コールセンターの課題、問題点

コールセンターでは、オペレーターの確保や定着が課題となっています。新人の教育には時間がかかり、対応の品質にばらつきが生じることも少なくありません。さらに、問い合わせ件数が増加すると、オペレーターへの負担が増し、対応時間が長くなることで顧客満足度の低下につながるケースもあります。

加えて、通話内容を有効活用できず、業務改善やデータ分析の機会を逃してしまうことも。これらの課題を解決する方法の一つに、AIを活用したシステムの導入があります。

AIが解決できること

AIを活用したコールセンターシステムは、業務の効率化や顧客対応の質の向上に役立ちます。例えば、チャットボットやボイスボットを導入すれば、営業時間外でも定型的な問い合わせに自動対応でき、オペレーターの負担が軽減されます。

また、音声認識AIを活用することで、通話内容をリアルタイムでテキスト化し、FAQを即時表示できるため、新人オペレーターでもスムーズに対応可能です。さらに、テキストマイニングを用いて問い合わせ内容を分析することで、顧客のニーズを把握し、サービス改善につなげられます。

生成AIによるコールセンター業務の進化

従来のコールセンターシステムでは、ルールベースのチャットボットが定型的な問い合わせに対応してきました。あらかじめ設定したシナリオに沿って回答する仕組みのため、想定外の質問への対応が難しいという課題があります。

生成AIは文脈を理解し、柔軟な応答を可能にする技術です。コールセンターシステムに生成AIを組み込むことで、通話内容の自動要約やFAQ記事の自動作成が実現できます。

トークスクリプトの生成・改善にも活用でき、オペレーターの後処理時間短縮にもつながります。蓄積された応対データをもとにナレッジを自動更新できる点も、生成AIならではの強みといえるでしょう。

AI導入で期待できる主なメリット

コールセンターシステムへのAI導入で得られるメリットは、大きく4つに整理できます。

1つ目は、顧客・オペレーター双方の負担軽減です。AIチャットボットによる自己解決の促進やIVR（自動音声応答）での一次受付自動化により、問い合わせの集中を緩和できます。

2つ目は、応対品質の標準化と属人化の防止です。AIがリアルタイムでFAQや回答候補を表示することで、オペレーターの経験差による品質のばらつきを軽減できるでしょう。

3つ目はBCP（事業継続計画）対策としての有効性です。リモート環境でのAI自動応答により、災害時にも業務を継続する体制が構築しやすくなります。

4つ目は、音声感情分析を活用した顧客満足度の向上です。通話中の感情を数値化し、適切なフォローにつなげることで、クレームの早期対応や顧客体験の改善が見込めます。

AI導入事例

AI活用で問い合わせ対応を効率化し、
オペレーター数を適正化

旅行フィンテック企業のUpliftは、カスタマーサポートの拡張性や自動化の不足が課題でした。そこで、クラウド型コンタクトセンターシステム「Genesys Cloud CX™」を導入し、AIによる自動化を進めました。デジタルアシスタントが問い合わせの15％を対応し、IVR（自動音声応答）による自己解決率は40％となりました。

その結果、オペレーター数を50人から30人に調整し、業務の効率化とコスト削減を実現。さらに、電子メールの問い合わせの20％が自動処理され、対応時間の短縮にもつながりました。

迅速な対応を実現し、
顧客満足度を向上

保険業界のスタートアップであるOpenlyは、顧客対応のスピードと品質の向上を目的に、AIを活用したZendeskのシステムを導入しました。従来のカスタマーサポートでは、問い合わせ対応に時間がかかることが課題でしたが、AIを活用したワークフローの適正化により、チャットや電話の待ち時間を30秒以内に短縮。

さらに、FAQの自動表示やチャットボットの活用により、問い合わせの94％が一度の対応で解決できるようになりました。これにより、業務の効率化だけでなく、顧客満足度の向上（CSAT 96％）も実現。AIの活用が、迅速な顧客対応と企業の成長を支える要因となっています。 (英語より翻訳)

問い合わせ対応を自動化し、
オペレーターの負担が軽減

BPO事業を展開するZationは、コールセンター業務の効率化を目的に、クラウド型コールセンターシステム「BIZTEL」とAIボイスボット「commubo」を導入しました。導入前は、問い合わせの増加により対応が遅れ、人材確保の難しさも課題となっていました。

