通販コールセンターの在庫照会を減らす設計と手順

◆監修・編集責任者　小園 将隆　2026年8月26日

B2B EC-COLUMN

在庫照会は受注センターの中核業務である

通販コールセンターの在庫照会とは、取引先や顧客が「その商品が今どれだけ出荷できるか」を電話・メール・FAXで問い合わせる呼のことです^*1。この呼は代行に出しても消えず、EC側が販売可能数を正しく見せて初めて減らせます。

在庫照会とは何を指すか

混同されやすいのが納期照会です。納期照会は「いつ届くか」を問うのに対し、在庫照会は「今あるか」を問います。前者には入荷予定や物流のリードタイムを踏まえた回答が要ります。後者は現時点の数量さえ分かれば答えられるのが違いです。両者を同じ窓口で受けていると、この答え方の違いが見えなくなります。

在庫照会が他の問い合わせと違う3つの性質

在庫照会には3つの性質があります。第一に即時性です。読者は電話をかけた瞬間の答えを求めており、後日回答では用を成しません。第二に再現性が高いことです。同じ取引先から同じ商品について何度も同じ形式で来ます。

第三に、答えがデータで一意に決まることです。担当者の経験や裁量が入り込む余地がなく、基幹システムの数字さえ正しければ機械的に回答できます。この3つ目の性質が、後述する設計で在庫照会を扱いやすくする根拠になります。

受注センターの中核業務である裏づけ

一般社団法人日本コンタクトセンター協会（CCAJ）情報調査委員会「2025年度 コンタクトセンター企業 実態調査」^*1を参照します。実施期間は2025年6月16日〜7月23日、対象は109社（CCAJコールセンター・エージェンシー会員）です。回収は68社・回収率62.4%でした^*1。センター業務の受託内容（複数回答・N=68）は「問い合わせ受付」61社89.7%、「受注センター」47社69.1%でした^*1。

同調査のクライアント業種（複数回答・N=68）では、「サービス業」50社73.5%に次いで「通信販売業」44社64.7%が2位に入っています^*1。在庫照会が発生する通販の受注業務は、業界調査の上でも主戦場と言えます。

本記事が扱う範囲と扱わない範囲

在庫照会に近い課題はいくつもありますが、本記事は「今あるかを問う呼」だけを扱います。「いつ届くか」を答える納期回答の自動化は別テーマです。

「受注そのものを電話・FAXからWebへ移す」話も本記事の対象外です。また問い合わせ全般とFAQの設計は姉妹記事に譲ります。在庫照会はFAQでは答えられません。なぜなら答えが毎分変わるからです。

採用難と表示不信が重なり在庫照会は減らない

在庫照会が減らない理由は、単に「表示が足りない」からではありません。人を増やす選択肢が塞がっていることと、表示された数字が信用されていないことが同時に起きています。

増員で受け切る前提が崩れている

CCAJの同調査^*1「7．採用活動の状況」では、「苦労している」「やや苦労している」と回答した企業が、非公開とした1社を除く67社の82.1%を占めました^*1。採用は業界共通の壁になっています。

同調査^*1の「派遣活用の理由」（複数回答・N=59）では、「一時的な人材不足の解消」が88.1%で最多でした^*1。派遣も一時的な穴埋めであり、恒常的な呼量の受け皿にはなりません。

中小企業庁「2026年版 中小企業白書・小規模企業白書の概要」^*3（2026年4月公表）は「人口減少の進展による『労働供給制約社会』の到来。既に大きな課題である人手不足が、更に深刻化するおそれ」と明記しています^*3。呼を受け切る前提そのものが崩れているという指摘です。

見せている数字が信用されていない

ECサイトに在庫数を表示していても電話が続く現場は珍しくありません。理由の多くは、一度でも表示が外れた経験があることです。取引先は以後、画面よりも人に確認する行動を選びます。

表示を信用してもらうには、外れた実績よりも「外れた後にどう対応したか」の一貫性が効きます。この論点は、後述する移行段階のつまずきを扱う章で詳しく述べます。

在庫の定義が社内で一致していない

総在庫、引当済、販売可能数、フリー在庫、入荷予定という言葉が、画面・基幹システム・倉庫の間で別々の意味で使われている現場があります。用語がそろわないまま表示だけを整えても、担当者ごとに答えが変わります。

