コールセンターAI

コールセンターAIの種類

AIチャットボット・ボイスボット

AIチャットボット・ボイスボットとは、顧客からの問い合わせに自動で応答する仕組みです。チャットボットはテキストで対話を行い、ボイスボットは音声で対応を行います。「よくある質問」や定型的な手続きに関する一次対応を24時間365日無人で行える点が大きなメリットです。

近年では、自然言語処理技術が進化したことから、顧客が曖昧な質問をしてきたとしても、その意図を汲み取ることで自然な対話を行うといった対応ができるようになっています。

オペレーター支援AI

顧客との通話をしているオペレーターを支援する機能です。顧客との会話音声をテキスト化し、その内容をもとにして回答候補や関連マニュアルをオペレーターの画面に自動で表示するといったことが可能です。 この機能を活用することで、オペレーターが必要な情報を探すための保留時間を短縮可能。新人のオペレーターでもベテランのようなスムーズな対応が可能となります。

音声認識・通話分析AI

コールセンターの通話音声をテキスト化した上で、内容の分析を行います。通話終了後、長い会話の内容をAIにより要約するため、オペレーターによる後処理業務にかかる時間の短縮につながります。さらに、テキスト化されたデータを分析することによって、特定のキーワードや怒り・不満などの顧客の感情を検出し、トラブルを早い段階で検知することもできます。またテキスト化されたログは、FAQの改善やマーケティングなどさまざまな業務改善に活かせます。

応対品質評価AI

オペレーターの応対品質について、AIが客観的な基準により評価を行うシステムです。従来は、管理者によって一部の通話をランダムに抽出して評価を行う、といった対応が行われていましたが、AIを活用すれば全通話のモニタリングを行えるようになります。

言葉遣いや必要な案内が漏れていないか、沈黙となっている時間などをスコアリングすることが可能です。また、客観的な評価が可能になるため、オペレーターも納得感のあるフィードバックを受けられるというメリットがあります。

VOC分析AI

顧客の声（Voice of Customer）について分析を行い、経営や事業の改善に活かすことを目的としたAIです。通話の記録やチャット履歴、アンケート結果などさまざまな自然言語データをもとに、顧客の隠れたニーズや不満、商品やサービスに対する改善要望などを抽出・分類します。 手作業での分析では見落としがちな細かい傾向や、潜在的な課題を可視化することができ、製品の開発やサービスの改善などに活かすことができます。

入電予測・要員配置AI

過去の入電データや曜日、季節要因などさまざまなデータをもとにして、未来の入電数を予測するAIです。この予測結果をもとにして必要となるオペレーター数を算出することによって、状況に合ったシフトを自動で生成する機能を持つものもあります。入電予測・要員配置AIを導入することにより、「人が足りずに電話が繋がらない」といった状況や、逆に「人が多すぎて人件費が無駄になってしまう」といった事態を防げます。

AIエージェント

AIエージェントは、人間の指示に基づき自律的な判断を行い、複数タスクを連続して実行できるAIシステムです。従来のAIは、一問一答形式となっており、人間からの質問に対し都度回答を返す、というシステムになっていました。対してAIエージェントは、顧客の課題解決など最終的な目標を指示されると、解決に至るまでのステップを自ら設計し、自律的にタスクを完了させる、という点が大きな特徴となっています。

コールセンターにAIを導入するメリット

問い合わせ対応を効率化できる

AIを導入すると、一次対応を任せられるため人手による対応件数を減らすことができ、全体の業務効率が向上します。例えばチャットボットが定型的な質問の処理を行い、人間は複雑なサポートに専念する、という対応が可能となります。

また、オペレーターが問い合わせ対応を行うケースでも、AIによる回答の提示や通話後の自動要約機能を活用することで、問い合わせ1件あたりの処理時間を短縮可能です。結果として、同じ人員でもより多くの問い合わせに対応できるようになります。

顧客の待ち時間を短縮できる

コールセンターでよく聞かれる課題として「電話が繋がらない」という点が挙げられます。この場合、AIボットを利用して無人対応ができるようになれば、顧客は自分の都合の良い時間に問い合わせを行い解決できるようになります。 また、AIの活用によってオペレーターの処理効率が向上することで一人あたりの対応時間が短縮されるため、顧客の待ち時間を短縮することができます。

