コールセンターにおけるAI活用例や導入のメリット・デメリットを解説
コールセンターにおけるAIの導入が進み、対応品質や業務効率の改善に取り組む企業が増えています。一方で、「オペレーターの育成に時間がかかる」「対応が属人化している」など、現場の課題を抱えたまま運営しているケースも少なくありません。
この記事では、コールセンターにおけるAI活用の具体例から、導入のメリット・デメリット、成功のポイントまでを解説します。コールセンターの業務にAI導入を検討している企業はぜひご覧ください。
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コールセンターで活用されるAIオペレーターとは
AIオペレーターとは、人工知能を活用して顧客対応を自動化・支援するシステムです。音声認識や自然言語処理などの技術を用いて、顧客の質問内容を理解し、最適な回答を導き出します。
近年、対話型AIの精度が向上し、顧客とより自然なやり取りができるようになっています。一次対応を自動応答で行い、複雑な案件のみを人のオペレーターにつなぐ仕組みが一般的です。
また、AIは応対履歴を学習し続けるため、対応品質のばらつきが減少し、クレーム対応力の強化にもつながります。人材不足が深刻化する中、AIオペレーターの導入は業務の効率化と顧客満足度の向上を同時に実現する手段となり得るでしょう。
AIの導入により解決できるコールセンターの課題
コールセンターでは、日々の業務運営を圧迫するさまざまな課題が存在します。ここでは、コールセンターが抱える代表的な課題を取り上げ、AIの導入によりどのように解決できるかを解説します。
人材不足による業務負担の増加
コールセンターでは、採用難や離職率の高さから人材不足が続いています。限られた人員で多くの問い合わせに対応するため、一人あたりの負担が増加し、応対品質の低下や残業の常態化を招くケースもあります。
AIの導入は、この問題を解消する有効な手段です。FAQ対応や一次受付をAIが担えば、オペレーターは複雑な相談やクレーム対応に専念できます。
対応品質のばらつきと教育コストの増加
コールセンターでは、オペレーターの経験やスキルによって応対品質に差が生じやすく、顧客満足度にも影響を及ぼします。新人が増えるほど、マニュアルやロールプレイを通じた教育にも時間がかかり、管理者の負担も大きくなりやすいです。教育期間中は対応件数が減り、即戦力化が進まないという課題も出てくるでしょう。
AIを導入すれば、こうした問題を軽減することが可能です。AIが通話内容を解析し、顧客の質問に対する最適な回答をリアルタイムで提示する仕組みを導入すれば、誰でも一定の品質で応対できます。
また、過去の会話データを学習し、FAQやスクリプトを自動更新すると、教育資料のメンテナンス工数も軽減するでしょう。
顧客体験の低下
顧客からのクレームは、顧客体験の低下のサインになる可能性があります。顧客対応の遅れや情報の食い違いは、コールセンター全体の印象を悪化させ、サービスの解約にもつながりかねません。近年はスピーディーで一貫性のある対応が求められるため、わずかな対応のズレも企業の信頼に影響します。
こうした課題の背景には、オペレーター間での情報共有の難しさがあります。AIが通話内容やチャット履歴を自動で分析することで、顧客の感情や意図を即座に可視化し、情報共有のミスを防ぐことが可能です。
コールセンターにおけるAI活用例
コールセンターにAIを導入すると、オペレーターの負担軽減にもつながります。ここでは、代表的なAIの活用例を紹介します。
- チャットボット：質問への自動応答
- ボイスボット：音声による質問への自動応答
- テキストマイニング：データを分析・抽出
- 音声認識ツール：通話内容を自動でテキスト化
- FAQシステム：最適な情報・回答を表示
チャットボット：質問への自動応答
チャットボットは、顧客からの問い合わせに自動で応答するAIシステムです。FAQや商品情報を瞬時に提示でき、営業時間外の対応もできます。AIが会話データを学習するため、利用を重ねるほど回答の精度が高まり、自然な対話になるでしょう。文字入力を中心としたやり取りのため、スマートフォンやパソコンから気軽に利用できる点も特徴です。