実務上、コストを自社の数字で確かめたい担当者には無料相談で要件を整理するのが近道です。在庫の呼び方をそろえる作業は、システムより先に言葉の整理から始まります。

電話のほうが早いという体験が残っている

担当者が電話口で即答してしまう限り、画面を見る習慣は根づきません。取引先にとって合理的な行動は「その場で答えてくれる窓口を使う」ことだからです。この体験を変えるには、画面の答えが電話より速く正確であることを積み重ねる必要があります。

センター側もセルフサービス化を最優先級に置きながら着手できていない

CCAJの同調査^*1「25．経営課題・事業戦略」の優先度調査を見てみます。「AI活用による自動化対応・セルフサービス化の推進」の優先度が高いと回答した企業は63社でした^*1。同調査は、優先度が高い上位5項目のうち未着手（検討中と着手していないの合計）が最も多い項目であるとも記しています^*1。

センター事業者もセルフサービス化を重要課題としながら着手できていない状況です。着手の主導権は、在庫データそのものを持つ発注元＝EC側にあると考えられます。

販売可能数への一本化から記録まで、在庫照会を減らす5つの設計

在庫照会を減らす設計は、順序立てて進めることで着手しやすくなります。ここでは実施順序を根拠に5つの工程として示します。

①見せる在庫を「販売可能数」に一本化する

販売可能数とは、総在庫から引当済・予約分・安全在庫を差し引いた、いま受注できる数量です。総在庫をそのまま見せると、すでに他の取引先に引き当てられた分まで「ある」と見えてしまい、二重受注や欠品クレームにつながります。

引当済・予約分の控除ロジックそのものは、在庫引当と予約の仕組みを扱う設計に譲ります。安全在庫の水準設定も別の論点として扱われています。

②粒度と更新頻度を決める

在庫を実数で見せるか、記号（○△×）で見せるか、しきい値（10個以上など）で見せるかは、更新頻度と切り離せません。日次バッチでしか更新できないなら、実数を出すこと自体が誤情報の温床になります。

在庫データをリアルタイムで連携するかバッチで連携するかという技術方式の選定は、別の設計として扱われています。本記事は連携できた在庫を「どう見せるか」に絞ります。

③取引先ごとに出し分ける

すべての取引先に同じ情報量を見せる必要はありません。取引口座やランクに応じて、実数まで見せる相手と、しきい値だけ見せる相手を分ける設計が現実的です。

定番品については、再注文の導線上に在庫を出すことが最も効きます。取引先が繰り返し発注する商品ほど、照会そのものを起こさせない設計が有効です。

④欠品時の「次の一手」を同じ画面に置く

在庫がない状態を表示するだけでは、取引先は結局電話をかけます。入荷予定日、代替品、分納可否のいずれかを同じ画面に添えることで、電話をかける前に次の行動を決められます。

入荷予定を通知であらかじめ押し出す設計は、出荷案内の通知設計として別に扱われています。欠品を隠さず、次の一手を同じ画面に置く姿勢が信頼回復の起点になります。

⑤照会の記録を残し、呼の内訳を測る

在庫照会が全体の問い合わせのうちどれだけを占めるかを示した公開統計は、見当たりません。業界平均に頼れない以上、出発点は自社で記録を取ることに尽きます。

記録を残さない限り、設計を変えた効果を検証できません。呼の理由を分類する仕組みを、表示の変更と同時に整えることが欠かせません。

実数・記号・しきい値、在庫の見せ方を分ける4つの判断軸

在庫の見せ方には3つの方式があり、見える情報量・競合への露出・外れたときの影響・実装負荷の4軸で違いが出ます。自社の商材と取引形態に合わせて選ぶ必要があります。

実数表示・記号表示・しきい値表示の比較

更新頻度の選択が見せ方を規定する

日次バッチでしか在庫を更新できないなら、実数表示は避けたほうが無難です。更新の間に出荷が進むほど、表示と実態のずれが広がるからです。連携方式そのものの設計は、リアルタイム連携の記事に委ねます。

