【7つの事例】コールセンターのAI活用｜導入すべき企業とは

「コンタクトセンターでのAI活用について、具体的な事例が知りたい」
「AIに興味があるけれど、自社のコンタクトセンターに導入すべきかどうか判断がつかない」

コンタクトセンター（コールセンター）におけるAI活用について、どのようにするのか詳しく知りたい、どんな企業に適しているのか把握したい、とお考えではありませんか？

実際に、コンタクトセンターでAIを活用し、成果を上げている事例は多く存在します。本記事では、AI活用の具体策について、実際の企業事例を詳しく紹介します。

例えば、トランスコスモスでは、難しい問い合わせに対応するために、オペレーターが生成AIを利用して社内ドキュメントを参照し、即座に回答するシステムを活用しています。

この応対サポートにより、顧客を待たせることなくオペレーターが難しい問い合わせに対応できるため、エスカレーションが6割削減できると期待されています。

このように、コンタクトセンターでAIを活用することで、業務の効率化や応対品質の向上など、多くのメリットが得られます。ただし、具体的な活用策を理解せずに導入してしまうと、期待した成果を上げることができない可能性もあります。

本記事を読むことで、コンタクトセンターにおけるAI活用方法を深く理解し、具体的な活用イメージを持つことができるでしょう。また、どのような課題を抱えている企業がAIを導入すべきなのかという点もご紹介しますので、自社にもAIを導入するかどうかの判断がしやすくなります。

効果的なコンタクトセンター運営は、CX（顧客体験価値）の向上に貢献し、業績の向上につながることが期待されます。そのため、ぜひ最後までお読みください。

1.【7つの事例】コンタクトセンター（コールセンター）におけるAI活用

AI（人工知能）の進化は目覚ましく、生成AIを含むさまざまなAI技術が注目を集め、コンタクトセンター（コールセンター）でも活用する動きが活発化しています。

自社においてAIを導入すべきかどうかを判断するためには、具体的な活用方法を理解することが重要です。

そこでこの章では、コンタクトセンターにおけるAI活用の具体策について、実際の事例を交えて7つ解説します。

1-1.オペレーターの応対サポート（事例：トランスコスモス株式会社）

トランスコスモスは、生成AIを搭載したナレッジ検索システムの活用により、エスカレーションを6割削減できる見込みです。

このように顧客への回答時間を短くしたいするという課題解決のために、生成AIによるオペレーターの応対サポートを行いました。

参考：日経クロステック「コールセンターが生成AIで効率化、トランスコスモスは「エスカレーション」6割削減」　

1-2.問い合わせへの自動応答（事例：ベイン･アンド･カンパニー）

コンサルティング会社であるベイン･アンド･カンパニーは、生成AIを活用したチャットボットの導入により、オペレーションの大幅な改善を確認しています。

顧客や従業員からの質問に答えるAIチャットボットは、人間よりも高品質な回答が得られるケースもあり、以下のような成果を挙げられました。

参考：トランスコスモス「【セミナーレポート】最新のコンタクトセンター事例から見えてくる生成AIはカスタマーサービスのCXをどう変えていくのか」

チャットボットの整備によって、顧客の自己解決率が向上し、コール量が減少することで通話料や人件費などのコストが削減されます。

また、オペレーターの疑問に答えるチャットボットは、応対にかかる時間を短縮してくれるという事例です。

1-3.入力・作成業務の自動化（事例：三井住友トラストTAソリューション株式会社）

三井住友トラストTAソリューション株式会社は、応対履歴入力の自動化により、以下のような成果を上げました。

オペレーターの支援策強化という課題に向けて、AIが会話内容を自動的に要約するシステムを導入しました。

また、応対中に必要な情報をポップアップするオペレーター支援システムと併せて活用することによって、従業員の総労働時間を年間で約9,200時間（約1割）削減しました。

参考：トランスコスモス「導入事例 三井住友トラストTAソリューション株式会社」

1-4.コールルーティングの最適化（事例：家電メーカーA社）

トランスコスモスがサポートした家電メーカーA社は、予測系AIを導入してオペレーターの必要席数を自動算出し、フォーキャスト作成の工数を20分の1まで削減しました。

また、オペレーター配置の適正化が図ることで、応答率KPIは達成したままにコストを10％ダウンさせることができました。

入電フォーキャスト作成にかかる工数が多すぎることに加え、正確性が低いことによる人員の過剰配置という課題があり、AIを活用した入電予測を導入することにしました。

ＡＩによる入電予測は、入電数に影響を与える要因を幅広く考慮し、高い精度で予測することができ、その結果、フォーキャスト作成の工数削減とオペレーター配置の適正化を実現しました。

