調査はTwilioが2026年4月から5月にかけて実施した。対象は世界18の国と地域における消費者7652人と、従業員500人以上の企業に属するビジネスリーダー660人だ。日本市場については、過去半年以内にオンラインでの購買経験を持つ1960年代～2000年代生まれの消費者351人と、顧客体験やデータ戦略を統括するビジネスリーダー34人の回答を抽出している。

　本調査では、システムの適用状況に対する企業と消費者の認識のずれが明確になった。日本のビジネスリーダーの83％が「自社のAIチャットbotはリピーターを認識し、過去のやりとりを参照できる」と回答した。対照的に、日本の消費者の54％は「AIチャットbotとの対話ですでに伝えた情報を繰り返し説明しなければならなかった」と指摘している。50％の消費者が、AIチャットbotが自身のアカウントなどの基本情報を把握していなかったことを理由に、対話を途中で中断した経験を持っていた。

　消費者がAIチャットbotに求める役割として最も多いのは「24時間365日の稼働」（42％）だ。それに「要望の正確な理解」（33％）や「スムーズな有人への切り替え」（30％）が続く。ところが現実には、日本の消費者の73％が「過去のやりとりを踏まえていない」といった理由でAIチャットbotでの体験に不満を感じている。応答の速さという利点だけでは、文脈を欠いた処理に対する顧客の不満を解消できない状況だ。

同じ説明を繰り返させる原因は「サイロ化」

　文脈の欠落を引き起こす主な要因は、システム内におけるデータのサイロ化にある。フロントエンドのAIツールと、顧客データベースや有人窓口のシステムが分断されているため、行動履歴や問い合わせ内容が一元化されていない。その結果、人間のオペレーターへエスカレーションされた後でも、日本の消費者の67％が同じ説明の反復を強いられている。

　グローバル調査の結果によると、不正確なAIチャットbotによる処理は、最終的に人間に引き継がれるまでに1回当たり平均81秒の時間を浪費している。自動化の規模を拡大するには、通信APIや顧客データ一元化ツールを活用し、複数チャネルの顧客情報を集約するアーキテクチャの構築が必要不可欠だ。AIチャットbotと人間のオペレーターが共通のデータを参照できるシステム構成を整備することで、初めて顧客の負担を軽減できる。

　技術的な仕組みの見直しに加え、AI利用における透明性の確保も求められている。日本の消費者の59％が「会話の開始時にAIチャットbotによる処理であることを明示してほしい」と望んでいるが、実際に冒頭でその旨を伝えている日本企業は21％にとどまる。相手がAIチャットbotか人間かを明確にすることは、利用者の混乱を防ぐための基礎的な要件といえる。

問われる「一貫したデータインフラ」の構築

　今後の展望として、定型業務の自動化がさらに進むことが想定される。消費者は「レストランの予約」（82％）や「商品の返品・交換手続き」（79％）といった業務をAIエージェントに任せることには前向きだ。日本のビジネスリーダーは、顧客対応においてAIエージェントが担う割合が、現在の47％から2027年には61％まで拡大すると見込んでいる。異なる企業が提供するAIエージェント同士が直接連携して問題を解決する仕組みについても、日本の消費者の70％が抵抗がないと回答している。

　顧客の信頼を維持しながら自動化を推進するためには、単にAIチャットbotを導入するだけでは不十分だ。バックエンドでのデータ連携を進め、AIチャットbotと人間の双方が一貫した顧客情報を基に判断を下せるインフラを構築することが、今後の企業競争力を左右する。