調査・レポート・その他

　MMDLabo（本社：東京都中央区、吉本浩司社長）が運営するMMD研究所とPKSHA Technology（以下、PKSHA）は共同で、コールセンターに就業するリーダー以上130人・オペレーター170人を対象に2026年6月4日～2026年6月9日の期間で「コールセンターの心理的安全性に関する意識調査」を実施した。調査結果の詳細：https://aisaas.pkshatech.com/materials/wp_s04/。
　コールセンターに就業するリーダー以上130人、オペレーター170人の合計300人を対象に、コールセンターでの業務を続けるにあたって必要だと思うことを聞いたところ（複数回答可）、リーダー以上では「心理的安全性があること」が49.2％と最も多く、次いで「業務負荷が適切であること」が44.6％、「待遇に納得感があること」が37.7％となった。
　オペレーターでは「心理的安全性があること」が51.2％と最も多く、次いで「業務負荷が適切であること」が41.8％、「待遇に納得感があること」が41.2％となった。
　次に、心理的安全性を損なう要因になると思うものを聞いたところ（複数回答可）、リーダー以上では「育成・フィードバックが不足」「給与や評価に納得感がない」がともに31.5％と最も多く、次いで「カスタマーハラスメント」が26.9％となった。
　オペレーターでは「カスタマーハラスメント」が31.8％と最も多く、次いで「給与や評価に納得感がない」が31.2％、「案件が複雑で応対が難しい」が30.0％となった。
　本調査の対象者300人に、2025年～現在までの約1年間で何かしらのカスタマーハラスメント対策を実施しているかを聞いたところ、「実施している」が44.3％、「実施していない」が30.0％、「分からない」が25.7％となった。
　次にカスタマーハラスメント対策を「実施している」と回答した133人を対象に、新たに導入・強化された対策を聞いたところ（複数回答可）、「対応研修の実施」が40.6％と最も多く、次いで「通話を切断してよい基準の設定」が36.1％、「定義・判断基準の明文化」「SVへのエスカレーション体制の強化」がともに34.6％となった。
　本調査の対象者300人に、所属しているコールセンターの現在のカスタマーハラスメント対策は十分に整っているか聞いたところ、「整っている（「十分整っている」と「ある程度整っている」の合算数値）」は28.3％となった。
　次に、カスタマーハラスメント対策をさらに強化するうえで、必要なことを聞いたところ（複数回答可）、「カスハラだと思ったらSVにすぐに相談できる雰囲気づくり」が38.7％と最も多く、次いで「オペレーターのメンタルケア体制の充実」が33.0％、「カスハラ発生時の対応マニュアルの充実」が31.7％となった。
　本調査の対象者300人に、所属しているコールセンターで心理的安全性を高めるために何かしら施策を取り入れてるかを聞いたところ、「取り入れている」と回答した人は71.3％となった。
　次に、心理的安全性を高めるために何かしら施策を「取り入れてる」と回答した214人を対象に取り組みのうち、特に効果を実感しているものを聞いたところ（複数回答可）、「上司・管理者への相談体制の整備」が19.6％と最も多く、次いで「オペレーター同士の情報共有の促進」が17.8％、「フィードバック・面談機会の設置」が17.3％となった。
　リーダー以上130人を対象に、「もっと時間をかけたい」と思う業務を聞いたところ、「もっと時間をかけたい業務がある」と回答した人は70.8％となった。
　「もっと時間をかけたい業務がある」と回答した92人を対象に、項目別でみると（複数回答可）「オペレーター育成・研修」が44.6％と最も多く、次いで「オペレーターのリアルタイムモニタリング・支援」が29.3％、「応対品質の評価・フィードバック」が28.3％となった。
　次に、リーダー以上130人を対象に、育成や品質改善の時間を確保するにあたって障壁になっていること（複数回答可）を聞いたところ、「自分自身がオペレーションに入らざるを得ない」が34.6％と最も多く、次いで「ナレッジ・マニュアルの更新が追いつかない」が27.7％、「モニタリング・評価に時間がかかる」が22.3％となった。

