コールセンターでのAI活用とは?目的や導入時のチェックポイントを徹底解説

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この記事でわかること

  • コールセンターで活用されているAI技術は、主に特化型人工知能
  • コールセンターでAI活用をすると、問い合わせ数・対応時間の削減、業務の属人化解消、顧客満足度向上が期待できる
  • 導入時は、費用対効果や必要な機能、運用・サポート体制が整っているかをチェックすべき
  • コールセンターの課題解決は問い合わせ数の削減から
現在、様々なAI技術を活用したサービスが展開されています。コールセンター向けにも、人手不足の解消や業務の効率化といった効果を期待できるAIを活用したシステムが多数展開されており、導入する企業が増えています。本コラムでは、コールセンターでAIを活用する目的や、導入する際のチェックポイントを詳しく解説します。
目次

コールセンターで活用されるAI技術とは

AI技術には、汎用人工知能と特化型人工知能の2種類があります。汎用人工知能は、プログラミングされていない事象に対しても、過去のデータから学習・応用して対応するAIです。一方の特化型人工知能は、あらかじめ想定されている事象への対応に特化しています。
コールセンターで活用されているAI技術は、主に特化型人工知能です。

コールセンターでAI活用をする目的

問い合わせ数の削減

コールセンターでは、新サービスのリリースや繁忙期など、問い合わせが増える時期を見越した人材確保が必要です。しかし、採用や教育にかかるコスト、曜日や時間帯、時期によって繁閑の差があることを考えると、単純にオペレーターを増員するのは、最適な打ち手とはいえません。

そこで、まずは問い合わせ数の削減を検討する必要があり、問い合わせ数の削減に効果的なのがAIの活用です。

例えば、AIを利用したチャットボットやFAQを導入することで、有人対応が必要な問い合わせを削減することができます。オペレーターではなく、AIが一次対応や顧客の自己解決促進をすることで、業務生産性の向上につながります。

対応時間の削減

問い合わせ一件あたりの対応時間の短縮は、コールセンターの生産性向上に直結します。
例えば、IVRシステム(自動音声応答システム)を使えば、自動応答によってあらかじめ顧客を要件別に振り分け、ニーズを明確にしたり、最適なオペレーターへつないだりすることが可能です。その結果、有人対応する際の対応時間を削減できるのです。

業務の属人化を解消

コールセンターを運営していると、オペレーターによる対応品質のばらつきが課題となることが多いです。また、対応品質のばらつきを、オペレーターの教育や研修で解決しようとする場合、育成コストがかさんでしまうといった課題も併発します。そのため、コールセンターでの対応品質を統一化するAIは、業務品質とコールセンター内の生産性の向上に寄与します。

例えば、AIによる音声認識や自然言語処理の機能を活用すると、AIが顧客との会話内容を分析しながら、オペレーターに最適な資料や回答を提示する仕組みを構築することができます。この仕組みを利用すれば、知識や経験が浅い新人オペレーターでも、ベテランと同じように、顧客に対して瞬時に適切な回答を提示できるようになるのです。
これにより、属人化に起因した対応品質のばらつきをなくし、コールセンター全体のパフォーマンスの底上げを実現できます。

顧客満足度の向上

コールセンターでは顧客満足度の向上を目指す必要があります。その際、「顧客満足度をどんな仕組みで向上させるのか」「どのように計測するのか」など、様々な課題が発生します。AIの活用は、こういった課題解決にも効果があります。

例えば、感情分析ができるAIを搭載したコールセンターシステムを活用することで、電話対応時の音声や、お問合せフォームへの入力内容から、顧客の感情を分析、数値化することが可能です。分析結果を参考にして、コールセンターの対応を改善することが、顧客満足度の向上につながります。

コールセンターでAIを導入する際のチェックポイント

1. 適切な費用対効果を見込めるか?

AIに限らず、新たなツールを導入する際は、コストに見合った効果が得られるかを明確にしなくてはなりません。まずは、AI導入によって得られる効果を、具体的に数値化しましょう。

たとえば、以下のような数値を試算するのがおすすめです。

  • 月間どれくらい、有人対応が必要な問い合わせ件数を削減できるか
  • 問い合わせ対応1件あたりの所要時間を、どれくらい削減できるか
  • オペレーターの教育にかかる時間を、どれくらい削減できるか

必要なコストと効果を照らし合わせ、導入すべきかを判断してください。

2. 運用体制が整っているか?

