コールセンターで活用できるAIとは?|導入メリットや課題、導入事例を解説

基礎知識

近年、AI技術の進化により多くの業界でAI活用が広がっています。特にコールセンターにおいては、人材不足の解消や業務効率化、顧客満足度向上といった多大なメリットが期待できます。しかし、AIの導入には課題もあるため、AIの特性を理解し、自社の課題や目的に合ったAIを選択することが重要です。

本記事では、コールセンターでのAI活用の現状と導入メリットをはじめ、実際の導入事例、導入のステップや注意点を解説します。また、コールセンターにおけるAI活用は将来どのように変化していくのかもご紹介します。

コールセンターが抱えている課題

コールセンターは、顧客との重要な接点として企業のブランドイメージを左右する重要な役割を担っています。しかし、近年コールセンターは以下のようなさまざまな課題に直面しています。

  • 慢性的な人員不足
    オペレーターの採用難易度が高く、特に地方や条件の悪い勤務地では採用がより困難に
  • オペレーターの負担増加
    顧客からの問い合わせ内容の多様化・複雑化により、オペレーターの負担が増加
  • 応対品質のばらつき
    オペレーターのスキルや経験によって応対品質にばらつきが生じやすく、経験の浅いオペレーターは複雑な問い合わせに対応するのに時間がかかり、誤った情報を提供するリスクがある
  • 顧客満足度の低下
    電話がつながりにくい、対応が遅い、たらい回しにされるといった不満が発生
  • コスト増
    人員採用・教育コスト、システム維持費、通信費など、多額のコストが必要

課題解決策の一つとして、AIの導入が注目されています。

コールセンターでのAIの役割

コールセンターにおけるAIの役割は、以下のようなものが挙げられます。

一次対応の自動化

AIチャットボットやAI音声認識を活用し、FAQへの回答や簡単な問い合わせ対応を自動化します。これにより、オペレーターの負担を軽減し、より複雑な案件に集中できるようになるでしょう。

オペレーター支援

AIは、顧客の属性や過去の問い合わせ履歴を分析し、最適な回答や対応方法をオペレーターへ提示できます。オペレーターのスキルに関わらず、均質な顧客対応が実現可能です。

データ分析

AIが通話内容やチャットログを分析し、顧客のニーズや不満点の抽出が可能です。データを活用して、商品開発やサービス改善に役立てられます。

感情分析

AIが顧客の感情を分析し、クレームや不満を抱えている顧客を早い段階で特定できます。迅速な対応が可能になり、顧客満足度の低下防止に役立てられます。

コールセンターへのAI導入で変わること

本章では、コールセンターへのAI導入で変わることを解説します。

業務効率の向上

AIによる自動化で、ルーチンワークや単純な問い合わせ対応にかかる時間の削減が可能です。オペレーターはより複雑な質問の対応や、顧客との関係を構築する業務に集中することが可能です。

オペレーターの負担軽減

AIがオペレーターの業務をサポートすることで、精神的な負担やストレスの軽減につなげられます。例えば、AIは顧客の発話速度、声のトーン、使用されている言葉などを解析し、怒り、悲しみ、不満といった感情の特定が可能です。オペレーターに対して、「顧客は現在、強い怒りを感じています。落ち着いて対応してください」といった具体的なアドバイスを提供することで、オペレーターの精神的な負担を軽減できます。

また、関連するFAQやナレッジを自動でオペレーターに提供することで、業務負担も軽減できるでしょう。

顧客満足度の向上

AIの活用によって、24時間365日の対応が可能になり、顧客はいつでも簡単にほしい情報を得られます。待ち時間が少なく迅速に正確な対応をしてもらえるため、顧客満足度の向上が期待できます。

