コールセンター業務の自動化とは？
最初に、コールセンター業務の自動化について3つの観点から解説します。
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自動化への理解を深めるための参考にしてください。
自動化しやすい業務・しにくい業務
自動化しやすい業務と自動化しにくい業務は、以下の通りです。
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自動化しやすい業務 |
具体例 |
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FAQ対応や定型的な問い合わせの処理 |
営業時間・配送状況確認・パスワードリセットの問い合わせに対する処理 |
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事務作業 |
顧客情報の検索・表示、データ入力、通話記録の自動作成 |
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決められたフローで完結する対応 |
一次受付、振り分け業務、簡単な手続きの案内 |
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自動化しにくい業務 |
具体例 |
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感情的配慮や柔軟な判断が必要な案件 |
クレームや複雑な相談への対応 |
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専門的な技術サポート |
イレギュラーなケースや複数部署にまたがる問題への対応 |
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顧客とのコミュニケーションが必要な案件 |
顧客の潜在ニーズを引き出す提案営業、関係構築を重視する長期的なフォロー業務 |
適切な業務を選別し、自動化を進めることが大切です。
コールセンター向けAIと従来ツールの違い
コールセンターで使用されている従来ツールとAIツールの特徴・違いは、以下の通りです。
◼️ 従来ツールの特徴
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事前に設定されたシナリオやルールベースで動作し、設定範囲外の質問への対応には限界がある |
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情報の保存・表示が主機能で、判断や応答の自動生成には別システムとの連携が必要 |
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キーワード一致が中心の設計だと、文脈理解や言い換えへの対応に弱い場合がある |
◼️ AIツールの特徴
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それぞれの違いを把握し、自社の目的に合わせたツールを取り入れてください。
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AIによる代替とオペレーター支援のバランス
AIによる完全代替が適している領域と、AIのオペレーター支援が有効な領域は、以下の通りです。
◼️ AIによる完全代替が適している領域
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◼️ AIのオペレーター支援が有効な領域
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完全代替とオペレーター支援のバランスを考慮して、自動化を行うことが重要です。
コールセンター業務の自動化を実現する4つの手法
コールセンター業務の自動化を実現する4つの手法は、以下の通りです。
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IVR（自動音声応答）
IVR（Interactive Voice Response）とは、電話の問い合わせ内容に応じて担当オペレーターに顧客を振り分けるシステムです。自動音声ガイダンスに沿って顧客がプッシュ番号を入力すると、オペレーターに電話が転送されます。
◼️ メリット
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◼️ 注意点
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顧客がスムーズに番号を選択できるよう、わかりやすいガイダンスと選択肢を設定することが大切です。
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チャットボット
チャットボットとは、チャット形式で顧客の問い合わせに対応するWebシステムを指します。相談したいことを文章で入力すると、必要な情報が自動的に表示されるのが特徴です。
◼️ メリット
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◼️ 注意点
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チャットボットで解決できない問い合わせが寄せられた場合、迅速にオペレーターへつなげる仕組みを構築することが重要です。
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RPA
RPA（Robotic Process Automation）とは、ロボットを活用して業務を自動化することです。ロボットがプログラム通りに作業をするため、データ入力やリスト作成など、定型的で手順が決まっている業務に向いています。
◼️ メリット
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◼️ 注意点
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定期的なメンテナンスで作業の正確性を保ち、セキュリティ対策を行う必要があります。