　AIとCRM搭載のAgentic Customer Platformを提供するHubSpot Japan（本社：東京都千代田区、伊佐裕也社長、HubSpot）は、マクロミルの協力のもと、「日本のカスタマーサービスに関する意識・実態調査2026」を実施した。本調査は、日本国内のカスタマーサービス担当者（以下、CS担当者）618名、および企業のカスタマーサービス利用経験者（以下、利用者）206名、計824名を対象に、カスタマーサービス業務の変化、生成AI活用、顧客の問い合わせ行動を把握することを目的としている。
　今回の調査では、利用者の88.3%が企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みると回答した。また、利用者の69.9%が企業のカスタマーサービスにおけるAI対応を「利用したい」と回答する一方で、自分の状況に合わせた柔軟な対応や複雑な技術的トラブルでは人間による対応を希望する回答も上位となった。カスタマーサービスを提供する企業にとっては、顧客が問い合わせ前に正確な情報へたどり着ける環境を整えることに加え、AIによる対応と人間による対応を状況に応じて円滑につなぐ顧客体験の設計が重要になると考えられる。
1. 利用者の88.3%が、問い合わせ前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みる
　利用者に、企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に自分で解決を試みる頻度を聞いたところ、「いつも自己解決を試みる」が48.5%、「たいてい自己解決を試みる」が39.8%となり、合計88.3%が問い合わせ前に自己解決を試みていることがわかった。「半分くらいは自己解決を試みる」（8.3%）まで含めると96.6%に上る。
　問い合わせ前に自己解決を試みる利用者（n=199）が利用する手段としては、「検索エンジン（Google等）」（69.3%）が最多で、「企業のFAQ・ヘルプページ」（56.3%）、「企業のチャットボット」（41.2%）、「生成AI（ChatGPT、Gemini等）」（41.2%）、「知人・同僚に相談」（40.7%）が続いた。特に、BtoBの利用者では、自己解決手段として生成AIを利用する割合が56.6%となり、BtoCの利用者（26.0%）を上回った。
　こうした結果から、顧客対応は、問い合わせ窓口に入ってからだけでなく、顧客が情報を探し始める段階から設計する必要があることがうかがえる。企業には、顧客が問い合わせ前に正確な公式情報へたどり着けるよう、FAQ、ヘルプページ、ナレッジベース、AIによる一次回答などの情報環境を整えることが求められる。
2. 利用者の69.9%が企業のAI対応を利用したいと回答。一方、人間対応を求める場面も明確に
　企業のカスタマーサービスにおけるAI対応について、利用者の69.9%が「利用したい」と回答した。内訳は、「積極的に利用したい」が28.2%、「場面や内容によっては利用したい」が41.7%です。一方、「できれば人間に対応してほしい」「必ず人間に対応してほしい」の合計は18.0%であった。BtoBの利用者ではAI対応の利用意向が74.8%、BtoCの利用者では65.0%となった。
　人間による対応を希望する場面としては、「自分の状況に合わせた柔軟な対応が必要なとき」（47.1%）、「複雑な技術的トラブルを解決したいとき」（45.6%）が上位となった。「すべての場面で人間に対応してほしい」は16.0%にとどまり、利用者はAI対応を一律に拒否しているのではなく、内容に応じてAIと人間の対応を使い分けたいと考えていることがうかがえる。
　そのため、企業がAI対応を設計する際には、AIで完結できる問い合わせを増やすだけでなく、顧客が人間による対応を必要とする場面で円滑に切り替えられる導線を整えることも重要だ。
3. CS担当者がAIに任せたい業務はFAQ、データ集計、記録分類。共感的対応は人間担当を希望
