コールセンターのAI導入事例｜主な場面や効果、導入におけるポイント

コールセンターの運営において、オペレーターの負担軽減、応答時間の短縮、そして24時間体制の維持など、多くの企業が頭を悩ませています。実際、コールセンター業務の改善は、顧客満足度と企業の収益性に直結することから、対応は不可欠でしょう。

そこで今回は、この課題を解決する効率的なソリューションとして注目を集めている「AIのコールセンター活用」について詳しく解説します。最新の事例や具体的な導入手順、期待される効果まで幅広くカバーするため、ぜひ参考にしてください。

AIのコールセンター活用に関心をお持ちの方は、ぜひ専門家のサポートを受けてみてはいかがでしょうか。効果的な導入方法や最適な活用法をご提案いたします。

AIを導入したコールセンターの事例

AIを活用したコールセンターの導入は、すでに多くの企業で成功を収めています。以下では、国内の代表的な企業がAIをどのように活用し、どのような成果を上げているかを詳しく見ていきます。

• アフラック生命保険株式会社

• ヤマト運輸

• 株式会社レオパレス21

• キューアンドエー株式会社

• NTTコミュニケーションズ

アフラック生命保険株式会社

アフラック生命保険株式会社は、2023年12月19日、同社は生成AIを活用した社員向け業務支援システム「Aflac Assist powered by GPT-3.5/4」の本格運用を開始しました（※1）。

このシステムは、単なる業務効率化だけでなく、ステークホルダーへの新たな価値提供を目的としており、アフラックの中期経営戦略「Aflac VISION2024」の重要な一環として位置づけられています。

本システムの特筆すべき点は、利用者の目的や業務内容に応じた複数のメニューを実装していることです。

• 全社員向けの「業務アシスト」

• 営業・マーケティング部門向けの「営業活動アシスト」

• コールセンター業務を支援する「商品・事務問い合わせアシスト」

導入効果は目覚ましく、先行利用部署では平均15%の業務効率化を実現しました。アソシエイツサポートデスクにおいて業務マニュアルの検索時間を30%も削減しています。

ヤマト運輸

ヤマト運輸は、生成AIを活用した「AIオペレーター」サービスを導入し、コールセンター業務の効率化と顧客サービスの向上を実現しています（※2）。このシステムは、音声認識、音声合成、そして高度な会話制御の仕組みを組み合わせることで、自然な対話応答を可能にしました。

AIオペレーターは主に集荷依頼の電話対応を担当し、宅急便や宅急便クールの集荷予約を受け付けています。

システムの特徴は、顧客の発話を正確に理解し、適切な応答を生成する能力です。実際に、集荷時間の指定、送り状の手配、複数個の集荷など、様々な要望を理解し処理できます。

また、人間のオペレーターの負担を軽減しつつ、24時間365日の対応を実現し、物流業界におけるAI活用の先駆的事例として注目されています。

株式会社レオパレス21

株式会社レオパレス21は、2023年2月27日より、入居者様からの問い合わせ対応において、AI音声対話エンジンとAIチャットボットの運用を開始しました（※3）。問い合わせが集中する時間帯には連絡が繋がりにくくなるという課題を解決したのです。

さらに、レオパレス21は全国5拠点のコールセンターに音声認識ソリューション「AmiVoiceCommunicationSuite3」も導入しています。この取り組みにより、全通話の自動評価、オペレーターのスクリプトの効率化、FAQの自動表示などが実現し、約2,633時間の作業時間削減と約460万円のコスト削減が見込まれています。

実際、同社は「攻めのIT経営銘柄」「プラチナくるみん」「準なでしこ」「ホワイト500」「イクボス同盟」など、多数の認定を取得しており、その取り組みが高く評価されていることからも好例と言えるでしょう。

キューアンドエー株式会社

キューアンドエー株式会社は、AI技術を活用したFAQ作成サポートサービスを提供しています（※4）。このサービスの特筆すべき点は、既存の問い合わせ履歴や応対履歴データを基に、最適なFAQを短期間で作成できることです。

従来のFAQ作成プロセスと比較して、時間短縮と効率化を実現しています。AIが大量のデータを分析し、最適な回答候補を提案する一方で、人間のエキスパートがその内容を精査し、最終的な品質を保証する仕組みです。