導入することで、簡易的な質問をAIが処理し、人による対応は複雑な相談に集中できるようになり、結果的に顧客満足度の向上にもつながります。人とAIが連携するハイブリッド運用によって、安定した応対体制の構築が可能になるでしょう。
ボイスボット：音声による質問への自動応答
ボイスボットは、電話での問い合わせにAIが自動で応答する仕組みです。顧客の音声を認識し、自然言語処理によって内容を理解したうえで、適切な回答を音声で返します。予約変更や残高確認など、定型的な質問に素早く対応できるのが特徴です。
導入後は、オペレーターが受電する件数を大幅に減らせるでしょう。通話データを蓄積して学習すれば、AIの回答の精度が高まります。
音声認識ツール：通話内容を自動でテキスト化
音声認識ツールは、顧客とオペレーターの通話内容をリアルタイムで文字起こしするAIシステムです。オペレーターが手作業でメモを取る必要がなくなり、正確な記録を短時間で残せます。
さらに、AIが要点を抽出し、会話の中で頻出するキーワードを分析することも可能です。記録データを共有すれば、クレーム対応や引き継ぎもスムーズになるでしょう。その結果、オペレーターの作業効率に加え、顧客対応の質が高まることが期待されます。
テキストマイニング：データを分析・抽出
コールセンターで日々蓄積される会話データには、顧客の本音や潜在的な課題が隠れています。テキストマイニングは、それらの通話内容やチャット履歴をAIが自動で解析し、頻出ワードや感情の傾向を抽出する仕組みです。膨大なデータを短時間で整理できるため、感覚ではなく根拠に基づいた改善が可能になります。
分析結果は、商品開発やマーケティングにも活用できます。問い合わせが集中する内容を可視化すれば、FAQの見直しや応対マニュアルの更新も可能です。
FAQシステム：最適な情報・回答を表示
顧客が求めているのは、求めている答えがすぐに見つかることです。FAQシステムは、AIが過去の問い合わせ内容や閲覧履歴を分析し、最も関連性の高い回答を自動で表示します。質問の意図や文脈を読み取るため、従来のキーワード検索よりも正確でスピーディーな対応が可能です。
オペレーターにとっても、FAQシステムは強力なサポートツールになるでしょう。対応中にAIが関連情報をリアルタイムで提示するため、経験の浅いスタッフでも一定の品質を維持しながらの対応が可能です。対応時間の短縮やミスの防止、教育コストの削減にも効果を発揮します。
コールセンターにAIを導入するメリット
AI導入によって得られるメリットは、対応スピードや正確性の向上だけではありません。オペレーターの業務負担を軽減するほか、顧客満足度の向上にもつながります。
以下で、コールセンターにAIを導入するメリットをくわしく解説します。
人材育成・ナレッジ共有の最適化
AIを導入することで、オペレーター教育やナレッジ共有の仕組みにも大きな影響を与えます。通話内容を自動で記録・分析する仕組みを活用すれば、ベテランの対応例や顧客とのやり取りを教材化でき、新人教育の質を均一にできるでしょう。属人的になりやすい応対スキルを可視化することで、チーム全体の底上げが可能です。
また、FAQシステムや音声認識ツールと連携すると、AIがリアルタイムで最適な回答や補足情報を提示してくれます。これにより、経験の浅いオペレーターでも、迷わずに一定の品質で対応できる環境を整えられます。教育担当者がマニュアル更新や研修に費やす時間を削減できるでしょう。
経済面でのコスト削減と戦略的データ活用
AI導入で自動応答や音声認識を活用すると、夜間や繁忙期でも少人数での運営が可能になります。その結果、人件費や外注コストを大幅に削減できます。FAQやチャットボットを整備すれば、問い合わせ件数の分散が進み、運営コストの削減につながるでしょう。
さらに、AIが収集・分析する応対データは、経営判断を支える重要な資産になります。顧客の声を分析することで、商品改善やマーケティング戦略の精度も高まります。
業務効率化による生産性の向上
