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

コールセンター業務において、従業員の高い離職率や顧客対応品質のばらつき、新人育成の負担といった課題に直面していませんか？これらの悩みは、日々の業務効率や顧客満足度に大きく影響を与えかねません。

この記事では、AI導入がこれらの課題をどのように解決し、オペレーターの負担軽減、品質の均質化、業務効率化につながるのか、そのメリットや活用ポイント、導入事例、よくある質問までを網羅的に解説します。この記事を読むことで、自社に最適なAI導入のヒントを得て、コールセンターの未来を拓くことができるでしょう。

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コールセンターにAIを導入するべき課題とその背景

コールセンター業務は、顧客からの問い合わせや苦情対応など精神的な負担が大きいため、従業員の離職率が高い傾向にあります。それに加えて厚生労働省の雇用動向調査によると令和6年6月末時点で未充足求人数は役1480万人で欠員率は2.9%となっている。このことから人材不足は顕著で、今後も人手不足が予想されます。

また、顧客対応の質はオペレーターのスキルに依存しやすく、サービス品質に一貫性を持たせることが難しいという課題もあります。新規オペレーターの育成には時間と労力がかかるため、早期の戦力化が求められているのが現状です。

これらの問題に対してAI技術を導入することで、オペレーターの業務負荷軽減や対応品質の均質化、業務プロセスの効率化が期待されています。

出典：厚生労働省 令和６年上半期雇用動向調査結果の概要

コールセンターにAIを導入するメリット

コールセンターにAIを導入することで、以下のような多岐にわたるメリットが期待できます。

オペレーターの負担軽減

コールセンターにAIシステムを導入することで、オペレーターの業務効率化が期待できます。AIが一次対応を担うことで、オペレーターはより専門的な案件に集中でき、業務量の平準化につながります。
具体的には、チャットボットやボイスボットがよくある質問に自動で対応することで、オペレーターはより高度な問題解決に専念できます。さらに、FAQシステムを導入し、顧客自身で問題解決を促すことで、問い合わせ件数の削減が見込まれます。

顧客対応品質の均一化

コールセンターでは、オペレーターの経験や知識レベルにばらつきがあるため、顧客対応の質に差が出やすいという課題があります。しかし、AI技術を導入することで、対応品質の均質化を図ることが可能です。
例えば、AIを活用したFAQシステムを導入すれば、オペレーターはシステムが提示する最適な回答を参考にできるため、経験の浅いオペレーターでも迅速かつ正確な対応が可能です。

AIによるデータ分析で業務効率化

AIを活用したツールには、音声や文章データから顧客の意見やニーズを読み解く機能があり、業務効率化やサービス品質の向上に役立つと期待されています。
こうした機能はテキストマイニングという技術が活用されており、大量の文章データから必要な情報や数値を取り出し、問い合わせ内容から製品やサービスの改善点を見つけたり、苦情の傾向を分析してトラブルを未然に防ぐ対策を立てる際に役立っています。さらに、FAQシステムやチャットボットと連携することで、各システムに集まった問い合わせデータを統合し、より詳しい分析を行うことも可能です。

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課題特定から解決策まで、瞬時に可視化する「AI Central Voice」

「AI Central Voice」は、既存のデータ活用を革新するツールとして注目されています。組織内の多様な定性データをAIで分析し、経営判断に役立つ洞察に変え、新たなデータ戦略を提案します。
例えば、顧客の声データを「ポジティブ」、「中立」、「ネガティブ」に分類し、分析を効率化します。データに基づいた迅速かつ高精度な意思決定を支援し、これまで捉えきれなかった深い洞察を提供することが可能です。従来時間を要した分析作業を大幅に短縮し、大量データから見過ごされがちな課題を抽出し、人事戦略の改善、売上増加、顧客満足度向上といった経営課題の解決をサポートできます。分析結果は視覚的に理解しやすいグラフやダッシュボードで表示され、多角的な分析が可能です。

コールセンターでの活用例として、「AI Central Voice」は通話記録を事前に処理、詳細なカテゴリー分けを行い、ユーザーの問題や改善点を明確にし、サービスサイトやFAQの改善に貢献します。さらに、手作業で行われていた登録作業を自動化し、アフターコールワークを効率化し、業務効率向上につながります。

