややりとり、正解できなかった回答を自動で分析・集計した上で改善箇所を提示してくれます。
とても使いやすいUIで提供されているため、「分析の経験が浅い・時間がとれない」という方でも効率的に回答精度を高める運用を行うことが可能です。
「シナリオ改善トレーニング」は、シナリオ単位でユーザーチャットボットの「離脱率」や「解決率」が可視化できる機能です。
改善箇所が分かりやすく表示されるため、ユーザー側での問題解決を促進できます。
<シナリオの改善>
FAQ毎に「離脱率」を把握することで、どの地点でシナリオの離脱が多いのか判断することができます。そのため、改善インパクトの大きな箇所から優先順位をつけて改善が図れます。
<回答内容の改善>
解決率に応じてアイコンを色分けし、視覚的にも判断しやすいUIにしています。
これらを指標とした回答内容の修正により、解決率の向上へと繋がります。
導入後のFAQアップデート
AI Messenger Chatbotでは導入後のデータの整備はもちろんのこと、
などの工程を全てプロにおまかせでき、自社に最適なチャットボットを導入することができます。
導入後に企業がすることは、「変更内容の確認」これだけです。
また、「AI Compass」を活用して価格を抑えた自社運用を行う場合でも、随時質問・相談ができるサポート体制が整えられている点も特徴的です。
加えて、”導入フェーズごとに何をKPIにして運用していくかを可視化した「カスタマーサクセス ロードマップ」もサポートの１つとして提供されています。
上記のように、サポート体制を柔軟に変更することで、導入後も要望に応じてもらいながら並走してもらうことができます。
AI Messenger Chatbotでは、有人チャットの管理画面を無償解放しているため、追加費用の必要はなく利用できます。
また、追加料金は発生しますが、チャットセンターを利用することもできます。
チャットボット導入後に、「有人チャットを利用する可能性がある」「さらに顧客満足度を高めたい」「業務効率をあげたい」という企業には非常におすすめです。
利用できる機能一覧
導入前はデータ引き継ぎに関するメールやり取り件数が2,000件/月ありましたが、チャットボット導入後、メールとチャット合わせて1,500件/月まで削減できました。
チャットボット導入前にユーザーからの問い合わせ内容を集計したところ、課金方法についての問い合わせが多いことがわかりました。そこで課金ページにもチャットボットを導入したところ課金率の大幅な向上にも成功しました。
＊「AI Messenger Chatbot」公式HP参照
チャットボットによる業務効率の改善を実感するには自社の課題に合ったものを利用する必要があります。
「AI Messenger Chatbot」では数あるチャットボットサービスの中でも提案・開発から導入後の運用まで一貫したフルサポートを行ってくれる点が特徴でした。
企業側は運用やアップデートを一任したまま業務効率の改善に取り組むことができます。
お問い合わせ対応に課題を感じている企業、とくに問い合わせ件数がひと月に1000件以上あり、対応に苦慮している企業には、一押しのサービスです。
画像出典元：「AI Messenger Chatbot」公式HP
費用体系は「初期構築費用」＋「月額費用」で、その詳細は以下になります。
また、料金プランも大きく２つで、
料金詳細は、AI Messenger Chatbot公式HPへのお問い合わせが必要です。
実際に利用したユーザーへの取材によれば、初期構築費用30万以上、月額費用30,000円以上で導入している企業が多いようです。
また、料金プランに関しては、実際に利用したユーザーから以下のような意見もみられました。
IT
250～500人
機能追加でコスト増
複数の機能を使っていく度に料金がかさんでしまうことです。利用客の方の情報をレポートとしてまとめてくれる機能など使いたい機能を2つ増やした結果、当初より5万円以上費用がかかってしまって不便だと思いました。
初期機能から自社に合わせてカスタマイズしていくと、追加機能分費用がかさんでしまうことがあるようです。
自社に必要な機能が追加料金なしで利用できるのかどうか、事前に詳細を確認することをおすすめします。
本来欲しかったのに取りこぼしていた問い合わせを、確実に受け取るために使っていました。
「対応できていない質問は何なのか」を見直すことができたのが便利でした。特別な知識がなくても操作できるほど操作性がよかったです。AIによる分析によって、問い合わせがあった顧客を見極めて、狙いを定めた効率的な営業活動につなげられるのもポイントだと思います。
強いて言えば、アクシデントがあったときに、メールなどで通知があると良いと思いました。トラブルのある問い合わせに迅速に対応できれば、顧客満足の向上に活かせると感じます。
問い合わせに対応できる件数を増やすだけでなく、営業活動にも用いれるので、おすすめしたいです。
CSチームの人材不足と作業の効率化のために導入した。
2020年10月～2023年12月現在も利用中
・管理画面が使いやすく、現在AIの回答率が悪い回答をチューニングできるようになっているたので、AIの回答率や顧客の問題解決の効率をあげることができた。