　CS担当者に、AIと人間のどちらが担当するのが望ましいかを業務別に聞いたところ、AI担当を望む割合が高かったのは「よくある質問（FAQ）への定型的な回答」（64.2%）、「顧客データや対応履歴の集計・分析」（60.5%）、「問い合わせ内容の記録・分類・振り分け」（56.3%）であった。
　一方、人間担当を望む割合が最も高かったのは「顧客の感情に寄り添った共感的な対応」（53.2%）。「クレーム対応・エスカレーションの判断」（39.8%）、「新人CS担当者の教育・ナレッジ共有」（35.1%）、「複雑な問題の原因特定と解決策の判断」（34.0%）も人間担当を望む割合が相対的に高くなった。
　この結果から、カスタマーサービスにおけるAI活用は、人間の仕事を一律に置き換えるものではなく、業務単位でAIと人間の役割を設計することが重要だと考えられる。ただし、実際の問い合わせ対応では、問い合わせ内容や顧客の希望によって必要な対応が変わる。AIと人間の役割を大まかに定めながらも、AI対応から人間による対応へ円滑に切り替える判断や導線をあわせて設計することが重要。
4. 生成AI活用者の過半数が、対応時間、スキル習得、負担感、対応品質で改善を実感
　CS担当者全体のうち、カスタマーサービス業務で生成AIを活用している人は35.0%であった。生成AI活用者に、業務への影響を聞いたところ、「1件あたりの問い合わせ対応にかかる時間」と「新しい知識やスキルの習得スピード」はそれぞれ55.6%が「改善した」と回答した。「業務上のストレスや負担感」は53.2%、「顧客対応の品質（正確性・適切さ）」は51.4%が「改善した」と回答しており、生成AI活用者の間では効率だけでなく品質や負担感にも改善実感が見られる。
　生成AI活用者が効率化されたと感じる時間の使い道としては、「顧客一人ひとりに合わせた丁寧な対応」（34.3%）、「自身のスキルアップや研修への参加」（31.0%）、「複雑・高度な問い合わせへの対応」（29.6%）が上位となった。生成AI活用は、単なる対応時間の短縮だけでなく、人間が担うべき丁寧な対応や高度な問い合わせ対応に時間を充てる可能性を示している。
5. 組織支援ありの層では、生成AI活用率とCS職の将来性に対する前向きな見方が高い傾向
　CS担当者に、勤務先で生成AI活用に対する支援や取り組みがあるかを聞いたところ、「支援あり」は41.7%、「特に支援や取り組みはない」は48.9%、「生成AIの業務利用が禁止されている」は9.1%であった。支援内容としては、「AI活用のガイドライン・ルールが策定されている」（16.7%）、「AIツールの利用費用を会社が負担している」（14.6%）、「AI活用に関する研修・トレーニングがある」（14.4%）が上位。
　組織による支援がある層では、生成AI活用率が67.1%だったのに対し、支援がない層では12.8%であった。また、CS職の将来性を明るいと感じる割合は、組織による支援ありの層で56.2%、支援なしの層で28.0%となった。なお、この結果は相関を示すものであり、組織による支援が生成AI活用率や将来性への見方を直接高めることを示すものではない。
　ただし、組織による支援の内容を見ると、ガイドライン、研修、公式ツールの提供、成功事例の共有、上司や経営層による推奨など、AI活用を個人の試行錯誤にとどめず、日常業務の中で使える状態に近づける取り組みが含まれる。AI活用をCS組織の能力として定着させるには、ツール導入だけでなく、利用方針、ナレッジ整備、教育、品質管理、エスカレーションルールを含めた運用設計が必要になる。
6. カスタマーサービスに届く問い合わせは全体で一様に複雑化しているわけではなく、変化に向き合う層で強く実感される傾向
　CS担当者に、顧客からの問い合わせ内容が1年前と比べてどう変化したかを聞いたところ、「変わらない」が66.7%で最多となった。「複雑化・高度化した」の合計は27.3%、「単純化した」の合計は6.0%。
