コールセンターがAI活用することで解決できる課題
コールセンターにAIを導入することで解決できる主な課題は、以下の3点です。
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それぞれ詳しく解説します。
高い離職率による人手不足
コールセンターは慢性的に離職率が高く、人手不足が深刻です。少子高齢化による労働人口の減少は全業界に共通する課題ですが、コールセンターの離職率は特に高い傾向にあります。
コールセンターの離職率が高い理由には、「ユーザーへの応対に心が折れる」「キャリアアップが難しい」「ノルマが厳しい」といったことが挙げられます。
離職率の高さは、サービス品質の低下や採用・育成コストの増大につながるため、代替手段としてAI活用に注目が集まっているのです。
オペレーターによる応対品質の格差
オペレーター業務は属人性が高い仕事のため、スキルや経験によって応対品質に差が生じてしまうのも、コールセンターにおける課題といえます。応対品質を平準化するためにマニュアルの整備や研修を行ったとしても、オペレーターの育成には数カ月を要するのが一般的で、短期間での均一化は困難です。
応対品質のバラつきはユーザーの不満やクレームの要因となるため、AIを活用して応対の均質化を図ることが期待されています。
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問い合わせチャネルの多様化
近年は電話だけでなく、Webサイトのフォームからの問い合わせや、メールやチャットでの問い合わせなど、チャネルが多様化しています。ユーザーにとっては利便性が高まる一方、オペレーターには新たな負担が生じます。
また、通話応対とテキスト応対では必要なスキルが異なるため、対応の遅れが顧客満足度の低下につながるリスクもあります。こうした背景から、AI活用によって応対の効率化を検討する企業が多いのは、必然といえるでしょう。
コールセンターで導入されているAIの種類
コールセンターに導入されるAIの主な種類は、以下の6つです。
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それぞれのAIの特徴を詳しく見ていきましょう。
チャットボット
チャットボットは、ユーザーの質問に自動で答える仕組みです。AIを搭載していれば、入力内容と過去のデータをもとに、より適切な回答を返せます。
人が対応しなくても稼働できるため、夜間や休日など営業時間外の問い合わせにも対応できます。チャットボットの導入は、ユーザーの自己解決や、顧客満足度の向上にも有効です。
ただし、すべての質問に完璧に答えられるわけではありません。対応が難しい内容に備えて、オペレーターへ引き継ぐ体制（有人対応）も用意しておきましょう。
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・チャットボットとは？導入メリットやデメリット、AI型などの特徴を解説
ボイスボット
ボイスボットは、ユーザーからの問い合わせにAIが音声で答えるシステムです。問い合わせ内容をAIが理解し、適切な回答を作成して合成音声で伝えます。注文や予約の受付、よくある質問への対応などでよく使われます。
簡単な質問であれば、ボイスボットだけで対応できますが、複雑な内容や想定外の質問には対応できません。その場合は、担当オペレーターにつなぐことでスムーズに対応できます。ボイスボットと有人対応を組み合わせることで、業務効率が上がり、オペレーターの負担も軽減できるでしょう。
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・ボイスボットとは？導入のメリットや選び方を解説
FAQシステム
FAQシステムは、よくある質問とその答えをまとめておき、ユーザーの質問に自動で答える仕組みです。ユーザーが質問を入力すると、データベースの中から最も近い内容を探して表示します。
AIを搭載したFAQシステムなら、質問内容を分析してより正確な回答ができます。自然言語処理という技術により、曖昧な表現からでも意図をくみ取り、適切な答えを返すことが可能です。
この仕組みによって、ユーザーが自分で問題を解決しやすくなり、顧客満足度の向上とコールセンターの業務効率化につながります。
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・FAQ（よくある質問）とは？ Q&Aとの違いや意味、作り方を解説
音声認識ツール