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コールセンターでの各AIの活用ポイント

コールセンターにAIを導入すると、さまざまなAIツールがそれぞれの特性を活かし、業務効率化や顧客対応の質向上につながることが期待されます。

チャットボット

チャットボットは、テキストでお客様対応を自動化するシステムとして広く利用されています。導入により、お客様は時間を気にせず、いつでも質問への回答を得ることが可能です。例えば、夜間に商品の返品方法について問い合わせがあった場合でも、チャットボットがFAQから自動で回答を提供し、お客様の待ち時間を減らすことができます。
また、よくある質問や基本的な問い合わせに対してAIが即座に回答することで、オペレーターはより複雑な案件に集中でき、業務効率が向上します。ただし、全ての問い合わせをチャットボットだけで解決できるわけではありませんので、対応が難しい内容については、オペレーターへスムーズに引き継ぐ仕組みが必要です。

ボイスボット

ボイスボットは、電話による顧客対応を自動化するシステムです。音声認識技術を用いて、顧客からの問い合わせ内容を理解し、適切な対応を行います。顧客はメニューを選ぶことなく、希望する内容を音声で伝えるだけで、迅速な情報提供を受けられます。深夜や早朝など時間帯を気にせず、自動で対応できるため、顧客の利便性が向上します。
ボットで対応が難しい内容は、専門の担当者へスムーズに引き継がれるので、顧客はストレスなく問題解決に進めます。

FAQシステム

FAQシステムとは、人工知能が蓄積された情報を解析し、顧客から頻繁に寄せられる問い合わせとその回答を体系的にまとめて迅速に提示する仕組みです。このシステムにより、オペレーターは顧客からの質問に対して参照資料を探す手間が省け、適切な回答候補を即座に提示することで、よりスムーズな顧客対応が可能になります。
その結果、担当者ごとの対応品質のばらつきを抑え、どのオペレーターでも一定水準以上の対応を提供しやすくなります。さらに、顧客がウェブ上でFAQシステムを利用することで、問い合わせ窓口に連絡する前に自ら疑問を解決できる機会が増え、コールセンターへの問い合わせ件数を減らし、オペレーターの負担を軽減します。

音声認識システム

音声認識システムとは、AIが顧客との対話をリアルタイムでテキストデータに変換する技術です。この技術により、オペレーターは電話口での重要な場面で聞き取りにくい部分があっても、すぐにテキスト化された内容を確認し、対応を検討できます。これにより、オペレーターの対応品質向上が期待できます。
さらに、音声認識でテキスト化された対話記録は、新人オペレーターが実際の顧客対応を学ぶ教材として活用でき、研修の効果を高めます。加えて、対話内容がテキスト化されることで、オペレーターは通話後の記録作業時間を短縮し、後処理業務を削減できます。また、蓄積されたテキストデータを分析することで、頻繁な質問や顧客感情の変化を把握し、サービス改善やFAQの拡充につなげることが可能です。

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コールセンターのAI導入事例20選

ここでは、コールセンターのAI導入事例を20個紹介します。それぞれの事例を見て、自社に合った導入ができるようにしましょう。

1.問い合わせ画面に自動でチャットボットを表示

ピーシーアシスト株式会社は、コンピュータースクール「Winスクール」を運営する中で、Webサイトの問い合わせフォームにアクセスした見込み顧客が、申し込みを完了する前にサイトから離れてしまうという課題がありました。また、電話での予約受付業務は、一件あたり平均3分程度の時間がかかり、コールセンターの負担が増加していました。

そこで、問い合わせフォームの画面にチャットボットを自動で表示させる仕組みを導入したところ、顧客はその場で疑問点を解決できるようになり、離脱率の改善が期待できるようになりました。
さらに、オペレーターはチャットボットを通じて顧客が入力した情報を事前に確認できるようになったため、予約の手続きがスムーズになり、電話での予約対応にかかる時間を大幅に短縮し、以前は3分程度必要だった作業が、約1分で完了するようになりました。

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2.予測AIが訪問者の困っていることを予測し適切な案内を実施

