[調査・レポート]

2026年3月26日(木)日川 佳三（IT Leaders編集部）

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　三井情報は、金融機関のカスタマーセンター（顧客窓口/コールセンター）に過去1年以内に問い合わせた経験がある人を対象に「金融機関カスタマーセンター利用者のAI受容度調査」を実施した。調査は2025年12月19日から2026年1月5日にかけてインターネットで実施した。有効回答数は1781サンプルである。

　問い合わせ内容別のAI受容度を3段階で色分けしたマトリクスは、図1の通りである。

図1：問い合わせ内容別のAI受容度マトリクス（出典：三井情報）
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　「口座残高・利用明細照会」や「各種手続き方法案内」などの定型的な問い合わせにおいては、「AIだけで対応してよい」と回答した割合が他の問い合わせ内容よりも多く、AIへの受容度が高かった。

　一方、「不正利用の疑いがあるなどの緊急性の高い相談」や「ログインできない、エラー発生等のトラブル対応」、「ローン・投資・保険などの商品内容説明」では、「最初から人に対応してほしい」、「まずAI対応でよいが、必要に応じて人に代わってほしい」という回答が大きな割合を占めており、高リスク/相談要素の強い領域では有人対応を強く期待している。

　AI応対に対して不安に感じる要因も聞いた（図2）。

図2：AI応対への不安要因ランキング（複数回答）（出典：三井情報）

　「自分の状況を十分に理解してもらえないのではないか」、「トラブル時に責任の所在があいまいになりそう」、「誤った案内をされるのではないか」、「個人情報や会話内容がどのように使われるか分からない」などが上位に挙がった。

　逆に、「AI応対でも利用してよいと思える条件」も複数回答で聞いた（図3）。

図3：「AI応対でも使いたい」と思える条件（トップ5）（出典：三井情報）

　「いつでも人のオペレーターに切り替えられる」、「AIか人か、自分で選べる」、「AIが対応できる範囲があらかじめ分かりやすく示されている」、「会話内容の記録・データ利用目的が事前に説明されている」といった項目が多く選ばれた。「コントロール権（選択・切替）」と「透明性」がAI受容のカギとなっている。

　会話データの分析について、利用目的別の受容度も聞いた（図4）。

図4：会話データの分析：利用目的別の受容度（出典：三井情報）
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　「応対品質の向上」、「オペレーター教育」、「商品・サービスの改善」に役立てることについては、いずれも7割前後が肯定的な回答をしている。会話データを「サービス改善のための資産」として活用することには高い受容性がある。