コールセンターで、人手不足や業務量の多さ、応対品質の維持にお困りではありませんか？日々これらの問題に直面し、解決策を模索されているご担当者様も多いことでしょう。
この記事では、コールセンターでAIが解決できる具体的な課題から、チャットボットや音声認識ツールなどのAIの種類、自社に最適なAIの選び方、導入手順について解説します。実際の導入事例やよくある質問も解説するので、自社のコールセンターの業務効率化と顧客満足度向上を実現するためのヒントを見つけてください。
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コールセンターでのAI導入が加速している
世界のコールセンターAI市場は大きく成長しており、2023年には16億ドルと評価され、2024年から2032年の間に19億5000万ドルから100億7000万ドルに拡大すると予測されています。これは年平均成長率22.7%に相当し、AI導入の加速を示しています。北アメリカ大陸の数値は以下のとおりです。
※引用元：https://www.fortunebusinessinsights.com/call-center-ai-market-109249
AI導入の活性化は、コールセンターの課題解決や業務効率化、顧客対応の質向上、コスト削減に貢献します。
特に、クラウドベースのAIソリューションは柔軟性と効果の高さから重要な役割を果たしています。
また、経済産業省が提唱した「2025年の崖」を背景に、国内企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）が政府主導で推進されていることも、AI導入を後押ししています。AIは現代のコールセンター運営において不可欠な存在になりつつあります。
AI活用によって解決できるコールセンターの具体的な課題については、次のセクションで詳しく解説します。
出典：経済産業省|DXの現在地とレガシーシステム脱却に向けて~レガシーシステムモダン化委員会総括レポート~
AIによるデータ分析とは？事例やメリットも含めて分かりやすく解説
AI活用で解決できるコールセンターが抱える課題
コールセンターは、業務の性質上、常に多くの課題を抱えています。人材不足、オペレーターの負担、顧客対応の品質維持、そして高い運営コストなど、解決すべき問題は山積みです。
しかし、近年AI技術が進歩し、導入が広まることで、これらの課題を解決する有効な方法が見え始めています。
AIは自然言語処理や機械学習を活用し、オペレーターをサポートし、顧客体験を向上させ、最終的にはコールセンター全体の効率化とコスト削減に貢献すると期待されています。
ここでは、コールセンターが抱える具体的な課題と、AI技術がどのようにそれらの課題解決に貢献できるのかを詳しく解説します。
慢性的な人手不足
コールセンター業界では、顧客への丁寧な対応に加え、クレーム対応によるオペレーターの精神的・肉体的負担が大きく、人材の定着が難しい状況です。そのため、人員確保と教育を継続する必要があり、慢性的な人材不足に陥りやすい状況です。特に有効求人倍率が高い昨今では、人材獲得が困難になっています。
このような人材不足に対し、AIチャットボットやAI音声応答システムが、頻繁な質問や定型的な問い合わせに自動対応することで、オペレーターの対応件数を減らし、負担を軽減します。これにより、オペレーターはより複雑な問題解決や、顧客の感情に寄り添った対応に注力できます。
業務が多く負荷がかかる
コールセンター運営において、オペレーター業務の負荷を軽減するために効率化は依然として重要な課題です。顧客対応後のシステム入力など、後処理に時間がかかることが、「あふれ呼」の発生や機会損失につながる要因となっています。さらに、問い合わせチャネルの多様化もオペレーターの負担を増やしています。
そこで、AI技術による業務効率改善が期待されています。チャットボットやボイスボットを活用して定型的な問い合わせ対応を自動化することで、オペレーターの対応コール数を削減し、全体の業務効率を高めることが可能です。
また、AI音声認識ツールが通話内容をリアルタイムでテキスト化したり、議事録を自動作成したりすることで、オペレーターの入力作業や応対履歴作成の負担を軽減し、後処理にかかる時間を大幅に短縮可能です。東京ガスではAI導入により年間1万1000時間の応対時間削減を達成し、レオパレス21では年間約2,633時間の作業時間削減を見込んでいます。
加えて、AI検索システムやオペレーター向けFAQシステムは、顧客との会話をリアルタイムでテキスト化し、関連するQ&Aを自動表示することで、オペレーターが回答を探す時間を短縮します。これにより、新人オペレーターでもスムーズな対応が可能になり、業務効率が向上します。
参照元：東京ガスグループトピックス|AI導入で年間1万1000時間の応対時間削減◆コールセンター効率化の取り組み