　一方、能動的フォローを兼務する層では42.5%、生成AI活用者では46.8%、組織による支援ありの層では43.8%が、問い合わせ内容が複雑化・高度化したと回答した。利用者の約9割が問い合わせ前に自己解決を試みるなか、すべての現場で一様に問い合わせが複雑化しているとは言えないものの、AI活用や能動的な顧客対応に取り組む層では、問い合わせ内容の変化を強く感じている可能性がある。
　また、能動的フォローを兼務する層では、CS職の将来性を明るいと感じる割合も53.1%と、受動的サポート中心の32.6%を上回った。問い合わせ対応に加え、顧客の状況に応じた支援や提案も担う層では、AI時代のカスタマーサービスの役割をより前向きに捉えている可能性がある。

　矢野経済研究所（本社：東京都中野区、水越孝社長）は、国内のコールセンターサービス事業者のAIサービスについて調査を実施し、市場規模および市場動向に関して明らかにした。
　コールセンターサービス事業者が提供するAIサービスの市場は、コロナ禍の発生時に、感染防止を目的にオペレーターの稼働人数を減らす必要があったため、オペレーター業務の自動化ニーズが高まり、市場は大きく成長した。 2023年度は、コロナ禍における行動制限などは緩和されたものの、オペレーター人材が不足した状態であったため、オペレーター業務の自動化ニーズは引き続き拡大した。またテレワークが定着したことで、顧客からの接点が多様化し、コールセンターにおいてもWeb、ソーシャルメディアなどの非接触チャネルにて顧客と接するケースが増加したため、それらのチャネルと親和性の高いAIサービスに対するニーズが拡大した。​2024年度は、生成AIの急速な普及により、コールセンター業務においてもAIの活用による業務効率化を求める企業が増加し、コールセンター事業者が提供するAIサービスの利用が拡大した。そのため、2024年度のコールセンターサービス事業者が提供するAIサービス国内市場規模（事業者売上高ベース）は、前年度比150.0%の90億円へと拡大した。
　一般企業のコールセンター部門の勤務者に対してアンケートを実施したところ、「生成AI活用サービス」の導入状況は全体として「導入している」が19.0％、「導入していないが、導入の予定はある」が30.0％であった。
​　コールセンターにおけるメイン業務別に見た場合には、「導入している」は「受注センター」が若干高く35.3％であった。「導入していないが、導入の予定はある」については「ヘルプデスク」「問い合わせ対応」「営業アウトバウンド」が33%～34％台と高かった。一方「リサーチアウトバウンド」は6件中5件が「導入しておらず、導入の予定もない」と関心が低いことがうかがえる。
　またコールセンターの総席数別で見ると、総席数「100席以上」と比較的規模が大きい方が「導入している」の割合が若干高かった。一方「99席以下」の中～小規模では半数以上が「導入しておらず、導入の予定もない」と回答した。
　2025年度以降については、AIがさらに進化し、対話内容の自動要約・記録などといったオペレーター業務の負荷を軽減するだけではなく、感情分析により満足度をリアルタイムで把握しながら顧客に対応するなど、AIの対応範囲がサービス品質の向上にも拡がってきているため、今後AIサービスはコールセンター業務においてさらに活用が進むと予測する。
　また今後は、現在生成AIをコールセンターのフロント業務において活用する際に問題となっているハルシネーションのリスクを管理する手法が確立されてくれば、AIサービスの導入はさらに増加していくことになると考える。
　以上のことから、コールセンターサービス事業者が提供するAIサービス国内市場規模（事業者売上高ベース）は、2023年度から2029年度までの年平均成長率（CAGR）が31.7%で推移し、2029年度の同市場規模は313億円に達すると予測する。

　音声対話AIプラットフォームを開発・提供するVerbex（本社：東京都渋谷区、森下将憲社長）は、国内コールセンター業界における音声AI市場の独自試算を発表した。
　慢性的な人手不足や、ピーク時の呼量増加による応答率低下が深刻な課題となるコールセンター業界において、同社は今後5年間でコールセンター音声AI対応領域（約2.1兆円）のうち、約25%にあたる約5,250億円規模が音声AIによる業務に代替されると予測している。
