多くの企業が業務にAIを導入している現在、コンタクトセンターやコールセンターでも注目が高まっています。特に電話やチャット、メール、SMSなど多様なチャネルで顧客とのつながりを持つセンターでは、AIツールの導入で業務効率化や顧客体験の向上などが期待されています。
この記事ではAI活用の成功事例や導入ステップ、メリット、将来展望などをまとめて解説しています。目次の一覧から知りたい情報を参考にしてください。
目次
コ－ルセンターは顧客からの電話応対がメインなのに対して、コンタクトセンターは電話の他にメールやチャット、SNS、WEBサイトなど多様なチャネルで顧客と接点を持つのが特徴です。企業によっては「お客様窓口」「相談窓口」などの別の名称で呼ばれることもあります。
企業にとって商品やサービスを販売、提供することは前提条件として大切ですが、顧客体験や顧客満足度をより重要視する傾向にあり、コンタクトセンターにはスムーズで質の高いサービスが求められています。さまざまなチャネルで顧客と関係を築くには、顧客情報や顧客の行動履歴といった、顧客ごとの関係情報を一括管理できるシステムが不可欠です。
AIの機能向上とともに、コンタクトセンターにAIを導入・活用する企業が増加しています。
顧客体験の向上を目指す企業が増え、顧客との直接、あるいはファーストコンタクトの場になるコンタクトセンターの重要性が見直されています。従来のコールセンターでは、顧客との接点は電話のみで問い合わせ業務が中心でした。しかし、年度末や年度始め、新商品のリリースなどがあれば、呼量が増えて電話がつながりにくくなり、顧客の問題をスムーズに解決できません。
そのような場合、電話以外のチャネルが用意されていれば、いつでも顧客のニーズに応えられます。人が介在しないチャネルの場合、AIを活用することで顧客にとって最適な回答や解決策を提示できます。顧客行動やニーズも多様化しており、それぞれのチャネルに精度が求められているのが現状です。こうしたケースではAIが大きく顧客の問題解決に貢献するでしょう。
AIの活用は、顧客体験の向上にも直結します。コンタクトセンターに電話をしてくる顧客はスピーディーな対応を求めています。気軽に電話をしても、すぐに回答が得られなかったり、長く待たされたりといった状態では、フラストレーションがつのるだけです。
しかし、AIを活用すれば、オペレーター以外のチャットボットやボイスボットなどで速やかに問題が解決できる可能性が高まります。コンタクトセンターにおいてもナレッジマネジメントなどで応対品質が上がり、迅速なサポートが可能になり、顧客対応のレベルアップが期待できます。
通話完了後も通話内容から顧客インサイトの把握や分析を行うことで、トークスクリプトやマニュアルの改善などが可能です。ひいては顧客ファーストの応対に大きく寄与するでしょう。
コンタクトセンター向けのAIは多種多様で、それぞれに活用シーンや役割が異なります。特性や役割を正しく理解しておくのは、AIを導入する上で極めて重要です。自社に必要な機能はどのようなものかを精査するためにもコンタクトセンター向けのAIツールを知っておきましょう。
チャットボットは、公式サイトなどに設置されており、顧客から文字で送られたテキストを認識して自動で応えるチャットシステムです。AI普及前から活用されていましたが、定型文で答えたり、顧客の意図を正確にくみ取れなかったりといったことがあり、顧客にとっては「不便」「問題解決にならない」という声が聞かれていました。
しかし、AI搭載型のチャットボットは学習・分析機能の精度が格段に上がっています。顧客の意図を即座に汲み取り、過去データや傾向から複雑な質問や相談にも的確に答えられます。チャットボットで対処が難しい問題は、コンタクトセンターなど他のチャネルに誘導することも可能です。
24時間365日、顧客対応ができ、店舗やコンタクトセンターの営業時間外でも稼働します。これまで人でしか対応できなかった込み入った質問でも正確な回答を導き出し、チャットボットで問題解決にいたるケースが多いです。
ボイスボットは、音声認識技術によって電話で顧客の問い合わせに対応するツールです。顧客の発する言葉に反応し、即座に認識・分析を行い、回答します。チャットボットのようにテキストを入力するのが苦手、電話で対応してほしい、という人に向いています。
音声での自動応答システムにはIVR（Interactive Voice Response）があり、コンタクトセンターでは多く活用されています。問い合わせ窓口などに電話をかけた時、担当部署を特定するためにプッシュボタンで選択された番号によって、適宜オペレーターにつなげる仕組みです。 コンタクトセンターではIVRで顧客の一次対応を行い、ボイスボットでクローズまで持っていくケースがあります。ボイスボットは進化しており、人間のような自然な会話ができます。会話の内容をフィードバックして、より顧客のニーズに合った正確な回答ができるような設計も可能です。
