コールセンターでAIを使うメリットは？注意点と主要ツールまで紹介

コールセンター業務では、電話・チャット・メールなど多様化する顧客チャネルに対応しながら、限られた人員で高い品質を維持することが求められます。そのため、「人手が足りない」「離職率が高くて育成が追いつかない」「対応品質にばらつきが出てしまう」といった悩みを抱える現場は少なくありません。

こうした課題に対し、近年注目を集めているのがAIの活用です。AIを導入することで、24時間対応の自動化や、オペレーターへのリアルタイム支援、通話内容の自動要約など、これまで人手に頼っていた業務を大きく効率化できるようになっています。

本記事では、コールセンターにおけるAI活用の基礎知識から導入メリット、注意点、主要ツールの比較まで、わかりやすく解説します。

目次

• コールセンターでAIが必要とされている背景
• コールセンターで活用されるAIの種類
• コールセンターでAIを導入する5つのメリット
• コールセンターにAIを導入する際の注意点
• コールセンターへAIの導入を成功させる3つのステップ
• コールセンターで使えるAIツール3選
• コールセンターにAIを導入するならAgentforce Voiceがおすすめ

現代のコールセンターで、AIが必要とされている背景を、以下の3つのポイントから解説します。

• 高い離職率による慢性的な人手不足
• 採用と育成にかかるコストの高さ
• 対応品質のばらつきと均一化の難しさ

コールセンター業界では、離職率の高さが長年にわたる大きな課題です。厚生労働省の令和5年雇用動向調査 によると、コールセンターが含まれる「サービス業（他に分類されないもの）」の離職率は19.3%にのぼり、全産業平均の15.4%を大きく上回っています。

離職が続くと、残ったオペレーターへの業務負担が増し、新人を丁寧に育成する余裕も無くなります。負担増が新たな離職を招き、また人手が不足するという負のループに陥りやすく、コールセンター運営が回らなくなる現場も少なくありません。

新規オペレーターの採用には求人広告費や面接コストがかかり、採用後も研修プログラムの実施や教育担当者の人件費など、採用と育成だけでも大きなコストが発生します。

さらに、コールセンター業界は離職率が高い傾向にあるため、頻繁な採用活動と新人への教育が必要になります。採用・育成コストが繰り返し発生し続ける状態が、コールセンター運営を圧迫する大きな要因となっているのです。

コールセンター業務は、担当するオペレーターのスキルが応対品質に大きく影響します。規模が大きくなりオペレーターの人数が増えるほど、品質の均一化は困難です。

特に保留時間が長かったり、回答までに時間がかかったりすると顧客の不満につながりやすく、クレームに発展するリスクが高まります。対応品質のばらつきは、部署内にとどまらず、企業全体のイメージダウンにもつながりかねません。

AIと一言でいっても、役割や仕組みなどでさまざまなツールがあります。コールセンターで活用されているAIは、主に以下の4つです。

• チャットボット
• AIエージェント
• 音声解析AI
• ナレッジAI

チャットボットとは、人と機械が対話形式で会話できるようにしたプログラムです。現在、多くのコールセンターで導入されています。

顧客から受けた問い合わせに対して、自動で定型的な一次対応をできる点が特徴です。返答を定型化できるような簡単な内容の問い合わせであればチャットボットで完結できるため、オペレーターの負担軽減や、応対品質の一定化が期待できます。

AIエージェントとは、人間に代わって自立してタスクを遂行できるツールです。入力された情報からタスクを的確に読み取り、自ら判断、行動、学習まで行います。

コールセンター業務と組み合わせることで、問い合わせ内容に対して関連情報を自ら検索し、最適な回答を生成してオペレーターを支援することが可能です。常に最適な回答を教えてもらえるため、経験の浅いオペレーターが対応した際でも、品質の高い応対ができるようになります。

関連リンク：チャットボットとAIエージェントの違いとは？役割や選び方を解説

音声解析AIでは、通話内容をリアルタイムでテキスト化し、合わせて自動要約や感情分析を行います。これにより、通話終了後にオペレーターが手作業で通話内容の記録を残す手間が大幅に削減できる点が特徴です。

また、感情分析をすることで、ハラスメントと思われる状況を察知した際にアラートを設定することもできます。アラートにより、クレームやハラスメントが発生した際に、ベテランのオペレーターへのエスカレーションがスムーズになります。