　すべての業務を一律にAI化するのではなく、業務の「定型性」や「求められる感情的配慮」に応じて、AIと人が分業する構図が今後のスタンダードとなる。同社では、コールセンター業務における音声AIの適性を以下の3つのフェーズに分類している。
1.【早期導入フェーズ】定型性が高く、ゴールが明確な「AI主導」の業務
　会話のゴールが比較的明確で、「顧客が何を求めているか」を大きく分類できる業務は、音声AIがもっとも価値を発揮しやすい領域。具体的には、一次受付や要件ヒアリング、担当窓口への振り分け、FAQ対応（営業時間案内・配送状況確認・請求金額確認など）、予約変更・キャンセル受付、簡易な解約問い合わせの受付などが該当する。
　特にEC・通販の受注対応は、ピーク時のコール集中による応答品質の低下や機会損失が大きく、AI代替による経済的効果が出やすい業務として注目されている。
2.【段階的拡大フェーズ】リスク管理を伴う「AIと人のハイブリッド」
　業務完全自動化を急ぐのではなく、段階的に範囲を広げるべき業務群。本人確認を伴う手続き、解約関連のクロージング、特例処理や規定外対応、高額商材の最終受注などがこれに当たる。
　これらの領域では、「一次受付や必要情報の収集まではAIが行い、例外発生時は即座にオペレーターへ転送する」という、人とAIのハイブリッド設計が現実的。特に大企業の大規模IVR（音声自動応答）は、メニュー仕様の複雑さや既存システムとの連携要件から、段階的なリプレイスが必要となるケースが多いのが特徴。
3.【人主導フェーズ】感情・判断・責任が問われる「人が担うべき」業務
　利用者が「正しい情報」だけでなく「感情を受け止めてもらうこと」を求める場面では、引き続き人の役割が不可欠であり、完全なAI代替が難しい領域。具体的には、クレーム対応や感情的な相談、重要な交渉や説明責任を伴う案件、例外処理が極端に多い問い合わせなどが該当する。コールセンター業務全体を一気に置き換えるのではなく、AIが入口を担い、人がこうした高付加価値対応に集中できる体制を作ることが、もっとも現実的な進化シナリオとなる。

　サポートサービスにおける世界最大のメンバーシップ団体HDIの日本拠点HDI-Japan（運営：シンクサービス、本社：神奈川県川崎市、山下辰巳社長）は、同社が主催する「Webサポート/問合せ窓口格付け」の2026年【クレジットカード業界】の調査結果を発表した。

クレジットカード業界 Webサポート格付け結果(調査対象：下記10社)
・三つ星：アメリカン・エキスプレス・インターナショナル・インコーポレイテッド(アメリカン・エキスプレス・カード)、イオンフィナンシャルサービス(イオンカード)、ジェーシービー(JCBカード)、三井住友カード(三井住友カード)、三井住友トラストクラブ(ダイナースクラブカード)、三菱UFJニコス(三菱UFJカード)、楽天カード(楽天カード)
・二つ星：クレディセゾン(セゾンカード)、トヨタファイナンス(TS CUBIC CARD)、ユーシーカード(UCカード)
・一つ星：該当なし
・星なし：該当なし

クレジットカード業界 問合せ窓口格付け結果(調査対象：下記10社)
・三つ星：アメリカン・エキスプレス・インターナショナル・インコーポレイテッド(アメリカン・エキスプレス・カード)、イオンフィナンシャルサービス(イオンカード)、三井住友カード(三井住友カード)、三井住友トラストクラブ(ダイナースクラブカード)、三菱UFJニコス(三菱UFJカード)、楽天カード(楽天カード)
・二つ星：クレディセゾン(セゾンカード)、ジェーシービー(JCBカード)、トヨタファイナンス(TS CUBIC CARD)、ユーシーカード(UCカード)
　Webサポートは、三つ星7社、二つ星3社という結果で、一つ星、星なしは該当がなかった。クレジットカード業界は2025年全業界平均と比べて「センターとの連携度」以外は高い評価。
