1. カスタマーサポートで生成AIを使う人が増えている理由

⚠️ 注記: 本記事で紹介する統計・料金は執筆時点（2026年8月）のものです。調査の対象範囲やAIツールの料金・仕様は変更される可能性があるため、最新情報は各公式サイト・一次情報でご確認ください。

帝国データバンクが2026年3月17日〜31日に実施した「生成AIに関する企業の動向調査」（対象2万3,349社、有効回答1万312社、回答率44.2%）によると、生成AIを業務で「活用している」企業は34.5%にのぼります。規模別に見ると、大企業46.5%、中小企業32.4%、小規模企業28.0%となっており、従業員1,000人超の企業に限ると63.6%とさらに高くなります。そして活用している企業のうち、「業務への効果が出ている」と答えた割合は合計86.7%（「大いに効果が出ている」25.2%＋「やや効果が出ている」61.5%）と、非常に高い水準です。

活用業務の内訳を見ると、最多は「文章の作成・要約・校正」45.1%で、「情報収集」21.8%、「企画立案時のアイデア出し」11.0%と続きます。この調査にカスタマーサポート・問い合わせ対応を単独で切り出した項目はありませんが、問い合わせへの返信メールやFAQの回答文も「文章の作成」の一種です。つまりカスタマーサポート業務は、いま最も生成AIが使われている領域と地続きにあるといえます。

一方、活用にあたっての懸念事項としては「情報の正確性」が50.4%で最多となっており、次いで「専門人材・ノウハウ不足」「情報漏えいのリスク」が挙げられています。カスタマーサポートは顧客の氏名・連絡先・注文内容といった個人情報を扱う場面が多い業務だけに、この「正確性」と「情報漏えい」への懸念は特に重く受け止めておく必要があります。この点は次の章で具体的に扱います。

海外に目を向けると、Zendeskの「CXトレンドレポート2026」では、消費者の74%が「AIを活用した24時間365日のカスタマーサービス」を求めており、83%が「現状のカスタマー体験にはまだ改善の余地がある」と回答しています。これはグローバル調査であり日本国内の消費者に特化した数値ではありません。ただし、24時間体制の有人対応を中小企業がすぐに整えるのは現実的でなくても、AIを使って一次返信のスピードを上げる方向であれば、今日から手が届く範囲です。

こうした背景を踏まえると、カスタマーサポートの現場でChatGPTやClaudeを「文章作成の下書き役」として取り入れる動きは、今後さらに広がっていくと考えられます。次の章では、実際に使い始める前に押さえておきたい注意点を解説します。

2. 使う前に知っておきたい注意点（個人情報の入力ルールとツール選び）

カスタマーサポートでChatGPTやClaudeのような生成AIを使う際、最初に押さえておきたいのが個人情報の扱いです。

個人情報保護委員会は2023年6月2日付で「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」を公表しています。この中では、個人情報取扱事業者が生成AIサービスに個人情報を含むプロンプトを入力する場合、（1）その利用が本来の利用目的の範囲内であることを確認すること、（2）入力した情報が生成AI事業者側の機械学習に利用されないことを確認すること、などを求めています。これは正式には「ガイドライン」ではなく「注意喚起」という位置づけの文書です。2023年6月の公表から時間が経っていますが、2026年8月時点でも複数の法律事務所の解説記事で継続的に参照されており、少なくとも本記事執筆時点では後継の注意喚起・改訂は見当たりませんでした。ただしこれは二次情報に基づく確認であり、実際に業務で参照する際は個人情報保護委員会の公式サイトで最新の公表状況をご確認ください。

カスタマーサポートの現場では、顧客の氏名・電話番号・メールアドレス・注文番号・購入履歴といった個人情報を含む問い合わせ内容を、そのまま生成AIに貼り付けてしまいがちです。しかし上記の注意喚起を踏まえると、これは避けるべき運用です。実務では、次のようなルールを社内で共有しておくことをおすすめします。