あえて「見せない」が正しい場合

一品受注や見積前提の商材、価格と数量が交渉で決まる取引では、在庫を画面に出すこと自体が適さない場合があります。この場合は表示方式を選ぶ以前に、「見せない」という選択肢を優先して検討する必要があります。

AIボイスボット35.3%が示す、導入前に固めるべきデータ精度

チャットボットやAIボイスボットの導入は、在庫データの精度を固めた後に検討する順序が現実的です。データが不正確なままAIを入れても、誤答を自動で量産する結果になりかねません。

センター事業者の対応状況

CCAJの同調査^*1「19．対応チャネル」（N=68）では、「チャットボット業務」に対応している事業者が48.5%でした^*1。「AIボイスボット」に対応している事業者は35.3%です^*1。この比率は2023年度28.1%、2024年度27.1%で推移し、2025年度に上昇しました^*1。

この数値は、センター事業者が当該業務に対応しているかどうかの割合であり、荷主企業がAIを導入している比率ではありません。母集団はCCAJ会員のコールセンター・エージェンシー68社です^*1。異なる主語の数字として読み替えないよう注意が必要です。

生成AIの業務利用は日本企業で86.4%、社内ヘルプデスクは約5割

総務省「令和8年版 情報通信白書」第Ⅰ部第2章第1節（3）「生成AIの業務利用状況」^*2は2026年7月24日に公表されました。自社の何らかの業務で生成AIを利用していると回答した割合は、日本において86.4%です（図表Ⅰ-2-1-6）^*2。

同節^*2は業務類型別の活用状況も示しています。日本で活用の回答割合が最も高いのは「議事録・メール作成補助」で約7割です。次いで「営業・販売」が約6割、「社内ヘルプデスク」が約5割と続きます（図表Ⅰ-2-1-7）^*2。この調査とCCAJの調査は対象・設問が異なるため、単純に並べて比較はできません。

社内ヘルプデスクの活用割合が議事録・メール作成補助や営業・販売より低いという結果^*2は、問い合わせ応対の領域でAI活用が後発であることを示しています。在庫照会という定型の呼であっても、元になるデータの精度が低ければAIは正しく答えられません。

AIは在庫データの精度を超えられない

同白書^*4は、顧客との接点におけるAI活用の事例も挙げています。ソフトバンクの子会社であるGen-AXが開発した「X-Ghost」について、24時間365日の音声問い合わせ対応に加え「システムの照会や登録処理といった作業にも対応している」と紹介しています^*4。音声AIが照会そのものを引き受ける段階に入っているということは、裏を返せば、参照する在庫データが誤っていればその誤りが自動で顧客に届くということでもあります。

棚卸で生じる在庫差異がそのままAIの回答に反映される点は見落とされがちです。棚卸と在庫差異の是正そのものは別の設計課題として扱われています。中小企業庁の白書^*3が挙げる省力化投資・AI活用による労働投入量の最適化も、元データが整っていることが前提です^*3。

電話を残したまま移行すると起こる4つのつまずき

在庫の見せ方を整えても、運用の移行段階でつまずく現場があります。ここでは4つの典型を扱います。

電話をいきなり止めない

すべての商品を一度に画面へ移行しようとすると、現場の混乱と誤答のリスクが同時に高まります。定番品、回転の速い品、特注品の順に段階を分けて移すほうが、失敗したときの影響を小さく抑えられます。

営業担当が代理で電話してしまう

取引先向けの画面を整えても、社内の営業担当が代わりに在庫を確認して電話で伝えてしまう抜け道が残ることがあります。この抜け道を先に塞がない限り、画面の利用は定着しません。

締め時間の直前と受注集中の時間帯に呼が跳ねる

締め時間の直前は在庫照会が集中しやすい時間帯です。受注が特定の時間帯に偏る傾向とも重なるため、呼量の山を前提にした運用設計が必要になります。

外れたときの返し方を先に決めておく

在庫表示が実態とずれた場合の謝罪と代替提示の型を用意していないと、現場は在庫を出すこと自体をためらいます。表示を外した実績よりも、外れた後にどう対応したかの一貫性が、取引先の信頼を左右します。