・初期費用に莫大な金額がかからず導入しやすかった。月額費用も人件費の削減を考えると高額ではなかった。
・AIのチャットbotで迅速に対応できたので、クレームの件数が減った。
・ダッシュボードが現在開発中で、毎日のレポートが見られず月単位になっている。1日単位で見られるようにしてほしい。
・メールへのエスカレーションができない。
・外部サービスとの連携がいまいちなので、今後もっと連携されるようになれば良いと思う。
コストに対するパフォーマンスには満足しているし、人材不足を解決してくれ助かっているので、おすすめする。
お問い合わせ対応の強化を考え、精度の高い応対が可能な本ツールを導入した。
2022年11月～2023年4月現在も利用中
・大手企業が導入していることから安心感があり、初めて導入する側として信頼ができた。
・公式サイト以外にLINEの公式アカウントにも設置できることから、活用の範囲が広い。
・有人チャットとの組み合わせでも利用できるため、問い合わせへの対応力が高い。
・充実したサポートが受けられる。
・ランニングコストは、ある程度の覚悟が必要。
LINE公式アカウントと連携しやすい。
・営業時間外の問い合わせが多く、なかなか対応できないことに悩んでいる会社に、導入をおすすめする。
・チャットボットが対応できない範囲外は有人チャットとの組み合わせでも利用できるため、サポート力を強めたい会社にもおすすめする。
世間に数多く展開されているチャットボットの中から用途別に39ツールを徹底比較！各チャットボットの特徴や、メリット・デメリット、選定ポイントなど初心者でもわかりやすく比較しながらご紹介していきます。
チャットディーラーAI
GENIEE CHAT（EFOツール）
sinclo
Tebot
Revive
KUZEN-LINK
Collam
Bebot
TRAINA
TalkQA
talkappi
ObotAI
CAIWA Service Viii
Penglue
AIさくらさん
DECA カスタマーサポート
Cognigy
アンサーロボ
LOOGUE NoQA（マニュアル一発AIチャットボット）
pluszeroのチャットボット
helpmeee!KEIKO
AnyChat
DMMチャットブースト for EC
iチャット
Kasanare
CB4-人事・総務
カルティチャット
MOBI AGENT
anybot
LogicalMind TALK
SupportChatbot
Repl-AI
ChatPlus
CS cloud
zendesk (Chat)
PKSHA Chatbot
KARAKURI chatbot
ChatBook
Zeals
hachidori
hitobo
QA ENGINE
RICOH Chatbot Service
sAI Chat
COTOHA Chat & FAQ
Cogmo Attend
triplaチャットボット
チャネルトーク
My-ope office
qualva
AI-FAQボット
BOTCHAN EFO
OfficeBot powered by ChatGPT API
DMMチャットブースト for HR
世間に数多く展開されているチャットボットの中から用途別に39ツールを徹底比較！各チャットボットの特徴や、メリット・デメリット、選定ポイントなど初心者でもわかりやすく比較しながらご紹介していきます。
チャットディーラーAI
GENIEE CHAT（EFOツール）
sinclo
Tebot
Revive
KUZEN-LINK
Collam
Bebot
TRAINA
TalkQA
talkappi
ObotAI
CAIWA Service Viii
Penglue
AIさくらさん
DECA カスタマーサポート
Cognigy
アンサーロボ
LOOGUE NoQA（マニュアル一発AIチャットボット）
pluszeroのチャットボット
helpmeee!KEIKO
AnyChat
DMMチャットブースト for EC
iチャット
Kasanare
CB4-人事・総務
カルティチャット
MOBI AGENT
anybot
LogicalMind TALK
SupportChatbot
Repl-AI
ChatPlus
CS cloud
zendesk (Chat)
PKSHA Chatbot
KARAKURI chatbot
ChatBook
Zeals
hachidori
hitobo
QA ENGINE
RICOH Chatbot Service
sAI Chat
COTOHA Chat & FAQ
Cogmo Attend
triplaチャットボット
チャネルトーク
My-ope office
qualva
AI-FAQボット
BOTCHAN EFO
OfficeBot powered by ChatGPT API
DMMチャットブースト for HR
情報が少ない中でも、“こういう事をしたい”というイメージを伝えるだけで、きれいに整理した形で返していただけたので大変助かりました。 チャットボットを導入後、問い合わせ数は以前と比べて約90％の削減につながり、LINE経由での予約数は10％～15％ほど増加しました。 問い合わせ数は増加しているはずなのに、対応件数が減少したことには驚きでした。