オペレーターの負担を軽減できる

クレーム対応や覚えなければならないことの多さによる、オペレーターの精神的・肉体的なストレスを和らげるといった効果も期待できます。AIが回答候補を提示してくれると考えると、「わからない」と焦ってしまうことも少なくなり、電話を保留にして調べる手間も省けます。また、通話終了後の入力作業も自動要約機能により容易に完了させられるため、次の電話に対応するまでの余裕が生まれます。

さらに、悪質なクレームの兆候が見られた場合には、AIが検知して管理者にアラートを送るといったことも可能なので、オペレーターを守るためのフォロー体制を構築可能です。

応対品質を標準化できる

これまでオペレーターのスキル・経験値に依存していた応対品質の標準化が可能です。経験が浅い新人だったとしても、AIによってベテランオペレーターの知見に基づく回答やトークスクリプトを提示することができるため、対応への不安を緩和できます。

また、AIによる全件通話評価を行うことによって案内漏れや不適切な言葉遣いを客観的に確認した上で一貫したフィードバックを行うこともできます。

人手不足や採用難に対応できる

AIチャットボットやボイスボットが定型的な問い合わせに対応することができ、人間はより複雑な問い合わせに対応するといった役割分担ができるため、人手不足や採用難の対策としても有効であると考えられます。さらに、AIのオペレーター支援機能によって新人教育の期間を短縮し、早期の戦力化も期待できます。

顧客の声を業務改善に活用できる

日々蓄積される通話記録やチャットのログを活用することによって、例えば「特定の製品への不満」「サービスがわかりにくいという意見」といったものを抽出することも可能です。効率的にVOCを分析することができるため、製品開発部門やマーケティング部門に対してスピーディーにフィードバックを行うことができ、さまざまな面における改善に繋げることができます。

事業継続やリモート対応を強化できる

AIによる無人対応の割合を多くしておくことで、パンデミックなどの理由で出社可能なオペレーターの数が減ったとしても、最低限の顧客サポートを継続可能となります。また、クラウド型のAIソリューションを導入することによって、スーパーバイザーが遠隔にいたとしてもAIのモニタリング機能でオペレーターの状況を把握し支援するといったことも可能となるため、リモート対応の運用に繋げられます。

コールセンターAIの導入効果を測るKPI

応答率・放棄呼率

応答率は「着信に対してオペレーターが対応できた割合」、放棄呼率は「オペレーターに繋がる前に顧客が電話を切ってしまった割合」を示しており、これらの指標を見ることで「コールセンターのつながりやすさ」を判断できます。

コールセンターでは「電話が繋がらない」という点が課題となるケースが多いため、AIチャットボットの導入による一次対応や、オペレーター支援機能による1本あたりの対応時間の短縮を行えれば応答率は上昇し、放棄呼率の低下が期待できます。

平均処理時間

平均処理時間（AHT：Average Handling Time）は、顧客との通話時間と保留時間、そして通話後の後処理時間の合計です。AIを導入すると、情報検索や保留の時間を削減でき、さらに文字起こしや要約機能によって後処理時間を大幅に短縮できる可能性が高いといえます。

一次解決率

一次解決率（FCR：First Call Resolution）とは、最初の問い合わせによって顧客の疑問や問題を解決できた割合です。AIがオペレーターに対して必要な情報や過去の履歴をリアルタイムで提供できれば、折り返し対応や他部署への転送を防げます。また、AIチャットボットが的確に回答を提供できているかといった指標にもなります。

顧客満足度・NPS

顧客満足度やNPS（ネット・プロモーター・スコア）は、提供されたサービスに対して顧客がどれだけ満足しているか、他人に推奨したいと思っているかという点を示す指標です。AIにより待ち時間を短縮する、迅速な回答などを実現できれば、これらのスコアは上昇することが予想されます。