音声認識ツールは、通話内容をAIが自動で文字起こしするツールです。手作業で書き起こす手間がなくなり、通話内容の確認や分析がスムーズに行えます。さらに、優れた応対例をテキスト化して共有すれば、トークスクリプトとしてオペレーターの研修にも活用できるでしょう。
オペレーターは文字起こし作業から解放され、顧客対応に集中できるため、負担が減り応対品質の向上にもつながります。最新の音声認識ツールなら、略語や専門用語も高い精度で認識できるため、業務の効率化に大きく貢献するでしょう。
テキストマイニング
テキストマイニングとは、大量のテキストデータを分析して文字列や数値のデータを抽出するAI技術です。コールセンターでは、電話の記録（コールログ）やメール、チャットなどのデータを対象に分析します。AIの使用は、膨大なデータの整理や分析に有効です。
例えば、ユーザーからよく寄せられる質問をAIが見つけ出し、その内容をFAQページに反映すれば、同じ問い合わせ数を減らすことができます。ユーザーの問い合わせから製品の活用の仕方や要望、不満点などを抽出すれば、今後の商品開発にも活かせるでしょう。
このように、テキストマイニングはオペレーターの負担を減らすだけでなく、マーケティングにも活用できる便利な技術です。
AIヘルプデスク
AIヘルプデスクは、AIが社内のデータベースやWeb上の情報をまとめて検索し、結果をわかりやすく提示する仕組みです。チャットボットなどにも、このAIヘルプデスクが活用されています。
従来の検索システムよりもスピーディーで精度が高く、入力内容が少し曖昧でも過去のデータを学習して正確に意図を理解します。そのため、ユーザーの自己解決をサポートするのに効果的です。
また、オペレーターがAIヘルプデスクを活用すれば、必要な情報をすぐに見つけられるため、業務の効率化や顧客対応の質の向上にもつながります。
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・生成AIをヘルプデスクで活用するメリット！問い合わせ対応事例も紹介
コールセンターにおけるAI活用のメリット
コールセンターにおいてAIを活用する主なメリットは、以下の4点です。
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それぞれについて、詳しく見ていきましょう。
ユーザーの満足度向上
コールセンターにおけるAI活用は、ユーザーの満足度を向上させるメリットがあります。具体例としては、AIを使った自動音声応答であるボイスボットの導入によって、ユーザーの待機時間の短縮や円滑な連携が実現します。
さらに、AIにより高精度な回答を実現するFAQシステムやチャットボットなどを活用すれば、ユーザーは営業時間外でも自己解決しやすくなるでしょう。ただし、コールセンターで利用できるAIにはいくつかの種類があるため、自社の課題に応じた適切な選定が必要です。
生産性の向上
コールセンターにおけるAI活用は、オペレーターの業務効率化を実現し、生産性を高めます。具体的には、AIチャットボットによる自動応答によってユーザーの自己解決化を促し、オペレーターの受電回数を削減できます。
さらに、自動要約ツールを活用すれば通話後の処理時間を削減でき、生産性向上に寄与するでしょう。AIによる生産性向上は、オペレーターの働きやすさやストレス軽減にもつながり、結果として離職率低下にも貢献します。
自動化によるコスト削減
AIを活用したボイスボットやFAQシステムの導入によって、よくある質問への回答を一部代替させることができるので、人材の採用や育成にかかるコストや手間を削減できます。これにより、人手不足のリスクを軽減できる点もメリットといえるでしょう。
なお、AIでは回答できないイレギュラーな質問もあるため、最終的な対応は人間が行う必要があります。完全に置き換えることは難しい点に留意してください。
属人化の解消による応対品質の平準化
コールセンターのAI導入のメリットに、属人化の解消による応対品質の均一化が挙げられます。例えば、社内（オペレーター）向けFAQシステムの導入によって、問い合わせ内容に応じた適切なマニュアルをオペレーターに提示でき、誰でも一定水準の対応が可能になります。
さらに、ボイスボットやチャットボットが標準化された回答を行うことで、オペレーターによる品質差も減り、安定した応対が実現します。
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コールセンターにおけるAI活用の導入事例
