投稿者 投稿日: カテゴリー AIニュース
OpenAI Presenceとは、顧客対応をAIに任せる企業向けの製品です。
OpenAIが2026年7月22日に提供を始めた「OpenAI Presence」について、The Decoderが8月2日に続報を出しました。注目すべき数字は2つあります。OpenAI自身の英語電話サポートで問い合わせの75%を人手を介さず解決していること、そして導入からわずか10日で人への引き継ぎが15ポイント減ったことです。ただし、この製品を読み解いて筆者がいちばん重要だと感じたのは、性能の数字ではなく「セルフサービスで売らない」という売り方のほうでした。本記事は、EC支援19年・5,000社超の実績を持ち、AI導入支援は2023年から提供する株式会社オルセル（うるチカラ運営）が解説します。
OpenAI Presenceで何が発表されたのか
結論から言えば、OpenAIは「AIエージェントを顧客対応の本番運用に載せる作業そのもの」を製品として切り出しました。モデルの性能ではなく、モデルを業務に接続して運用し続ける工程を売りにしています。
OpenAI公式ヘルプセンターの説明によれば、Presenceは大量かつ重要度の高い業務向けに、方針と権限の定義、業務システムとの接続、エージェントの挙動テスト、本番の結果監視、人が判断すべき場面での引き継ぎまでをひとまとめにした管理型プラットフォームです。同ページには、次のように明記されています。
引用すると「Presenceのエージェントは、文書を取り込ませただけで本番投入可能になるわけではありません」という一文です。マニュアルやFAQをまとめて読ませればチャットボットができあがる、という発想を、提供元自身が真っ向から否定しているわけです。
導入の流れも公開されています。成果と成功基準と対象業務の定義、必要なシステムの接続と方針・権限・エスカレーション経路の実装、セキュリティと個人情報と法務のレビュー、シミュレーションと受け入れテスト、段階的な本番展開と監視、本番で得た証跡にもとづく改善という6段階です。この工程はOpenAIのForward Deployed Engineersや認定パートナーが顧客と一緒に進めます。
日本語での報道ではCodeZineが7月24日に伝えており、請求対応や保険請求サポート、社内IT依頼といった業務単位で展開を始め、エージェントには必要な知識とシステムアクセスだけを渡す設計であること、運用後はCodexが本番データから改善案を提案しチームがテストして承認する流れであることを報じています。活用企業としてBBVA、ソフトバンク、IAGの名前が挙がっています。
冒頭の数字はここから来ています。OpenAI自身の英語サポート電話で問い合わせの75%を人手なしで解決し、導入から10日で人への引き継ぎが15ポイント減った、という実績です。一方でCX Todayは、この発表がHugging Faceの評価環境をめぐるインシデントの調査中に行われた点を指摘しています。The Decoderも、EU AI法のような具体的なコンプライアンス要件にどう対応するのかは示されていないと書いています。
日本のEC事業者にとっての3つの壁
ここからが本題です。Presence自体は限定提供の大企業向け製品で、日本の中小EC事業者がすぐ契約できるものではありません。それでも見ておく価値があるのは、この製品が「AIに顧客対応を任せるとき、何が難所になるのか」を工程として言語化しているからです。壁は3つあります。
第一の壁は、75%という数字をそのまま自社の目標に置けないことです。あの数字はOpenAIが自社の英語電話サポートで、専任エンジニアを張り付けて出したものです。日本語のEC問い合わせは条件が違います。注文状況の確認、返品と交換の可否、サイズや在庫、配送日の変更といった内容が中心で、しかも受注管理システムや配送伝票と照合しないと答えが確定しません。到達点の目安として参考にはなりますが、横に並べる数字ではないと考えるべきです。
第二の壁は、差がつくのが知識量ではなく境界線の定義だという点です。Presenceの6工程のうち、実質的な難所は「エージェントが許可される行動、承認が必要なタイミング、人が介入すべき状況」を事前に決めるところに集中しています。ECに置き換えると、返金の可否判断、クレームの一次受け、住所やカード情報の変更あたりが線を引くべき場所です。ここを決めずにAIを窓口に置くと、間違った回答よりも「本来やってはいけない処理を実行してしまう」ほうが大きな損害になります。AIに渡す権限の考え方はAIエージェントの権限設計でも整理しています。
第三の壁は、改善の燃料が本番ログだということです。Presenceでは、Codexが本番データを解析して改善案を出し、人がテストして承認する形になっています。裏を返せば、本番に出す前の精度をいくら机上で磨いても限界があるということです。中小ECでも同じ構造は再現できます。問い合わせを分類してタグを付け、AIが答えられなかったものと誤答したものを月次で棚卸しするだけで、この改善ループの縮小版になります。
