【調査】AI問い合わせ対応、約9割が有人対応に限界と回答｜現場が引く「人とAIの境界線」とは
Foonz株式会社
約9割が有人対応に限界を感じる中、AIと人の「境界線」と理想の協働モデルが明らかに
Foonz株式会社（所在地：神奈川県横浜市西区、代表取締役：星野 純一）は、従業員100名以上の企業に所属し、CS・コールセンター運営・DX推進・情報システム・事業部門の問い合わせ対応に関与する担当者・責任者を対象に、「企業がAIに任せたい業務・任せたくない業務の境界線」に関する調査を実施しました。
近年、顧客対応の効率化や人手不足解消を目的として、音声AIやAIエージェントなどの自動応答システムを導入する企業が増えています。
しかし、「すべての問い合わせ業務をAIに任せてよいのか」と頭を悩ませる現場の担当者も多いのではないでしょうか。
では、企業はどこまでの領域をAIに任せ、どのような業務を「人が直接対応すべき」と判断しているのでしょうか。
また、顧客満足度を下げずにAI運用を成功させるための理想的な役割分担や、有人対応へ切り替える条件はどこにあるのでしょう。
そこで今回、Foonz株式会社（
https://foonz.co.jp/）は、従業員100名以上の企業に所属し、CS・コールセンター運営・DX推進・情報システム・事業部門の問い合わせ対応に関与する担当者・責任者を対象に、「企業がAIに任せたい業務・任せたくない業務の境界線」に関する調査を実施しました。
調査概要：「企業がAIに任せたい業務・任せたくない業務の境界線」に関する調査
【調査期間】2026年3月18日（水）～2026年3月19日（木）
【調査方法】PRIZMA（
https://www.prizma-link.com/press）によるインターネット調査
【調査人数】1,012人
【調査対象】調査回答時に従業員100名以上の企業に所属し、CS・コールセンター運営・DX推進・情報システム・事業部門の問い合わせ対応に関与する担当者・責任者と回答したモニター
【調査元】Foonz株式会社（
https://foonz.co.jp/）
【モニター提供元】サクリサ
本調査のレポートはこちら
AI問い合わせ対応の導入で、最も期待する効果第1位とは
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「貴社では、AIを用いた問い合わせ対応（例：音声、AIエージェントなど）を導入しているか」と尋ねたところ、以下のような回答結果になりました。
『すでに導入している（44.1％）』
『検討している（50.1％）』
『過去に検討し延期・見送った（5.8％）』
約半数が「検討中」であることから、現在は導入に向けた情報収集やシステム選定といった動きが進んでいると推察されます。
では、有人対応についてはどのように感じているのでしょうか。
「問い合わせ対応において、有人対応に限界を感じているか」と尋ねたところ、約9割が『強く感じる（36.8％）』『やや感じる（55.4％）』と回答しました。
大多数が有人対応に限界を感じている現状が浮き彫りとなりました。
『あまり感じない』『全く感じない』と回答した方は1割未満にとどまっており、人の手だけに頼るこれまでのやり方は限界を迎えていることがうかがえます。
そのような中、企業はAIにどのような役割や解決策を求めているのでしょうか。
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「AI問い合わせ対応の導入で期待する効果」について尋ねたところ、『一次対応の削減（38.6％）』と回答した方が最も多く、『問い合わせの取りこぼし防止（37.0％）』『オペレーターの負荷軽減（36.8％）』となりました。
上位となった回答から、「現場の負担軽減」と「業務効率化」を急務と考えていることがわかります。
特に、「一次対応の削減」や「オペレーターの負荷軽減」に期待が集まる背景には、初期段階の対応に膨大な時間と人手が割かれている実態があると考えられます。
「取りこぼし防止」や「品質の平準化」と回答した方も多く、対応漏れによる機会損失や顧客満足度の低下を防ぎたいというニーズがあることも推察できます。
人が対応すべきだと思う問い合わせ対応の業務は「トラブル」「クレーム」「個人・機微情報の取り扱い」
では、実際の業務プロセスの中で、どの部分をAIに任せたいと考えているのでしょうか。
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「AIに任せたい問い合わせ対応の業務」について尋ねたところ、『一次受付・要件整理（38.6％）』と回答した方が最も多く、『よくある質問への回答（36.4％）』『担当部署への振り分け（33.9％）』となりました。
上位3項目に共通しているのは、顧客との「接点（入り口）」となる定型的な業務であるという点です。
顧客の用件を正しく聞き取って適切な部署へつなぐ業務や、マニュアル化しやすいよくある質問への回答は、数に追われがちで担当者の負担になりやすい領域だといえます。
こうした「初期対応」のフェーズをAIに任せ、人はより複雑で個別性の高いサポートに集中したいという意図がうかがえます。
一方で、「これだけは人の手で対応すべきだ」と考えているのはどの部分なのでしょうか。