　Webサポートで高評価のところは、シンプルで直感的に利用でき、目的の情報へスムーズにたどり着くことができる。各カードの特長やメリットを比較しながら検討でき、セルフヘルプ機能も豊富で効率的に疑問を解消しやすい。カードの活用情報やセキュリティに関する注意喚起も充実しており安心して申込みできる。一方低評価のところは、カードごとの違いがわかりづらかったり、問合せ先が気づきにくい場所にあったりと解決に時間がかかることがある。
　問合せ対応は、三つ星6社、二つ星4社という結果で、一つ星、星なしは該当がなかった。クレジットカード業界は2025年全業界平均と比べて、特に「平均応答速度」「放棄率」が低評価だが、その他の項目は同等もしくは上回る結果となった。
　クオリティで高評価のところは、顧客のニーズを素早く正確に捉え、積極的にサポートしている。顧客の言葉を用いた説明や、先を見据えた情報提供など柔軟性が高く、常に一緒になって進めている。明るく前向きな姿勢を示し、配慮の行き届いた対応で信頼を得られている。一方低評価のところは、担当者により一問一答の形式的な対応にとどまり、顧客の感情の変化や真意を充分にくみ取れておらず、期待に応えるまでのサポートには至っていない。
　パフォーマンスで高評価のところは、速やかに担当者につながりレスポンスも早い。質問には的確に回答し的を射た説明で、短い時間で充分な情報を提供している。ニーズや質問の背景に注目した対応なので、顧客にとって有益なアドバイスとなっており満足度の高い顧客体験を提供している。一方低評価のところは、自動音声の階層が深くわかりにくいうえ、担当者につながるまで長く待たされるので、途中で諦めたくなることがある。

　トゥモロー・ネット（本社：東京都品川区、李昌珍社長）は、2026年2月に実施した「2026年 企業のAIインフラ導入・運用実態調査」の結果を発表した。本調査では、社内AIインフラの導入・運用に関与するIT部門の担当者および戦略決定に関わる部門の責任者である会社員の方（1,030名）を対象に、日本企業においてAIがPoCからビジネス収益化フェーズへと移行する中でボトルネックとなっているインフラ課題を浮き彫りにすることを目的として、AIインフラの利用状況、導入・運用における課題と今後の展望についてアンケートを行った。
　AI活用の拡大を背景に、企業のAIインフラ投資は増加する見込み。今後1年間のAIインフラ投資について、「大幅に増加する」、「やや増加する」と回答した企業は70.9%に達し、約7割の企業が投資拡大を見込んでいることがわかった。この結果から、AIインフラは単なるIT基盤ではなく、企業のAI活用戦略を支える重要な経営投資として位置づけられつつあることがうかがえる。実際に、AIを活用したシステムについて、「社外向けの製品・サービスとして明確に想定している」と回答した企業は60.0％に達した。また、「将来的に検討の可能性がある」と回答した企業も31.0%に上り、9割以上の企業がAIを社内の業務効率化にとどまらず、製品・サービスとして社外へ提供する可能性を視野に入れていることがわかった。こうした動きから、AIインフラへの継続的な投資が企業競争力の重要な要素になりつつあると考えられる。
　一方で、企業のAIインフラ活用は発展途上、運用・管理を含めた包括的な設計が課題。AI活用の拡大に伴い、企業のAIインフラ整備は進みつつある一方で、その運用体制や管理手法は依然として発展途上にある実態が明らかになった。
　AIインフラの導入・運用における課題として最も多く挙げられたのは「人材面」で、25.9%であった。続いて、「コスト面」（18.9％）、「技術面」（18.5%）、「セキュリティ面」（16.2％）と続き、課題は特定の領域に限らず多層的であることがわかった。また、本調査では、情報システム部門と経営企画・DX推進などの戦略部門の回答傾向に大きな差は見られず、AIインフラに関する課題認識は部門を越えて共通していることが判明した。
　また運用面では、AIインフラのリソース効率について「満足していない」「どちらともいえない」と回答した企業が53.0%に達しており、高性能リソースを十分に活用しきれていないことがわかる。さらに、GPUなどのAIアクセラレーターのリソース状況を「部分的にしか把握できていない(19.7%)」、または「ほとんど把握できていない(7.1%)」と、正確に把握・管理できていない企業が26.8%存在しており、リソース管理の高度化が今後の重要課題と考えられる。
