ナレッジの力でAIの社会実装を加速する株式会社Helpfeel（本社：京都府京都市、代表取締役 CEO：洛西 一周、以下：Helpfeel）は、AIを活用した完全自律駆動のコールセンター「オートパイロットコールセンター」の実現に向けた新たな取り組みを開始したことをお知らせいたします。

これに伴い、Helpfeelはカスタマーサポート領域を含む企業のAI-Ready化（※1）を支援するコンサルティング事業を新たに開始します。本事業では、企業がAIを効果的かつ安全に取り入れられるよう、ナレッジ構築を軸に組織体制や業務プロセスの設計、システム連携までを総合的に支援します。

すでにオートパイロットコールセンターの先行事例として、東北電力株式会社（本店：宮城県仙台市、代表取締役社長 社長執行役員：石山 一弘、以下：東北電力）のAIオペレーターの構築プロジェクトにおいてコンサルティングを開始しております。AIによるカスタマーセンターの自律駆動を見据え、複雑な業務フローのデータ構造化（※2）を支援しています。

※1：AIが業務を理解し、自律的に動ける状態に整えること
※2：文書や個人の頭の中にある暗黙知など、点在してAIが認識しづらい情報（非構造化データ）を、AIが正しく理解・参照・判断できるようにルールや意味付けを行って整理・データベース化すること



■ 背景：コールセンター運営は「人に依存するモデル」から「AI自律駆動モデル」へ

企業が顧客とつながる上で重要な接点となるコールセンターの市場規模は、国内で1兆円を超える規模に達しています（※3）。一方で、生産年齢人口の減少などから、有人運営に依存した従来のモデルは限界を迎えつつあり、以下の課題が顕在化しています。

①現場の課題（人手不足と応答率の低下）
コールセンターではオペレーターの人材確保が年々難しくなっています。採用に関する調査では「全拠点でかなり厳しい（35%）」「拠点によってはかなり厳しい（41%）」を合わせ、約8割の企業が人材確保に苦慮しています（※4）。こうした人手不足を背景に、コールセンターの応答率は3年連続で低下しており、「電話がつながらない」状況を生んでいます（※5）。そのため、限られた人員でも応対品質を維持しながら、業務負荷の軽減と「つながりやすさ」の確保を両立することが急務となっています。

②顧客のニーズ（24時間365日対応への需要の高まり）
ライフスタイルの多様化に伴い、「時間を問わず、すぐに解決したい」という顧客ニーズが高まるなか、24時間365日の応対体制は顧客満足度（CX）を左右する要素となっています。加えて、日本では迅速な対応だけでなく、一人ひとりの状況に寄り添った丁寧な対応も期待されており、即時性と対応品質の両立が求められています。一方で、深刻な人員不足から、有人による常時対応の維持は現実的に困難です。

この相反する課題に対し、AIを活用した顧客対応の効率化・自動化を進める動きが広がっていますが、導入後に十分な成果を得られていない企業は少なくありません。日本企業の生成AI活用状況を見ると、導入自体は他国と同程度まで進んでいるものの、効果が「期待を上回る」と回答した企業の割合は欧米諸国の4分の1にとどまっており、「導入」と「成果」の間にあるギャップが浮き彫りになっています（※6）。

その要因の一つが、AIの判断を支える「ナレッジ」の未整備です。高い応対品質が求められる国内市場では、AIツールを導入するだけでは十分な成果は得られません。現場には、FAQやマニュアル、応対ログに加え、長年の有人運営で培われたオペレーターの暗黙知や複雑な業務フローが蓄積されています。これらを整理・構造化し、AIが業務の文脈を踏まえて適切に判断・応対できる「ナレッジデータ」として整備することが重要です。

こうした背景から、Helpfeelは独自のナレッジ構築を通じて、企業に蓄積された業務知識をAIが活用できる資産へと転換し、AIが顧客対応業務を自律的に担う「オートパイロットコールセンター」の実現を推進します。

※3：矢野経済研究所「コールセンターサービス市場／コンタクトセンターソリューション市場の調査を実施（2025年）」より
※4・※5：リックテレコム「コールセンター白書2025」より
※6：PwC Japanグループ「生成AIに関する実態調査2025春　5カ国比較」より