表示のずれは、受注後の取消や差戻しにも波及します。謝罪と代替提示の型は、受注済みの案件をどこまで巻き戻すかまで含めて決めておくと、現場の判断が止まりません。

見せ方を決める前に社内で確認する8項目

ここまでの設計と判断軸を自社に当てはめる前に、社内で答えを出しておくべき論点が8つあります。その前提として確認したいのが、誰がこれらを判断できるのかという体制の問題です。

在庫の見せ方を内製で設計するには、在庫管理・基幹システム連携・表示ロジックの3領域にまたがる知識が必要です。担当者一人でこの3領域を横断して判断できる体制は多くありません。

専門パートナーに相談した場合は、これらの領域を横断した設計の選択肢を短期間で洗い出せる点が違いになります。内製で進める場合は、各領域の担当者を早い段階で同じ検討の場に集める必要があります。

この8項目は、そのまま社内の検討会議に持ち込める形にしてあります。決められない項目が残っている場合ほど、外部の視点を交えて整理したほうが結論に早く到達します。

まとめ：在庫照会は「受け方」ではなく「見せ方」で決まる

本稿では、通販コールセンターに寄せられる在庫照会を減らす設計を整理しました。要点は3つに集約できます。第一に、在庫照会は受注センター業務の中核であり、増員による解決は採用難という業界共通の壁に阻まれます^*1。

第二に、在庫照会が減らない本当の理由は表示の有無ではなく、見せている数字への信頼と社内の定義の不一致にあります。第三に、解決の順序は「販売可能数への一本化」から「記録による計測」までの5工程であり、AIやチャットボットの導入はその後に検討する事柄です。

この記事の編集方針

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よくある質問

在庫照会の電話は、コールセンターを外部委託すれば減りますか。

委託先を変えても呼量そのものは減りません。在庫照会は発生源であるEC側の表示設計を変えない限り発生し続けます。委託は受け皿を変える対策であり、呼を発生させない対策とは別物です。

在庫を実数で出すと、競合他社に手の内を見せることになりませんか。

その懸念がある商材では、記号表示やしきい値表示で情報量を抑える選択肢があります。取引先ごとに出し分ける設計と組み合わせれば、公開範囲を限定できます。

在庫表示が実態とずれたとき、どう対応すればよいですか。

謝罪と代替提示（入荷予定日・代替品・分納可否のいずれか）の型をあらかじめ用意しておくことが有効です。外れた実績よりも、外れた後の対応の一貫性が取引先の信頼を左右します。

AIボイスボットやチャットボットを先に入れるのは有効ですか。

在庫データの定義と精度が固まっていない段階でAIを導入すると、誤答を自動で量産する結果になりかねません。センター事業者のAIボイスボット対応は35.3%にとどまっており^*1、まず在庫データ側の設計を先に進める順序が現実的です。

在庫照会がどれくらい減ったかは、どう測ればよいですか。

照会の記録を残し、全体の問い合わせに占める内訳を計測する仕組みを表示の変更と同時に整える必要があります。記録がなければ、設計を変えた効果を検証できません。

1. *1　出典：一般社団法人日本コンタクトセンター協会（CCAJ）情報調査委員会「2025年度 コンタクトセンター企業 実態調査」（2025年度）
2. *2　出典：総務省「令和8年版 情報通信白書 第Ⅰ部第2章第1節（3）生成AIの業務利用状況」（2026年7月24日公表。図表Ⅰ-2-1-6・Ⅰ-2-1-7の原典は総務省（2026）「国内外における最新の情報通信技術の研究開発及びデジタル活用の動向に関する調査研究」）
3. *3　出典：中小企業庁「2026年版 中小企業白書・小規模企業白書の概要」（2026年）
4. *4　出典：総務省「令和8年版 情報通信白書 第Ⅰ部第2章第1節2（5）顧客との接点」（2026年）