コールセンターでAIを活用したシステムを導入した場合、どのような課題を解決できるのか気になるところです。ここでは、コールセンターにおけるAI検索型FAQシステム「Helpfeel」の導入事例について解説します。
株式会社仙台銀行｜業界特有の問題も伴走支援で解決
株式会社仙台銀行では、コールセンター設置とWebサイト改修に取り組む際に、銀行業界特有の「表記ゆれ」対応が課題でした。
同社が導入した「Helpfeel」は、入力語から質問文を予測して提示する機能を備えており、FFAQ検索における柔軟性が強みです。このAI型FAQシステムの導入・運用支援により、表記ゆれも吸収でき、無事にFAQページを公開することができました。
▼株式会社仙台銀行の導入事例についての詳しい解説は、下記のコラムをご覧ください。
第一三共ヘルスケアダイレクト株式会社｜FAQシステムでナレッジ共有を加速化
美容・健康商品を通信販売する第一三共ヘルスケアダイレクト株式会社では、社内ナレッジ共有がうまくいかないという課題を解決するために「Helpfeel」を導入しました。Helpfeelは検索がしやすく、管理や更新も簡単なため、社内の情報共有をスムーズに進めることができます。
以前使っていたFAQシステムは、検索がしづらく管理も大変だったため不便だったということです。そこで複数のシステムを比較し、管理画面の使いやすさと検索スピードの速さからHelpfeelを選びました。
導入後は、不要なFAQを100ページ以上整理することに成功しています。さらに、Helpfeelの手厚いサポートにより、情報共有の効率化と最適化を実現できました。
▼第一三共ヘルスケアダイレクト株式会社の導入事例についての詳しい解説は、下記のコラムをご覧ください。
SBIいきいき少額短期保険株式会社｜ナレッジの一元管理をFAQシステムで実現
SBIいきいき少額短期保険株式会社では、社内の情報をまとめて管理するために「Helpfeel」を導入しました。以前はPDFや表計算ソフトなどで情報がバラバラに管理されており、ビジネスセンター内での情報共有が課題でした。
Helpfeelを使うことで、必要な情報を1つに集約したFAQを作ることに成功しています。また、高性能な検索機能により、オペレーターは欲しい情報にすぐアクセス可能になりました。特にPDF検索機能を活用したことで、1件あたりの対応時間を平均6分まで短縮しています。
時間に余裕ができたことで、オペレーター自身がFAQを活用して学習し、スキルアップにつなげています。結果として、センター全体の業務レベルも大きく向上しました。
▼SBIいきいき少額短期保険株式会社の導入事例について、詳しくは下記のコラムをご覧ください。
コールセンターにおけるAIの導入手順
コールセンターへAIを導入するまでの手順は、以下の通りです。
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1つずつ詳しく解説していきます。
1.現状の課題を明確にする
導入前に現場の課題を洗い出し、明確にすることが重要です。現状の課題に合わせたAIシステムを導入できれば、効果を最大限に高められます。
例えば、定型的な質問が多い場合は、チャットボットやボイスボットが最適です。簡単な質問をAIに任せることで、オペレーターは複雑な質問への対応に集中できます。
現状の課題を把握するには、さまざまなKPIの測定と分析を行うのが有効です。顧客満足度や応答率などを継続的に追跡すると、改善すべきポイントが明確になります。
2.課題を解決するAIシステムを導入する
課題を踏まえた上でAIシステムを比較して、最適なツールを選定します。AIシステムの比較で注目すべき項目は、以下の通りです。
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自社のコールセンターとの相性も踏まえた上で、AIシステムを選定しましょう。既存のシステムやツールと連携できるかどうかは重要です。デモ版や無料トライアルを提供している場合は、試しに導入するのをおすすめします。
また、AIシステムの導入をスムーズに進めたいならば、サポート体制が充実しているかどうかも重視してください。初期設定のサポートや、運用上のアドバイスなどを提供するサービスであれば安心です。
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3.必要な自社データの入力を行う
AIシステムを動かすためには、自社のデータを登録する必要があります。AIは登録データを学習して精度を高めていきます。