■ AIが自律駆動する「オートパイロットコールセンター」とは

近年、海外では自動運転タクシーの実用化が進むなど、AIが判断から実行まで担う「オートパイロット化」が現実のものとなっています。この流れはホワイトカラー業務全般にも広がりつつあります。

オートパイロットコールセンターは、この概念をコールセンター業務に適用した次世代型の業務モデルです。AIが顧客の用件特定から回答、手続きの完了までをワークフローに沿って自律的に遂行する、新しい顧客対応の形を実現します。

＜従来型との違い＞
従来のコールセンター： 有人オペレーターが顧客の用件を聴取し、FAQやマニュアル、業務システムを手動で参照しながら回答や手続きを実行。
オートパイロット型： 受電から解決にいたるプロセスをAIが自動で遂行。定型対応の自動化だけでなく、システム連携や複雑な応対の判断までをAIが実行。

＜オートパイロットコールセンター実現に向けた展開プロセス＞
コールセンター業務を一気にAIに置き換えるのではなく、AIの習熟度に応じた6段階（Level 0〜5）のロードマップに沿って、段階的にAIの自動化率を引き上げていきます。

まず、AIが自律的に判断・応答するための基盤となるナレッジデータを整備します。そのうえで、顧客の自己解決支援、オペレーター業務の効率化、AIオペレーターによる一部対応、定型業務の自動化へと、AIの活用範囲を順次拡張していきます。最終的には、コールセンターをAIが完全自律駆動する状態を確立し、人はAIをマネジメントしながら顧客体験の改善や高度な判断に集中できる体制の構築を目指します。

Level 0（自動化率 0%） データ未整備
AIは導入しているが、データがAIに最適化されておらず、検索性や活用性が低い状態

Level 1 人とAIが利用するナレッジ基盤の構築
顧客の自己解決を促進し入電数を削減、ナレッジを継続的に拡充

Level 2 人を支援するAIの活用
回答補助などのAI活用により、オペレーター業務を効率化

Level 3 AIオペレーターの活用
特定の問い合わせや手続きをAIが対応

Level 4 定型対応のAI自動化
すべての定型業務をAIで自動化、人は例外対応に集中

Level 5（自動化率 100%） 自律型AIによる運用（オートパイロット）
裁量判断や例外対応も含む全ての業務を自律型AIエージェントが担当、人はAIの監督・マネジメントを行う


■ 東北電力で進む、オートパイロットコールセンターへの移行

東北電力では、2025年3月に自己解決AI「Helpfeel」を導入しました。導入から10か月で月間16万PVに達するなど、顧客の自己解決が定着した結果、入電量は約20％減少し、カスタマーセンターの応答率も大幅に改善しました。

こうした成果を受け、東北電力では単なる問い合わせ削減にとどまらず、AIを前提として次世代のカスタマーサポート体制の構築を推進しています。従来業務をそのままAIに置き換えるのではなく、AIと人の強みを活かしながら業務プロセスそのものを再設計する取り組みを進めています。

現在は、前述のロードマップにおけるLevel 1「人とAIが利用するナレッジ基盤の構築」を達成し、現在はLevel 2「人を支援するAIの活用」のフェーズへと進んでいます。Helpfeelはこうした業務変革とAI活用基盤の構築を支援しており、本取り組みはオートパイロットコールセンターの実現に向けた先行事例となります。

詳細は下記プレスリリースをご覧ください。
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000498.000027275.html

■ オートパイロットコールセンター実現に向け、AIコンサルティング事業を開始

Helpfeelは、オートパイロットコールセンターの実現に向けて、AIコンサルティング事業を正式に開始します。本事業では、企業に蓄積された知識や業務プロセスをAIが活用できる状態へと転換し、企業のAI-Ready化を支援します。すでに東北電力においても、専任コンサルタントが伴走しています。

＜AI-Ready化を実現するメソドロジー＞
AI導入そのものを目的とするのではなく、AIによってどのような事業成果を創出するかを起点に、戦略設計から実行までを一貫して支援します。単なるAIツールの導入にとどまらず、経営・組織・人材・ナレッジ基盤まで含めた企業変革を推進し、生産性向上やコスト最適化に加え、持続的な収益改善の実現に貢献します。

【ステップ①】 AI-Ready戦略策定（ロードマップ策定）
事業課題や経営目標を整理し、AI-Ready化によって実現したい成果を明確化します。そのうえで、売上拡大やコスト削減、生産性向上など、PL（損益）へのインパクトを起点として効果を設定してロードマップを策定します。