そのため、単なる機械的な処理ではなく、顧客のニーズに真に応える質の高いFAQを生成できるのです。

NTTコミュニケーションズ

NTTコミュニケーションズは、Amazon Connect、Salesforce Service Cloud、そしてNTTコミュニケーションズ独自のAI技術であるCOTOHA® APIを統合し、顧客対応システムを実現しています（※5）。

このシステムの特筆すべき機能には、AIによる通話の自動録音と文字起こし、顧客の感情分析、会話内容の自動要約、関連情報の自動提示などがあります。この機能により、オペレーターの業務効率が向上し、After Call Work（通話後の事務作業）の自動化も実現しました。

さらに、このソリューションはオムニチャネル対応を可能にし、電話、FAX、メール、Web、チャットなど、多様なコミュニケーションチャネルを統合しています。

コールセンターにおけるAIの活用場面

コールセンターにおけるAIの活用場面は、以下のとおりです。

• チャットボット

• ボイスボット

• 音声認識

• FAQ

チャットボット

チャットボットは、「チャット」と「ボット」を組み合わせた言葉で、顧客との短文のリアルタイムなやり取りを自動化するプログラムです。コールセンターにおけるチャットボットの利点は、24時間365日稼働可能な点です。

顧客は時間を問わず即座に回答を得ることができ、顧客満足度の向上につながります。また、人間のオペレーターの負担を軽減し、複雑な問い合わせに集中できる環境を作り出します。

さらに、AIの進化により、チャットボットは単純な応答だけでなく、文脈を理解し、より自然な会話を実現できるようになっています。

ボイスボット

ボイスボットは、音声認識と音声合成技術を駆使したAIシステムです。特徴は、電話での対話を人間のオペレーターのように行えることです。

顧客の音声を正確に認識し、適切な応答を生成することで、スムーズな会話を実現します。24時間体制の顧客対応が可能となり、待ち時間の削減や顧客満足度の向上につながります。

さらに、ボイスボットは感情分析技術を組み込むことで、顧客の感情を読み取り、それに応じた対応を行うことも可能です。

音声認識

音声認識技術では、通話内容のリアルタイムテキスト化や音声の詳細な分析を可能とします。主な利点は、通話内容の自動文字起こしです。

オペレーターは会話に集中しながら、同時に重要なポイントを記録できます。

また、テキスト化されたデータは、後の分析や品質管理に活用できます。さらに、音声認識技術は感情分析と組み合わせることで、顧客の感情や満足度を数値化することも可能です。

FAQ

AIを活用したFAQシステムは、コールセンターの効率を向上させる効率的なソリューションです。利点は、異なる言い回しや表現への対応能力です。

顧客が使用する多様な表現を理解し、適切な回答を提供できます。そのため、顧客は自分の言葉で質問でき、より直感的に情報を得ることができます。

また、AIはFAQの継続的な改善にも貢献する点も魅力です。頻繁に検索される質問や、回答が見つからなかった質問を分析し、新たに追加すべき項目を特定します。

コールセンターにAIを導入する手順

コールセンターにAIを導入する際は、計画的かつ段階的なアプローチが重要です。以下に、効果的な導入手順を詳しく解説します。

1. 課題を整理し、業務範囲を決める

2. 製品を選定する

3. AIに登録するデータを集める

4. データを学習させ、サービスに組み込む

5. 試験運用の後、稼働する

課題を整理し、業務範囲を決める

まず、現在のコールセンター業務における課題を明確にし、AIの導入によって解決したい問題を特定します。例えば、応答時間の短縮や24時間対応の実現など、具体的な目標を設定します。