エスカレーション率

オペレーター自身では解決が難しく、スーパーバイザーや上位の専門部署に対応を引き継いだ件数の割合です。AIの導入によるナレッジ支援やトークスクリプトの提示などが行われることによって、オペレーターが自身で解決できる幅が広がるため、エスカレーション率の低下も期待できます。さらに、エスカレーション率の低下は、スーパーバイザーの業務負荷軽減にもつながります。

オペレーターの稼働時間・離職率

稼働時間はオペレーターが総勤務時間のうちどれだけ顧客対応やその準備、待機に費やしたかを示す指標であり、離職率はオペレーターが離職をした割合を示しています。例えば通話後の入力作業などの付帯業務をAIの支援により時間短縮できると、純粋な顧客対応にあたる稼働時間の適正化につながります。また、AIによってクレームを事前に検知できれば業務ストレスの軽減につながり、離職率の低下が期待できます。

応対品質の評価スコア

オペレーターの言葉遣いやマニュアルの遵守度など、応対品質を定量化したスコアです。AIによる全量モニタリングや自動評価のシステムを導入することで、客観的にこのスコアを測定できるようになります。このスコアをもとにしたフィードバックやトレーニングの浸透によりセンター全体の平均スコアが向上し、さらにオペレーター間のスコアのばらつきが少なくなっていくことが理想といえます。

コールセンターAIを選ぶポイント

解決したい課題に合うAI機能があるか

コールセンターAIの導入前には、自社のコールセンターではどのような課題を抱えているのかを明らかにすることが大切です。その上で、課題に対応できる機能を持ったAIを選ぶことが重要といえます。

例えば「新人の教育を効率化したい」ならオペレーター支援AI、「呼量を減らしたい」という要望があるならチャットボットといったように、目的に合わせたAI機能を導入します。

電話・チャット・メールを横断して管理できるか

現在、顧客との接点は電話のほかチャットやLINE、メールなど多様化しています。この点から、特定のチャネルのみ分析が可能なAIを導入するのではなく、複数チャネルの応対データを一元管理し、横断して管理ができるツールを選択するのがおすすめといえます。

既存のCRMやCTIと連携できるか

現在運用している顧客管理システム（CRM）や電話交換システム（PBX/CTI）などとスムーズに連携できるかもポイントのひとつです。容易に連携ができるツールを選ぶことによって、着信と同時に顧客の購買履歴や問い合わせ履歴をAIが読み込み、その内容を踏まえた回答を提示できるようになります。また、既存の業務フローを大きく変えずに導入や運用が行えるかも確認しておきたいポイントです。

回答精度や評価精度を検証できるか

AIの回答精度や評価精度について、実際に活用できるレベルかどうかを検証できるかどうかも重要なポイントです。そのため、AIツールを本格的に導入する前に、無料トライアルなどを利用して自社の要求水準を満たしているかを検証できるベンダーを選定することが必要であるといえます。

セキュリティ・個人情報対策があるか

コールセンターでの対応では、顧客の氏名や住所、電話番号など機密性の高い個人情報を扱うケースが多くなります。そのため、AIで通話データやテキストデータを処理する際のセキュリティは非常に重要であるといえます。音声をテキスト化する際には個人情報をマスキングする機能があるか、また入力データが生成AIの外部学習データとして二次利用されない環境での運用ができるかなどの確認が必要となります。

導入後のサポートや改善支援があるか

AIは一度導入してそれで終わりではなく、稼働後も継続的に改善を行っていくことで精度の向上に繋げられます。そのため、ベンダーでは導入後のサポート体制や改善支援が用意されているかを確認してください。例えばシナリオの修正や専門用語の辞書登録のメンテナンス、効果測定に基づいた改善提案といったように、導入後の支援が手厚いパートナーを選ぶことによりAIの効果的な運用に繋げられます。

コールセンターAIを導入する際の注意点

AIに任せる業務と人が対応する業務を分ける

すべての問い合わせをAIで処理しようとするのではなく、AIに任せる部分と人が対応する部分を分けることが必要です。AIは「よくある質問」や「定型的な手続き」への対応を得意としているため、それ以外の複雑な状況判断が必要な問い合わせやクレーム対応などについては人間が行うといったようにルールを決めておくことが大切です。