参考：トランスコスモス「DataRobotとは？機能やコンタクトセンターの導入事例を解説」

1-5.応対品質評価の効率化（事例：製造業B社）

トランスコスモスがサポートした製造業B社では、応対品質自動評価によって品質チェック工数を80%削減しました。

さらに、削減できた工数を品質改善のためのコア業務に転換することで、フィードバックの頻度を4倍に増やしています。

聞き取りの工数による業務圧迫が大きいという課題を解決するために、AIによる自動応対評価を導入しました。

応対内容のデータ化により、効率的に品質チェックが行えるようになり、工数が大幅に削減されました。そして、余剰な時間をフィードバックに充てることができるようになりました。

参考：トランスコスモス「transpeechサービス紹介資料」

1-6.顧客インサイトの活用（事例：採用サービス全般を提供する企業C社）

トランスコスモスがサポートした採用サービス全般を提供する企業C社では、セールストークを解析し、その結果に応じたスクリプトを整備することで、アポイント獲得率が2.3倍にアップしました。

アポイント獲得率の格差やオペレーターに対する指導方法の限界という課題解決のために、AIを用いてトークの解析を行ったのです。成功トークの特徴を明らかにし、効率的な指導を行うことができるようになりました。

参考：トランスコスモス「音声認識ソリューション「transpeech」活用事例〜アウトバウンドコールセンターで、アポ獲得率が2.3倍にアップ！～」

1-7.生産性の向上（事例：申込み申請／問合わせ窓口D社）

トランスコスモスは、サポートした申込み申請／問合わせ窓口のD社に対して、音声認識ソリューションであるtranspeechを導入しました。この導入により、コンタクトセンターの立ち上げから僅か2ヶ月で大幅な生産性向上が実現されました。

トランスコスモスの音声認識ソリューション transpeech は、コンタクトセンター（コールセンター）の全工程をオールインワンで処理し、さらにAI Agentが能動的にタスクを遂行できるシステムです。

処理時間の短縮による生産性向上や効率的なVOC抽出によるCXの改善、FAQ自動生成によるチャネル最適化、カスハラ抑止など、多様な機能を提供します。

カスタマーオペレーターの働きやすい環境を作り出し、顧客満足度を向上させます。これにより、コンタクトセンターの業務効率化とサービス品質の向上が実現します。

2.【解決できる課題別】AIを導入すべきコンタクトセンター（コールセンター）とは？

コンタクトセンター（コールセンター）におけるAI活用の方法が具体的にイメージでき、自社にも導入したいという気持ちになった方も多いでしょう。

しかし、AIの導入には一定の手間とコストがかかります。投じたリソースに見合った成果を上げるためには、AI導入の適否をしっかりと検討することが重要です。

この章では、AIが解決できる課題について解説します。このような課題を抱えているという企業はAIを導入すべきと言えますので、チェックしてみてください。

2-1.従業員の負担が大きい

AIは、「従業員の負担が大きい」という課題を解決します。そのため、以下のような悩みを抱えている企業は導入した方がよいでしょう。

問い合わせの量が多い場合は、自動応答を活用することで呼量を削減することができます。また、AIのサポートを受ければ、オペレーターが効率的に応対件数をこなすことも可能です。

後処理時間が長い場合は、AIによって応対履歴作成を自動化することで、所要時間が劇的に短縮するはずです。

オペレーターの定着率が低い場合も、上記のような方法を実践すれば業務負荷が軽減し、辛さが和らぐでしょう。

併せてAIによる効率的・客観的な応対品質評価ができれば、スキルアップしやすいことがモチベーションの維持につながり、オペレーターが辞めにくい環境作りに寄与します。

このようにAIは、従業員が業務をスムーズに進められるようにサポートしたり、業務の一部を肩代わりしたりすることによって、負担を軽減してくれます。

▼従業員の負担が大きいという課題を解決するためにおすすめのAI活用法

2-2.コストの最適化ができていない

AIは、「コストの最適化ができていない」という課題を解決します。そのため、以下のような悩みを抱えている企業は導入した方がよいでしょう。

応対に要する時間が長い場合は、AIによるサポートや応対品質の効率化によって、オペレーターの応対スキルを底上げするのが効果的です。

また、自動応答によって要件の確認時間を省略したり、コールルーティングの最適化によってベストなオペレーターに接続したりといった方法も、応対時間の短縮につながります。

問い合わせの繁閑に応じた要員配置が難しい場合は、入電予測やコールルーティングの最適化を活用することで、適切なオペレーター数でスムーズな運用を行うことができるでしょう。

