Customer Service& Support BlogAIカスタマーサポートシステム比較8選｜生成AI対応ツールの選び方
記事概要：AIカスタマーサポートシステムを比較する際は、生成AIの搭載有無だけでなく、日本語対応、ナレッジ管理、学習データの扱い、有人対応への切り替えまで確認することが重要です。本記事では、主要8製品を比較し、敬語や曖昧表現、表記揺れへの対応力を見極めるポイントを解説します。さらに、生成AI 顧客対応 ツールを選ぶ際に実施したいPoCの確認項目や、Udeskを含む各製品の特徴を整理し、自社に合ったAIカスタマーサポートシステムの選び方を紹介します。
本記事の目次
AIカスタマーサポートシステムは、FAQを返すだけのチャットボットから、生成AIが質問の意図を読み取り、社内ナレッジを参照して回答する仕組みへ広がっています。AIカスタマーサポート 比較では、生成AIの有無だけでなく、日本語対応、参照データの管理、曖昧な質問への対応まで確認する必要があります。
生成AI対応ツールは4つの軸で比較する
生成AI 顧客対応 ツールを選ぶ際に見たいのは、生成AIによる自然な回答ができるか、企業のFAQやマニュアルを根拠として使えるか、会話ログやナレッジを管理できるか、日本語の実際の問い合わせに対応できるかです。
特に日本語では、「できれば変更したいのですが」のように要望を直接言わない表現や、敬語、主語の省略もあります。公式サイトに「日本語対応」と書かれていても、こうした表現への回答品質まで保証されるわけではないため、実際の問い合わせデータを使ったPoCが欠かせません。
AIカスタマーサポートシステム比較8選
| 製品 | 生成AI・AIエージェント | ナレッジ管理 | 日本語・曖昧表現を見るポイント |
|---|---|---|---|
| Udesk | 生成AI、AI Chatbot、Agentic RAG | LLM Knowledge Base、履歴分析 | 日本語環境・多言語運用の実績あり |
| Zendesk | AIエージェント、Copilot | FAQ、チケット、顧客データ | 日本語環境で実問い合わせによる確認推奨 |
| Agentforce Service | 自律型AIエージェント | Enterprise Knowledge、Data 360 | Agentforceは日本語対応 |
| Genesys Cloud CX | Agentic Virtual Agent | CXデータ、ナレッジ、会話履歴 | 日本語UIあり、会話品質はPoC推奨 |
| PKSHA ChatAgent | 生成AI＋独自AI | FAQ、対話データ | 曖昧な質問への聞き返しに対応 |
| KARAKURI | GeNなど生成AIエージェント | FAQ自動生成、CXM | 聞き返しによる意図特定に強み |
| MOBI BOT GenAI | RAG、生成AIなど複数方式 | FAQ、会話データ | 表記揺れや自然文検索に対応 |
| Helpfeel | RAG、生成AI活用 | FAQ、問い合わせデータ | 意図予測検索を重視 |
情報は2026年8月13日時点の各社公式情報を基に整理しています。各社でAIの範囲が異なるため、単純な機能数ではなく用途を合わせて比較する必要があります。
1．Udesk
UdeskはAI Chatbot、LLM Knowledge Base、チケット、有人チャット、コールセンターをまとめて扱えるAIカスタマーサポートシステムです。Agentic RAGによって企業の最新ナレッジや業務情報を参照しながら回答する考え方を採用しており、AIで解決できない内容を有人対応へつなげる運用も組めます。
日本市場を考える際には、Hilton Japanの公式事例で、日本語のフロント・バックエンドとLINE連携を含む環境が導入要件として扱われている点も確認材料になります。
2．Zendesk
ZendeskはAIエージェント、Copilot、チケット管理、品質管理を同じカスタマーサービス環境で扱えます。AIエージェントはメールやメッセージングなど複数チャネルで問い合わせを処理し、接続されたシステム上でアクションを実行できます。
既にZendeskを問い合わせ管理基盤として利用している企業では、生成AIを後から広げやすい点が選定理由になります。
3．Agentforce Service
SalesforceのAgentforce Serviceは、CRMの顧客情報とAIエージェントを組み合わせたい企業向けです。Enterprise Knowledgeでは外部ナレッジも統合し、AI回答を企業情報でグラウンディングできます。Agentforceの日本語対応は一般提供されており、2026年8月には音声機能の日本語版も提供開始されました。
4．Genesys Cloud CX
Genesys Cloud CXはコンタクトセンター全体をAI化したい企業に向きます。2026年にはAgentic Virtual Agentが提供され、決められたシナリオだけではなく、文脈を基に推論して次の処理を判断する仕組みへ進んでいます。
電話まで含めた大規模運用を検討する場合に比較しやすい製品です。
5．PKSHA ChatAgent
PKSHA ChatAgentは、日本語の問い合わせ運用を重視したい場合に確認したい製品です。生成AIと独自アルゴリズムを組み合わせ、曖昧な質問では聞き返して内容を特定し、誤回答や会話の脱線を抑える設計を明示しています。
6．KARAKURI
KARAKURIのGeNも、曖昧な質問をそのまま推測して答えるのではなく、聞き返しながら問題を特定する考え方を採用しています。また、問い合わせ履歴やマニュアルからFAQを生成するKKGがあり、AIを使うためのナレッジ整備まで扱える点が特徴です。
7．MOBI BOT GenAI
モビルスのMOBI BOT GenAIは、シナリオ、RAG、生成AIなど性質の異なる方式を組み合わせられるAIチャットエージェントです。ベクトル検索では同義語や表記揺れにも対応しており、日本語の自由入力を扱う際の候補になります。
8．Helpfeel
Helpfeelは、問い合わせ窓口全体というより、FAQと自己解決を強化したい企業に向いています。RAGや意図予測検索を活用し、入力された言葉そのものではなく、ユーザーが何を知りたいのかを探る設計が中心です。
日本語精度はデモではなく実際の質問で比べる
AIカスタマーサポート 比較で注意したいのは、「日本語対応」と「自社の日本語問い合わせに強い」は同じではないことです。
PoCでは、敬語だけでなく、「届かないんですが」「前と同じにできますか」といった情報不足の質問、商品名の略称、誤字、表記揺れも入力します。そのうえで、勝手に推測するのか、聞き返すのか、正しいナレッジを参照するのかを確認すると実運用に近い比較ができます。
AIと有人対応まで一つの流れで考える
生成AI 顧客対応 ツールを選ぶ目的は、AIだけで回答件数を増やすことではありません。AIが処理できる問い合わせは自動化し、判断が難しい案件では会話履歴を保ったまま担当者へ渡せることが実務では必要です。
UdeskはAI ChatbotとLLM Knowledge Baseに加え、チャット、電話、チケットなどを同じ顧客対応環境で扱えるため、生成AIだけを単独導入するのではなく、現在の問い合わせ業務を含めてAI化したい企業に適しています。
FAQ
Q:AIカスタマーサポートシステムは何を比較すべきですか
A:生成AIの有無だけでなく、参照ナレッジ、データ管理、日本語での対話、有人転送まで確認します。
Q:日本語対応なら敬語にも正確に答えられますか
A:製品によって差があるため、公式の対応言語だけでは判断できません。自社の問い合わせを使ったPoCが必要です。
Q:生成AIだけ導入すれば問い合わせを自動化できますか
A:回答だけでなく、ナレッジ更新や有人対応への切り替えも必要です。現在のサポート業務全体から導入範囲を決める方が運用しやすくなります。
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本記事はUdeskのオリジナルであり、転載する際は出典を明記してください：https://www.udesk.jp/blog/news/guide/5560/