ナレッジAIは、膨大な問い合わせ内容や履歴をデータとして蓄積し、マニュアルやFAQを自動生成してくれるツールです。

企業内のデータは非常に多く、人力でまとめるとなると、膨大な労力やコストがかかってしまいます。ナレッジAIの活用で適切にFAQ化することで、属人化の防止や教育の効率化、コスト削減などが期待できます。

コールセンター業務にAIを導入することで、さまざまなメリットが得られます。

関連リンク：コールセンター業務にAI導入する方法と活用事例、3つのメリットを解説

従来のコールセンターでは、深夜・早朝・休日に対応できるオペレーターの人数が限られており、顧客が問い合わせしにくい状況がありました。AIで自動化することで、24時間365日対応が可能になり、顧客が好きなタイミングで問い合わせできる環境を整えられます。

顧客満足度の向上につながるだけでなく、深夜・早朝シフトの人件費も抑制できるため、コスト削減の観点からも大きなメリットとなります。

AIによるFAQシステムや検索システムで簡単な回答を自動化することで、オペレーターはより高度な問題解決や顧客対応に専念できるようになります。

定型的な問い合わせをAIがカバーすることで、オペレーターが担当するコール数が減り、業務負担の軽減につながります。余裕が生まれた分だけ、複雑な問い合わせや感情的な配慮が必要な顧客対応の質を高められる点が大きなメリットです。

AIの対応は、オペレーターの経験やスキルに依存しないため、応対品質を一定の水準に保てるようになる点もメリットです。

適切な応対スクリプトをリアルタイムで提示したり、顧客の発言内容を分析して対応案を提示したりすることで、経験の浅いオペレーターでもベテランと同等の対応がしやすくなります。不適切な対応の防止にもつながるため、顧客満足度の向上も期待できます。

AIで業務を自動化することで、最小限の人数でコールセンターを運営できるようになるため、運営にかかるコストを削減できる可能性があります。

現状の人数のままで多くの業務をこなせるようになるため、増員による人件費の負担増加を抑えられます。さらに、問い合わせ件数が増えても新規採用が不要になるため、採用や教育のコストも少なくなります。業務の拡大とコスト抑制を両立できる点が、大きなメリットです。

コールセンターに日々寄せられる顧客の声には、応対品質や商品開発のヒントになるような意見などが含まれていることがあります。AIを活用することで、問い合わせ内容の傾向分析や顧客の声の可視化が容易になり、重要な顧客の意見やニーズを製品やサービスに迅速に反映できるようになります。

蓄積されたデータは、マーケティング施策の改善にも活かせるため、リピーター獲得や顧客単価の向上といった経営上の成果にもつながるのです。

CTIには、CRMをはじめとする業務システムと連携させる機能があり、通話内容や履歴を一元管理できます。

通話データが自動でCRMに記録されるとともに、通話をしながらCRM上に保存された過去の対応履歴を参照することが可能です。これにより、顧客対応効率の向上が見込めます。

また、顧客情報をリアルタイムで共有できるため、営業・サポート・カスタマーサービスなど部門間の連携が強化され、スムーズな顧客対応を実現できます。

コールセンターにAIを導入するメリットがたくさんある一方で、導入の際には気を付けるべき注意点もあります。ぜひ、導入時の参考にしてみてください。

AIは事前に設定した条件に基づいて決められた範囲の業務をこなすことは得意ですが、実際に人間でやるような、柔軟で臨機応変な対応は難しい傾向にあります。

特にクレーム対応や複雑な問い合わせなど、感情的な配慮が求められる場面では、人間が対応した方が顧客満足度の維持につながることがあります。

AIにすべてを任せず、AIと人間、それぞれの得意領域を見極め、役割分担を明確にすることが大切です。

コールセンターへのAIの導入には、まとまった初期投資が必要です。高性能なツールほど導入コストが高額になる傾向にあり、さらに月額料金や管理費用などもかかることもあるため、企業規模や目的に合わせた予算計画を立てることが重要です。

費用対効果を見極めながら、まずは必要最低限の機能に絞ったシンプルなツールから導入し、効果を見ながら段階的に機能を拡張していくことをおすすめします。

業務効率化のためにAIを導入しても、オペレーターが使いこなせないと、かえって現場の混乱を招いてしまう可能性があります。ツールを導入した後は、誰でも使えるようなわかりやすいマニュアルの作成や、現場での実践を重視した研修が必要です。