株式会社カラクリでは以前から、企業サイトを訪問した顧客が商品やサービスに疑問や不満を感じても問い合わせをせずに利用を諦めてしまう、「サイレントカスタマー」の存在が課題でした。また、コールセンターでは、定型的な質問が全体の約8割を占め、オペレーターの負担増につながっていました。

これらの課題を解決するため、チャットボットを導入しました。導入したチャットボットでは、サイト訪問者の行動データから、AIが困りごとを予測し、適切な案内を自動で表示します。これにより、サイレントカスタマーのサポートが期待されています。
この取り組みにより、購買率や再購入率の向上が見込まれるだけでなく、定型的な質問の8割をチャットボットで対応することで、コールセンターの負担軽減にも貢献できると考えています。

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3.AIオペレーターによる自動応答

ヤマト運輸では、顧客からの電話問い合わせにおける待ち時間と、それに伴う顧客の負担が課題となっていました。

そこで、2021年4月23日より、AIを活用した個人向け集荷依頼の電話受付を開始しました。
このシステムは、高度な音声認識や自然な音声合成、円滑な会話制御技術を組み合わせることで、まるで人間と対話しているかのような体験を提供します。法人向けのサービスが2020年11月から先行導入されており、その成果が認められたため、個人顧客への展開に至りました。

電話の待ち時間短縮による顧客満足度向上は、すでに効果を発揮しています。今後は、AIオペレーターが対応できる業務範囲をさらに拡大することを検討しています。

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4.生成AIによるオペレーターのサポートと育成

ベネッセホールディングスは、事業プロセス改革や顧客体験（CX）の向上、業務効率化のために、AIの活用を決めました。生成AIを導入し、顧客対応業務の自動化やピーク時の応答能力強化、顧客一人ひとりに最適化された対応を実現しています。

これらの導入により、業務効率化と顧客満足度が向上し、オペレーターの支援と能力開発が促進されています。業務効率化によって生まれたリソースをより高度な業務に再配置し、次世代型のコンタクトセンター構築を目指しています。

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5.声紋認証による本人確認

アフラック生命保険株式会社では、お客様対応における従来の本人確認方法に課題がありました。従来は、証券番号や氏名、生年月日、住所などの情報を毎回確認する必要があり、お客様をお待たせすることがありました。

そこで、声紋認証システムを導入し、登録後は声だけで簡単に本人確認ができるようにしました。お客様自身でスマートフォンや電話から手軽に登録できる仕組みも導入しています。

これにより、本人確認にかかる時間が大幅に短縮され、お客様の負担軽減につながっています。

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6.AIによる、口座開設やIPO、NISAの案内

SMBC日興証券は、お客様対応における課題を解決するため、AIを活用した取り組みを導入しました。具体的には、夜間や休日の問い合わせ対応や業務効率の改善、顧客満足度の向上を目指しています。

その解決策として、チャットボットを導入し、LINEを通じて口座開設やIPO、NISAに関する情報提供など、さまざまな問い合わせに自動で対応します。必要に応じて、オペレーターへの切り替えもスムーズに行えます。

導入の結果、時間外でも対応が可能になり、従業員の負担が軽減されました。さらに、高精度な回答によってサポート業務が効率化され、顧客満足度の向上に貢献しています。

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7.音声認識AIによるFAQ機能の活用

株式会社レオパレス21では、コールセンター業務においてお客様からのさまざまな質問に対し、迅速かつ正確な対応が求められていました。しかし、既存のFAQシステムでは十分な対応が難しく、更なる効率化が課題となっていました。

そこで、音声認識AIを導入しFAQ機能を活用することで、オペレーターは質問内容に応じて最適な情報へ素早くアクセスできるようになり、円滑な顧客対応を実現しました。その結果、対応時間の短縮と業務効率の改善につながっています。

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8.AIがネット住宅ローンの事前審査を1分で実施

みずほ銀行では、これまで住宅ローンの事前承認に2〜3営業日かかっていました。

この状況を改善するため、「AIを活用した住宅ローン事前診断」を導入しました。これにより、これまで数日かかっていた審査が、最短約1分で完了するようになりました。必要な書類や正式な申込書なしで、物件が確定していなくても利用できるのが特徴です。