また、AIが顧客情報を分析してパーソナライズしたサービスを提供することでも、顧客満足度の向上が可能です。

コスト削減

AIによる業務効率化や自動化により、人件費や教育コストなどの運用コストを削減できます。

また、AIがデータを分析することで効果的な戦略立案を支援し、売上向上にも貢献する可能性も高いです。

データに基づいた意思決定

AIはコールセンターで収集された大量のデータを分析し、顧客のニーズや課題を可視化できます。企業はデータに基づいてより効果的な戦略の立案が可能です。

コールセンターと親和性の高いAIの種類

本章では、コールセンター業務と特に親和性が高いAIの種類をいくつかご紹介します。

AIの種類概要活用例期待できる効果
チャットボットテキストや音声で顧客からの問い合わせに対応するAIFAQの自動回答、一次対応、簡単な手続きの代行オペレーターの負担軽減、24時間対応、顧客満足度向上
ボイスボット音声認識と音声合成技術を用いて、電話での顧客対応を自動化するAI自動音声応答(IVR)の高度化、予約受付、アンケート実施待ち時間短縮、人件費削減、顧客体験の向上
音声認識AI顧客との通話内容をリアルタイムでテキスト化するAI通話内容の記録、オペレーターへのリアルタイムサポート、FAQの検索業務効率化、応対品質の向上、教育コストの削減
テキストマイニングAI顧客の問い合わせ内容やアンケート結果などのテキストデータを分析するAI顧客ニーズの把握、FAQの改善、商品・サービス改善顧客満足度向上、売上向上、リスク管理
感情分析AI顧客の音声やテキストから感情を分析するAI顧客の不満や要望の早期発見、クレーム対応の改善、オペレーターのメンタルヘルスケア顧客ロイヤルティ向上、従業員満足度向上、離職率低下

これらのAIは単独で導入するだけでなく、組み合わせて活用することで、より高度な顧客対応や業務効率化を実現できます。例えば、チャットボットで一次対応をおこない、複雑な問い合わせは音声認識AIと感情分析AIを活用してオペレーターに引き継ぐといった連携が可能です。

自社のコールセンターが抱える課題や目指す姿に合わせて、最適なAIの種類を選択し、効果的な導入計画を立てることが重要です。

コールセンターAI導入で期待できる効果

コールセンターにAIを導入することでさまざまな効果が期待できます。ここでは、主な5つの効果について解説します。

人材不足の解消

少子高齢化が進む日本では、労働人口の減少が深刻な課題となっています。コールセンターも例外ではなく、人材不足に悩む企業は少なくありません。

AIの導入で、一次対応やFAQ対応などを自動化し、オペレーターの業務量を削減できます。限られた人員でも効率的なコールセンター運営が可能になり、人材不足の解消につながります。

オペレーターの負担軽減

AIはオペレーターの業務をサポートし、負担を軽減する役割も担います。
例えば、AIが顧客の質問内容を解析し最適な回答候補を提示することで、オペレーターは迅速かつ正確な対応が可能になります。

また、AIが通話内容をテキスト化し要約を作成することで、オペレーターは事務作業にかかる時間の削減が可能です。これにより、オペレーターはより複雑な問題解決や顧客とのコミュニケーションに集中できるようになり、負担軽減につながります。

顧客満足度の向上

AIの導入は、顧客満足度の向上にも貢献します。AIチャットボットやAIボイスボットの活用で、24時間365日、顧客からの問い合わせに対応できるようになります。

また、AIが顧客の属性や過去の問い合わせ履歴などを分析し、最適な対応を提供することで、顧客はよりパーソナライズされたサービスを受けることが可能です。結果として、顧客満足度が向上し、企業へのロイヤリティの向上が期待できます。

業務効率化・自動化によるコスト削減

AIの導入は、コールセンターの業務効率化と自動化を促進し、コスト削減につながります。例えば、AIが単純な問い合わせ対応やデータ入力などの業務を自動化すれば、人件費を削減できます。

また、AIが通話内容を分析し、業務プロセスの改善点を発見すれば、さらなる効率化を図れるでしょう。運営コストの削減によって、収益性の向上にもつなげられます。

AIで業務効率化する方法とは|活用メリットや成功事例を紹介
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データ分析による効果的な戦略立案

AIは、コールセンターで収集される大量のデータを分析し、効果的な戦略立案に役立つ情報を提供します。

例えば、AIが顧客の問い合わせ内容や感情を分析して、顧客ニーズや不満点を把握できるようになります。また、AIがオペレーターの対応履歴を分析することで、優秀なオペレーターのノウハウを共有し、全体のスキルアップを図ることも可能です。

コールセンター全体の状態がわかることで、顧客満足度向上や業務効率化につながる戦略を立てられます。

コールセンターへAI導入事例

本章では、実際にAIを導入した企業事例を3つご紹介します。

導入事例1.株式会社SBI証券

株式会社SBI証券では、顧客の急増に伴って問い合わせ件数が大幅に増加し、電話がつながりにくい状況が続いていました。手続きに必要な書類の請求に関する問い合わせが多く、高度な知識を必要としないものが多数あったものの、従来のWeb請求や既存の(電話自動受付)では対応できず、シナリオも長いため途中離脱が多いという課題があったそうです。