AI導入による問い合わせ内容の自動仕分けやFAQ対応の自動化で、オペレーターが一件ずつ確認する手間を減らせます。応対履歴の検索や入力作業も自動化されるため、1件あたりの対応時間が短縮し、全体の処理件数を増やすことが可能です。
また、AIは過去の問い合わせ傾向からピーク時間を予測し、シフト調整や人員配置の最適化にも役立ちます。オペレーターの残業や待機時間の減少によって、生産性の高いチーム運営が可能になるでしょう。
さらに、音声認識やテキストマイニングの結果を活用すれば、顧客が求める情報を即座に把握でき、迅速で正確な対応が可能です。
顧客満足度と顧客体験の向上
AIの導入によって、コールセンターは「顧客を待たせない対応」が可能になります。ボイスボットや一次対応を担うと、問い合わせの初動が速くなり、顧客のストレス軽減にもつながります。さらに、24時間体制の自動応答によって、営業時間に左右されないサポート体制を整えられる点もメリットです。
また、AIは顧客の過去の応対履歴や入力データを分析し、状況に応じた応答候補や対応トーンの参考を提示できます。例えば、クレーム履歴のある顧客には、オペレーターが丁寧かつ柔軟に対応できるよう情報を事前に提示したり、必要に応じて優先的にオペレーターへつないだりなど、顧客一人ひとりに寄り添った対応が可能です。
コールセンターにAIを導入するデメリット・注意点
AIシステムを導入する際、コストや運用負担、顧客対応の柔軟性など、想定外の課題が起こる可能性があります。以下で、AI導入による注意点を紹介します。
顧客対応の柔軟さが失われるリスク
AIは大量の問い合わせを効率的に処理できる一方、想定外の質問や感情的な相談には対応しきれないケースがあります。特にクレームやトラブル対応では、相手の感情を汲み取る人間的な判断が欠かせません。
AIが一次対応を担いすぎると、マニュアル的な印象を与え、顧客の不満や誤解を生む恐れもあります。人とAIの役割を明確に分け、複雑な案件は必ずオペレーターにつなぐ仕組みを整えることが必要です。
データ精度とセキュリティ管理への注意
AIの性能は、入力されるデータの量と質に関係します。
誤った情報や偏ったデータを学習すると、誤判定や不正確な回答を出すリスクがあるのです。そのため、データの定期的な更新と精度の検証を行い、常に最新かつ正確な情報を保つことが求められます。
また、顧客情報や通話内容を扱う以上、セキュリティ面の配慮も必須です。アクセス権限の管理や暗号化の徹底、情報の保管ルールを整備しないと、情報漏えいや不正利用のリスクもあるでしょう。
AI依存による現場対応力の低下
AIを導入すると、オペレーターの業務負担は軽減されますが、現場力が低下するリスクがあります。自動応答やサジェスト機能に頼りすぎると、担当者が自ら考えて対応する機会が減り、臨機応変な判断力やコミュニケーションスキルが育ちにくくなるのです。
また、AIの回答に完全に依存すると、誤情報があった際に気づけない可能性もあります。AIはあくまで補助ツールとして活用し、最終的な判断は人が行う体制を整えることが重要です。システムと人、それぞれの強みを生かした運用を目指しましょう。
コールセンターにAIを導入する6ステップ
コールセンターでAIを導入する際は、既存システムとの連携や人材育成、効果検証など、さまざまな要素が関わります。そのため、導入手順を体系的に整理しておくことが重要です。
AI導入をスムーズに進めるための6ステップは以下の通りです。
- STEP1：コールセンターの課題を洗い出す
- STEP2：AI導入の目的を明確にする
- STEP3：導入するAIツールを選定する
- STEP4：テスト運用による効果検証を実施する
- STEP5：オペレーターへの研修・教育を実施する
- STEP6：運用後は継続的に改善を行う
それぞれのステップについて、以下でくわしく解説します。
STEP1：コールセンターの課題を洗い出す
AIを導入する前に、自社のコールセンターが抱える課題を明確にしましょう。
「同じような問い合わせが頻繁に発生している」「問い合わせ件数に対してオペレーターが不足している」など、現場で起きている具体的な問題を洗い出します。