同時に、AIを適用する業務範囲を決定しましょう。初期段階では、比較的単純な問い合わせ対応から始めることが賢明です。

製品を選定する

市場には多様なAIソリューションが存在します。自社の課題や目標に最適な製品を選ぶため、複数の製品を比較検討します。

機能性、拡張性、コスト、サポート体制などを総合的に評価し、最適な製品を選定してください。

AIに登録するデータを集める

選定したAIシステムの学習に必要なデータを収集します。過去の問い合わせ履歴、FAQ、マニュアルなど、関連するすべての情報を整理します。

データの質と量がAIの性能を左右することから、必要に応じてベンダーの協力を仰いでください。

データを学習させ、サービスに組み込む

収集したデータをAIに学習させます。この過程では、AIの応答精度を高めるため、人間による監督と調整が必要です。

同時に、既存のコールセンターシステムとの連携を確立し、シームレスな統合を図ります。

試験運用の後、稼働する

本格稼働前に、限定的な範囲で試験運用を行います。この段階で、AIの応答精度や運用上の課題を洗い出し、必要な調整を行います。

十分な検証を経た後、段階的に本格稼働へ移行してください。また、稼働後も継続的なモニタリングと改善を行い、AIの性能を最適化します。

なお、導入後も、顧客フィードバックや業務効率の変化を注視し、必要に応じて調整を行うことが重要です。

AIのコールセンター活用は、業務効率化と顧客満足度向上の両立を実現します。導入に関する具体的な戦略や最新事例について、専門家に相談してみませんか？

メリットは？コールセンターにAIを導入する効果

コールセンターにAIを導入する効果は、以下のとおりです。

• 顧客満足度の向上

• オペレーターの負担削減

• 業務効率化

• 教育体制の強化

• 属人化防止

• マーケティングへの流用

顧客満足度の向上

AIを活用したチャットボットの導入は、顧客満足度を向上させる効果があります。24時間365日、顧客が「ほしい」と思ったまさにそのタイミングで必要なサービスを提供できるようになるからです。

時間帯や曜日を問わず、即座に対応が可能となり、顧客の待ち時間を最小限に抑えることができます。人間のオペレーターでは対応しきれない大量の問い合わせにも対応できるため、顧客のストレスを軽減し、ブランドイメージの向上にもつながります。

オペレーターの負担削減

AIをコールセンターに導入することで、オペレーターの業務負担を軽減できます。

特に、多く寄せられる定型的な質問に対しては、AIが自動的に回答する環境を構築できるため、オペレーターはより複雑で高度な対応が必要な案件に集中できます。

また、AIによる24時間対応が可能になることで、夜間や休日のシフト負担も軽減可能です。このように、オペレーターのストレス軽減や働きやすい環境の創出につながり、離職率の低下や人材確保の面でも大きな効果が期待できます。

業務効率化

AIを活用した音声認識システムの導入により、通話内容のテキスト化を自動化することで、顧客情報や問い合わせ内容の記録に要する後処理時間を削減できます。

また、テキスト化されたデータは、検索や分析が容易になるため、過去の対応履歴を迅速に参照したり、傾向分析を行ったりできます。

さらに、AIによる自動要約機能を活用すれば、長時間の通話内容も簡潔にまとめることができ、情報共有や報告作業の効率化にもつながります。

教育体制の強化

AIを活用することで、優秀なオペレーターの通話内容をAIによってテキスト化し、分析することで、より実践的で効果的なトークスクリプトやマニュアルを作成できます。

また、AIによる音声認識と感情分析を組み合わせることで、顧客の反応や感情の変化を可視化し、より細やかな対応スキルを学ぶことができます。

さらに、AIを活用したシミュレーション訓練システムを導入すれば、様々な状況下での対応を安全に練習するといったことも可能でしょう。

属人化防止

AIの導入は、コールセンター業務の属人化を効果的に防止する手段となります。

問い合わせの内容や対応、電話での話し方などをAIによってテキスト化し、簡単に共有できるようになるからです。結果として、個人の経験や知識に依存しない業務体制を構築できます。

ベテランオペレーターの暗黙知を組織全体の知識として共有し、標準化できます。特定の個人に依存しない安定したサービス提供が可能になり、人材の入れ替わりにも強い組織体制を構築できます。

関連記事：DX化を推進する上で重要視される暗黙知のデジタル化とは

マーケティングへの流用

コールセンターにAIを導入することで、「お客さまの声」を効率よく収集・分析し、マーケティング戦略に活用できます。

AIによる自然言語処理と感情分析を組み合わせることで、顧客の声から潜在的なニーズや不満点を抽出し、製品やサービスの改善に役立てられるためです。

また、顧客との対話データを分析することで、購買行動のパターンや傾向を把握し、効果的なクロスセルやアップセルの機会を特定できます。この洞察を基に、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを展開することで、顧客エンゲージメントの向上と売上増加を実現できます。