• 顧客の氏名・電話番号・メールアドレス・注文番号などは、プロンプトに入力する前に「お客様A」「〔注文番号〕」のように仮の記号に置き換える（例：「田中様からお電話があり、注文番号12345の商品が届かないとのご連絡」→「お客様Aからお電話があり、注文番号〔注文番号〕の商品が届かないとのご連絡」のように書き換えてから貼り付けます）
• 未公開の価格表・社内マニュアル・取引条件など、個人情報以外の社外秘情報も、公開されている情報や一般化した表現に置き換えてから入力する（例：具体的な仕入れ値や契約条件は書かず、「通常の卸価格より」といった一般的な表現にとどめる）
• 生成AIに渡すのは「問い合わせ内容の要約」や「一般的な状況説明」までにとどめ、個人を特定できる情報はできる限り入力しない
• 契約しているAIツールが、複数人での利用を前提とした法人向けプランかどうかを確認する（法人向けプランであれば必ず学習に使われない設定とは限らないため、次の項目と分けて確認します）
• 入力したデータがAIモデルの学習に利用されない設定になっているかどうかを確認する。法人向けプランでは初期設定でオフになっていることが多いですが、個人向けプラン（無料・Plus・Proなど）でも設定画面から学習利用をオフにできる場合があります（例：ChatGPTは「設定＞データコントロール」、Claudeは「設定＞プライバシー」といった画面から変更できます。画面の名称や場所は変更されることがあるため、必ず利用中のツールの設定画面と公式ヘルプで確認してください）
• 複数人でカスタマーサポート業務に使う場合は、法人向けプランの検討も選択肢になります。例えばOpenAIのChatGPTには法人向けプラン（ChatGPT Business）があり、複数の解説記事によると業務ツールとの連携が用意されているとされています。プランごとの機能差・料金・管理機能の有無は改定も多いため、本記事では個別の仕様には踏み込みません。導入を検討する際は、必ず各サービスの公式サイトで最新の情報をご確認ください
• AIが作った回答案は、あくまで「下書き」として扱い、個人情報を含む固有名詞や事実関係は、送信前に必ず人が実際のデータと突き合わせて確認する

これらは公式な注意喚起の条文そのものというより、個人情報保護委員会の注意喚起の趣旨を踏まえて、複数の実務系記事でも共通して推奨されている現実的な運用ルールです。次の章から紹介するプロンプトも、こうした前提（個人情報・社外秘情報は入力しない、AIの出力は下書きとして扱う）のもとで使ってください。

3. 【コピペOK】カスタマーサポートで使えるプロンプト集

ここからは、そのままコピペして使えるプロンプトを紹介します。プロンプトとは、AIに「何をどう書いてほしいか」を伝える指示文のことです。〔　〕で囲んだ部分は、ご自身の状況に合わせて書き換えてください。顧客の氏名・連絡先・注文番号などの個人情報は入力せず、「お客様」「〔注文番号〕」のような仮の表記に置き換えたうえで使うことを前提にしています。貼り付ける前に、次のように一手間かけて置き換えてください。

• 置換前：「田中様よりお電話、注文番号12345の商品が未着とのご連絡」
• 置換後：「お客様Aよりお電話、注文番号〔注文番号〕の商品が未着とのご連絡」

① クレーム対応の初動返信を作る（謝罪→共感→解決策）

実際にやってみると、こんなイメージです（状況：「商品が届いたが箱が破損していた」で試した例）。

AIの出力例（そのままではまだ送れない下書き）：

このたびは商品の箱が破損していたとのこと、大変申し訳ございませんでした。すぐに状況を確認いたします。ご迷惑をおかけしましたことをお詫び申し上げます。今後ともよろしくお願いいたします。

このままだと、（a）お客様の具体的な状況への言及がなく定型文っぽい、（b）「すぐに確認する」が誰宛にいつまでにかが曖昧、（c）代替品や返金など次のアクションの見通しがない、という弱点があります。そこで担当者が次のように手直しします。