まずはFAQの質問と回答を整理し、事前に登録しておくと導入がスムーズに進みます。データが少ないとAIの精度が下がるため、できるだけ十分な量を準備しましょう。
なお、登録には時間がかかる場合が多いため、あらかじめ余裕をもったスケジュールで入力期間を確保しておくと安心です。
4.テスト運用後に本稼働を行う
まずはAIシステムを本格的に使う前に、テスト運用を行います。この段階では、機能が正しく動くか、不具合がないかを確認することが目的です。
テストでは、AIが質問の意図を正しく理解できているか、正しい回答ができているかなど、精度や信頼性を細かくチェックします。もし問題が見つかった場合は、データ追加や設定変更を行い、再度テストを行いましょう。
十分に検証して問題がなければ、本格的な運用（本稼働）へ進みます。
5.検証と調整を行う
本格的に運用が始まった後も、定期的にチェックと調整を行いましょう。ユーザーの質問に正しく答えられているか、不具合が起きていないかを確認することが大切です。
さらに、ユーザーやオペレーターからの意見も重要です。問い合わせ内容に変化があれば、それに合わせてAIの設定を見直します。精度を高めるために、新しい学習データを追加したり、回答シナリオを更新しましょう。
また、KPI（重要な指標）を設定して効果を測定することも欠かせません。期待通りの成果が出ていない場合は、運用方法を改善します。オペレーターとAIが連携してユーザーをサポートできる体制を作ることが成功へのポイントです。
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コールセンターにおけるAI導入のポイント
コールセンターへのAI導入を成功させるには、以下の2点が重要です。
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意識しておきたいポイントを詳しく紹介します。
AI導入後の運用フローを整理しておく
AIを現場でどのように活用するのか、あらかじめ運用フローを整理しておくことは大切です。業務プロセスにおけるAIシステムの活用の仕方や、オペレーターとの連携方法などを明確にすることで、現場の混乱を防げます。
例えば、AIで対応できない質問を受けた場合にオペレーターへ接続するまでの流れを厳密に定めてください。さまざまな事態を想定して、運用設計をしておくことが重要です。
運用フローは定期的に見直し、問題点を洗い出して改善します。AIシステムの運用フローの改善を繰り返していくことで、ユーザーの満足度が向上するでしょう。
トラブル発生時の体制を整えておく
AIシステムが原因でトラブルが発生した場合の体制を整えておきます。よくあるトラブルには、以下の3つがあります。
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AIの精度が低いと、間違った回答をしてユーザーを混乱させる恐れがあります。また、複雑な質問への対応が遅れてユーザーが不満を感じたり、システムトラブルでAIが動かなくなったりすることもあります。
こうしたリスクに備えて、事前に対応体制を整えておくことが大切です。「どの部門が対応するのか」「どのように解決するのか」を明確に決めておきましょう。トラブルが発生しても、すぐに対応できる体制を作ることで、ユーザーの不満や混乱を最小限に抑えられます。
▼AIによって“すぐに答えが見つかる”環境が整えば、対応品質と効率の両立が可能です。
「Helpfeel AI」なら、高精度なFAQ検索で簡単に自己解決を促進し、業務をサポートします。
AIを活用して、コールセンターの生産性を向上させよう
コールセンターにおいて、AIを活用したチャットボットやFAQシステムを導入することは、人手不足や応対品質のバラつきなどの課題解決につながります。
AIの適切な活用によって、オペレーターの負担を減らして生産性を高めるだけでなく、ユーザーの利便性向上も期待できるというメリットがあります。導入の際にはコールセンターの課題を認識して、自社に合った適切なシステムを選びましょう。
例えば、AIを活用した検索型FAQシステム「Helpfeel」は、オペレーターマニュアルを検索する社内FAQとして活用でき、業務効率化と生産性向上を推進します。またユーザー向けFAQとしても、生成AIと独自技術で、精度の高い回答を提供します。。これによってユーザーの自己解決を促し、コールセンターへの問い合わせ数を削減することが可能です。
Helpfeelを導入して、コールセンターの生産性向上やユーザーの利便性向上を実現してみてはいかがでしょうか。