AIの導入や運用を成功させるには、様々な知識と人的リソースが必要です。導入時の調整が必要なのはもちろん、成果を出すためには、導入後も適切な運用をする必要があります。
こうした対応は、AIを提供するベンダー側のサポートに含まれているケースもあります。サポートに含まれていない場合は、自社で対応できる知識を持った人材がいるのか、AIの運用に注力できるリソースがあるかなどをチェックしてみてください。

3. 必要な機能を備えているか?

コールセンターで活用されるAIは、それぞれ機能が異なります。そのため、自社の課題解決に必要な機能を備えているかどうかを見極めたうえで、ツールを選択しなくてはなりません。

顧客対応を自動化したいのであればAIチャットボット、対応時間の削減を目指すならIVRシステムなど、様々な種類があります。まずは自社の課題を洗い出し、課題の解決に最も効果を発揮できるツールはどれかを検討してみてください。

4. 導入後のサポート体制が整っているか

AIを活用しているか否かにかかわらず、ITシステムの活用にあたっては、メンテナンスやチューニングが必要となる場面があります。専門的な知識がないと難しい作業もあるため、ベンダーがどこまでサポートしてくれるのか、導入前に確認してください。

  • サポートしてくれるエンジニアは、専門知識を持っているか
  • トラブルがあった際に、すぐに修正をしてくれるか
  • どれくらいの頻度で、メンテナンスやチューニングを実施してくれるか


AI活用のノウハウが少ない企業ほど、サポートの内容はできる限り細かく確認しておきましょう。

費用を抑えて利用できるAIであっても、サポートが不十分だと成果が出る活用ができず、結果的に無駄なコストとなってしまうおそれがあるので、注意が必要です。
他社の導入事例や口コミをチェックすると、ベンダーがどの程度サポートをおこなってくれるのか、実際の利用企業の声を参考にして検討できるのでおすすめです。

コールセンターの課題解決は問い合わせ数の削減から

本コラムでは、コールセンターでのAI活用についてご紹介しました。ただし、AIの導入には以下をはじめとするハードルがあります。

  • 導入コストが高い
  • 成果が出るまでに、学習データを蓄積する期間が必要
  • 運用に専門的な知識とリソースが必要

コールセンターには、本コラムでご紹介した以外にも、様々な課題があり、それらを優先順位をつけて最適な手段で解決していかなければなりません。

例えば弊社は、コールセンターを運営する方に、まず最初にFAQシステムを導入して、問い合わせを削減することをおすすめしています。

FAQシステムは顧客から寄せられた質問と回答をWebサイト上に蓄積し、顧客が疑問を解決しやすいように整理・管理するためのシステムです。優れたFAQシステムを有効活用することで、AIを利用した仕組みを構築するより短期間で、問い合わせ数を削減してコールセンター業務を効率化することができます。

弊社が開発・提供しているHelpfeelは、検索ヒット率98%を実現するFAQシステムです。曖昧な言葉や感情的な表現、スペルミスにも対応できるため、問い合わせ件数の大幅な削減につながります。

PayPayフリマ、くらしのマーケット、ビザスクのように、すでにFAQサイトを改善して顧客自身による問題の自己解決率を高めることで問い合わせ件数の大幅な削減を実現している企業が出てきています。

「Helpfeel」の導入に際し、FAQページの企画・制作から運用サポートまですべてカスタマーサポート担当者が対応するため、導入時の社内工数の捻出に頭を悩ませる心配はありません。導入後も、KPI設定や改善策の提案など継続的なサポートにより、コールセンターの業務効率化を実現します。
問い合わせ数や対応時間の削減、業務の属人化、オペレーターの教育コストの削減、顧客満足度の向上などに課題を感じている方は、ぜひお気軽にご相談ください
著者
Helpfeel
どんな質問にも答えられる本当に役に立つFAQシステム「Helpfeel(ヘルプフィール)」。お客様の質問になんでも答え、CS担当者やコールセンターの負担を削減します。