参照元：レオパレス21ニュース|レオパレス21 全国5拠点のコールセンター全席に音声認識ソリューションAmiVoice® Communication Suite3を導入
顧客応対の低下
現代社会において、顧客からの問い合わせは多様化の一途を辿り、オペレーターが習得すべき知識は膨大なものとなっています。しかし、十分な研修体制が整わない場合、顧客対応の品質を一定に保つことは困難であり、対応ノウハウが特定のオペレーターに偏ってしまうことで、品質にばらつきが生じるという課題が顕在化しています。このような状況を打破し、顧客満足度を向上させるための有効な手段として、AI技術の活用が注目されています。
AIの導入は、顧客対応品質の向上と平準化に大きく貢献します。リアルタイムでの文字起こし機能や、問い合わせ内容に最適化された回答候補の提示によって、オペレーターは経験やスキルに左右されず、一定水準以上のサービスを提供することが可能です。つまり、誰が対応しても同程度の品質を保つことができ、顧客体験の均質化を図れます。
コールセンターに活用できるAIの種類
コールセンターでは、業務効率化や顧客対応の質を高めるため、さまざまなAIが使われています。それぞれのAIには異なる機能があるため、自社のニーズに合った最適なシステムを選ぶことが大切です。
チャットボット
チャットボットは、ユーザーからの質問に自動で応答するシステムです。AIを搭載したチャットボットは、入力された問い合わせ内容を解析し、過去のデータに基づいて最適な回答を提示します。
AIチャットボットを導入することで、営業時間外でも顧客対応が可能になり、カスタマーサポートの利便性が向上します。その結果、顧客満足度の向上にもつながるでしょう。
ボイスボット
ボイスボットは、音声認識技術と会話型AIを活用し、顧客からの音声による質問に対し、自動で適切な回答を提供するシステムです。顧客からの問い合わせを適切な部署へ案内し、待ち時間を減らし、スムーズな連携を実現します。
また、よくある質問は音声応答システムが自動で対応し、専門的な質問はオペレーターが対応するといった役割分担が可能です。これにより、オペレーターはより複雑な案件に集中でき、顧客満足度の向上につながります。
音声認識ツール
AI技術を活用した音声認識ツールは、会話データを自動でテキストに変換します。このシステムを導入すると、オペレーターの会話内容をテキストで確認できるため、品質評価や分析に役立ちます。
また、優れた顧客対応事例をテキストデータとして共有することで、オペレーター全体のスキルアップにつながります。さらに、新人研修用の教材や対応マニュアルの作成を効率化できるのも、このツールの大きな利点です。
テキストマイニング
テキストマイニングは、大量のテキストデータや自然言語データを解析し、有用な情報を抽出するAI技術を用いて分析を可能としています。
コールセンターでは、顧客からの問い合わせ内容を分析して商品やサービスの改善に役立てたり、クレームの内容や頻度を分析して問題点を特定し、対応策を講じることができます。FAQシステムやチャットボットと連携することで、蓄積された問い合わせデータを統合的に分析し、より深い洞察を得ることが可能です。
FAQシステム
FAQシステムとは、顧客からのよくある質問とその回答をデータベース化し、顧客自身で疑問を解決できるようにサポートするシステムです。顧客が抱える疑問を自己解決できるツールとして機能します。FAQシステムには、顧客向けとオペレーター向けの2種類があります。
顧客向けのFAQシステムは、顧客が問い合わせをする前に自分で疑問を解決できるため、オペレーターの負担軽減に効果が期待できます。顧客がサポートに連絡する前に問題解決の機会を提供することで、カスタマーサポート部門の負担を減らすことにもつながります。
オペレーター向けのFAQシステムは、電話対応で最適な回答を探す際に活用されます。必要な情報を簡単に検索できるため、新人オペレーターでもスムーズに対応できるのがメリットです。電話での問い合わせ対応時に、最適な回答を迅速に見つけ出すために使用され、経験の浅いオペレーターでも効率的に対応できます。
AI検索システム
AI検索システムは、コンタクトセンターでの情報アクセスを円滑にするAI支援ツールです。オペレーターが顧客対応中に、即座に適切な情報を探し出し表示することで、回答時間を短縮し、顧客サービスの質を高めることにつながります。特に、オペレーター向けFAQシステムとの連携により、オペレーターが必要な情報に効率的にたどり着けるよう支援します。
コールセンターにAIを導入する際の選び方
コールセンターにAIを導入する際は、自社の課題を解決し、メリットを最大限に活かすために、AIツールの種類や機能を慎重に選ぶことが重要です。システムの種類が同じでも、機能や費用、操作性、セキュリティ、AIの精度などが異なるため、複数の選択肢を比較検討し、自社のコールセンターに最適なものを選ぶようにしましょう。