また、入力項目を絞り込み、手軽に利用できるインターフェースにしたことで、顧客対応の品質向上と担当者の負担軽減につながっています。

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9.ナレッジ検索AIがオペレーターのサポート

株式会社トランスコスモスでは、顧客からの問い合わせに対し、迅速な対応が求められており、特に回答に時間がかかるケースの短縮が課題でした。

この課題に対し、ナレッジ検索AIを新たに導入しました。
オペレーターが解決できない問い合わせがあった場合、このAIに質問することで、社内ドキュメントに基づいた回答を得られます。オペレーターは、AIによる回答を参考に顧客に対応します。
その結果、従来時間がかかっていた複雑な問い合わせにも、顧客を待たせることなく、オペレーターがすぐに回答できる体制が実現しました。

この取り組みにより、対応が難しい問い合わせのエスカレーションを大幅に削減できる見込みで、その効果は6割減と予測されています。

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10.深夜を含む24時間、事故受付対応をAIが代行

三井住友海上火災保険は、業務効率化と顧客サービスの向上を目指し、AIシステムを導入しました。これにより、音声をリアルタイムでテキストに変換し、FAQを自動表示することで、年中無休の事故対応を可能にしました。
その結果、従来どおりの24時間365日の事故受付に加え、大規模な自然災害の発生した際に事故連絡が集中した場合でも、迅速な対応が可能になりました。

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11.議事録作成・音声認識AIによる通話データの自動書き起こし

株式会社JALカードでは、これまで通話データの書き起こしやFAQの検索に多くの手間と時間がかかり、業務効率化が課題でした。
そこで、音声認識AIを導入した結果、通話データのテキスト化とFAQ検索にかかる時間を大幅に削減できました。さらに、書き起こされた通話データ記録を研修に活用することで、オペレーター全体のスキルアップにもつながっています。

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12.AIヘルプデスクによる属人化の防止

パナソニックホームズでは、報告書に具体的な課題の記述がないものの、AIヘルプデスク導入の経緯から、管理部門で業務効率化のニーズがあったと考えられます。これは、間接部門の業務プロセスには、さらなる効率化の余地があることを示唆しています。

AIヘルプデスクは、問い合わせ内容の要約や精度の高い回答生成、必要に応じた担当者へのスムーズなエスカレーションを可能にします。情報システム部門と経理部門における問い合わせ対応の自動化率を7割まで高めることを目標とし、営業時間外や休日でも対応できる体制を構築しました。
この導入により、特定の担当者への業務集中を軽減し、組織全体の生産性向上に貢献することが期待されています。

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13.顧客から届いた電子メールをAIが自動振り分け

株式会社ビックカメラは、創業以来の理念である「お客様喜ばせ業」を追求するため、コンタクトセンターの業務効率向上に注力してきました。以前は、お客様からのメールをオペレーターが一件ずつ確認し、担当者へ手作業で振り分けていたため、迅速な対応が難しい状況でした。また、電話での問い合わせ対応後には、オペレーターが手作業で詳細な記録を作成する必要があり、この作業に多くの時間が費やされていたことも課題でした。

これらの課題を解決するため、DXの一環としてAIを導入し、メールの自動振り分けシステムを構築しました。その結果、担当者への振り分けミスを大幅に減らし、業務効率を向上させることに成功しました。さらに、音声認識技術を活用して通話内容を自動でテキスト化することで、対応後の記録作成にかかる時間を約50%短縮することにも成功しています。
加えて、お客様自身で疑問を解決できるFAQページを充実させることで、電話による問い合わせ件数の削減を目指しています。

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14.AIとRPAの連携で書類請求手続きを完全自動化

SBI生命保険株式会社では、以前、年末調整や確定申告の時期が近づくと、生命保険料控除証明書の再発行に関する問い合わせが著しく増加するという課題がありました。この状況により、オペレーターの業務負担が増加し、通常よりも多くの人員補充や研修が必要となり、時間とコストの両面で大きな負担となっていました。