この工程では、オペレーターへのヒアリングや問い合わせ履歴の分析が有効です。業務データをもとに、どのプロセスで負担が生じているかを客観的に把握します。課題はいくつか存在する場合もあるため、重要度や緊急度にあわせて優先順位を整理しましょう。AIに任せる領域を段階的に決めていくことがポイントです。
STEP2：AI導入の目的を明確にする
課題を整理したあとは、AI導入によって何をどう改善したいのかを具体的に定めます。例えば、「応答率を20％向上させる」「問い合わせ対応時間を30％短縮する」といった定量的な目標を定めると、導入効果の検証がしやすいでしょう。
ただしAIは導入が目的ではなく、あくまで課題解決のための手段です。業務効率化とともに、顧客満足度やCXの改善など、現場と顧客の両方にどんなメリットをもたらすのかを意識して設計しましょう。
STEP3：導入するAIツールを選定する
AIツールを選ぶ際は、自社の課題解決に適しているかを最優先で検討しましょう。
製品によって得意分野が異なるため、チャットボット、ボイスボット、音声認識など、目的に合わせて最適なシステムを選ぶことが重要です。
また、導入後のサポート体制や運用コスト、既存システムとの連携可否も重要な判断ポイントです。複数のベンダーに提案を依頼し、デモで操作のしやすさや回答精度を確認しておくと安心です。
さらに、運用を担当するスタッフの意見も取り入れ、現場での利用シーンを具体的にイメージしながら選定しましょう。AIは万能ではないため、自社の業務に最も適したツールを見極める視点が欠かせません。
STEP4：テスト運用による効果検証を実施する
AI導入時は、小規模なテスト運用から始めましょう。PoC（概念実証）として、AIがどの程度の精度で応答できるか、どのくらい業務効率が向上するかを検証します。
この段階で、音声認識の誤差や回答スピード、ユーザー体験などを細かくチェックし、必要に応じて調整を行います。AIの性能は学習データの質や量に左右されるため、初期段階では人が補正を加えながら精度を高めていくことが大切です。
STEP5：オペレーターへの研修・教育を実施する
AIを導入する際、きちんと使い方を理解しなければ効果は十分に発揮されません。AIの仕組みや役割分担を明確にして、AIが対応する範囲と人が引き継ぐ範囲を共有しましょう。
感情的なクレームや個別判断が必要なケースでは、人の判断が必要です。
また、AIが抽出した通話データや分析結果を活用し、応対スキルの向上に役立てる仕組みを整えます。スーパーバイザーや管理職には、AIと人の協働を前提としたマネジメント研修を行うと、現場全体の品質向上につながります。
STEP6：運用後は継続的に改善を行う
運用を始めたあとは、定期的に応答精度や顧客満足度、業務効率などの指標をモニタリングして、改善を重ねていきます。導入初期は学習データが十分ではないため、間違った認識や不自然な応答が起こるケースがあります。人による確認や修正を行いながらデータを蓄積し、AIの精度を高めていきましょう。
また、現場のオペレーターからの意見を反映する仕組みを作ると、AIと人が協働しながら成長するサイクルを構築できます。長期的に効果を維持するためにも、PDCAを回し続けることが大切です。
参考：PDCAとは？具体例や時代遅れで古いと言われる理由、OODAとの違いを解説
参考：KPIとは？指標の設定方法とコツ、事例、KGIとの違いをわかりやすく解説
コールセンターにおけるAIの導入事例
AIの導入は、業務効率を上げながら顧客対応の質を改善する取り組みとして注目されています。
近年では、チャットボットや音声認識システムを活用して応答時間を短縮し、オペレーターの負担を減らす企業もあります。ここでは、実際にAIを導入して成果を上げたコールセンターの事例を紹介します。
みずほフィナンシャルグループ：AIで応対支援と顧客体験を両立
みずほフィナンシャルグループでは、多様化する顧客ニーズに対応するうえで、オペレーターがマニュアルを検索しながら回答する従来の体制では、対応スピードや品質の維持が難しいという課題がありました。