AIの学習機能の精度の高さ
AIシステム導入で効果を最大限に引き出すには、「チューニング機能」の精度が重要です。AIは使うほどデータを蓄積し、そのデータをもとに応答精度を自動で高める機能が望ましいでしょう。特に、音声認識の精度向上に特化したチューニング機能があれば、音声から文字への変換精度が上がり、顧客対応がスムーズになるはずです。
また、チューニングの頻度や、管理者が手動で調整できる範囲も事前に確認しましょう。AIは学習データをもとに自動応答やデータ分析を行うため、常に最新情報を取り込み、精度を維持・向上させる環境を整えることが大切です。
多言語対応の有無
顧客層が日本人だけではない場合、多言語対応AIシステムの導入は有効な選択肢です。特に、インバウンド需要を狙う企業やグローバルビジネスを展開する企業にとって、言葉の壁を気にせずスムーズなコミュニケーションを実現することは、競争力を高める上で非常に重要です。
多言語対応システムには、リアルタイム翻訳機能が搭載されていることが多く、適切な言語でのコミュニケーションを通じて、顧客満足度の向上が期待できます。その結果、多様なニーズに柔軟に対応できるようになるでしょう。
データ分析機能を備えているか
AI導入はコールセンターに大きな変革をもたらします。なかでも、データ分析の活用がAI導入の効果を最大限に引き出し、コールセンターの未来を切り開く鍵となります。
例えば、よくある質問を分析し、FAQを充実させることで、オペレーターの負担を減らし、顧客満足度を高めることができます。また、苦情が発生しやすいタイミングを分析し、事前に警告を出すことで、問題の深刻化を防ぎ、早期解決をサポートできます。
オペレーターの対応状況を分析することで、個々のスキルアップを支援するだけでなく、成功事例を共有し、チーム全体のレベルアップを図ることも可能です。さらに、顧客感情を解析することで、オペレーターはより顧客に寄り添った対応を心がけ、信頼関係を築くことができます。
データ分析に基づいた改善活動を継続的に行うことで、コールセンターは単なる問い合わせ窓口から、顧客体験を向上させる戦略的な部門へと進化します。AI導入は、データ分析の可能性を最大限に引き出すための第一歩に過ぎません。データ分析を積極的に活用し、コールセンターの未来を切り開きましょう。
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顧客の問い合わせ傾向やクレーム内容を可視化する「AI Central Voice」
コールセンター向けAIツールを選ぶ際、問い合わせの傾向やクレーム内容を把握し、業務改善に役立つかが重要です。「AI Central Voice」は、顧客の声や従業員アンケートなどの情報をAIが自動で分析しやすい形に整理します。
例えば、顧客の声に「ポジティブ」「中立」「ネガティブ」といったラベルを付けて分類し、課題の特定から解決策の提案までを迅速に行い、データに基づいた判断をサポートします。これにより、分析にかかる時間を大幅に短縮し、課題を深く掘り下げることが可能です。
「AI Central Voice」は、高精度かつ高速で動作し、30種類以上のデータ前処理機能を搭載しています。長い文章データから必要な情報を効率的に抽出し、質の高い分析結果を提供します。例えば、通話記録から問い合わせ理由を可視化し、FAQの改善に役立てることができます。
また、手作業で行っていた登録作業を自動化し、通話後の事務作業を減らします。「AI Central Voice」は、コールセンター業務の効率化と品質向上に貢献します。
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コールセンターにAIを導入する 4つの手順
コールセンターにAIを導入する際は、いきなり導入するのではなく、まず課題を洗い出し、自社の課題に合ったツールを導入・運用するために、丁寧に準備することが重要です。
1. コールセンターにおける課題を洗い出す
AI導入の最初のステップは、コールセンターが抱える具体的な問題点を明確にすることです。なぜなら、AI導入の効果を最大限に高めるには、解決したい課題に最適なAIソリューションを選ぶ必要があるからです。
AIで解決したい課題がはっきりすれば、導入すべきシステムがおのずと見えてきます。それに伴い、必要なデータの種類も絞り込めるため、効率的にデータ入力の準備を進められます。
2. 自社の課題解決ができるツールを選定
課題が明確になったら、その解決に役立つAIツールを選びましょう。類似のシステムでも、提供企業によって機能やコスト、使いやすさ、セキュリティ、AI性能などに違いがあります。これらの要素を比較検討し、自社のコールセンターに最適なツールを選びましょう。
