LOHACOのAIチャットボット事例｜問い合わせ対応を学習型にする

結論

ECのAIチャットボットは、問い合わせをゼロにするものではなく、定型質問を整理し、人が対応すべき相談を見えやすくするもの と考えるべきです。

アスクルなどの公開情報では、LOHACOのAI型チャットボット「マナミさん」に、IBM Watsonをベースとした対話システムを導入したことが紹介されています。

LOHACOでは、2014年9月からチャットボットによる24時間365日の応対とスタッフ対応の両立を進めていました。一方で、回答できなかった質問を抽出し、回答文をデータベースへ入力して精度を高める運用負担が課題でした。

LOHACOの事例で重要なのは、チャットボットを置くだけで終わらせず、回答精度を高める学習プロセスまで設計している点です。

ECの問い合わせは、配送状況、返品、キャンセル、注文変更、会員情報、決済、クーポンなど、定型化できる内容が多くあります。ただし、顧客ごとの状況確認が必要なものもあります。

そのため、AIが回答する範囲と、スタッフへ渡す範囲を分けることが重要です。

最初に、問い合わせを分類します。配送、返品、商品仕様、在庫、注文変更、決済、会員登録、クレームに分け、件数が多い順に見ます。

次に、FAQの正本を作ります。古い回答、担当者ごとの表現違い、キャンペーンごとの例外が混ざっていると、チャットボットの回答も不安定になります。

その後、人に渡す条件を決めます。返金判断、個別注文、クレーム、個人情報確認、配送事故のような内容は、最初から有人対応に回す方が安全です。

AIチャットボットは、運用しながら改善する前提です。回答できなかった質問、誤回答、転送理由、満足度を見ずに放置すると、顧客体験が悪くなります。

また、ECでは価格、在庫、配送予定、返品可否がトラブルになりやすいです。システム上の最新情報とFAQがずれないように、更新担当と確認フローを決めます。

LOHACOの事例から学べるのは、AIチャットボットの導入はツール選定だけでなく、問い合わせデータとFAQ運用の整備が成否を左右するという点です。

この記事は、アスクルなどの公開情報を参考にしています。

問い合わせ対応を深めるなら、問い合わせ対応AI化の準備と返品返金FAQの整え方が参考になります。

この記事の制作・確認方針

中小企業の経営者・部門責任者がAI導入を判断しやすいよう、公式情報、編集部の運用チェックリスト、実務メモをもとに構成しています。最終確認日は 2026/4/21 です。運営会社と編集方針は運営情報と編集部プロフィールにまとめています。

この記事の制作・確認時に参照した情報です。制度、セキュリティ、個人情報、医療、法務、会計、採用など更新性や判断責任が高いテーマでは、公式情報・一次情報を優先します。

実務メモ事実確認
PR TIMES: LOHACOのチャットボット「マナミさん」
アスクルなどが公開した、LOHACOのAI型チャットボット「マナミさん」とIBM Watsonを使った問い合わせ対応事例。
確認日: 2026-04-21
編集方針構成・論点
業種別AI導入の記事で押さえる視点
業種別記事は、業務フロー、紙や音声の有無、説明責任、法令制約の4軸で整理するためのカード。
確認日: 2026-04-20
編集部基準編集レビュー
AI導入前に確認したい社内ガバナンス項目
個人情報、顧客情報、確認責任、記録保存、利用ルールを最低限押さえるための運用カード。
確認日: 2026-04-20

ECでチャットボットを入れる前に必要なことは何ですか？

配送、返品、注文変更、会員情報、決済、キャンセルのFAQを整理し、人に渡す条件を決めることです。

AIチャットボットで問い合わせはなくなりますか？

なくなるとは限りません。定型質問を減らし、複雑な相談をスタッフへ渡しやすくする用途として考える方が現実的です。

導入後に改善すべき点は何ですか？

回答できなかった質問、誤回答、有人対応への転送理由、満足度、FAQの不足を定期的に見直します。