2021年10月からAI電話自動応答システムを導入し、RPAと連携させたことで、生命保険料控除証明書の再発行手続きを、受付から処理完了まで完全に自動化することに成功しました。この導入により、24時間365日、生命保険料控除証明書の再発行受付が可能になり、オペレーターの負担軽減、繁忙期の増員人数や研修時間の削減を実現しました。
さらに、受付から発送までの時間短縮にもつながり、再発行に関する苦情や不満は解消されました。再発行手続き対応の処理時間は約70%削減され、その結果、顧客満足度と従業員満足度の好循環を生み出すことにつながっています。

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15.AIによる自動的で高精度なVOC分析

JR西日本では、以前から顧客からの問い合わせが多く、その対応業務が負担となっていました。特に、オペレーターが顧客とのやり取りの記録を要約する作業に時間と労力を費やし、業務効率の悪化や顧客対応品質のばらつきが課題でした。また、応対記録の要約品質のばらつきは、顧客からの貴重な意見を分析する上での正確性にも影響していました。

これらの課題を解決するため、JR西日本では生成AIを活用したシステムを導入しました。このシステムは、高度な音声認識技術を使い、通話内容を自動でテキストデータに変換し、内容を要約します。通話内容をリアルタイムで音声認識し、テキスト化することで、オペレーターは手動で記録を作成する手間が省け、顧客対応に集中できます。
さらに、テキスト化されたデータから、AIが自動的に要約を生成することで、特定のキーワードや重要フレーズを効率的に抽出できます。加えて、通話内容に含まれる不要なフィラーを自動的に除去し、要約の精度を高めます。これにより、顧客対応業務の効率化、品質向上、VOC分析の精度向上が期待されています。

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16.多言語翻訳AIによる観光案内の効率化

大阪観光局と株式会社JTBは連携し、多言語サポートの強化を目指し、20以上の言語に対応できるAIチャットボットを導入しました。これにより、旅行者からの質問に対して、より自然な会話形式で対応できるようになり、観光案内の効率化と顧客サービスの向上を図っています。

このチャットボットは、大阪観光情報サイト「OSAKA-INFO」にも組み込まれ、24時間いつでも観光情報を提供できる体制を整えました。これらの取り組みを通じて、顧客満足度と業務効率の改善はもちろん、観光産業全体の発展に貢献することを目指しています。

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17.人間よりも高品質な回答を行うAIチャットボットの導入

ベイン・アンド・カンパニーでは、生成AIを活用したチャットボットの導入により「オペレーションの大幅な改善」が確認されており、既存の業務プロセスに改善の余地があったと考えられます。このAIチャットボットは、顧客や従業員からの質問に対し、従来の有人対応よりも高品質な回答を提供できる可能性があるとされています。

チャットボット導入は、顧客の自己解決を促進し、コールセンターへの問い合わせ削減やそれに伴う通話料金や人件費のコスト削減、さらにオペレーターの疑問解決による対応時間短縮につながることが期待されています。AI搭載チャットボットは、より自然な言語での顧客対応、状況に応じた応答、過去データ学習による応答精度向上、顧客データを参照した個別最適化された対応を可能にします。

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18.会話速度をAIが評価し、電話によるローンの回収作業を効率化

プレミアグループ株式会社では、従来のローン回収プロセスにおいて、債権回収部門が延滞中の債権者に対し、一律で機械音声による電話で支払いを要請していました。しかし、支払いが滞る顧客が多く、その都度電話での督促と回収作業が発生し、スタッフの負担が大きく、多くの時間を費やしていました。
そこで、通話解析AIを導入しました。通話解析AIは、会話の速度や相手の発言を遮った回数などを測定し、総合的に点数化、回収につながりやすい会話方法の普及を目指しました。この導入により、債権回収を効率化し、他の業務に専念できる時間を増やし、事業成長を目指す効果が期待されています。

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19.大量の顧客からのメール内容を的確に要約

JR西日本カスタマーリレーションズでは、顧客対応の品質向上とオペレーターの業務負荷軽減を重視していました。特にメールでの問い合わせ対応では、内容の要約に時間と資源を費やしており、業務効率と応対品質に改善の余地がありました。
そこで、言語AIを導入し、メール対応の要約プロセスを部分的に自動化しました。これにより、オペレーターの作業時間短縮と顧客へのサービス品質向上が実現しました。AIが大量のメール内容を迅速かつ適切に要約することで、オペレーターの負担を軽減し、より丁寧で質の高いサービスを提供できるようになり、業務効率と顧客満足度が向上しました。
同社は今後もAI技術を活用し、顧客対応の進化を図る計画であり、この取り組みはコンタクトセンターのデジタル変革の成功事例として注目されています。他の業界への応用も期待されています。