人が直した最終文（例）：

このたびは、お届けした〔商品名〕の外箱が破損した状態で届いてしまい、大変申し訳ございませんでした。ご不便・ご不安なお気持ちをおかけしましたこと、心よりお詫び申し上げます。現在、配送状況と商品の状態を確認しております。恐れ入りますが、破損箇所のお写真を1〜2枚お送りいただけますでしょうか。確認でき次第、2営業日以内に代替品の手配または返金についてご案内いたします。

このように、AIの出力はあくまで「型」と「言葉遣い」の土台として使い、具体的な事実確認の依頼や次のアクションは人が補うのが基本の使い方です。

② よくある質問（FAQ）の一次回答ドラフトを作る

「一次回答」とは、担当者が最初にお客様へ返す回答のことです。

出力イメージ（例）（質問内容：「注文した商品の配送状況を知りたいが、追跡番号がわからない」で試した場合）

お問い合わせいただきありがとうございます。配送の追跡番号は、ご注文時にお送りしている確認メールに記載されております。メールが見当たらない場合は、マイページの注文履歴からもご確認いただけます。それでもご不明な場合は、担当部署に確認のうえ改めてご連絡いたします。

このように結論から先に伝わる短い下書きが返ってきます。実際の追跡番号や配送状況はAIには分からないため、事実部分は担当者が確認のうえ書き足してください。

③ 文章のトーンを調整する

④ エスカレーション要否をAIに相談しながら整理する

「エスカレーション」とは、担当者だけで判断せず、上長や専門部署に対応を引き継ぐことです。

⑤ お詫びメールの表現をブラッシュアップする

⑥ よくある質問からFAQページ用のQ&Aを作る

出力イメージ（例）（元になった問い合わせ：「商品を返品したい」への対応記録から作成した場合）

Q. 商品の返品はできますか。
A. 商品到着後7日以内であれば返品を承ります。返品をご希望の場合は、返品ページから手続きをお願いいたします。到着後8日目以降のご連絡の場合は、状態を確認のうえ個別にご案内いたします。

このように「よくある聞かれ方」の質問文と、結論から始まる回答文のセットで返ってきます。個人が特定できる情報が残っていないか、掲載前に必ず人の目で確認してください。

⑦ 対応内容の社内引き継ぎメモを作る

いずれのプロンプトも、まずはそのままコピペして試し、慣れてきたら自社のトーン・言い回しに合わせて〔　〕の部分を書き換えていくのがおすすめです。特に①④のように事実関係や判断が絡むものは、AIの出力をそのまま送信せず、必ず人が最終確認したうえで使うようにしてください。

4. 明日から始めるための3つのアクション

個人情報を入力しないこと、AIの出力は人が最終確認することという2つの原則は、すでに2章・3章で触れたとおりです。ここでは重複を避け、それを踏まえたうえで「実際に何から始めればいいか」を3つのアクションに絞って紹介します。

① 社内で共有する「生成AI利用ルール」5行テンプレ
社内での使い方を統一するために、次のルールをそのままチャットツールや共有ドキュメントに貼り付けて使ってください。

1. 顧客の氏名・連絡先・注文番号、および未公開の社内情報は、仮の記号・一般化した表現に置き換えてから入力する
2. AIの出力は「下書き」として扱い、送信前に必ず人が事実関係を確認する
3. 使うAIツールは、法人向けプランを使うか、個人向けプランでも設定画面で学習利用をオフにする（設定のありかは2章を参照）
4. 重要な判断（返金・法的な内容など）が絡む場合は、AIに相談する前後で必ず上長に確認する
5. 気づいた誤り・使いにくかった点は、都度チームで共有する

② 始め方：小さく試して、記録する
いきなりすべての対応にAIを使う必要はありません。まずは次の順番で試してみてください。

1. 比較的リスクの低いFAQ回答（本記事のプロンプト②）で1件試す
2. 出力した下書きと、実際に送った文面を上長・チームに見せて感想をもらう
3. 2週間ほど使ってみて、「何件使ったか」「どのプロンプトが役に立ったか」を簡単に記録する