「AIには任せにくく人が対応すべきだと思う問い合わせ対応の業務」について尋ねたところ、『重大なトラブル・障害の報告（33.0％）』と回答した方が最も多く、『クレーム（29.7％）』『個人情報・機微情報の取り扱い（27.2％）』となりました。
上位になった『重大なトラブル・障害の報告』や『クレーム』は、初期対応の誤りが大きな信用問題に発展するリスクがあるため、AIに任せるのではなく人が対応すべきだと思う方が多いと考えられます。
また、『個人情報・機微情報の取り扱い』も上位に入っており、AIのセキュリティリスクや情報漏洩に対する懸念があることがうかがえます。
こうした人とAIの役割分担を踏まえた上で、実際の運用の中では、どのような状況下でAIから有人対応へ切り替えるべきだと考えているのでしょうか。
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「AIから有人対応へ切り替えるべきだと思う条件」について尋ねたところ、『強い怒り・不満の検知（38.2％）』と回答した方が最も多く、『緊急性が高い案件（36.2％）』『ユーザーからの有人対応の希望（30.6％）』となりました。
有人対応に切り替えるべき条件として、AIには難しい「感情のケア」や「臨機応変な判断」が求められる『強い怒り・不満の検知』や『緊急性が高い案件』が上位に挙がりました。
また、『ユーザーからの有人対応の希望』も見られ、AIを万能視せず、あくまで初期対応のツールとして位置付けていることがわかります。
では、AIによる問い合わせ対応でも許容できる条件はどのようなものなのでしょうか。
「AIによる問い合わせ対応でも許容できる条件」について尋ねたところ、『待ち時間のない迅速な対応（34.4％）』と回答した方が最も多く、『対応ログ・履歴の保存と確認（31.9％）』『誤認識時の容易な修正や訂正（28.2％）』となりました。
『待ち時間のない迅速な対応』が最も多く、有人窓口特有の「待たされるストレス」がないという利便性が評価されているようです。
また、『対応ログ・履歴の保存と確認』『誤認識時の容易な修正や訂正』が上位に挙がったことから、AIが対応してもミスが少なく、任せても懸念が少ないものなら許容できると考えていることがうかがえます。
AI問い合わせ対応の意思決定、約3割の企業が“判断の重心”を「費用対効果（ROI）」に置いていると回答！
では、AIによる問い合わせ対応を実際に運用していく上で、現場の担当者が抱く不安とは何なのでしょうか。
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「AI問い合わせ対応を導入・運用する上で、不安な点」について尋ねたところ、『クレームの増加（37.4％）』と回答した方が最も多く、『セキュリティリスク（29.7％）』『回答精度（28.0％）』となりました。
最も多かったのは『クレームの増加』に対する不安でした。
これは3番目に多かった『回答精度』とも密接に関わっており、「AIの返答でお客様を怒らせてしまうのではないか」という現場のリアルな不安が読み取れます。
また、『セキュリティリスク』への不安も上位に入っており、情報漏洩などの取り返しのつかない事態への警戒もうかがえます。
では、そのような不安を解消し、円滑な運用を実現するためにはどのような体制が重要だと思うのでしょうか。
「AI問い合わせ対応の運用で重要だと思う体制」について尋ねたところ、『FAQ・ナレッジの整備（28.0％）』と回答した方が最も多く、『AIの継続的な学習・改善（27.3％）』『AIに任せる範囲の事前決定（25.9％）』となりました。
「FAQの整備」や「AIの継続的な学習・改善」が上位に挙がったことから、AIを「導入して終わり」のツールではなく、育成していくシステムと捉えていることがうかがえます。
また、「任せる範囲の事前決定」と回答した方も多く、AIを問い合わせ対応でうまく活用するためには、AIを生かせる環境の設定が重要であることが示されました。
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最後に、「AI問い合わせ対応の意思決定において、最終的に“判断の重心”はどこに置かれるべきだと思うか」と尋ねたところ、『費用対効果（ROI）（31.6％）』と回答した方が最も多く、『運用体制の安定性（28.9％）』『顧客体験の維持・向上（28.2％）』『従業員の負荷軽減・満足度向上（28.2％）』となりました。
『費用対効果（ROI）』が最多になり、ビジネスツールとして導入コストに見合う成果が最優先されるようです。
一方、『運用体制の安定性』や『顧客体験の維持・向上』も上位に挙がり、単なるコスト削減だけでは不十分であることがわかりました。
さらに、『従業員の負荷軽減・満足度向上』も挙がっており、AI問い合わせ対応はコスト、現場の安定、そして顧客と従業員双方の満足度という「全体のバランス」で判断されるようです。
本調査のレポートはこちら：
https://sokucom.cloud/contents/whitepaper/whitepaper-2442/
まとめ：AI問い合わせ対応の成否をわける「3つの基準」と、人とシステムの「協働」
今回の調査で、約9割の企業が問い合わせの有人対応に限界を感じていることが明らかになりました。
しかし、AIにすべてを任せられるわけではなく、本格的な導入・運用に向けては大きく「3つの基準」が存在することが明らかになっています。
