Stella for Support
小売・ECに特化したカスタマーサポートAIエージェント
サポートコストは半分に。
顧客体験は、落とさない。
人数で膨らむCS費用を、AIエージェントStellaが構造から見直します。一次対応をその場で完結し、応答スピードと解決率も高めます。
大手小売・EC企業のCS部門からご相談多数
Problems
その委託費、品質に見合っていますか?
※ 自社でセンターを運営している場合も同じです。採用・教育・シフト管理のコストは固定費として重くのしかかるのに、品質はオペレーターの熟練度次第——構造は変わりません。
問題は、委託先や現場の努力不足ではありません。
「1件ずつ人が対応する」構造にあります。
人を介する限り、コストと品質の限界は変わりません。
Cost Structure
席数で払っても、件数で払っても、
コストは「問い合わせ量」に比例する
コールセンター委託の料金体系は、大きく2つ。専任オペレーターを確保する月額固定型(席数課金)は、小売業界で1席あたり月額30〜50万円が一般的な水準。従量課金型なら1コールあたり300〜1,000円程度です。固定型でも契約件数を超えればコールオーバー料金がかかり、夜間・休日対応には割増が乗ります。
どちらの体系でも、構造は同じです。オペレーター1人が処理できる件数には限界があるため、問い合わせが増えれば増席するしかない。席で払っても件数で払っても、総コストは問い合わせ量に比例して増え続けます。しかも小売・ECの問い合わせの大半は、答えが注文データで決まる定型的な内容。単価交渉で下げられるのはせいぜい数%だとすれば、打ち手は「対応の構造」を変えることだけ。AIエージェントなら1件あたり数百円規模——閑散期の席の固定費もかかりません。
コールセンター委託費用の一般的な相場
専任オペレーターを確保する契約。小売業界の一般的な水準
インバウンド対応の一般的な水準
契約件数の超過分は1件ごとに加算。夜間・休日は割増
完全従量。席の固定費・時間外割増なし
席数 × 席単価 ≒ 件数 × コール単価
※ 公開されている業界相場の目安。業務内容・専門性により変動します。
1件あたり対応コストの推移(概念図)
有人対応コスト
+6.3%/年
最低賃金の2025年度上昇率(過去最大)。政府目標は2030年代半ばに時給1,500円
AI対応コスト
×1/10/年
同等性能のAI利用コストの年間低下ペース。GPT-4級の品質は3年で約1/1000に
※ 出典:厚生労働省(2025年度地域別最低賃金)、a16z「LLMflation」、Epoch AI。曲線はトレンドを示す概念図です。
しかも、この差は
これから開き続けます。
人件費の上昇は、政策として決まっています。最低賃金は2025年度に全国平均1,121円へ、66円(+6.3%)の引き上げ——2年連続で過去最大を更新し、政府は2030年代半ばまでに時給1,500円の目標を掲げています。春闘の賃上げ率も5%台。さらに生産年齢人口の減少が採用競争に拍車をかけ、オペレーターの時給も委託単価も、下がる要素がありません。
一方、同等性能のAI利用コストは毎年約1/10に下がっています。GPT-4級の回答品質にかかる費用は、3年で約1/1000になりました。一時的な値下げ競争ではなく、①モデルの小型化・効率化、②半導体の世代交代、③オープンモデルを含む提供者間競争——3つの構造要因が同時に働いた結果です。しかも同じ費用で使える性能は、むしろ上がり続けています。
片や年5%前後の上昇が政策として予定され、片や年90%のコスト低下が続く。有人対応を続けることは「毎年確実に値上がりする体制」を持ち続けることです。AIエージェントへの移行は時間が経つほど効果が大きくなる投資であり、判断を1年先送りにするごとに、その1年分の差額が失われていきます。
Solution
サポートの主役を、
人からAIエージェントへ。
私たちが提供するのは、よくある「チャットボット」ではありません。御社の商品情報・規約・注文データを学習し、意図を理解し、判断し、手続きまで完了させるAIエージェントです。熟練オペレーターの仕事をまるごと担って、コストは解決1件あたり数百円。問い合わせがどれだけ増えても、最高品質の対応を無制限に増やせます。
意図を汲んで回答
「昨日頼んだやつ、まだ来ないんだけど」——曖昧な聞き方でも注文を特定し、意図を理解して答えます。
手続きまで完結
回答するだけでなく、返品受付・サイズ交換・配送日変更・キャンセルまで実行します。
品質は常に均一
セール直後の問い合わせラッシュも、深夜の注文直後も、待ち時間ゼロ・品質は均一です。
✆Stella
お世話になります。Stellaサポートです。昨日ご注文いただいたコードレス掃除機の件でお間違いないでしょうか?