そこで、ボイスボットを導入し、問い合わせが多い書類請求の電話での自動受付を開始しました。結果、オペレーター1人分強の処理件数に相当する件数を自動応答で対応できるようになりました。また、一対応あたり約48%のコスト削減も実現しています。

参考:モビルス株式会社「株式会社SBI証券|AI電話自動応答で書類請求を自動化、48%の費用削減と完了率約70%を実現」

導入事例2.株式会社稲葉製作所

商品ラインナップや営業所を拡大している株式会社稲葉製作所では、取引先からの問い合わせが大幅に増加し、内容も複雑化していました。営業現場では迅速な回答が求められるため、営業担当者が開発部門に頻繁に電話で問い合わせる状況が常態化しており、営業・開発部門の業務を圧迫していることが課題であったそうです。

チャットボットを導入した結果、「本当は聞きたかったけど小さい疑問だから聞けない」と悩むことなく、必要な情報に24時間365日いつでもアクセスできるようになりました。また、新入社員でも自力で情報を探せるため、育成担当の負担軽減にもつながっています。

参考:株式会社アイスマイリー「82%の営業担当者が取引先からの問い合わせ対応の効率化を実感!」

導入事例3.株式会社ユーコット・インフォテクノ

株式会社ユーコット・インフォテクノでは、システム利用に関する問い合わせを一元管理しているため、通常の業務に取り組めない状況でした。また、営業時間外の対応が十分にできないことも課題に感じていたそうです。

FAQ検索システムを導入した結果、マニュアル・FAQを閲覧する従業員が増え、問い合わせ件数の削減に成功しています。対応時間が削減できたことで、知識やノウハウを共有する勉強会に充てられているそうです。また、AI 活用によって時間外対応の強化も実現しています。

参考:富士通株式会社「問合せ対応時間を 1 件あたり 50%削減 AI 活用で即時対応できるサポート環境を実現」

コールセンターへAI導入までのステップ

本章ではコールセンターへAI導入を成功させるための導入までのステップを解説します。

1.AIについて理解を深める

AIはさまざまな種類があり、それぞれ得意分野が異なります。コールセンターにAIを導入するにあたって、まずAIの種類や特徴、コールセンターでどのような活用ができるのかなど、基本的な知識を身につけることが重要です。

AIに関する理解を深めることで、自社の課題解決に最適なAIを選定しやすくなります。

2.自社の現状と課題を洗い出す

AI導入の前に、自社のコールセンターが抱える課題を明確に洗い出しましょう。例えば、以下のような課題が考えられます。

  • オペレーターの人材不足
  • オペレーターのスキル不足による対応品質のばらつき
  • 顧客対応時間の長期化
  • 問い合わせ内容の偏り
  • データ分析の遅れ

課題の明確化で、AIに何を期待するのか、どのような効果を得たいのかも明確になります。AI導入の目的を定めるために必ずおこないましょう。

3.AIを活用する業務を決める

洗い出した課題を踏まえ、どの業務にAIを導入するのが効果的かを検討します。

例えば、以下のような業務へのAI活用が考えられます。

  • FAQチャットボットによる一次対応の自動化
  • AIによる音声認識を活用した問い合わせ内容の自動テキスト化
  • 顧客データ分析による最適なオペレーターへの振り分け
  • 過去の問い合わせ履歴に基づいた回答候補の提示

AIを導入する業務を絞り込むことで、より具体的なシステム選定が可能です。また、導入後の効果測定もおこないやすくなります。

4.システムを選ぶ

AIを活用する業務が決まったら、具体的なシステムを選定します。システムを選ぶ際には、以下のポイントを考慮しましょう。

  • 自社の課題を解決できる機能が搭載されているか
  • 既存システムとの連携が可能か
  • 導入・運用コストは予算内に収まるか
  • ベンダーのサポート体制は充実しているか
  • セキュリティ対策は万全か

複数のシステムを比較検討し、自社のニーズに最適なシステムを選びましょう。導入前にトライアル期間を利用できる場合は、積極的に活用することがおすすめです。

コールセンターAI導入の課題・注意点

コールセンターへのAI導入は、業務効率化や顧客満足度向上など多くのメリットがありますが、同時にいくつか注意すべき点があります。本章では、課題と注意点を解説します。