・「役割分担」の基準：AIに「一次受付」「よくある質問への回答」「担当部署への振り分け」を任せたいと思う一方で、「重大なトラブル」「クレーム」「個人情報・機微情報の取り扱い」は人が対応すべきだと考えている。どこまでをAIに任せ、どこから人が引き取るかという「業務の境界線」を明確にすることが重要。
・「顧客感情・リスク」の基準：導入にあたって最も不安視されているのは「クレームの増加」。顧客がAIに求める「待たされない迅速さ」を提供しつつも、強い怒りや緊急性を検知した際は、直ちに人間へ切り替えるといった基準が求められている。
・「運用・全体最適」の基準：運用において重要だと思う体制は「FAQ・ナレッジの整備」「継続的な学習」「AIに任せる範囲の事前決定」が上位。最終的な判断においては「費用対効果（ROI）」だけでなく「運用体制の安定性」「顧客体験の維持・向上」「従業員の負荷軽減・満足度向上」といった「全体のバランス」が問われている。
これからの顧客対応においては、AIによる「完全無人化」を目指すのではなく、AIのスピードと人の共感力を掛け合わせた「協働モデル」を作ることが重要です。
AIの限界を正しく見極めてリスクを防ぐルールを作り、導入後もシステムを育てていく地道な運用体制を構築できるかどうかが、AI導入の成否をわけるといえるでしょう。
顧客対応AIエージェントの『ソクコム』
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今回の調査を実施したFoonz株式会社は、あらゆるコミュニケーション手段を1つのプラットフォームで一元管理できるサービス『ソクコム』（
https://sokucom.cloud/）を提供しています。
■ソクコムの特徴
使いたい機能だけでよい。1ユーザー月額「1,480円～」
利用したい機能だけを選択し、1ユーザー月額1,480円～の利用が可能です。
ソクコムを使って電話の発着信だけを行うのもよし。
SMSやIVR（自動音声）といった機能だけを活用し、自動化や効率化を図るだけでもよし。
お客様の最適なカスタマイズにて、よりリーズナブルにご利用可能です。
従来のボタンプッシュ型に加えて、Vbot・オペレーターの3レイヤーをシステム上で構築可能な次世代型IVR
音声AIと有人対応を自在に組み合わせられる三層構造のIVRが新登場。
これまでの単一的な自動応答を超え、ユーザーの発話内容に応じてAIが一次対応し、必要に応じてオペレーターへスムーズに引き継ぐことが可能です。
応答精度の向上により、待ち時間削減・対応品質の平準化・コールセンター負荷の軽減を実現します。
ボタンプッシュから音声AI、有人まで。三層レイヤーで顧客接点を最適化。
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「誰でも使える」がコンセプト
使いやすいUI／UXにこだわりました。サポート担当と一緒に貴社独自の構築を
誰でも使えるをコンセプトに、わかりやすいUI／UXにこだわりました。
また、サポート担当者も一緒に伴走し、お客様の業務にとって、最も生産性の高い最適なカスタマイズを一緒に構築させていただきます。
■ソクコムの主な機能一覧
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クラウド上で電話機能を提供し、社内外の通話を一元管理できる機能
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ロボットによる自動音声案内を活用し、顧客への発信業務を効率化する機能
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着信時に自動音声で応答し、適切な部門や担当者へ振り分ける機能
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予約確認やリマインド通知など、顧客に対して即時にテキストメッセージを送信できる機能
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顧客との円滑なコミュニケーションを実現するメール送信機能
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クラウド上でFAXの送受信を可能にする機能
誰でも簡単。架電／受電業務を効率化するならソクコム。
詳しい機能や仕組みについては、製品資料でご確認ください。
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■会社概要
会社名：Foonz株式会社
本社住所：〒220-0012 神奈川県横浜市西区みなとみらい三丁目6番3号 MMパークビル 15階
代表取締役：星野 純一
コーポレートサイト：
https://foonz.co.jp/
■ソクコム：
https://sokucom.cloud/
■ソクコムお問い合わせURL：
https://sokucom.cloud/contents/contact/
■メール：sokucom_info@foonz.co.jp
■電話：050-3176-2222
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
