接客AI導入後、効果が出ない場合の改善方法：精度向上と利用率向上の実践ガイド

接客AI導入後、効果が出ない場合の改善方法：精度向上と利用率向上の実践ガイド

接客AIを導入したが、期待した効果が得られていない。精度が低く、顧客からの評価が悪い。利用率が低く、ほとんど使われていない。改善したいが、何から始めれば良いかわからない。

実際、接客AIを導入した後、期待した効果が得られない場合があります。効果が出ない原因を特定し、適切な改善方法を実施することで、導入効果を最大化できます。一方で、効果が出ない原因がわからない、改善方法がわからないという課題を抱えている企業も少なくありません。

この記事では、接客AI導入後、効果が出ない場合の改善方法について詳しく解説します。効果が出ない原因の特定方法から、精度向上の具体的な手法、利用率向上の施策まで、実践的な内容を紹介します（※記事内の事例と数値は想定事例であり、実際の効果は導入環境や運用方法によって異なります）。

この記事でわかること

• 効果が出ない原因の特定方法: 精度が低い、利用率が低い、顧客満足度が低いなどの原因を特定する方法
• 精度向上の具体的な手法: 製品マニュアルの見直し、システムプロンプトの調整、ドキュメントの追加など
• 利用率向上の施策: 導入方法の見直し、プロモーションの実施、UI/UXの改善など
• 実践的な改善例: 実際の改善事例と効果測定の方法

効果が出ない原因の特定方法

効果が出ない原因を特定することは、改善の第一歩です。主な原因として、精度が低い、利用率が低い、顧客満足度が低いなどが挙げられます。これらの原因を特定するために、適切な測定方法を実施しましょう。

原因1: 精度が低い

精度が低い場合、接客AIが正確な回答を生成できていない可能性があります。精度が低い原因として、製品マニュアルが不十分、システムプロンプトが不適切、ドキュメントが不足しているなどが挙げられます。

測定方法:

• 正確な回答率: 問い合わせのうち、正確な回答ができた割合を測定
• 誤回答の発生率: 誤った回答が発生した割合を測定
• 顧客からのフィードバック: 顧客からの評価やフィードバックを収集

具体例：A社（化粧品ECサイト）の精度測定

A社は、接客AI導入後、精度が低いことを確認しました。以下の測定を実施しました：

• 正確な回答率: 約60%（目標: 90%以上）
• 誤回答の発生率: 約15%（目標: 5%以下）
• 顧客からのフィードバック: 「回答が不正確」「情報が古い」などの意見が多数

測定結果から、製品マニュアルが不十分、システムプロンプトが不適切であることが判明しました。

原因2: 利用率が低い

利用率が低い場合、接客AIが顧客に使われていない可能性があります。利用率が低い原因として、導入方法が不適切、プロモーションが不足、UI/UXが悪いなどが挙げられます。

測定方法:

• 利用率: 訪問者のうち、接客AIを利用した割合を測定
• 会話数: 1日あたりの会話数を測定
• 離脱率: 接客AIを開いたが、すぐに閉じた割合を測定

具体例：B社（健康食品ECサイト）の利用率測定

B社は、接客AI導入後、利用率が低いことを確認しました。以下の測定を実施しました：

• 利用率: 約5%（目標: 30%以上）
• 会話数: 1日あたり約10件（目標: 100件以上）
• 離脱率: 約70%（目標: 30%以下）

測定結果から、導入方法が不適切、プロモーションが不足していることが判明しました。

原因3: 顧客満足度が低い

顧客満足度が低い場合、接客AIの対応に顧客が満足していない可能性があります。顧客満足度が低い原因として、応答が不適切、対応時間が長い、UI/UXが悪いなどが挙げられます。

測定方法:

• 顧客満足度スコア: 顧客からの評価を5段階で測定
• リピート利用率: 一度利用した顧客が再度利用した割合を測定
• 顧客からのフィードバック: 顧客からの評価やフィードバックを収集