③ 効果の見方：時間とばらつきで判断する
効果を測る際は、「クレーム対応の満足度が上がった」といった大きな成果を最初から狙うより、次の2つの分かりやすい指標から始めるのがおすすめです。

• 1件あたりの下書き作成にかかった時間（体感でよいので、使う前と後で比べる）
• 担当者ごとの表現のばらつき（同じような質問への回答の言い回しが揃ってきたか）

日本国内のカスタマーサポート領域に特化した効果測定データは、本記事執筆時点でまだ十分には確認できていません。だからこそ、まずは自分たちの現場でこうした身近な指標から手応えを積み上げていくのが現実的です。

まとめ

ChatGPTやClaudeといった生成AIチャットは、カスタマーサポートの「文章を書く」負担を軽くする下書き役として、負担軽減の一助になりえます。個人情報・社外秘情報を入力しないという原則さえ守れば、クレーム対応の初動返信からFAQ回答、社内引き継ぎメモまで、幅広い場面でコピペしてすぐに使い始められます。

• 背景データ：生成AI活用企業34.5%、活用企業のうち86.7%が効果実感（帝国データバンク2026年3月調査）。ただしカスタマーサポート単独の数値ではなく、「文章作成・要約・校正」45.1%というカテゴリに含まれる点に留意
• 使う前の注意点とツール選び：個人情報保護委員会の注意喚起（2023年6月公表）を踏まえ、顧客の氏名・連絡先・注文番号や未公開の社外秘情報は仮の記号・一般化した表現に置き換えて入力する。あわせて、入力内容が学習に使われない設定になっているかを、利用中のツールの設定画面で確認する
• コピペで使えるプロンプト：クレーム対応の初動返信、FAQ一次回答、トーン調整、エスカレーションの整理、お詫びメールのブラッシュアップ、FAQページ用Q&A作成、引き継ぎメモまで7種類
• 明日から始めるアクション：5行の利用ルールを社内共有し、まずはFAQ回答1件から小さく試し、下書き時間や表現のばらつきで効果を確かめる

まずは、比較的リスクの低いFAQ回答から、本記事のプロンプト②を試してみるところから始めてみてください。小さく試して手応えを確かめれば、カスタマーサポートという顧客対応の要となる業務に、AIをどう組み込んでいくか、自社なりのやり方が見えてくるはずです。

出典・参考

• 帝国データバンク「生成AIに関する企業の動向調査（2026年3月）」https://www.tdb.co.jp/report/economic/20260514-genai/ （調査期間2026年3月17〜31日、対象2万3,349社、有効回答1万312社、回答率44.2%）。1章の「活用企業34.5%」「効果実感86.7%（活用企業のうち）」「文章作成・要約・校正45.1%」「懸念事項『情報の正確性』50.4%」の根拠。この調査にカスタマーサポート・問い合わせ対応を単独で切り出した項目はなく、本文中でもその旨を明記しています。
• Zendesk「CXトレンドレポート2026」https://cxtrends.zendesk.com/jp/ 。1章で紹介した「消費者の74%が24時間365日のAI対応を希望」「83%が現状のCXに改善の余地があると回答」の根拠。グローバル調査であり、日本国内に特化したデータではない点にご留意ください。
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（2023年6月2日公表）https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/ （PDF: https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_alert_generative_AI_service.pdf ）。2章で紹介した個人情報の入力ルールの根拠です。正式名称は「注意喚起」であり、個人情報保護委員会が別途公表している「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン」とは異なる文書です。

なお、2章で触れたChatGPT Businessなど法人向けプランの料金・仕様は変動が大きいため、本文では具体的な金額を掲載していません。導入検討時は必ずOpenAI公式サイト等、各サービスの公式情報でご確認ください。