そのため、日本アイ・ビー・エム、PKSHA Technologyと協働し、Salesforceをベースとした次世代コンタクトシステムを開発。音声認識で通話内容をリアルタイムで解析し、AIが関連マニュアルや回答候補を自動で提示する仕組みを構築しました。問い合わせの流れをAIが逐一把握するため、オペレーターは顧客とのコミュニケーションに集中できるようになります。
導入後は、通話時間の短縮と回答精度の向上が実現しました。新人でも一定品質の対応が可能になり、顧客満足度と顧客体験の両面から改善できました。
参考：生成AIを活用した次世代コンタクトセンターシステムをリリース
損害保険ジャパン株式会社：ボイスボットによる大規模受電と自動化体制
損害保険ジャパン株式会社では、災害などの緊急時にコールセンターへの問い合わせが殺到することが課題でした。台風や地震などの大規模な自然災害が発生すると、一時的にお客様からの電話がサポートセンターに集中します。そのため、被害車両の保険金請求や証明書再発行などの定型処理も、人手による受電では限界がありました。
この課題に対し、同社はNTTコミュニケーションズ株式会社が提供するCOTOHA Voice DX Premiumを導入。対話型AIが顧客の音声を認識し、請求に必要な情報を自動取得・システム連携する構成を構築しました。
また、クラウドサービス上でAI導入を実装することで、平時の100倍以上の通話量にも耐えうるキャパシティを確保。緊急時でも受電停止や回線の混雑を防ぎ、継続してオペレーターが対応できる環境を整えています。
導入後は、受付体制が強化され、1時間あたり約3,000件の保険金請求受付体制を構築し、2023年1月から運用を開始しました。この取り組みは、対話型AIを活用して1時間に3,000件規模の体制を実現する日本初の事例になっています。
参考：損保ジャパン、コールセンターにNTT Comの対話型AIを導入（PDF）
参考：コールセンターにAIを活用した音声認識自動応答システムを導入（PDF）
ソフトバンク株式会社：生成AIによる応対品質の均一化と効率化を実現
ソフトバンク株式会社では、コールセンターにおける応対品質のばらつきと顧客の待ち時間の長さが課題でした。サービス内容が多岐にわたるため、オペレーターごとに対応の速度や精度に差が常にあり、顧客満足度を維持する体制づくりが必要でした。
そこで、同社は日本マイクロソフトと共同で、生成AIを活用した応対支援システムを開発。Microsoftの「Azure AI Search」や「RAG（検索拡張生成）」などの技術を用いて、顧客の発話内容を即座に解析し、社内データベースを参照して最適な回答候補を提示する仕組みを構築しています。
この導入により、顧客の待ち時間短縮や応対の均質化が期待されており、オペレーター教育の効率化・定型対応業務の軽減につながる可能性があります。
参考：日本マイクロソフトとの共同開発により、生成AIでコールセンター業務の自動化を加速
コールセンターにおけるAI活用の今後
今後、コールセンター業界におけるAI活用は、より幅広い領域へと拡大すると考えられます。これまでの問い合わせの自動化に加え、顧客の感情分析やVOCの抽出など、経営やマーケティングに活用できるデータ分析の精度が高まる見込みです。
AIが収集したデータを活用すれば、企業は顧客ニーズを正確に把握でき、サービス品質や商品改善につなげられるでしょう。
また、生成AIの発展により、コールセンター業務の自動化はさらに進むとされています。FAQの自動生成や応答履歴の要約、報告書作成など、これまで人が行っていた業務をAIが補助する場面が増える可能性があります。
さらに、AIが蓄積した大量の応対データを学習すれば、応対の精度や自然な会話の質も継続的に向上していくでしょう。
まとめ
コールセンターでのAI活用は、業務の質を高める戦略の一つになりつつあります。チャットボットやボイスボットなどの導入により、問い合わせ対応の迅速化や人材育成の最適化も見込めます。
しかし、導入コストや運用体制、セキュリティ面への配慮も欠かせません。AIの強みを生かすには、人とAIがそれぞれの役割を理解し、連携する仕組みを整えることが大切です。この記事を参考に、自社の課題に合った形でAI導入を検討してみてください。
