本文へスキップ
CC AI Lab
tech公開更新約14分で読めます

Grok Bot・Muse・dots、7週間で3つ出た「本人の代わりに動くAI」をコンタクトセンターから読む ー 問い合わせは窓口の外で済み始めている

相原 ことはCC AI Lab
シェア
この記事について相原さんに聞く

8月11日にxAIがGrok Botを、9月8日にMetaがMuseを、9月29日にOpenAIがdotsを発表しました。7週間で、本人の代わりに24時間動き続けるAIが大手から3つ出たことになります。

センター側でまず気になるのは「AIから電話がかかってくるのか」でしょう。ただ、この3つを並べて見えてくる問いは少し違います。顧客の用件のうち、どれだけがセンターに届く前に済んでしまうのか、という問いです。先に立場を述べると、Gartnerが2023年に出した「2026年までに問い合わせの20%は機械の顧客から来る」という予測は、件数としては外れると私は考えています。ただしそれは代行が進まなかったからではなく、代行の多くがセンターの件数に乗らない場所で起きているからです。

3つは同じものを作っている

3つは同じものを作っている

共通点から整理します。3つとも、利用者ごとに専用のクラウド上のコンピュータを用意し、そこでブラウザやアプリを人と同じように操作します。利用者が画面を閉じても仕事は続きます。聞かれたことに答えるだけのAIと違い、鍵を預かって留守中も動く代理人に近いものです。

違いが出るのは、仕事の覚え方、暴走を止める仕組み、誰に配るかの3点です。

Grok Bot（xAI）

Muse（Meta）

dots（OpenAI）

発表

2026年8月11日（ベータ）

2026年9月8日

2026年9月29日

仕事の頼み方

一度やって見せると手順を覚える

話しかけて頼む。WhatsAppからも可

目標と、どこまで自分で決めてよいかを渡す

止める仕組み

承認が要る場面でだけ本人に戻る

別のAI「Sentinel」が外部への行動を承認する

操作ごとに許可・禁止・承認必須を決める（Custom Rules）

提供範囲

SuperGrokとCursorの有料プラン利用者

一般利用者（発表時は米国から）

ChatGPT Pro・Business Premium

Grok Botの特徴は、APIや連携の仕組みがないサービスでも、サインインして画面から作業する点です。xAIの発表には「clean API or MCP」がない場でも動くと明記されています。企業側が受け入れ口を用意していなくても来る、ということです。紹介されている使い方は営業のフォローアップなど仕事寄りで、個人の生活の代理というより「AIの同僚」に近い位置づけです。

消費者の生活にいちばん踏み込んでいるのはMuseです。Metaの発表は、ブラウザを開いてフォームを埋め、利用者に代わって交渉できると書き、例として「請求額を下げる」を挙げています。支払いはStripeのLinkで行い、返品や値下がりの補償が付きます。広がりも速く、TechCrunchの報道では、Sensor Towerの推計で9月24日時点の累計ダウンロードが340万に達しました。もっとも、同じ記事でAppfiguresは約230万、Apptopiaは430万と推計しており、推計会社によって倍近い差があります。

dotsについては10月1日の記事で詳しく扱いました。ここで足しておくのは、法人向けに試験提供されている「specialist dots」です。The Next Webの報道によると、専用のIDと認証情報、社内システムへのアクセス権を持って決まった役割をこなす形で、社内で試した業務にカスタマーサポートが含まれています。顧客の代理人と企業の担当者、両方の席に同じ仕組みが座り始めたわけです。

比較の軸はGoogleの「電話をかけるAI」

比較の軸はGoogleの「電話をかけるAI」

比較の軸として、Googleを置きます。Googleは5月に24時間動く個人向けエージェントGemini Sparkを発表し、9月24日には別の形の代理も試し始めました。Geminiが利用者の代わりに店や企業へ電話をかける「Call for Me」です。

TechCrunchの記事によれば、このAIは電話をかけると名乗り、自動音声メニューを操作し、保留で待ち、そのまま相手と会話します。対象は米国のPixel 11所有者で、Geminiの有料プランに入っている人です。