具体例：C社（家電量販店）の顧客満足度測定

C社は、接客AI導入後、顧客満足度が低いことを確認しました。以下の測定を実施しました：

• 顧客満足度スコア: 2.8/5.0（目標: 4.0以上）
• リピート利用率: 約20%（目標: 50%以上）
• 顧客からのフィードバック: 「応答が不適切」「対応時間が長い」などの意見が多数

測定結果から、応答が不適切、対応時間が長いことが判明しました。

精度向上の具体的な手法

精度が低い場合、以下の具体的な手法を実施することで、精度を向上させることができます。製品マニュアルの見直し、システムプロンプトの調整、ドキュメントの追加など、段階的に改善を実施しましょう。

手法1: 製品マニュアルの見直しと追加

製品マニュアルが不十分な場合、接客AIが正確な回答を生成できません。製品マニュアルを見直し、不足している情報を追加することで、精度を向上させることができます。

見直しのポイント:

• 製品の特徴や使用方法: 製品の特徴や使用方法が明確に記載されているか
• よくある質問（FAQ）: よくある質問と回答が追加されているか
• 最新情報の反映: 最新の製品情報が反映されているか

改善例：D社（化粧品メーカー）の製品マニュアル見直し

D社は、精度が低い原因として、製品マニュアルが不十分であることを特定しました。以下の改善を実施しました：

• 製品の特徴や使用方法: 各製品の特徴や使用方法を詳細に記載
• よくある質問（FAQ）: よくある質問50件を追加
• 最新情報の反映: 新製品の情報を追加し、古い情報を更新

改善後、正確な回答率が約60%から約85%に向上しました。

手法2: システムプロンプトの調整

システムプロンプトが不適切な場合、接客AIが適切な回答を生成できません。システムプロンプトを調整することで、精度を向上させることができます。

調整のポイント:

• 話し方のルール: 丁寧語、カジュアル、専門的など、適切な話し方を指定
• 回答の範囲: 製品マニュアルの範囲内、追加情報の提供など、回答の範囲を明確化
• NGな回答: 薬機法に抵触する表現、推奨されない使用方法など、NGな回答を明確化

改善例：E社（健康食品メーカー）のシステムプロンプト調整

E社は、精度が低い原因として、システムプロンプトが不適切であることを特定しました。以下の改善を実施しました：

• 話し方のルール: 「丁寧で親切な口調で話す」を追加
• 回答の範囲: 「製品マニュアルの範囲内で回答する」を明確化
• NGな回答: 「薬機法に抵触する表現は避ける」を追加

改善後、正確な回答率が約65%から約90%に向上しました。

手法3: ドキュメントの追加と整理

ドキュメントが不足している場合、接客AIが正確な回答を生成できません。ドキュメントを追加し、整理することで、精度を向上させることができます。

追加のポイント:

• 製品マニュアル: 全製品のマニュアルを追加
• QAドキュメント: よくある質問と回答を追加
• 店頭用説明資料: 店頭で使用する説明資料を追加

改善例：F社（家電量販店）のドキュメント追加

F社は、精度が低い原因として、ドキュメントが不足していることを特定しました。以下の課題がありました：

• 製品マニュアル: 約500種類の製品を扱っているが、マニュアルが登録されているのは約100種類のみ（約20%）
• QAドキュメント: よくある質問が登録されていない
• 店頭用説明資料: 店頭で使用する説明資料が登録されていない
• 具体的な問題: 顧客から「この冷蔵庫の容量は？」「この洗濯機の洗濯容量は？」などの質問に対して、「情報がありません」と回答してしまうケースが多発

改善施策:

1. 製品マニュアルの追加:
   • 残りの約400種類の製品マニュアルを追加（約200件のPDFファイルをアップロード）
   • 各製品の仕様（容量、サイズ、機能など）を明確に記載
   • 製品ごとの特徴や使用方法を詳細に記載
2. QAドキュメントの追加:
   • 過去の問い合わせデータを分析し、よくある質問100件を抽出
   • 各質問に対して、製品マニュアルに基づいた回答を作成
   • 「この冷蔵庫の容量は？」「この洗濯機の洗濯容量は？」などの頻出質問を優先的に追加
3. 店頭用説明資料の追加:
   • 店頭で使用している説明資料（製品比較表、機能一覧など）を追加（約50件）
   • 製品同士の比較情報を追加