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20.AIとLINEの連携で情報を一元管理しながら、顧客対応チャネルを拡大

日本コープ共済生活協同組合連合会は、顧客からの問い合わせ対応の利便性向上と、オペレーターの負担軽減を目指しています。背景として、運用中のCRMシステムとの連携を前提に、顧客とのコミュニケーション手段を多様化し、関連情報を集約的に管理する必要がありました。
そこで、コンタクトセンター向けCRMシステムと連携する形で、AIチャットボットを活用したLINEチャットサポートを新たに導入しました。これにより、顧客対応の窓口を拡充するとともに、関連情報を一元管理できる環境を構築しました。AIチャットボットによる自動応答から、必要に応じてオペレーターが対応にスムーズに移行できる仕組みを作り、顧客にとってより快適なサポート体制を実現しています。

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コールセンターへのAI導入時によくある質問

ここでは、コールセンターへのAI導入に関するよくある質問について回答します。

AIだけで全ての業務をカバーできる？

コールセンター業務をAIのみで完全に代替することは、現時点では現実的ではありません。AIは、人間特有の臨機応変な対応能力において制約があるためです。現在主流のAIは「特化型AI」であり、特定のタスクに最適化されています。未知の状況に対し、自ら考え、創造的に対応する「汎用AI」とは性質が異なります。

コールセンターにおけるAIの役割は、オペレーターの支援が中心となります。AIは、指示されたタスクを正確に実行する能力に長けていますが、学習済みの範囲を超える事柄には対応できません。
コールセンター業務においては、人間のオペレーターが主役であり、AIはあくまでその活動をサポートする存在として捉えることが重要です。AIと人間がそれぞれの強みを活かし、連携することで、より効率的で質の高い顧客対応が実現可能となります。

どのAIを選べばいい？

自社のコールセンターに合ったAIを導入するには、段階的なアプローチといくつかの重要なポイントを考慮する必要があります。まずは、以下の流れでAIを見ていきましょう。

• 自社の現状分析と目標設定
• 業務範囲の絞り込み
• 最適なツールの選定
• データ準備・学習・テスト
• 継続的な改善と責任分担の明確化

コールセンター内のあらゆるデータを分析しインサイトに変える「AI Central Voice」

この記事では、コールセンター内でのAI導入事例について解説してきました。
コールセンター業務は、従業員の離職率の高さや対応品質のばらつき、新人育成の負担といった課題を抱えています。これらの課題に対して、AI導入はオペレーターの負担軽減、対応品質の均質化、業務効率化に大きなメリットをもたらします。
チャットボットやボイスボットによる自動応答、FAQシステムでの情報提供、音声認識による記録・分析など、さまざまなAIツールがそれぞれの特性を活かして活用されています。多くの企業でAI導入が進み、問い合わせ対応の効率化や顧客満足度向上、コスト削減に成功している事例が多数報告されています。

ただし、AIはすべての業務をカバーするものではなく、人間のオペレーターを支援するツールとして捉えることが重要です。自社の課題と目標を明確にした上で、適切なツールの選定と継続的な改善が成功の鍵となります。

「AI Central Voice」は、コールセンター内のあらゆるデータをAIが解析し、意思決定に役立つ情報に変えます。データに基づいた迅速な意思決定で、業務の効率化を支援します。
このツールは、組織内の様々なデータをAIで分析し、経営判断に役立つ洞察を提供します。例えば、顧客の声データを「ポジティブ」「中立」「ネガティブ」に分類し、分析を効率化します。

これにより、これまで時間を要した分析作業を大幅に短縮し、大量データから見過ごされがちな課題の抽出をサポートします。コールセンターでの活用例としては、通話記録を事前に処理し、詳細なカテゴリー分けを行い、ユーザーの問題点や改善点を明確にすることで、サービスサイトやFAQの改善に貢献します。さらに、手作業で行われていた登録作業を自動化し、対応後の事務作業の効率化にもつながります。

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