不得意な分野がある

AIは、得意分野と不得意分野があります。例えば、FAQに掲載されているような定型的な質問への対応は得意ですが、複雑な状況判断や臨機応変な対応が必要となるケースでは十分なパフォーマンスを発揮できない場合があります。

AIにすべての業務を任せるのではなく、得意な分野に集中させることが重要です。

すべてのコールセンターに親和性があるわけではない

AIシステムは、業種や規模、業務内容によって親和性が異なります。

例えば、技術的な問い合わせが多いコールセンターでは、専門知識に特化したAIチャットボットが有効ですが、クレーム対応が多いコールセンターでは感情分析に優れたAIが求められます。自社のコールセンターの特性を分析し、最適なAIシステムを選択しなければなりません。

また、コールセンターによってはAIの活用ではなく、質問と回答を設定して自動応答できる「チャットボット」の利用が向いているケースがあります。

株式会社サンソウシステムズが提供する「さっとFAQ」は、Excelに登録したデータを取り込むだけで簡単に会話データを作成し、顧客からの問い合わせに対応できるようになります。

30日間の無料トライアルも実施中のため、ぜひ一度お問い合わせください。

AI学習の時間と環境づくりが必要になる

AIは、導入すればすぐに効果を発揮できるわけではありません。AIに十分な学習データを与え、継続的に改善していく必要があります。

具体的には、過去の顧客対応履歴やFAQデータなどをAIに学習させ、オペレーターがAIの回答を修正する作業が必要です。また、AIの学習状況をモニタリングし、必要に応じてチューニングをおこなうことも重要です。

AI学習のための時間と環境づくりに手間がかかってしまうことを覚えておきましょう。

人材を確保しなければならない

AI導入によってオペレーターの業務が軽減される一方で、AIシステムの運用・管理をおこなう人材が必要になります。AI学習データの準備や、回答精度のメンテナンスなど、専門的な知識を持った人材を確保しなければなりません。

既存のオペレーターを育成し、外部から専門家を採用するなどの方法で対応しましょう。

システムの導入・運用コストがかかる

AIシステムの導入には、初期費用や運用コストがかかります。初期費用にはシステム導入費用、カスタマイズ費用、学習データ準備費用、運用コストにはシステム利用料、メンテナンス費用、人材育成費用などが含まれます。

導入前に、これらのコストを詳細に算出し費用対効果を十分に検討することが重要です。ただし、AI導入で人的コスト削減などの効果も期待できるため、さまざまな要素を踏まえて導入サービスを検討しましょう。

失敗しないコールセンターAI導入のポイント

本章ではコールセンターへのAI導入を成功させるための重要なポイントを解説します。

自社の課題とAIの相性を確認する

AI導入を検討する前に、まずは自社のコールセンターが抱える課題を明確にします。人材不足やオペレーターの負担の増加、顧客満足度の低下、業務効率の悪さなど、具体的な課題を洗い出すことが重要です。

その上で、それぞれの課題に対してAIがどのように貢献できるのか、AIとの相性を慎重に検討する必要があります。例えば、FAQ対応の自動化にはチャットボットやボイスボットが有効ですが、複雑な問い合わせ対応にはAIオペレーターの導入を検討する必要があります。自社の課題とAIの特性を照らし合わせ、最適なソリューションを見つけましょう。

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複数のシステムを比較検討する

コールセンター向けAIシステムは、システムによって特徴や機能、費用が異なります。そのため、一つのシステムに絞らず、複数のシステムの比較検討が重要です。

機能だけでなく、導入実績やサポート体制、拡張性なども考慮すると自社に合ったものが見つけやすくなります。無料トライアルやデモなどを活用し、実際にシステムを操作してみるのも有効です。

また、導入事例を参考に、自社のコールセンターと似た規模や業種の企業がどのようなシステムを導入し、どのような効果を上げているのかを調べてみるのも良いでしょう。

効果測定と継続的な改善をおこなう

AIシステムの導入後は、定期的に効果を測定し、継続的な改善をおこなうことが重要です。KPI(重要業績評価指標)の設定、AI導入前後の数値を比較することで、具体的な効果を把握できます。

例えば、応答率や解決率、顧客満足度などをKPIとして設定し、改善状況をモニタリングします。効果測定の結果に基づき、AIの設定や学習データの調整、運用方法を見直すことで、AIの効果を得られるようになるでしょう。

