【IT×CS】サスケがRAG+AI応答で中小BtoBの一次応答70%超を自動化した事例

株式会社サスケがRAG+OpenAI APIで中小BtoB企業のCSを24時間自動化し、一次応答70%超を自動化した事例です。 サスケ公式ブログ(2025-09-30)で公開されています。

「SaaSベンダーの宣伝記事」と読み飛ばすにはもったいないです。 中小BtoB企業の経営者・CS担当で「問い合わせがCS担当数名に集中し、夜間・休日対応できず商談機会損失が発生」で悩んでいる構造そのものだからです。 サスケはこの問題を、「FAQ+過去チケット+RAG+LINE公式統合」で解いています。

僕が注目したのは、「商談化リード件数20%増」まで踏み込んだ効果数字です。中小BtoBにそのまま転用できます。

中小BtoBのCS課題

社員10〜100名の中小BtoB企業にありがちな構造はこうです。

• CS担当が数名で全問い合わせ対応
• 夜間・休日は問い合わせ放置
• 結果、商談機会を取りこぼす
• 担当者の残業が常態化

汎用ChatGPTでは自社FAQ・過去チケットを学習していません。「RAG+自社データ+マルチチャネル統合」が必要、というのが本事例の骨子です。

サスケの取り組み

サスケブログで紹介されている内容は以下です。

• 対象: 中小BtoB企業のCS全般
• 基盤: RAG+OpenAI API+LINE公式連携
• 用途:
• FAQ学習: 既存FAQ・過去チケットをRAG化
• マルチチャネル: Web・メール・LINE公式統合
• 24時間応答: 夜間休日も自動一次応答
• 設計思想: 一次応答はAI、複雑案件は人間

効果実感の数字:

• 一次応答の70%以上を自動化
• 商談化リード件数も20%増
• CS担当の残業時間削減

何が真似できるか

本事例から、設計思想だけ抜き取るとこうなります。

• FAQ・過去チケットをRAGに食わせる
• 問い合わせチャネルをマルチで統合
• 担当者は複雑案件のエスカレーションだけ
• 効果は「自動応答率×商談化率×残業時間」で測る

特に「商談化リード20%増」が秀逸です。中小BtoBほど「CSはコストセンター」と見なしがちですが、24時間応答で売上貢献まで繋がります。

中小企業で再現するなら

ここからが本題です。社員10〜100名の中小BtoBで同じ思想を取り入れるならどう削るか。

構成

評価軸スコア

(難易度=数字小さいほど簡単)

スコア根拠は以下です。

• ROIは最高。自動化70%+商談20%増は売上直結
• 再現性は高い。FAQ整備済みなら同じ構成可
• 難易度は中。チャネル統合が技術的に必要

前提条件・必要データ

• FAQ・過去チケットがMarkdown/CSVで蓄積
• 問い合わせチャネルが統合可能(Web・メール・LINE等)
• AI応答のエスカレーション基準を設計できる
• 月次でレビューするCS担当

失敗条件・適用しないケース

• FAQがベテランの頭の中にしかない
• AI応答を校閲なし運用(誤回答リスク)
• 複雑案件のエスカレーション設計をせずに丸投げ
• 効果測定をせず「便利になった気がする」で終わる

「CS自動化AIを契約すれば応答が自動化する」のではありません。

FAQ整備→チャネル統合→AI契約→検証→運用→月次測定、という流れが2〜4ヶ月で回って初めて、本事例が描く「70%自動化+商談20%増」像が中小BtoBにも見えてきます。

特に「FAQ整備」を省くと、AIが学習する材料がなく応答精度が出ません。

出典・参考

• AIカスタマーサポート自動化の実践 – 中小BtoB企業のCS改革(サスケ、2025-09-30)

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。 中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー 市野 佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。

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