AI音声認識
AI音声認識とは、顧客とオペレーターの通話音声をAIでテキスト化し、記録・検索・分析に活用する技術です。コールセンターの通話音声をテキストで記録したり、顧客の感情を分析してクレーム対応に取り入れたりといった活用方法があります。
なお、電話で「質問に答える」自動応対まで行う場合は、音声認識に加えて音声合成や対話制御などを組み合わせた“ボイスボット”として設計されることが一般的です。
◼️ メリット
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◼️ 注意点
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AI音声認識を導入する際は、必要なコストやシナリオ設計のスケジュールを確認したうえで計画を立てましょう。
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コールセンターの自動化によるメリット
コールセンターの自動化によるメリットは、5つあります。
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それぞれのメリットを詳しく解説します。コールセンターの自動化を検討する際の参考にしてください。
オペレーターの人手不足の解消
自動化で業務効率が改善すれば、オペレーターの人手不足の解消につながります。コールセンター業界では慢性的な人手不足が課題となっており、有効求人倍率は全職種平均を上回る水準が続いています。
クレーム対応による精神的負担や不規則な勤務時間など、人手不足の原因はさまざまです。人手不足で電話がつながらない状態が続くと、顧客満足度が低下するだけでなく、オペレーターの負担もさらに大きくなります。
例えば、チャットボットで自己解決を促したり、RPAで業務を自動化したりすれば、少人数でもコールセンターを運営しやすくなるでしょう。働きやすい環境が整い、オペレーターの負担が軽減されることで離職率も抑えられます。
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AHT(Average Handling Time)の短縮
AHTとは、問い合わせ1件あたりに要した平均対応時間のことです。AHTを短縮することで、稼働率や応答率が改善し、顧客満足度も向上するでしょう。
AHTは「通話時間（ATT）+保留時間+後処理時間（ACW）」で算出されます。例えば、AI支援ツールの導入により、従来10分かかっていた対応を7分に短縮できれば、1日100件対応のオペレーターは300分（5時間）の工数削減が可能です。
AHT短縮の施策としては、オペレーターが手動で検索していた顧客情報や過去対応履歴、FAQ、マニュアルをAIが瞬時に表示し、確認時間を削減する方法があります。さらに通話中に、最適な回答候補や次のアクションをリアルタイムで提案するツールを導入すれば、オペレーターの判断・検索時間の短縮が可能です。
音声認識と自動要約機能の活用で、通話後の記録作成時間（後処理時間）が削減され、1件あたりの総処理時間を改善できます。
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オペレーター教育の効率化
オペレーター教育は、新人研修とOJT（現場の先輩や上司がつき、業務を通じてスキルや知識を学ぶトレーニング方法）を並行して行うことも少なくありません。コールセンターの自動化が進めば業務負担が減り、新人教育にあてられるリソースを増やせます。
また、AI音声認識で文章化した通話内容からフィードバックを共有することも可能です。現場で迅速に改善策を検討できるため、新人オペレーターの成長スピードが上がります。
教育環境が整えば、定着率の向上・離職率の低下につながるだけでなく、オペレーターの採用・育成コストも抑えられるでしょう。
24時間体制の構築
コールセンターの自動化が進めば、24時間体制の構築が可能です。IVRやチャットボット、AI音声認識を活用することで、営業時間外でも顧客の問い合わせに対応できます。
24時間体制によって営業時間内の問い合わせ数が緩和され、顧客満足度の向上とオペレーターの業務負担軽減につながるでしょう。また、緊急時にオペレーターが不在になった場合も、自動システムが機能していれば最低限の受付や案内を継続できます。
特に、海外展開をしているビジネスやECサイトにとって24時間体制の構築は重要なキーポイントです。場所や時間を問わず問い合わせに対応できる環境があれば、機会損失を防げます。
対応品質と顧客満足度の向上
コールセンターは、オペレーターごとの対応品質にバラつきが出ることも少なくありません。自動化によって均一的な対応が可能になれば、対応品質の向上を期待できます。
例えば、チャットボットの定型応答は回答のバラつきを防ぐのに役立つでしょう。RPAを活用した業務自動化では、人為的なミスを抑えられます。
AI音声認識で文章化した通話データを分析し、よくある問い合わせや顧客ニーズを把握すれば、サービス改善に役立てられるのもポイントです。分析結果をもとに顧客対応を見直すことで、満足度が上がりやすくなります。
▼本記事に関するお役立ち資料もご用意していますので、ぜひ併せてご覧ください。
コールセンター業務を自動化するときの注意点
自動化にはさまざまなメリットがありますが、気をつけたいポイントもあります。自動化の注意点は、以下の4つです。
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それぞれの注意点を詳しく解説します。
導入・運用コストがかかる
コールセンターの自動化は人件費削減を期待できる一方、初期費用に加えて運用コストも発生する点に注意が必要です。
例えば、ツールを導入する際は、設定作業をはじめとした外注費用やライセンス費用などがかかります。導入後は、定期メンテナンスやトラブル時の修正費用も考慮に入れなければなりません。
◼️ 主なコスト項目
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短期的なコスト削減のみを目的に自動化を進めると、想定以上に運用コストがかかり、無駄な費用がかさむリスクがあります。
導入効果が出るまでには通常3〜6ヶ月程度かかるため、投資回収期間を考慮した中長期的な計画が必要です。自動化すべき業務を分析し、必要な導入・運用コストを算出したうえで計画を立てましょう。