3. 必要なデータを入力
AIシステム導入後、スムーズな運用を開始するには、システムが正しく機能するためのデータ設定が不可欠です。設定するデータが大量になる場合には、準備に時間がかかるかもしれません。そのため、実際の運用開始日を見据え、綿密な計画を立てて準備を進めることが重要です。
4. テスト運用を行い問題なければ本番環境へ
データ登録完了後、すぐに本格稼働へ移行するのではなく、まずは社内での試行運用を必須とします。これは、予期せぬ問題が発生するリスクを最小限に抑えるための措置です。
試行運用段階では、想定される質問に対して適切な応答ができるか、過去の対応履歴は正確に記録されるかなど、ツールが正常に機能しているかを多角的に検証します。問題点が認められなければ、本番環境への移行と本格運用を開始します。
しかし、本格稼働は最終目標ではありません。実際の運用状況に合わせて、データは継続的に見直し、必要に応じて修正を加える必要があります。管理者主導で日々の稼働状況をモニタリングし、細やかな調整を行うことで、AIの品質維持・向上を図りましょう。
コールセンターにAIを導入した事例
ここでは、コールセンターにAIを導入した事例を2つ紹介します。それぞれの事例を見て、AIを導入するかの判断ができるようにしましょう。
声紋認証によるAI導入で応対時間の大幅短縮
アフラック生命保険株式会社は、コールセンター業務に声紋認証AIシステムを導入し、顧客の声の特徴をもとにID照合を可能にしました。これにより、オペレーターが従来行っていた顧客の氏名、保険証券番号、誕生日、居住地などの確認作業を効率化し、負担を軽減することを目指しています。
声紋は、電話またはスマートフォンから登録できます。このシステム導入により、本人確認時間の短縮、オペレーターの対応時間削減、顧客満足度の向上が期待され、実際に約2分かかっていた本人確認が約30秒に短縮されるという成果が出ています。
参考：声紋登録について
AIオペレーターによる集荷応対により業務効率化
ヤマト運輸株式会社は、AIを活用した電話集荷依頼サービスを導入しています。2020年11月には法人顧客向け、2021年4月からは個人顧客向けに、AIオペレーターが電話で集荷依頼を受け付けるサービスを開始しました。
このサービスでは、音声認識と音声合成技術を用いたAIが自動で対応し、AIでの対応が困難な場合は、オペレーターにスムーズに引き継がれるようになっています。AIによる自動応答の導入により、集荷依頼の電話受付における待ち時間が短縮され、顧客満足度の向上に貢献することが期待されています。
コールセンターのAI導入事例20選！メリットや活用ポイントを解説
コールセンターにAIを導入する際によくある質問
ここでは、コールセンターにAIを導入する際によくある質問について、以下にまとめます。
AIの導入でオペレーターは不要になる？
AIを導入しても、オペレーターの仕事を完全になくすことはできません。AI技術はまだ発展途上にあり、得意なことと苦手なことがあります。そのため、業務効率化できる部分はAIに任せ、人にしかできない業務に集中するという考え方が大切です。
AI導入時の注意点は？
AIの能力を最大限に活かすには、学習に必要なデータを整理し、十分な準備期間を設けることが大切です。導入後は、AIを積極的に活用し、継続的にデータを蓄積することで、精度を徐々に向上させることが重要です。ただし、利用頻度が低いと、期待するほどの精度向上に時間がかかることがあります。
また、AIを安定的に運用するには、定期的なメンテナンスを行う人員を確保しておくと良いでしょう。これらの点を考慮することで、AI導入の効果を最大限に引き出せます。AI導入後も、AIが得意な業務を任せ、人にしかできない業務に集中することが大切です。
コールセンターでAIを導入するなら多様なデータを高精度分析する「AI Central Voice」
この記事では、コールセンターでのAI導入について解説してきました。
コールセンターにおけるAI導入は世界中で進んでおり、人手不足や業務量の多さ、応対品質のばらつきといったさまざまな課題解決に役立ちます。チャットボットやボイスボット、音声認識ツールなど多様なAIが存在し、学習精度やデータ分析機能、多言語対応などを考慮して、最適なツールを選ぶことが大切です。
「AI Central Voice」を導入すれば、コールセンター内のあらゆる定性データをAIが高精度に解析し、意思決定に役立つ情報に変えられます。例えば、これまで100時間かかっていた分析がわずか1分で完了したり、数十万件の顧客の声から見過ごされていた課題を見つけ出すことができます。
これにより、問い合わせ理由の可視化によるFAQの改善や、手作業での登録作業を自動化することによる事務作業の削減など、コールセンターの業務効率化と品質向上を強力が可能となります。