特に導入初期は、慣れない操作方法への不安や変化への抵抗感を抱くオペレーターも少なくないため、丁寧な周知とサポートを継続的に行う必要があります。

コールセンターにAIを導入する際には、失敗が少なくなるよう、適切な手順を踏んで進めるようにしましょう。ここでは、3つのステップに分けて解説します。

まず、自社のコールセンターが抱える具体的な課題を明確にすることが重要です。オペレーターのスキル差・業務の効率化・顧客満足度の向上など、解決したい問題をリストアップしたうえで、AIを導入することで何を達成したいのかを具体的に設定しましょう。

「深夜帯の問い合わせを自動化したい」「新人オペレーターの早期戦力化を図りたい」など、目標を具体化することで、自社の課題に合ったツールを選定しやすくなります。

POC（概念実証）とは、AIが実際の業務にどのように適用されるかを事前に検証するためのプロセスのことです。POCを実施することで、AIの効果や問題点を事前に把握し、導入後のリスクを軽減できます。

具体的には、AIの対象業務の選定やテストシナリオの作成、実際の業務環境に近い形でのシミュレーション実施などを通じて効果を検証していくことで、導入ごとのギャップを最小限に減らせるようになります。

AIツールは導入して終わりではなく、運用開始後の継続的なモニタリングと改善が必要です。認識精度や応答内容、顧客満足度、業務効率化の効果といった各種指標を定期的に測定・評価し、改善点があれば迅速に修正する体制を整えましょう。

特に導入初期はデータが不十分なケースも多いため、人によるチェックや修正を丁寧に行うことが重要です。この手順を繰り返すことで、AIの精度が向上していきます。

導入前のステップを踏んだ後は、実際にツールを選んでいきましょう。ここでは、コールセンターで活用できるAIツールを3つ紹介します。

Agentforce Voice は、Salesforceが提供するコールセンター向け音声AIエージェントです。従来の自動音声応答（IVR）とは異なり、自然言語処理を活用して顧客の言葉の意図や文脈を理解しながらリアルタイムで会話を進め、レコードの更新やケースの作成、ワークフローのトリガーなど実際の業務アクションまで自律的に実行できます。

SalesforceのCRMとネイティブに連携しているため、AIから人間のオペレーターへ対応を引き継ぐ際に、会話の全履歴と顧客情報がリアルタイムで共有され、顧客が同じ内容を繰り返す手間を解消できます。すでにSalesforceを導入している企業であれば、既存のデータや環境をそのまま活用できる点も大きな魅力です。

Amazon Connect はAmazon Web Services（AWS）が提供するクラウド型のコンタクトセンターサービスです。音声・チャット・メール・SMSなど複数のチャネルを単一のインターフェースで一元管理できるオムニチャネル対応が最大の特徴で、AIエージェントによる自律的な問い合わせ対応から人間のオペレーターへのスムーズなエスカレーションまでを一つのプラットフォームで実現します。

コスト面では従量課金制を採用しており、ピーク時に合わせて都度通話量を調整する必要がないため、繁閑差が大きいコールセンターでもコストを柔軟にコントロールできます。

Google Contact Center AI（CCAI） はGoogle Cloudが提供するコンタクトセンター向けAIソリューションです。音声・チャット・SMS・メールなど複数のチャネルを単一のプラットフォームで管理でき、定型タスクの自動化やワークフローの合理化、AIを活用した分析情報の提供により、コスト削減と生産性向上を実現します。

Googleが長年培ってきた自然言語処理技術を核としており、仮想エージェントによる24時間365日の自動応答や、AIを活用した予測ルーティング、エージェントへのリアルタイムサポートなど、複数の機能をひとつのプラットフォームで利用できます。

コールセンターへのAI導入は、人手不足や採用・教育コストの課題を解消しながら、対応品質の均一化や顧客満足度の向上も同時に実現できる、現代のコールセンター運営に欠かせない取り組みです。

コールセンターで活用できるAIはさまざまあるものの、すでにSalesforceを活用している企業や、CRMとの連携を重視する方はAgentforce Voiceが最有力候補となります。SalesforceのCRMとネイティブに統合されているため、既存の顧客データや業務フローをそのまま活用しながらスムーズに導入できる点が大きな強みです。

まずは自社が抱える課題や運用環境を整理し、どのAIが最も適しているかを見極めるところから始めてみてください。

関連リンク：Agentforce Voice