学習データやナレッジの品質を管理する

AIの回答精度や出力の品質は、インプットされる学習データの質に依存することになります。もし古い情報や矛盾した情報が社内ナレッジに混在している場合には、AIも誤った回答を返してしまいます。そのため、AIの導入前に社内にある情報を整理し、常に最新で正確な情報に更新を行っていける体制の構築を行うことが欠かせません。AIを活用するには、大元となる社内データの整備が前提といえます。

誤回答や誤判定への対策を用意する

最新のAIを導入したとしても、音声認識の誤りや文脈の誤解釈、生成AI特有のハルシネーションが発生する可能性はあります。そのため、AIの出力結果を過信しすぎない業務フローの設計を行う必要があります。 例えば、AIが作成したメールの返信案は、保存や送信をする前に人間の目で確認を行って修正ができるステップを挟むといったように、誤回答や誤判定への対策を用意しておくことも大切です。

現場のオペレーターが使いやすい設計にする

いくら高性能なAIを導入しても、現場にとって使いにくいものだとなかなか定着しません。「画面が見やすいか」「既存のシステムと画面を行き来する手間がないか」など、現場の使いやすさを重視した設計が必要となります。この点については、導入を検討している段階から、現場のスーパーバイザーやオペレーターを巻き込み、意見を聞くプロセスが重要になってきます。

導入後もKPIを見ながら継続的に改善する

AIの導入がゴールなのではなく、事前に設定したKPIが実際に改善されているかを定期的に測定します。もし期待した効果が得られていないようであれば、原因について分析を行い、改善に取り組む必要があります。このように、定期的なチューニングと運用ルールの見直しを続けていくことが大切です。

コールセンターAIの導入事例

電話による問い合わせを効率化

飲食店などの商品をユーザーに届ける、フードデリバリーサービスを運営する会社での導入事例です。こちらの企業では、電話による問い合わせ対応の効率化のために、生成AIの音声セルフサービスを構築しています。 こちらのサービスでは、RAGにより社内のヘルプ情報を参照することで迅速に回答でき、応答時間を短縮。1日数万件の問い合わせに対応しています。

自賠責保険の受付にAIによるシステムを導入

損害保険会社による導入事例です。こちらの企業では、AIによる音声認識自動応答システムを自賠責保険における顧客対応部署に導入しています。こちらのシステムでは、顧客の発話内容を理解し、問い合わせの内容ごとに適切な窓口への振り分けを行っています。また、システムにより自動受付による対応がスムーズと判断された場合には、音声認識による自動受付を行うことも可能。必要に応じて担当オペレーターに繋ぐことも可能です。

こちらのシステムでは、全体の受付件数のうちおよそ30％を自動応答で対応することを目標としています。

コールセンターAIにおすすめの導入支援会社

「コールセンター　AI」と検索して、10位までに公式サイトが表示された会社の中から、コールセンターAIの導入支援を行っていると確認できた会社を紹介しています。（2026年8月12日調査時点）

【PR】ZeQ

Zendesk導入・運用支援のエキスパートとして、数多くの企業をサポートしています。導入や活用、運用に関連したサービスを幅広く提供。例えば新規で導入する顧客向けとして、他ツールからの移行や定着化までのトレーニング、伴走支援といったように、顧客の要望に合わせたサービスの提案を行います。

また、カスタマーサポートの運用支援も手掛けています。カスタマーサポート機能の立ち上げ、クラウド化、運用などに悩み・課題を抱えている場合には、個別に解決方法を提案します。

コールセンターAIを活用して応対業務と顧客体験を改善しよう

コールセンターAIを導入することにより、業務の効率化や顧客満足度の向上などが期待できます。例えばAIチャットボットによる自己解決の促進やオペレーターに対する回答の支援、音声の自動テキスト化や応対品質の評価など、さまざまな機能により現場の課題を解決に繋げていきます。 ツールを導入する際には、まずは「自社の課題に合った機能を選ぶ」という点が大切です。また、現場で浸透するように、使いやすさという点も欠かさずチェックしておきたい部分です。コールセンターAIを活用することにより、応対業務と顧客体験の改善を目指していきましょう。