【ステップ②】実行支援（AI-Ready化の推進と実装）
900サイト以上に及ぶ「Helpfeel」の導入実績（2026年4月時点）で培った独自の改善メソドロジーをもとに、AI活用の実行を支援します。Helpfeelでは、すべての顧客に専任のカスタマーサクセスが伴走し、現場課題の特定から改善施策の実行、成果創出までを継続的に支援してきました。その過程で蓄積された知見を活かし、ナレッジ基盤の整備に加え、業務プロセスや組織運営の改善まで一体的に支援します。

さらに、最新のAI技術を活用しながら、企業ごとの業務特性に応じた最適な活用方法を設計・実装することで、AIが継続的に成果を生み出す組織と運用体制の構築を支援します。


本コンサルティングはコールセンター領域に限りません。顧客対応で培った知見をもとに、社内のナレッジ構築、営業支援、マーケティング、バックオフィスなど、企業活動全体へと支援領域を広げ、AIが継続的に価値を生み出す組織づくりを支援してまいります。

■ 代表取締役 CEO 洛西 一周よりコメント

これからの顧客対応における「AI自律駆動の土台」を担うこと。それこそが、私たちが目指すオートパイロットコールセンターの本質です。Helpfeelは、900サイトを超える導入実績と運用ノウハウを活かし、企業のAI-Ready化を支えるナレッジ構築を牽引してまいります。
その歩みは、自動車の自動運転になぞらえることができます。自動運転が一夜にして実現しなかったように、コールセンターの進化もまた、段階的な歩みを必要とします。目指す先は明確です。定型業務はAIに委ね、人はより創造的で価値ある仕事へ。一歩ずつ、しかし確実に、次世代のコールセンターを共に切り拓いてまいります。

■ 企業のAI活用を加速する「AIナレッジデータプラットフォーム」

AIの回答精度を左右するのは、参照する「ナレッジデータ」の質です。企業内には、マニュアルやFAQなどの明文化された知識だけでなく、未活用の応対ログや、ベテランのノウハウといった暗黙知など、多くの情報資産が眠っています。
Helpfeelは、こうした社内の知識をAIが活用できる形に整理・構造化し、AI-Readyなナレッジ基盤を構築します。この基盤を中核に、AIエージェントやFAQによる顧客対応、オペレーター支援、VoC分析まで、幅広いソリューションを「AIナレッジデータプラットフォーム」として展開しています。さらに、経営・組織・人材のAI-Ready化を支援するAIコンサルティングも提供し、企業の意思決定や顧客体験の高度化を通じて、持続的な競争優位の実現に貢献します。
現在、金融・インフラ・製造・小売をはじめとする国内エンタープライズ企業を中心に、900サイト以上（2026年4月時点）に導入されています。

「Helpfeel」サービスサイト：https://www.helpfeel.com


■ 株式会社Helpfeel 概要

創業：2007年12月21日（2020年12月4日に日本法人を設立）
代表者：代表取締役 CEO 洛西 一周
京都オフィス：〒602-0023 京都府京都市上京区御所八幡町110−16 かわもとビル5階
東京オフィス：〒104-0032 東京都中央区八丁堀2-14-1 住友不動産八重洲通ビル4階
URL：https://corp.helpfeel.com/

Helpfeelは、企業内に蓄積された膨大な知識資産を、AIが即座に活用できる“AI-Ready”なナレッジ基盤へと最適化するナレッジテクノロジー企業です。AIの精度やパフォーマンスを左右する「コンテキストレイヤー」を担い、ナレッジデータの創造・蓄積・分析・活用を一気通貫で支援することで、知識資産の価値を継続的に高め、AIの精度向上と自律的な活用を支えます。以下3つのプロダクトを中核に、企業の“AI-Ready化”を支援する包括的なソリューションを展開しています。
・企業のAIを強くするAIナレッジデータプラットフォーム「Helpfeel（ヘルプフィール）」
https://www.helpfeel.com/
・AIを育てるナレッジベース「Helpfeel Cosense（コセンス）」
https://cosen.se/product
・画像や動画をあなたの代わりに記憶するAI「Gyazo（ギャゾー）」
https://gyazo.com/about?lang=ja