システムの構築が必要になる
オペレーターがツールを使いこなすためのシステム構築も欠かせません。新しいツールの導入時は、操作に慣れるまでに一定の時間がかかります。
ツールによってはプログラミングの知識が必要な場合があり、事務作業や電話対応が中心のオペレーターは「使いづらい」と感じることもあるでしょう。
事前に研修の機会を設けてマニュアルを整備するのはもちろん、段階的な導入計画で徐々にツールに慣れてもらうことが大切です。ツールを選定する際は「使いやすいUI（ユーザーインターフェース）であるか」「サポート体制が充実しているか」といった点にも注目する必要があります。
セキュリティ対策は欠かせない
住所や電話番号、問い合わせ内容などの顧客情報を扱うコールセンターでは、セキュリティ対策が欠かせません。万が一、情報漏洩が起きた場合は企業の信用に大きな悪影響を及ぼす可能性があります。
自動化の際は、アクセス制限やデータ暗号化、ログ管理を行うことが重要です。クラウド型ツールを導入する場合は、外部との接続で不正アクセスが起きないように対策を立てる必要があります。
ツール選定の際に、セキュリティ対策が充実した事業者を選ぶのも効果的でしょう。運用開始後は、定期的なチェックと内部監査を行うことも大切なポイントです。
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AIがオペレーターを完全に代替できるわけではない
「コールセンターのAI代替」が話題になっていますが、AIは業務効率の改善に役立つ一方、全ての業務を代替できるわけではありません。過去のデータから学習した対応には優れていますが、学習していない状況や予期しない状況に対して、柔軟な対応が難しい場合があるためです。
AIが不適切な対応を続けた場合、顧客の不満が高まり、事態が悪化する恐れがあります。クレームなどの感情的な問い合わせや複雑な相談は、AIからオペレーターに引き継ぐ設計（システムの利用やエスカレーション導線）を用意することが重要です。
役割分担を明確化し、AIとオペレーター双方の強みを活かせる運用体制を構築してください。
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コールセンターの自動化を成功させるためのコツ
自動化を成功させるための3つのコツは、以下の通りです。
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具体的な内容を確認し、コールセンターの自動化に役立てましょう。
明確な目標設定とKPI設計
コールセンターを自動化する際は、明確な目標設定が必要です。目標が曖昧だと、自社にそぐわないツールを選定したり、想定した効果を得られなかったりするリスクがあります。主な目標の例は、以下の通りです。
◼️ 目標の例
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目標が決まったら、KPIを設計します。KPIとは、目標達成に必要なプロセスにおける中間目標のことです。
自動化ツールの導入直後は、トラブルやミスが起きてすぐに効果が出ないことも少なくありません。KPIを設計することで、目標達成に向けて取り組むべきアクションが明らかになり、段階的に改善施策を進められます。
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AIとオペレーターとの役割分担
コールセンターを自動化した後も、オペレーターの存在は不可欠です。全業務を自動化ツールに任せるのは現実的ではなく、オペレーターと役割を分担する必要があります。
例えば、定型的な問い合わせはAIが対応し、複雑な問い合わせやクレームはオペレーターが対応するのも1つの方法です。
また、自動化によって「自分の仕事がなくなる」と不安に感じ、モチベーションが下がるオペレーターもいます。説明会を行い「自動化の目的は、人員削減ではなく業務負担を減らすこと」「自動化後のオペレーターの役割」などを明確に伝えましょう。
継続的な見直しとナレッジ整備
自動化によってすぐ業務効率化が叶うわけではなく、運用中に課題やトラブルが発生する場合も少なくありません。自動化ツールの導入後は、定期的に見直しと改善を行う必要があります。
◼️ 見直しの際にチェックしたい項目
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顧客の声やログを分析し、改善に役立つナレッジを整備することが大切です。長期的な視点で検証と改善を繰り返す運用体制を構築することで、業務効率化を実現できます。
▼コールセンターの品質を根本から向上させるお役立ち資料もご用意しております。ぜひ併せてご覧ください。
コールセンター業務の自動化にはHelpfeel
「Helpfeel」は、導入実績800社以上の検索型AI-FAQシステムです。特許技術「意図予測検索」を搭載しており、曖昧な表現やスペルミスにも対応します。Webサイトに合わせた多彩なUIが揃い、FAQページだけでなく、問い合わせページへの設置やチャットボット風の表示も可能です。
膨大な問い合わせログを自動で整理・分析する「Helpfeel Analytics」や、問い合わせ管理に役立つ｢Helpfeel Support」をはじめ、便利な機能も充実しています。初期設定や導入、運用、データ活用などをサポートするチーム体制も整っています。
コールセンター業務の自動化を目指す場合は、ぜひHelpfeelの導入を検討してみてください。
コールセンター業務を自動化して人手不足問題を改善しましょう
コールセンターの人手不足は、率先して解決すべき問題の1つです。人手不足状態が続くと、顧客を待たせることが多くなり、満足度の低下につながります。業務が逼迫することでオペレーターの負担が増え、離職率が上がるリスクもあるでしょう。
業務を自動化すれば、少ない人数でもコールセンターを運用できるようになり、人手不足を解消できます。対応品質の向上や24時間体制の構築により、顧客満足度の向上を期待できるのもポイントです。
ただし、自動化に際してはコスト面やセキュリティ面に配慮する必要があります。また、明確な目標を設定し、検証と改善を繰り返すことで運用レベルを上げることも重要です。自社に適した自動化ツールを活用しながら、業務効率の改善を目指しましょう。