現行システムが古い場合には、操作性の悪さや手作業の多さによって余計な手間と時間がかかっている可能性があります。

AIを導入して業務を自動化することで、簡単な操作で効率的に業務を行えるようになり、導入コストを回収できるほどのコスト削減効果も期待できるかもしれません。

このようにAIは、従業員の生産性を上げたり、リソースの効果的な配置をサポートすることで、コストの最適化に貢献します。

▼コストの最適化ができていないという課題を解決するためにおすすめのAI活用法

2-3.CX（顧客体験価値）を向上させたい

AIは、「CX（顧客体験価値）を向上させたい」という課題を解決します。そのため、以下のような悩みを抱えている企業は導入した方がよいでしょう。

応対品質に不安がある場合は、応対サポートや品質評価の効率化を活用することで、オペレーターの応対スキルを向上させることができます。

また、精度の高いチャットボットを導入することで24時間対応を実現したり、FAQをタイムリーに自動生成する、ことも可能です。これによって、顧客が簡単に満足のいく回答を得ることができ、顧客満足度の向上も期待できるでしょう。

データ活用に注力したい場合も、AIを活用することでデータの収集や分析が効率的に行えるため、迅速かつ正確に顧客のニーズを把握することができます。

AIは、顧客にとって満足度が高いコミュニケーションを提供するとともに、データドリブンなサービス改善を実現することによって、CXを向上させるのです。

▼CXを向上させたいという課題を解決するためにおすすめのAI活用法

3.コンタクトセンター（コールセンター）にAIを導入する上での注意点

効果的なコンタクトセンター（コールセンター）運営をする上で大きな戦力になるAIですが、導入にあたっては注意点も存在します。

3-1.安全かつ効果的な活用のためには人間による調整が必要

まず押さえておくべきなのは、AIを安全かつ効果的に活用するためには人間による調整が必要だということです。

AIは優れた頭脳を持ち、時に人間以上のパフォーマンスを発揮することもありますが、それは人間の指示があってこそ可能なのです。

例えばAIの精度を高めるためには、高品質で十分な学習データを提供する必要があり、AIのミスをチェックし修正を重ねることが求められます。

実際、外部の言語モデル（LLM）を使用する際には、開発元がAIの学習や修正を担当することが多いです。利用者側は、主にファインチューニングやデータベースの作成などの作業を行うことが一般的です。

3-2.セキュリティ対策が不可欠

セキュリティ対策は非常に重要であり、AI活用においても特に注意が必要です。

AIは大量のデータを処理し、学習することから、顧客の個人情報や企業の機密情報を扱うこともあります。そのため、思わぬ形で外部に流出してしまう可能性がゼロではありません。

特に、ネットワークを介したAIシステムの場合は、不正アクセスによって情報を抜き取られてしまうことも考えられます。

そのため、製品自体だけではなく、ネットワーク環境にもセキュリティツールを導入し、データの暗号化やアクセス制御を徹底するとともに、セキュリティポリシーを策定・遵守することが欠かせません。

4.コンタクトセンター（コールセンター）にAIを導入する流れ

最後に、コンタクトセンター（コールセンター）にAIを導入する流れをご紹介します。

自社にもAIを導入することをお考えであれば、まず全体像を把握するためにタスクやスケジュールを把握しておくとよいでしょう。これにより、どのようなスピード感で取り組むべきか、どの程度のリソースが必要かといった判断がしやすくなります。

まずは導入目的を明確化し、業務範囲を決めます。

解決したい課題や達成したい目標を明確にしておかないと、どのようなAIを選ぶべきか判断できず、結果を評価することも難しくなります。

また業務範囲が不明確であれば、効果的なフローやルールを見出せず、十分に活用しきれなかったりトラブルが発生する可能性があるのです。

導入目的と業務範囲が定まったら、それに見合った製品を選定します。複数の製品を比較し、自社のニーズや予算に合わせて検討しましょう。

製品を決定したら、学習データを収集し、AIに取り込みます。

ＡＩの精度向上には、できるだけ多くの高品質なデータを収集することが重要です。協力会社のサポートを受けながら根気よく進めましょう。

学習が完了したら、テスト・トレーニングを経て稼働を開始します。
まずは社内で試験的に運用し、使い勝手や回答精度などを検証します。従業員への周知や教育も十分に行った上で、正式に稼働させましょう。

稼働開始後も定期的にメンテナンスし、最適なパフォーマンスを維持するために関与することが重要です。

まとめ

本記事では、コンタクトセンター（コールセンター）におけるAI活用事例について詳しく解説しました。

コンタクトセンターでAIを活用することは、以下のような課題の解決につながるため、悩んでいる企業は導入すべきだといえます。

コンタクトセンターにAIを導入する上では、以下の点に注意しましょう。

AIは、応対品質の向上や業務の効率化に大きく寄与します。効果的なコンタクトセンター運営を目指すのであれば、導入について前向きに検討してみてはいかがでしょうか。