改善結果:

• 正確な回答率: 約55%から約80%に向上（約45%向上）
• 「情報がありません」の回答率: 約40%から約10%に低下（約75%削減）
• 顧客満足度: 2.5/5.0から3.8/5.0に向上（約52%向上）

特に、「この冷蔵庫の容量は？」「この洗濯機の洗濯容量は？」などの頻出質問に対して、適切に回答できるようになり、顧客満足度が大幅に向上しました。

利用率向上の施策

利用率が低い場合、以下の施策を実施することで、利用率を向上させることができます。導入方法の見直し、プロモーションの実施、UI/UXの改善など、段階的に改善を実施しましょう。

施策1: 導入方法の見直し

導入方法が不適切な場合、顧客が接客AIに気づかない可能性があります。導入方法を見直し、顧客が気づきやすいようにすることで、利用率を向上させることができます。

見直しのポイント:

• 表示位置: 接客AIの表示位置を最適化（画面右下、中央など）
• 表示タイミング: 接客AIの表示タイミングを最適化（ページ読み込み時、一定時間後など）
• デザイン: 接客AIのデザインを最適化（目立つ色、アニメーションなど）

改善例：G社（アパレルECサイト）の導入方法見直し

G社は、利用率が低い原因として、導入方法が不適切であることを特定しました。以下の改善を実施しました：

• 表示位置: 画面右下から画面中央に変更
• 表示タイミング: ページ読み込み時から、3秒後に変更
• デザイン: 目立つ色（オレンジ）に変更し、アニメーションを追加

改善後、利用率が約5%から約25%に向上しました。

施策2: プロモーションの実施

プロモーションが不足している場合、顧客が接客AIの存在を知らない可能性があります。プロモーションを実施することで、利用率を向上させることができます。

プロモーションの方法:

• バナー広告: サイト内にバナー広告を表示
• メールマガジン: メールマガジンで接客AIの存在を告知
• SNS投稿: SNSで接客AIの存在を告知

改善例：H社（美容機器ECサイト）のプロモーション実施

H社は、利用率が低い原因として、プロモーションが不足していることを特定しました。以下の改善を実施しました：

• バナー広告: サイト内にバナー広告を表示（「24時間対応のAIコンシェルジュがあなたの質問にお答えします」）
• メールマガジン: メールマガジンで接客AIの存在を告知
• SNS投稿: SNSで接客AIの存在を告知

改善後、利用率が約8%から約30%に向上しました。

施策3: UI/UXの改善

UI/UXが悪い場合、顧客が接客AIを使いにくいと感じる可能性があります。UI/UXを改善することで、利用率を向上させることができます。

改善のポイント:

• チャットウィンドウのデザイン: 見やすく、使いやすいデザインに変更
• 応答速度: 応答速度を向上させ、待ち時間を短縮
• 操作性: 操作性を向上させ、使いやすくする

改善例：I社（健康食品ECサイト）のUI/UX改善

I社は、利用率が低い原因として、UI/UXが悪いことを特定しました。以下の改善を実施しました：

• チャットウィンドウのデザイン: 見やすく、使いやすいデザインに変更
• 応答速度: 応答速度を向上させ、待ち時間を平均5秒から平均2秒に短縮
• 操作性: 操作性を向上させ、使いやすくする

改善後、利用率が約10%から約35%に向上しました。

実践的な改善例

効果が出ない場合の改善例を紹介します。精度向上と利用率向上の両方を実施した事例を参考にしてください。

改善例1: 精度と利用率の両方を向上させた事例

J社（化粧品ECサイト）の改善事例

J社は、接客AI導入後、以下の課題を抱えていました：

• 精度: 約60%（目標: 90%以上）
• 利用率: 約8%（目標: 30%以上）
• 顧客満足度: 2.5/5.0（目標: 4.0以上）

改善施策:

