ECサイトのコールセンターに入電する問い合わせの多くは、実はAIで解決可能な「定型質問」です。
・配送状況の確認: 「いつ届きますか？」「伝票番号教えて」
・注文変更: 「届け先を変えたい」「定期便をスキップしたい」
これらに高単価な有人オペレーター（または外注）を使っていれば、利益率は圧迫される一方です。AI導入の最大の目的は、この「付加価値の低い通話」をコストの安いAIに置き換えることにあります。
実際に月間3,000件の入電がある中規模ECサイトをモデルケースとして、AI導入前後のコストを試算します。（※外部委託のコールセンターを利用している想定）
■ 前提条件（導入前）
・月間入電数: 3,000件
・委託単価: 1件あたり500円（受電課金）
・【月間コスト】: 3,000件 × 500円 ＝ 1,500,000円
■ AI導入後の変化（導入後）
・AI自動完了率: 50%（配送確認やFAQなど1,500件をAIが完結）
・有人対応数: 50%（クレームや複雑な相談1,500件のみ転送）
・AIシステム費用: 月額固定費 10万円 ＋ 通話料等従量課金 20万円 ＝ 計30万円（概算）
■ 【月間コスト比較】
・Before: 1,500,000円
・After: 1,050,000円（有人委託分 750,000円 ＋ AI費用 30万円）
・【削減効果】: 月間 ▲450,000円（削減率 30%）
このように、入電の半分を安価なAIに流すことで、システム利用料を差し引いても大幅なコストダウンが可能です。
最新のAI電話は、ShopifyやNextEngine、クロスモールといった主要なカート・OMSとAPI連携することで真価を発揮します。
■ 理想的な連携フロー（配送状況確認の場合）
1.入電: 顧客から電話がかかってくる。
2.キー情報取得: AIが発信者番号（または入力された電話番号）を取得。
3.APIリクエスト: AIが裏側でOMS（NextEngine等）へ「この電話番号の最新の注文ステータスを教えて」と問い合わせる。
4.データ取得: OMSから「出荷済み」「伝票番号：1234-5678」というデータが返ってくる。
5.回答生成: AIが「お客様の商品は本日発送済みです。伝票番号は…」と音声で回答する。
■ 現場が直面する「データ連携の壁（苦労話）」導入時、多くの企業がつまずくのが**「データの名寄せ問題」**です。
・課題: 「同じ電話番号で過去に5回注文している顧客」の場合、AIがどの注文について答えればいいか迷ってしまう。
・解決策: API連携の設計時に、「過去30日以内で、かつ未発送または発送直後の注文データのみを参照する」というフィルター（条件定義）を厳密に設定する。
こうした細かいチューニングができるかどうかが、導入成功の分かれ道になります。
AIが「荷物はまだ？」をさばいてくれるおかげで、オペレーターは本来注力すべき業務に集中できます。
・AI: 24時間365日、即座にステータスを回答。
・人間: 商品選びの悩み相談、クレームへの感情的なケア、返品理由のヒアリング。
これにより、「つながりやすさ」と「接客の質」の両方が向上します。
導入効果が出るサイトか、まだ時期尚早か。以下のリストで診断してみてください。3つ以上当てはまる場合、AI導入による大幅な改善が見込めます。
□ 月間の受電数が500件以上ある。
□ 全体の問い合わせのうち、「配送状況」「注文キャンセル」が3割以上を占める。
□ Shopify、NextEngineなどのクラウド型システムを利用している。
□ 外部委託のコールセンター費用が高騰しており、内製化またはコスト削減を迫られている。
□ 夜間や土日の電話対応ができず、月曜朝の折り返し対応に追われている。
ECサイト運営において、電話対応のAI化は「コスト削減」と「顧客満足度向上」を両立する唯一の手段です。
特にOMSとの連携ができれば、オペレーターが画面を叩いて検索する時間さえも不要になります。まずは、自社の問い合わせ内容の比率をチェックすることから始めてみてはいかがでしょうか。
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