AI検索型FAQで問い合わせ体感8割減、検索ログを製品開発にも回すSaaS運用

『エネがえる』では、太陽光発電の需要拡大に伴って利用者が急増し、業界慣習から電話に集中する問い合わせを営業担当がほぼ1人で受けていました。立て込んだ時期には開発エンジニアまで返信に回っていたほどです。ホームページにはFAQがあったものの検索機能が弱く、新規参入した販売店からは再生可能エネルギーの基本的な質問も増えていました。

注目したいのは、問い合わせの増加と新規参入者の増加が同時に起きていた点です。業界に入ったばかりの人は、正しい用語で質問を言い表すこと自体が難しいはずです。言葉が一致しなければ記事が見つからない従来型のFAQは、まさに最も助けを必要とする層を取りこぼす構造だったのではないでしょうか。答えが存在しないことより、答えまでの入口が利用者の語彙と噛み合っていなかったことが、電話集中の根にあったと編集部は見ています。

営業担当3名が「問い合わせの多い内容を優先し、個別性の高い情報は載せない」という掲載方針を立てた点が、AI検索の精度を生かす土台になったと考えられます。検索がどれほど賢くても、似た記事が乱立すれば利用者は迷います。記事数をあえて抑える判断は、検索結果を絞り込みやすい状態を保つための編集上の設計といえるでしょう。さらに、顧客と日々話している営業担当が運用を担うことで、どの質問が繰り返されているかという現場の感覚がそのまま記事選びに反映されやすくなっています。

新規商談の場でFAQ画面を見せながら使い方を案内する運用も、見落とせない工夫です。導入初期を最も重要な時期と位置づけ、「不明点はまずFAQで解決できる」と認識してもらったうえで、解決しない場合に電話・メール・チャットボットへ進む順番を伝えています。ツールを置くだけでは電話を選ぶ習慣は変わりにくく、利用習慣が固まる前に行動の順序を示したことが、自己解決を定着させる鍵になったのではないでしょうか。

検索ログを顧客の声として読み、プロダクト開発部門へ渡す循環も成果を支える柱です。「ガソリン」の検索増をEV需要の高まり、「補助金」関連の閲覧増を制度情報へのニーズとして解釈し、開発の材料にしています。この分析が続いている背景には、Helpfeel側のカスタマーサクセスが毎月の定例会で検索状況やキーワードの傾向を整理して共有する体制があり、担当者自身も定例会がなければ改善は進まなかったと振り返っています。

FAQの運用開始後、問い合わせ数は担当者の体感値で約8割減少しています。データ面では、Helpfeelを訪れた利用者の43%が検索機能を使い、そのうち80%以上が回答まで到達しました。同社はこの円滑な自己解決体験が顧客満足度を高め、解約率の低下と売上アップにつながったと位置づけており、利用企業へのヒアリングでも「検索すればすぐ解決できる」と満足の声が寄せられています。閲覧の多い記事をサービスサイトのブログに転載する二次活用も始まりました。今後は新規参入者向けの基本キーワード集の作成や、AIエージェントによる問い合わせ対応から提案・クロージングまでの自動化が構想されています。