コールセンターにAIを導入するうえでのポイント

コールセンターにAIを導入する際には、以下のポイントを十分に理解し、適切に活用することが重要です。

• AIの限界を認識する

• AIの役割を明確にする

• 人間とAIの協働を設計する

AIの限界を認識する

AIは多くの業務を効率化し、人間のオペレーターをサポートする効率的なソリューションですが、コールセンター業務のすべてをAIで代替することは不可能です。

AIは与えられた業務を正確にこなすことには秀でていますが、人間のように状況に応じて柔軟に対応することはできないからです。例えば、複雑な感情を伴う顧客の苦情対応や、予期せぬ状況での判断が必要な場合には、人間のオペレーターの介入が不可欠です。

AIの役割を明確にする

AIはあくまでも人間のオペレーターを補佐する存在であり、主体はあくまでも人間であることを理解すべきです。

AIの役割は、定型的な問い合わせへの対応、情報の迅速な検索と提供、データ分析によるインサイトの提供などに限定し、人間にしかできない高度な判断や感情的なケアは人間のオペレーターが担当するという明確な役割分担が必要です。

人間とAIの協働を設計する

効果的なAI導入のためには、人間とAIがそれぞれの強みを活かせるような業務フローを設計することが重要です。

例えば、AIが初期対応や情報収集を行い、複雑な案件や感情的なサポートが必要な場合には、スムーズに人間のオペレーターに引き継ぐシステムを構築します。

また、AIの判断や対応をモニタリングし、必要に応じて人間が介入できる体制を整えることで、サービス品質を維持しつつ、効率的な運用が可能です。

まとめ

コールセンターへのAI導入は、チャットボット、ボイスボット、音声認識、AIを活用したFAQなど、多様な技術が顧客対応の質を高め、オペレーターの負担を軽減します。

導入には段階的なアプローチが重要で、課題の明確化から試験運用まで、慎重に進める必要があります。また、AIの限界を認識し、人間との適切な役割分担を設計することが不可欠です。

とはいえ、AIのコールセンター活用は、業務効率化と顧客満足度向上の両立を実現する唯一の手立てでもあります。まずは、導入に関する具体的な戦略や最新事例について、専門家に相談してみませんか？

よくある質問（FAQ）

AIはコールセンターのどのような業務に応用できる？

コールセンターのAI活用例としては、チャットボットによる24時間自動応答、音声認識技術を用いた通話内容の自動文字起こし、感情分析による顧客満足度の測定などがあります。

コールセンターにAIを導入するとどうなる？

AIをコールセンターに導入すると、以下に対応できて顧客満足度の向上と業務効率化が同時に実現します。

• 24時間365日の対応

• 応答時間の短縮

• 単純な問い合わせの自動処理

• 複雑な案件への集中

• データ分析能力の向上

• 顧客の傾向やニーズの理解

• 音声認識と感情分析によるパフォーマンス評価と教育

このように、コスト削減と顧客サービスの質的向上が達成されます。

コールセンターにAIを導入する流れは？

コールセンターへのAI導入は、以下のように段階的に進めます。

1. 課題を分析し、AIで解決可能な業務を特定。

2. 目的に合ったAIソリューションを選定し、データを収集・整理。

3. AIシステムを構築し、既存システムと統合。

4. 小規模な試験運用を実施し、問題点を調整。

本格導入後も継続的なモニタリングと改善を行い、AIの性能を最適化します。また、オペレーターへの教育も並行して実施し、人間とAIの効果的な協働体制を構築しましょう。

【この記事の参考文献・サイト】

※1：https://www.kuronekoyamato.co.jp/ytc/customer/send/members/shuka/artificial-intelligence.html
※2：https://www.leopalace21.co.jp/news/2017/1108_2210.html
※3：https://www.dcubic.jp/service/aiclerk/faqbuild-out/
※4：https://www.ntt.com/content/dam/nttcom/hq/jp/business/solutions/enterprise-application-management/omni-channel-cc/pdf/sol-omni201910.pdf