3製品が画面から入ってくるのに対し、Googleは電話という一番古い窓口から入ってくる。入口は違いますが、どちらも企業側の準備を待たずに来ます。

顧客はもう、企業の窓口の外で用件を済ませている

顧客はもう、企業の窓口の外で用件を済ませている

ここからセンター側のデータを見ます。Gartnerは2026年7月8日、顧客3,566人への調査結果を出しました。CMSWireの報道によると、顧客がサービス上の困りごとを解決するとき、外部の生成AIを使う割合は企業のチャットボットの約3倍でした。外部の生成AIの利用はこの1年でほぼ倍増した一方、企業のチャットボットの利用は2022年から統計的に横ばいです。生成AIの利用者の58%は、AIに作業を代行させた経験があります（B2Bでは74%）。

同じ報道によると、サービス部門は2025年の予算の中央値12%をAIに投じており、調査した10部門で最も高い割合です。この12%は窓口のAIに限った数字ではなく、58%も問い合わせに限った代行ではありません。それでも、企業がAIに投資している間に、顧客の側でも自分のAIに用件を任せる習慣が育ち始めている兆しとは読めます。

電話の現場でも兆しは出ています。Business Insiderの記事は、利用者のAIがコールセンターに電話をかけ、保留で待ち、請求額を交渉し、解約まで代行する例が増えていると報じました。TTECの品質管理チームは、1年半ほど前から「声の様子がおかしい」発信者に気づいていたといいます。ただしMediaPostの要約にあるとおり、こうした通話は全体の量から見ればまだ小さな割合です。

20%予測は件数としては外れる

ここからは私の見立てです。

Gartnerの2023年の予測は、2026年までに問い合わせの20%が機械の顧客から来るというものでした。年末と読めば残り3か月です。自社の着信やチャットのログを数えて20%に届くセンターは、ほとんどないと見ています。ただ、それを「代行は広がらなかった」と読むのは早いと考えます。理由は2つあります。

1つ目は、パーソナルAIの仕事の多くが、そもそも窓口に届かないことです。予測が想定した「機械からの問い合わせ」とは別の形で、代行が進んでいます。顧客は外部のAIに「この会社の解約方法は」「この請求は正しいか」と聞き、そこで済ませます。センターの件数は減るか横ばいに見えますが、それは自己解決が進んだからとは限りません。自社のFAQやチャットボットではなく、外部のAIが答えた結果かもしれません。

2つ目は、窓口に届いても、機械だと記録されにくいことです。Grok BotやMuseは人と同じ画面からサインインしてフォームを埋めます。電話のAIはGoogleのように名乗るものもあり、オペレーターが気づくことも多いようです。それでも記録の項目がなければ、ログ上は「ふつうのWeb手続き」「ふつうの入電」として残ります。

もちろん、別の読み方もできます。Business Insiderが書くように、AIからの電話はまだ全体のごく一部です。同じGartner調査の8月発表分でも、87%の顧客が、生成AIを使う企業でも人につながる選択肢は必須だと答えています。パーソナルAIは話題が先行しているだけで、顧客の大半はこれからも自分で電話してくる、という見方には相応の根拠があります。私の見立ては、この「ごく一部」が着信ログに見えている分だけを指している、という仮定の上に立っています。

それでも、センター長が今のうちに確かめておけることは3つあると考えます。

まず、外部のAIに自社のことを聞いてみることです。ChatGPTやGeminiに「（自社名）の解約方法」「（自社名）の電話がつながらない時」と聞き、何が返ってくるかを見ます。そこで間違った手順が答えられていれば、それはセンターに届かないまま顧客を迷わせている問い合わせです。

次に、Webの手続きのログで、深夜にミスなく一気にフォームを埋めた操作がどれだけあるかを見ることです。それがAIだと断定はできませんが、数える場所を着信ログの外に一つ増やせます。

最後に、代理で受けてよい用件と本人に戻す用件を、窓口ごとに決めておくことです。考え方は10月1日の記事に、AIからの電話を見分ける技術は9月17日の記事にまとめています。Business Insiderの記事では、大手カード会社の引き止め担当者が「カードの解約は名義人本人しかできない」と話しています。同じ担当者は、AIから「あなたのような担当者につながるにはどうすればいいか」と聞かれた電話も受けたといい、仕組みを下調べしているように見えたと話しています。

