スウェーデンのフィンテック企業Klarnaは、生成AIによるカスタマー対応を大規模に展開した事例として知られます。一方で2025年には、経営層自身が品質面の課題に言及し、人が対応する選択肢を改めて用意する動きも報じられました。本記事では、公表された数字と発言を時系列で整理します。

2024年の公表：対応量と所要時間

2024年2月の同社発表では、AIアシスタントが最初の1か月で230万件の会話を担い、カスタマー対応チャットの約3分の2を占めたとされました。対応1件あたりの所要時間は従来の約11分から2分未満へ短縮し、繰り返しの問い合わせは25％減、満足度は人による対応と同水準だったと同社は説明しています。これらは同社自身の公表値です。

2025年の発言：コストと品質のバランス

2025年5月、最高経営責任者は報道機関の取材に対し、コストが評価要素として過度に重視された結果、品質が低下した面があるとの認識を示しました。その後、同社は希望すれば人が対応できる体制の整備や、柔軟な働き方の人材による対応の試行を進めたと報じられています。AI対応そのものを全面的に取りやめたという公表は確認されていません。

何が新しいか：量と品質を分けて見る視点

この事例で注目されるのは、処理量や所要時間といった効率の指標と、対応の質という別の指標が、同じ取り組みの中で異なる評価を受けた点です。2026年11月時点の公表情報では、その後の対応比率に関する数字も複数報じられており、時点によって値が異なります。導入効果を読む際は、どの時点の、どの指標かを確認する必要があります。

効率の数字だけで取り組み全体を判断しないことが、この事例から読み取れる整理の一つです。人が担う対応をどの範囲に残すかという設計も、自動化と並行して扱われています。

人事・DX担当者にとっての読みどころ

この事例を読む際は、自社の状況との違いを先に確認することが有効です。対象となる顧客層や従業員規模、規制環境、既存システムの構成が異なれば、同じ仕組みでも運用の形は変わります。公表されている数字は、その企業が置かれた条件のもとでの結果であり、他社での再現を保証するものではありません。一方で、どの業務から始め、どの指標で途中経過を見て、どこで人の判断を残したかという進め方の部分は、規模の異なる組織でも比較の材料になります。本記事で整理した公表情報は2026年11月時点のものであり、制度やサービス内容は変更される場合があります。実際に自社で検討する際は、出典の一次情報と最新の公表内容をご確認ください。

出典：Klarna公式発表「Klarna AI assistant handles two-thirds of customer service chats in its first month」（2024年2月27日）およびBloomberg報道（2025年5月）。https://www.klarna.com/international/press/klarna-ai-assistant-handles-two-thirds-of-customer-service-chats-in-its-first-month/

※本記事の数字は各出典の公表時点の情報に基づきます。最新の内容は出典の一次情報をご確認ください。

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