　加えて、AIワークロードの運用基盤として注目されるKubernetesなどのコンテナオーケストレーションツールについては、「本番環境で活用し使いこなせている」と回答した企業は16.6%にとどまった。「PoC／検証段階にある」（40.8%）、「導入したが運用負荷が高く使いこなせていない」（16.2％）といった回答も多く、AIインフラを安定的に運用するための技術・体制整備には依然として課題が残る状況が浮き彫りとなった。
　AIインフラの高性能化に伴い、物理的なインフラ環境に対する課題も顕在化している。データセンターやサーバルームの熱対策については、「深刻な課題となっている」「将来的な懸念がある」と回答した企業の合計が58.3％に達し、約6割の企業が発熱対策を課題として認識していることがわかった。
　こうした背景から、液体冷却技術への関心も高まっている。液体冷却技術の導入状況について、「導入を決定・実行している」（13.9％）、「本格的に検討中」（38.1％）と、半数以上の企業が導入、または導入を検討していることが明らかになった。
　AI処理に伴う電力消費と発熱の増大は、今後のAIインフラ運用における重要な課題であり、液体冷却をはじめとする次世代冷却技術の導入が、持続可能なAI基盤構築の鍵になると考えられる。

　サポートサービスにおける世界最大のメンバーシップ団体HDIの日本拠点HDI-Japan（運営：シンクサービス、本社：神奈川県川崎市、山下辰巳社長）は、同社が主催する「Webサポート/問合せ窓口格付け」の2026年【ネットワークカメラ業界】の調査結果を発表した。

ネットワークカメラ業界 Webサポート格付け結果(調査対象：下記6社)
・三つ星：ティーピーリンクジャパン
・二つ星：アンカー・ジャパン、SWITCHBOT、塚本無線、DXアンテナ、パナソニック
・一つ星：該当なし
・星なし：該当なし

ネットワークカメラ業界 問合せ窓口格付け結果(調査対象：下記6社)
・三つ星：該当なし
・二つ星：アンカー・ジャパン、SWITCHBOT、DXアンテナ、ティーピーリンクジャパン、パナソニック
・一つ星：塚本無線
・星なし：該当なし
　Webサポートは、三つ星1社、二つ星5社という結果で、一つ星、星なしは該当がなかった。ネットワークカメラ業界は2025年全業界平均と比べて「役立度/解決度」「安心して利用できる」は高評価ですが他の項目は下回る結果となった。
　Webサポートで高評価のところは、製品情報が整理されているので見つけやすい。画像や動画、製品ごとのマニュアルなど、セルフサービスも充実しており、顧客は自分に合った解決方法を選ぶことができる。さらに製品ごとの機能や違いも視覚的に確認でき、検討に役立つ。一方低評価のところは、一度に多くの情報が表示されるので目的の内容にたどり着きにくい。またFAQがあっても、カテゴリから探す必要があり情報を得るのに手間がかかる。
　問合せ対応は、二つ星5社、一つ星1社という結果で、三つ星、星なしは該当がなかった。ネットワークカメラ業界は2025年全業界平均と比べて、すべての評価項目を下回る結果となった。
　クオリティで高評価のところは、担当者の知識が豊富で自信がありプロらしい。説明が分かりやすく、必要な情報を整理して提供し回答が迅速。また補足や利用上の注意点など、積極的な情報提供もあり、前向きな姿勢で支援している。一方低評価のところは、共感や配慮が少なく、説明が一方的になることがある。問合せの背景や質問の意図に焦点を当てず製品中心の説明となっているので、顧客の利用目的に合わせたサポートには至っていない。
　パフォーマンスで高評価のところは、チャネル問わず担当者につながりやすく、レスポンスも早いので、顧客は必要な情報を得られやすい。ニーズに合わせた的確な説明やアドバイスもあり、顧客は短い時間で解決できる。一方低評価のところは、どのチャネルもつながりにくくレスポンスも遅く、情報が得られにくい。顧客固有の質問には回答に時間がかかり、充分な情報を提供できておらず、対応範囲が限定的で顧客の満足度は低い傾向にある。