1. 製品マニュアルの見直し: 全製品のマニュアルを見直し、不足している情報を追加
2. システムプロンプトの調整: 話し方のルール、回答の範囲、NGな回答を明確化
3. 導入方法の見直し: 表示位置を最適化し、デザインを改善
4. プロモーションの実施: バナー広告、メールマガジン、SNS投稿を実施

改善結果:

• 精度: 約60%から約90%に向上（約50%向上）
• 利用率: 約8%から約32%に向上（約300%向上）
• 顧客満足度: 2.5/5.0から4.2/5.0に向上（約68%向上）

改善例2: 段階的な改善を実施した事例

K社（家電量販店）の改善事例

K社は、接客AI導入後、以下の課題を抱えていました：

• 精度: 約55%（目標: 90%以上）
• 利用率: 約12%（目標: 30%以上）

改善施策（第1段階）:

1. 製品マニュアルの見直し: 全製品のマニュアルを見直し、不足している情報を追加
2. システムプロンプトの調整: 話し方のルール、回答の範囲を明確化

改善結果（第1段階）:

• 精度: 約55%から約75%に向上（約36%向上）
• 利用率: 約12%から約18%に向上（約50%向上）

改善施策（第2段階）:

1. 導入方法の見直し: 表示位置を最適化し、デザインを改善
2. プロモーションの実施: バナー広告、メールマガジン、SNS投稿を実施

改善結果（第2段階）:

• 精度: 約75%から約88%に向上（約17%向上）
• 利用率: 約18%から約28%に向上（約56%向上）

段階的な改善を実施することで、効果を確認しながら改善を進めることができました。

効果測定の方法

改善を実施した後は、効果を測定することが重要です。効果測定により、改善の成果を確認し、さらなる改善につなげることができます。

測定すべき指標

改善の効果を測定するためには、以下の指標を測定しましょう：

• 精度: 正確な回答率、誤回答の発生率
• 利用率: 利用率、会話数、離脱率
• 顧客満足度: 顧客満足度スコア、リピート利用率、顧客からのフィードバック

測定のタイミング

効果測定は、以下のタイミングで実施しましょう：

• 改善前: 改善前のベースラインを測定
• 改善後（1週間後）: 改善後の効果を測定
• 改善後（1ヶ月後）: 改善後の効果を継続的に測定
• 改善後（3ヶ月後）: 改善後の効果を長期的に測定

測定結果の活用

測定結果を活用し、さらなる改善につなげましょう：

• 効果が確認できた場合: 同様の改善を他の領域にも適用
• 効果が確認できなかった場合: 改善方法を見直し、別のアプローチを検討
• 継続的な改善: 定期的に効果を測定し、継続的な改善を実施

ちなみにミーアstoreの場合は

ミーアstore（mia-kit-store-app）では、管理画面から、精度向上と利用率向上の施策を簡単に実施できます。

精度向上の施策:

• ドキュメント管理画面から、製品マニュアル、QAドキュメントなどを追加・更新できます。
• エージェント設定画面から、システムプロンプトを調整できます。

利用率向上の施策:

• エージェント設定画面から、アイコン設定、表示位置などを調整できます。
• 管理画面から、プロモーション用のバナー広告のコードを取得できます。

詳しい手順については、「接客AIコンシェルジュ管理画面の使い方：ログインから基本設定まで」「接客AI管理画面の応用設定：キャラクター設定・発話スケジュール・コンテンツ管理の詳細ガイド」を参照してください。

まとめ

接客AI導入後、効果が出ない場合の改善方法について、効果が出ない原因の特定方法、精度向上の具体的な手法、利用率向上の施策を解説しました。

効果が出ない原因を特定し、適切な改善方法を実施することで、導入効果を最大化できます。改善を実施した後は、効果を測定し、さらなる改善につなげることが重要です。

改善を検討している場合は、まず効果が出ない原因を特定し、優先順位を決めて、段階的に改善を実施することをおすすめします。

関連記事として、「接客AIの運用と改善：導入後の継続的な価値向上の実践ガイド」「接客AIの効果測定とROI：導入効果を数値で見える化する方法」「接客AIとは？導入前に知っておくべき基礎知識」も参考にしてください。

最終更新日：2025年12月24日