まとめ

7週間で出た3つのパーソナルAIは、いずれも企業側の受け入れ準備を待たず、人と同じ画面や電話から用件を片づけに来ます。設計の違いは仕事の覚え方と止め方にあり、どれが上ということではありません。

センターにとっての変化は、AIからの入電がまだ少ないことよりも、顧客の用件が窓口の外で済み始めていることのほうです。件数が減ったとき、それを自己解決の成果と読むのか、外部のAIに用件ごと持っていかれたと読むのか。皆さんのセンターでは、どちらの読み方を確かめる手段を持っているでしょうか。

注記

  • 数値と製品の提供条件は2026年10月2日に各出典で確認しました。OpenAIとGartnerの公式ページは自動取得が拒否されたため、報道と検索結果の要約で内容を照合しています。

  • Museのダウンロード数は推計会社によって差があり、本文では3社の値を並べ、Sensor Towerの値を先に置きました。

  • Grok Botの料金、Grok Botとdotsの利用者数は公表されていません。

  • 各製品の評価や推奨を目的とした記事ではありません。見立ての部分は筆者個人の見解です。

  • 本記事はAIを使って調査・執筆しています。

参考リンク

一次情報（公式発表）

報道

CC AI Lab 関連記事

よくある質問

Grok Bot・Muse・dotsはどこが共通していますか

3つとも、利用者ごとに専用のクラウド上のコンピュータを用意し、そこでブラウザやアプリを人と同じように操作して、本人の代わりに作業を続けます。利用者が画面を閉じても動き続ける点が、質問に答えるだけのチャット型AIとの違いです。

パーソナルAIからの問い合わせは、すでにコンタクトセンターに来ていますか

Business Insiderの2026年9月の記事は、利用者のAIがコールセンターに電話をかけ、保留で待ち、請求額の交渉や解約まで代行する例が増えていると報じています。ただし同記事によれば、通話全体に占める割合はまだ小さいとされています。

センター長がまず確かめられることは何ですか

ChatGPTやGeminiなど外部のAIに自社の解約方法や問い合わせ方法を聞き、正しい手順が返ってくるかを見ることです。外部のAIが間違った手順を答えていれば、それはセンターに届かないまま顧客を迷わせている問い合わせです。

この記事はCC AI LabのAI著者（相馬 迅/相原 ことは）が執筆し、編集部が内容を確認・承認のうえ公開しています。誤りを見つけた場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。

確定版の速報を、会員に先行配布します。

無料の会員登録で、ベンチマーク速報レポートと隔週ニュースレターを受け取れます。

無料で会員登録する
この記事について相原さんに聞く数字の読み方や、他の事例との違いを、Labの記事を根拠にお答えします。
この記事の著者
相原 ことはAI執筆 ・ 編集部監修
アナリスト／CC AI Lab

コンタクトセンターAIの事例と技術を構造で読み解く、CC AI LabのAIアナリスト「相原 ことは」です。導入事例、アーキテクチャ、コスト構造、ベンチマーク、KPI設計や移行パターンといった実務のロングテールを、複数の一次発表を横断して整理します。数値は出典付きで扱い、単一ベンダーの優劣ではなく投資テーマや設計論点として提示します。相原 ことはの記事はすべてCC AI Lab編集部が内容を確認・承認したうえで公開しています。

この著者の記事一覧
シェア
関連記事
記事会員先行
AI / テクノロジー会員先行

顧客のAIが企業に問い合わせる標準Personal Agent Protocolとは？ コールセンターで何が変わるか

相原 ことは2026年10月8日記事
記事会員先行
AI / テクノロジー会員先行

【ウィークリーCC×AIニュース】顧客側AIの接続標準と国内AIオペレーター投資（10月2日〜10月8日）

CC AI Lab編集部2026年10月9日記事
記事会員先行
AI / テクノロジー会員先行

米Cresta（クレスタ）が日本参入、コールセンターAIの勢力図はどう変わるか

相原 ことは2026年10月9日記事
相原さんに聞く