✆Stella
現在配送中で、本日18時ごろ到着予定です。ご都合が合わなければ、この場でお届け日時を変更できますよ。
Built for Retail
小売・ECのためだけに、
つくられたAIエージェント。
汎用のAIに小売の知識を足したものではありません。返品・交換、配送、故障受付、キャンセル——小売・ECで実際に発生するすべての問い合わせ類型について、判断基準を組み込み、学習とテストを重ねた専用設計のエージェントです。だから「案内」で終わらず、手続きの実行まで完結できます。
返品・交換対応
返品ポリシー(期間・状態・レシート有無)を踏まえて可否をその場で判定。対象なら返送手順の案内、返品ラベルの発行、返金時期の回答まで一気通貫で完了します。
この類型に組み込み済み
判断ロジック
返品期間・商品状態・レシート有無による可否判定。セール品・使用済みなど例外パターンの切り分け
実行できる手続き
返品ラベルの発行/返金処理/交換品の手配
学習・検証
実際の返品問い合わせパターンで学習し、想定シナリオでテスト済み
その"専用設計"を支える、3つの土台。
One Agent, Every Channel
ひとつのAIエージェントが、
すべての接点でサポートを完結させる。
この専用エージェントは、どこにでも立てます。御社の商品情報・注文データ・返品規約・会員情報のすべてを踏まえて、一人ひとりのお客様に最適な回答と手続きを返す。しかも対応するのはWebチャットだけではありません。LINE、そして電話まで——お客様が問い合わせてくるあらゆるチャネルを、同じ品質でカバーします。
+ Personalization
どのチャネルでも、会員情報と連携した"あなた宛て"の回答。
ログイン済みのお客様には、注文履歴・配送状況・保有ポイントを踏まえた個別回答が可能。「私の注文どうなってる?」に、チャットでもLINEでも電話でも、その場で答えます。
Learning Loop
使うほど、賢くなる。学習は、自動で回り続ける。
チャットも、LINEも、電話も——日々の対応は、すべて学習材料になります。解決できたか、どこでつまずいたか、お客様はどう評価したか——エージェント自身が対応結果を分析し、回答とナレッジの改善案を自動で生成します。
承認された改善は即座に反映され、次のサイクルが回り始める。この仕組みが止まらずに回り続けるから、エージェントは導入した日がいちばん弱く、放っておいても賢くなり続けます。
人の作業は、AIが作る改善レポートの承認だけ。運用工数をかけずに、品質が上がり続けます。
∞
自動で
回り続ける
01
対応する
実際の問い合わせにAIが対応。会話ログが蓄積される
02
自己分析する
解決率・つまずき・お客様の評価をAIが分析
03
改善案を生成する
回答・ナレッジの改善案をレポートにまとめる
人はここだけ
04 承認する
レポートを確認して承認するだけ。即座に反映
Before / After
導入企業のコスト構造は、こう変わる。
年間問い合わせ数百万件規模のEC・通販企業の場合(モデルケース)
※ 数値は問い合わせ内訳・ナレッジ整備状況により変動します。貴社の場合の試算は無料シミュレーションで提示します。
貴社の数字に当てはめると、いくら変わるのか。
問い合わせ件数と現在の費用を入れるだけで、その場で概算が分かります。
Onboarding
リスクなく、小さく始められます。
STEP 1
現状分析(無料)
問い合わせログを分析し、配送確認・返品・注文変更など、AIで自動化できる領域と削減インパクトを試算します。
STEP 2
ナレッジ連携・構築
FAQ・返品規約・カート/注文管理・会員システムと連携し、貴社専用のAIエージェントを構築。
STEP 3
限定公開でテスト運用
一部のチャネル・時間帯から開始し、回答品質を検証。有人対応と並走させるので業務は止まりません。
STEP 4
本格展開
効果を確認しながら、チャネルと対応範囲を段階的に拡大します。
FAQ
よくいただくご質問にお答えします。
Q.AIが間違った回答をしませんか?
回答は貴社の承認済みナレッジに基づいて生成し、確信度が低い場合や重要な手続きは自動で有人担当者にエスカレーションします。「AIが勝手に答えて炎上」を防ぐ設計です。
Q.顧客情報のセキュリティは?
会員情報へのアクセスは認証済みユーザー本人の情報に限定。データの取り扱い範囲は導入時に貴社のセキュリティポリシーに合わせて設計します。
Q.オペレーターは全員不要になるのですか?
いいえ。定型的な問い合わせをAIが引き受けることで、人にしかできない複雑な対応・クレーム対応に人材を集中させる構成を推奨しています。
Q.既存のECカート・注文管理システムと連携できますか?
主要なECカート・注文管理(OMS)・CRMとのAPI連携に対応します。自社開発システムの場合も、導入時に連携方式を設計。注文照会・返品受付・配送変更など、どこまでAIに実行させるかは貴社の運用に合わせて決められます。
Q.うちの業態(家電・アパレル・食品など)でも対応できますか?
小売業に共通する返品・配送・故障・会員対応の基盤に、貴社固有の商品知識・規約・業務フローを組み込んで構築します。業態ごとの特有ルール(食品の返品不可、家電のメーカー保証連携など)も設計段階で反映します。
Q.導入にどれくらいかかりますか?
ナレッジの整備状況によりますが、テスト運用開始まで最短数週間です。まず現状分析からご提案します。
See What Stella Can Do
Stellaでできることを、
ぜひご覧ください。
StellaがどのようにAIを活用し、サポートコストを抑えながら、人間味のある顧客体験を実現するのか——貴社の商材・体制に沿ってご紹介します。
詳しく見る※ フォーム送信後、担当より1営業日以内にご連絡いたします。