カスハラと聞くと、店頭での怒鳴り声や長時間の居座りをイメージしがちですが、EC・通販の現場で起きているカスハラはまったく別の構造を持っています。
最大の違いは「顧客の武器がレビューとモール評価である」という点です。楽天やAmazonなどの大手モールに出店するEC事業者にとって、レビュー評価は検索順位や転換率に直結します。これを逆手に取り、「低評価をつけるぞ」と圧力をかけて無償対応や規約外の返品を迫る行為は、ECにおけるカスハラの典型パターンです。
国民生活センターの統計によると、物販系ECにおける消費生活相談件数は2024年に約17万5,000件にのぼり、5年前と比較して42％増加しています。また、EC業界では「使用済み商品の返品を強要する」「異なる商品を返送して返金を要求する」といった返品制度を悪用する行為も報告されており、単なるクレーム対応では済まない被害が広がっています。
こうした問題に対し、CSスタッフは「モール評価が下がるくらいなら応じたほうがいい」という判断を個人レベルで迫られます。しかし、この"現場の善意"が、結果として悪質な要求を学習させ、被害を拡大させるという悪循環を生んでいるのです。
EC全体の返品率は平均5〜10％がボリュームゾーンとされ、Recustomer社の2023年度調査では全体平均が6.61％、前年から2.2ポイント上昇しています。アパレルや下着カテゴリではさらに高く、15％を超える業界もあります。
問題は、この返品率の中に「正当な返品」と「悪用的な返品」が混在しており、CS部門がそれを切り分けられていないことです。使用済み商品の返品、意図的な破損を主張しての返金要求、複数アカウントを使った繰り返し返品——これらはすべて返品率という同じ数字の中に埋もれ、コストとして黙認されています。
返品1件あたりには、CS対応の人件費、返送・検品の物流費、再販不能商品の廃棄費がかかります。仮に月間出荷1万件のEC事業者で返品率が1ポイント改善するだけでも、年間で数百万円規模のコスト削減につながる計算です。にもかかわらず、多くのCS部門は「返品は仕方ない」と一律に処理しているのが現状です。
「★1をつけるぞ」という脅しに応じて割引や無償交換を行うことは、実質的な値引きと同じです。しかし、この損失はマーケティングコストにも販売促進費にも計上されず、CS部門の「対応」として処理されるため、経営層からは見えません。
EC事業者にとってレビュー評価の0.1ポイントの差が転換率に影響するという感覚は、CS現場ではリアルな恐怖です。そのため、現場判断で「とりあえず対応する」ことが常態化し、年間を通じた損失総額は誰も把握していないケースがほとんどです。
コールセンター業界全体の年間離職率は約30％と言われ、全職種平均の約2倍です。EC・通販のCS部門も例外ではなく、とくにカスハラ対応の精神的負荷が離職の主因になっています。
ECのCS業務は、商品知識に加えてモール独自のルール、返品ポリシーの例外対応、エスカレーション判断など、覚えることが多岐にわたります。一人前のスタッフ育成に3〜6ヶ月かかるにもかかわらず、カスハラ対応で疲弊して辞めていく——この「育てては失う」サイクルは、採用・研修コストの浪費として確実に利益を圧迫しています。
ここからが、他のカスハラ対策記事とは異なるポイントです。AI電話対応サービスの価値は「カスハラからスタッフを守る」ことだけではありません。ECのCS部門にとって本当に重要なのは、カスハラ対応に埋もれていた「損失データ」を可視化し、経営判断に使えるようにすることです。
AI電話対応サービスは、すべての通話を記録・テキスト化し、問い合わせ内容を自動で分類します。これにより、返品リクエストの中から「正当な返品」と「悪用パターン」を定量的に切り分けることが可能になります。
たとえば、「同一購入者から3ヶ月以内に5回以上の返品リクエスト」「"レビューに書く"というキーワードを含む通話」「規約外の要求を繰り返すアカウント」——こうしたパターンをAIが自動検出し、フラグを立てることで、CS部門は事後対応ではなく事前把握に移行できます。
このデータは返品ポリシーの見直しや、モールへの報告材料としても活用でき、「泣き寝入り」から「根拠に基づく対応」への転換を可能にします。
レビュー脅迫への対応で最も危険なのは、CSスタッフが「今この場で判断しなければ」というプレッシャーの中で個人判断してしまうことです。
AI電話対応サービスが一次受付を行い、返品・クレーム系の入電を自動でヒアリングすることで、「感情的な圧力の中で即答する」状況を排除できます。AIが用件と経緯を整理した状態でSVに引き継ぐため、冷静な判断と一貫した対応が可能になります。
スタッフ個人の裁量に頼らず、データに基づく対応ルールをAIが適用する——この仕組みが「現場の善意による損失拡大」を防ぎます。
多くのEC事業者において、カスハラによる損失は「CSコスト」として一括処理され、経営層からは見えていません。AI電話対応サービスの通話データを蓄積・分析することで、はじめて「カスハラ起因の損失」を独立した経費として可視化できます。
「月間●件のレビュー脅迫対応に●時間を費やし、規約外の返品承認で●万円の損失が発生」——こうしたレポートが出せるようになれば、カスハラ対策は「CS部門のお願い事」から「経営課題」へ格上げされます。2026年施行予定の改正労働施策総合推進法では企業にカスハラ防止措置が義務付けられる見込みであり、データに基づく対策実績は法令対応のエビデンスとしても機能します。
Before（AI導入前）： 月間の返品関連問い合わせ300件のうち、約50件がレビュー脅迫や規約外の返品要求。CSスタッフ5名が各自の判断で対応し、うち約30件で規約外の返品を承認。月間損失額は推定で40〜60万円だが、「CS対応コスト」に埋もれて可視化されていない。スタッフの年間離職率は35％、採用・研修の繰り返しで人件費が膨張。
After（AI導入後）： 返品・クレーム系の入電はAIが一次対応し、用件分類と顧客履歴の自動参照を実施。「過去6ヶ月で返品4回以上」のフラグ付きアカウントはSVへ自動エスカレーション。規約外承認が月30件→8件に減少し、月間損失額は推定15〜20万円に圧縮。通話データから「カスハラ損失レポート」を月次で経営会議に提出し、返品ポリシー改定と法令対応整備の予算を確保。スタッフが「一人で抱え込む」場面が激減し、離職率も改善傾向に。
まずは直近3ヶ月の返品・クレーム対応を振り返り、「規約外の対応を行ったケース」「レビューへの言及があったケース」「同一顧客からの複数回対応」を手動でも良いのでリストアップします。この棚卸しだけでも、損失の輪郭が見え始めます。
営業時間外の入電対応からAIを導入し、翌営業日のCS業務負荷を軽減します。同時に、通話の自動テキスト化と分類を開始し、返品関連のデータ蓄積を始めます。
蓄積データをもとに、カスハラ起因の損失を月次レポート化。経営層へのエスカレーションと、返品ポリシーの見直し・モールへの悪質アカウント報告体制を整備します。
"返品とレビュー"に振り回されるCS運営から、データで主導権を取り戻しませんか
AI電話対応サービスは、既存の電話回線に追加する形で導入でき、大規模なシステム改修は不要です。まずは営業時間外の入電対応と通話データの蓄積から小さく始めて、「うちのカスハラ損失は実際いくらなのか」を数字で把握するところからスタートできます。無料相談デモでは、実際の入電パターンに合わせたAI応答のデモと、データ分析レポートのサンプルをご覧いただけます。
AIさくらさん（澁谷さくら）
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カスハラ対策さくらさん
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