しかし、AIボイスボットを活用した自動応答の仕組みを構築し、導入から半年で問い合わせの50％を自動化。対応の遅れが解消できました。さらに、オペレーターの負担が軽減され、有人対応を必要とする複雑な問い合わせに集中できるようになりました。

クラウド化とAI活用で
問い合わせ対応を適正化

エネルギー分野のSchneider Electricは、コンタクトセンターの標準化と効率化を目的に、オンプレミスのGenesys Engage™からクラウド型のGenesys Cloudへ移行しました。導入後、AIを活用したチャット対応が6％増加し、インバウンドコールの86％が最初の問い合わせで解決できるようになりました。

さらに、通話の90％が90秒以内に処理され、オペレーターの業務負担が軽減。オペレーターの満足度も90％に達し、カスタマーサポートと従業員の双方にとって利便性が向上しました。

クラウド移行とAI活用で
業務効率と顧客対応を改善

Coca-Cola Bottlers’ Sales & Services（CCBSS）は、コンタクトセンターの効率向上とリモートワークの実現を目的に、Genesys Cloud™を導入しました。これにより、システム管理の工数が33%削減され、TCO（総所有コスト）も50%抑制されました。

さらに、AIを活用した音声ボットやエージェントアシストの導入により、アウトバウンド業務の効率が向上。リモート環境でもスムーズなオペレーションが可能となり、オペレーターの満足度向上にもつながりました。

AI活用で応対品質を改善し、
業務効率を向上

九州旅客鉄道（JR九州）は、コールセンターの応対品質の標準化や業務の効率化を目的に、「Omnia LINK」を導入しました。従来は音声のみのモニタリングでしたが、会話のリアルタイムテキスト化により、管理者がオペレーターの対応を詳細に把握できるようになりました。

さらに、FAQ候補の自動表示や生成AIによる要約機能を活用し、応対時間を短縮。業務データの可視化も進み、レポート分析を基にした指導や支援が可能になりました。今後は、在宅勤務環境の整備を進め、より柔軟なコールセンター運営を目指しています。

AI導入時の注意点と選定ポイント

AIコールセンターシステムの導入にあたっては、まず自社の課題を整理し、AIで解決すべき業務を明確にすることが重要です。すべてをAIで代替できるわけではないため、人間のオペレーターとの役割分担を設計する必要があります。

導入規模や提供形態の選定も検討すべき事項の一つです。クラウド型は初期費用を抑えやすく、スモールスタートに適しています。ベンダーのサポート体制を確認するとともに、AIの判断根拠が不透明になるリスクに備え、責任の所在を事前に明確化しておきましょう。

機能や周辺ツール（AI活用、オムニチャネル、API連携、CRM、クラウドPBX／CTI／IVR、FAQ、SFA、WFM、BCP、セキュリティなど）を個別に検討していくと、 「そもそもクラウド型が自社に向いているのか」「オンプレミス型と比べて何が変わるのか」「どこから検討を始めるべきか」が分かりにくくなることがあります。 そこで、クラウド型コールセンターの基本から、オンプレミス型との違い、メリット・デメリット、検討時の注意点までを整理した解説ページもあわせてご覧ください。 個別テーマを全体設計に落とし込みながら、導入の判断材料をまとめて確認できます。

クラウド型コールセンターの基本と選び方を見る

まとめ

コールセンターシステムへのAI導入は、業務効率化や応対品質の向上、BCP対策など幅広い面でメリットをもたらします。生成AIの登場により、従来のルールベース型では難しかった柔軟な応答や業務の自動化も進んでいます。

導入を検討する際は、自社課題の整理や提供形態の比較が欠かせません。クラウド型コールセンターシステムであれば段階的な導入もしやすいため、まずはAI活用の範囲を見極めるところから始めてみてはいかがでしょうか。

コールセンタークラウドシステムが活用されている業界は幅広いため、製品選びを成功させるには、自社の業界に合った機能を備えている製品を見つけることが大切です。

当サイトでは、導入する業界別におすすめのコールセンタークラウドシステムをピックアップ。業界特有の課題をどのように解決できるのか、理由と併せて紹介しています。自社の業界にマッチする製品を見つけたい方は、ぜひチェックしてみてください。

業界別におすすめ！
コールセンタークラウドシステム3選