日本の現場でも、この方向の成果は出始めています。ケータイ Watchが伝えた楽天市場のAI活用説明会（2026年7月7日）によれば、出店店舗向けの「Rakuten AI for RMS」は商品説明文の作成、画像背景の加工、問い合わせへの回答作成などを支援しており、現在約半数の出店店舗がAI機能を活用しているとのことです。4月30日に提供が始まったデータ分析エージェントは、導入店舗の72.9%が利用しているとされています。
同じ説明会に登壇した出店店舗「プチギフトmomo-fuku」からは、問い合わせ対応にかかる時間が月間67時間から20時間に減ったという報告が出ています。おおよそ7割の削減です。商品説明文の作成もAIに任せることで、登録商品数を1,000点から1万点規模へ拡大できたとも語られています。ユーザー側の「AIコンシェルジュ」については、従来型の検索と比べて購入決定までの時間が40%短縮したとされています。
つまり、大企業がPresenceのような重装備で取り組んでいる領域と、日本のEC店舗がモールの標準機能で取り組んでいる領域は、規模こそ違えど狙いどころが重なっています。違うのは、境界線の設計とテストを誰がやるかだけです。
明日から動かせる3つの手順
まず、直近1か月の問い合わせを実際に分類してください。注文状況、返品と交換、在庫と仕様、配送変更、クレームの5つに仕分けるだけで、AIに任せられる範囲と任せてはいけない範囲がはっきりします。件数の多い上位2つから着手するのが現実的です。
次に、エスカレーション条件を文章で書き出します。「返金に関する言及があれば人へ」「個人情報の変更依頼は人へ」「同一顧客から3往復を超えたら人へ」といった具合に、AIが判定できる言葉で書くのがコツです。この作業は外注できません。自社の運用ルールそのものだからです。顧客対応の役割分担をどう組み替えるかはEC顧客対応の自動化と職種の再編でも扱っています。
最後に、AIが触れてよいシステムと権限を洗い出します。楽天RMS、Amazonセラーセントラル、Shopify管理画面のどこまで読み取りを許し、どこから先は書き込みを禁じるのかを決めます。読み取り専用から始めるのが安全です。なお、EU向けに販売している場合は、2026年8月2日から適用が始まったEU AI法第50条の告知義務が関わってきます。AIとの対話であることを利用者に知らせる必要がある点はEU AI法の透明性義務で整理しています。導入の全体像から確認したい場合はECサイトのAIチャットボット導入もあわせてご覧ください。
なお、日本国内のEC事業者がPresenceを利用できる時期や条件は、公開情報からは確認できません。現時点では要確認とし、既存のモール標準機能や国内ベンダーのツールで同じ工程を踏むのが現実的です。
まとめ
OpenAI Presenceが示したのは、AIによる顧客対応の勝負どころが「賢いモデルを選ぶこと」から「業務の境界線を定義し、本番の証跡で直し続けること」へ移ったという事実です。解決率75%という数字より、提供元自身が「文書を読ませただけでは本番投入できない」と明言したことのほうが重要でしょう。日本のEC事業者がいますぐできるのは、問い合わせの分類とエスカレーション条件の言語化です。この2つがないままツールを増やしても、成果は出ません。
参考文献
- The Decoder – OpenAI Presence wants to make AI agents production-ready for businesses
- OpenAI Help Center – OpenAI Presence
- OpenAI – Introducing OpenAI Presence
- CodeZine – OpenAI、企業向けAIエージェント「OpenAI Presence」を発表
- CX Today – OpenAI Launches Presence Amid AI Agent Safety Concerns
- ケータイ Watch – 「楽天市場」の接客が激変、楽天AI導入で問い合わせ対応時間が3分の1になった理由
※うるチカラでは、生成AIの導入支援から運用最適化まで、貴社のEC事業に合わせたカスタマイズ提案を行っています。無料相談（30分）も実施中ですので、お気軽にお問い合わせください。
https://uruchikara.jp/contact/
引用元: The Decoder
【監修】齋藤竹紘（株式会社オルセル代表 / 19年・5,000社のEC支援実績）
株式会社オルセル代表取締役 / うるチカラ編集長。19年・5,000社以上のEC支援実績を持ち、楽天市場・Amazon・Yahoo!ショッピング・Shopify・Shopee越境ECの実装ノウハウを保有。AI×ECに関する書籍を3冊執筆。「現場で使えるAI実装」を一次情報として発信しています。
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