また、現場のオペレーターからのフィードバックも積極的に収集し、AIの改善に役立てることも重要です。

具体的な改善策としては、以下のようなものが挙げられます。

  • AIの学習データの追加・修正: より正確な回答ができるように、AIに学習させるデータを増やし、誤ったデータを修正する
  • AIの設定の見直し: 応答の仕方や優先順位など、AIの設定を調整する
  • 運用方法の改善: オペレーターとAIの連携方法を見直す

コールセンターへのAI導入の将来予測

本章では、AIによる自動化でなくなる仕事や新たに生まれる仕事、コールセンターの未来について解説します、

AIによる自動化でなくなる仕事

AI技術の進化により、コールセンター業務の一部は自動化されると考えられます。特に、FAQに記載されているような定型的な質問への対応や、簡単な手続きなどはAIが担うようになるでしょう。オペレーターによる対応が不要となり、一部の仕事が減少する可能性があります。

具体的には、以下のような業務が自動化されると考えられます。

  • 一次対応:よくある質問への回答、簡単な問い合わせ対応
  • データ入力:顧客情報や対応履歴の入力
  • 書類作成:定型的な書類の作成

しかし、AIはまだ感情を理解し、複雑な問題を解決することはできません。そのため、高度なスキルや判断力が必要な業務は、人間のオペレーターが必要です。AI導入後も、オペレーターはAIでは対応できない顧客対応や、AIのサポート、教育といった役割を担うことが重要です。

AI活用で生まれる仕事

AI導入によってなくなる仕事がある一方で、AIを活用することで新たに生まれる仕事もあります。例えば、AIシステムの運用・保守、AIの教師データ作成、AIを活用した業務改善などが挙げられます。

具体的には、以下のような仕事が生まれる可能性が高いです。

  • AIトレーナー:AIの学習データを整備し、AIの精度を高める
  • AIスーパーバイザー:AIの稼働状況を監視し、トラブルシューティングをおこなう
  • AIアナリスト:AIが収集したデータを分析し、業務改善に役立てる

これらの仕事は、AIに関する専門知識やスキルが必要となるため、新たな人材育成が求められます。コールセンターにおいても、AIを活用できる人材を育成し、新たな仕事に対応できるようにする必要があります。

コールセンターの将来予測

現在、コールセンターでは生成AIの導入が進んでいます。今後もテクノロジーが発展することで、これまで以上に顧客の声を拾いやすい状況になると予測されています。また、AIと人間が協働し、より高度な顧客対応の実現も可能になるでしょう。

具体的には、以下のような変化が予想されます。

  • AIによる自動化:定型的な業務はAIが自動化し、オペレーターはより高度な業務に集中する
  • オムニチャネル対応:電話、メール、チャットなど、多様なチャネルで顧客対応をおこなう
  • データ分析の活用:AIが収集したデータを分析し、顧客ニーズを把握し、最適な対応をおこなう
  • パーソナライズされた対応:顧客の属性や過去の対応履歴に基づき、パーソナライズされた対応をおこなう

このような変化に対応するためには、コールセンターはAI技術を積極的に導入し、オペレーターのスキルアップを図る必要があります。また、顧客満足度を向上させるためには、AIと人間が連携し、より質の高い顧客対応を提供することが不可欠です。

AI導入によって、コールセンターは単なる問い合わせ窓口から、顧客とのエンゲージメントを高めるための重要な拠点へと進化していくでしょう。

参考:株式会社矢野経済研究所「コールセンターサービス市場/コンタクトセンターソリューション市場の調査を実施(2024年)」

コールセンターへのAI導入で業務効率化と顧客満足度向上をめざそう

AIの導入はコールセンターが抱える課題を解決し、業務効率化やコスト削減、顧客満足度の向上につなげられます。しかし、導入時にはAIの特性を理解し、自社の課題や目的に合ったAIを選択することが重要です。

また、複雑な対応が必要な場合はAIを活用するのか、別の方法を選択するのかを検討することも大切です。FAQを作成してシンプルな自動応答システムを導入したい場合は、月額1万円から利用できるハイブリッド型チャットボット「さっとFAQ」の活用がおすすめです。

さっとFAQ」は、Excelの専用テンプレートに質問と回答を貼り付けて登録するだけでチャットボットが作成できます。また、本当に必要としている情報を提供できるよう、会話の流れを設定する機能も備わっているため、顧客からのさまざまな問い合わせに対応できます。

30日間の無料トライアルも実施中のため、ぜひ一度お問い合わせください。

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