“店員のように寄り添う”AIチャットで買い物体験を滑らかに

背景・課題

オンラインストアやアプリでの購入前後（在庫・サイズ・コーデ相談、配送状況、返品・交換など）の問い合わせが増加。FAQ検索や電話窓口だけでは即時性に欠け、離脱や重複問い合わせが発生し、現場の負荷と顧客体験のばらつきが課題だった。

AI活用ソリューション

ユニクロのUNIQLO IQのように、オンラインストアの主要導線（トップ/ログイン/決済ページ）に常駐する会話型アシスタントを“唯一の窓口”として設置。お客様はチャットに質問するだけで、StyleHint等の着こなし画像DBと商品・在庫・注文情報に横断アクセスし、目的（着こなし提案→在庫確認→購入→配送/返品の手続き）を一つの画面で完結できる。解決できない場合は9:00–20:00の有人オペレーターへそのまま引き継ぎ。チャット内で選択肢提示とフリーワード入力を併用し、曖昧な要望（“旅行用の軽いアウター”など）にも具体的提案を返す。これにより“探す/問い合わせる/買う/受け取る/相談する”が分断なくつながり、待ち時間のない“店員のような接客”をオンラインで再現する。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

・即時回答率向上、離脱低減によりコンバージョン率とCS向上。 ・有人引き継ぎの効率化で応対コストを削減。 ・ROI試算モデル（例）：年間問い合わせ12万件、AI自己解決率60%、有人1件あたりコスト800円→削減額約5,760,000円/年。チャット基盤・運用費用を差し引いても1年以内の回収を狙える設計。

実事例

ユニクロは、オンラインストアの主要ページに常駐するチャットボット「UNIQLO IQ」を2021年10月11日にリニューアル。着こなし投稿アプリStyleHintの画像も検索対象に加え、商品提案や在庫確認、配送・返品・交換など購入前後の手続きを同一画面で案内。解決が難しい内容は9:00～20:00で専任オペレーターへ引き継ぎ、オンラインに“店員のような接客”を実現した。

https://www.uniqlo.com/jp/ja/contents/corp/press-release/2021/10/21101111_iq.html

さらなる展開

・社内ナレッジ（返品規定、在庫ポリシー、キャンペーン）を継続学習させ、季節や在庫状況に応じた提案精度を自動最適化。 ・LINEや店内サイネージ、スマホ店員アプリへ同一アシスタントを展開し、店舗/EC横断の一貫応対を実現。 ・BOPIS/予約試着/在庫引当と連動させ、“相談→受取方法選択→店舗案内”をチャット内で完了。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 問い合わせカテゴリ/時刻帯/離脱ポイントをログ分析。FAQ網羅性、在庫・注文APIの連携可否、有人チャネルのSLA・引き継ぎ率を可視化。
2. 費用対効果の試算 - 自己解決率・入電削減・CVR改善の3指標で試算モデルを作成。月間問い合わせ件数と単価から人件費削減、離脱低減による売上上振れを算出。
3. PoC検証 - トップ/決済ページの一部トラフィックでA/Bテスト。代表FAQ50件＋在庫/注文トラッキングを接続し、応対時間・解決率・CSを測定。
4. 社内稟議 - PoC実績とROI試算、セキュリティ（会話ログ保護・権限・監査）とオペレーション設計（有人連携/教育/ナレッジ運用）を添えて承認取得。
5. 本番導入 - サイト全体に常駐配置。StyleHint等のコンテンツDBや在庫/注文APIと本番接続。有人シフト最適化、継続学習（ログ→FAQ改善→フロー改修）の運用を定着化。