音声認識ツールは、主にコンタクトセンター側のスタッフに活用されているツールです。通話内容をリアルタイムでテキスト化する機能を持ちます。テキスト化されたデータは、コンタクトセンターで以下のように活用できます。
後処理業務の自動化はオペレーターの負担を軽減するだけでなく、通話履歴の記録が要約され、あとから通話を分析したり特定の通話を検索したりといった活用方法があります。また、後処理時間が短縮されるため、待ち呼が発生している時にも顧客を長く待たせずに素早く対応できます。
模範的な対応の共有はオペレーターによる応対レベルのバラつきを防ぎ、応対品質の向上につながるでしょう。顧客の声から感情の波を分析する機能もAI活用の大きなポイントです。声の調子から顧客が抱える不満やいらだち、不安などを検知して、クレームに発展するのを防ぎます。
FAQシステムとは、顧客から寄せられる「よくある質問」や社内で蓄積されたナレッジなどを体系的にまとめたものを活用できるシステムです。顧客から相談や問い合わせが日常的に多いコンタクトセンターでは特に親和性の高いAIツールといえます。
システムにはオペレーターをはじめとする社内向け、顧客向けがあります。社内向けのものは、通話中に画面からFAQをすぐに閲覧でき、顧客対応に活用が可能です。過去の通話履歴から最適な回答や応対方法が検索できるため、案内ミスを防げます。また、新人オペレーターでも都度エスカレせずに自分で正しい回答が得られるので安心です。
顧客向けも同じ仕組みで、企業の公式サイトや公式アプリを使って自身の疑問や問い合わせ内容が自身で解決できるようになります。顧客の「すぐ知りたい」という要求にスピーディーに対応でき、顧客満足度アップにつながるでしょう。コンタクトセンターへの問い合わせ呼量も少なくなり、業務負担も減ります。
テキストマイニングとは、多くのデータから特定の文字列や数字を抽出して分析する技術です。コンタクトセンターでは顧客とのやり取りやチャットの履歴、FAQシステムの利用履歴などで収集したVoCが数多く蓄積されます。それをもとにテキストマイニングを活用すれば、商品やサービスの改善点や顧客の解約の兆候、クレーム傾向などあらゆる分析が可能になります。
コンタクトセンターの現場でもテキストマイニングは利用可能です。例えばクレームに発展しそうな問い合わせには事前に対策を講じられ、オペレーターの心理的負担を大きく減らせます。
▼コンタクトセンターのAI活用方法についてはこちらの記事でも詳しく解説しています。 https://crm.dentsusoken.com/blog/contactcenter-vol102/
AIの活用はコンタクトセンターを運営する企業側にもメリットがあります。多くの企業ではコンタクトセンターを設置し、顧客対応やマーケティング、販促に利用していますが、「効果が得られていない」「効率が悪く生産性が落ちている」などの問題を抱えています。ここではAIを導入する利点や効果をご紹介します。
コンタクトセンターに特化したAIソリューションの導入によって、オペレーターの負担減が見込めます。簡単な問い合わせや案内、資料請求などはチャットボットやボイスボットで解決できます。そのため、定型化された業務はすべてAIで完結でき、コンタクトセンターへの呼量が減るでしょう。
また、通話中にオペレーター自身では解決が難しい質問や問い合わせがあった時、クレームに発展しそうな時などに、画面上に正しい答え方のヒントやマニュアルが表示されれば、スキルに関わらず適切な応対ができるようになります。
通話後の後処理作業もAIが代行するため、オペレーターは素早く次の応対に移れます。オペレーターの離職原因に多い「クレーム対応への負担」はほとんど回避できるといえるでしょう。オーバーワークが解消され、定着率も高まり、コンタクトセンターが抱える慢性的な人手不足を解消できます。
顧客に満足してもらえるオペレーターを採用・育成するには時間もコストもかかります。人手不足が深刻なセンターでは大きな課題のひとつです。生成AIが収集した情報をもとに作成したマニュアルやFAQを利用すれば、効率的な研修・教育が可能です。実際の応対や顧客の声が反映されているコンテンツを参考にすれば、実践に役立つでしょう。
AI活用は顧客にとっても利便性や満足度がアップします。オペレーターの応対品質が平準化されるため、誤案内や長時間の保留などがなくなり、「知りたい」「解決したい」などのニーズが満たされるでしょう。
また、音声認識機能では顧客の話し方、抑揚、声の大きさなどから感情を分析することが可能です。そのため「いらだち」「不満」「怒り」など負の感情もいち早く検知でき、オペレーターは慎重かつ適切な対応をとれます。クレームやトラブルの抑止につながり、顧客も満足して通話を終えられるでしょう。
コンタクトセンターはチャネルごとにさまざまなVoCが集まる場です。電話では引き出すのが難しい厳しい意見や忌憚のない意見もチャットやSNSなら収集できます。AIでは集められた情報を分析・精査して、関連部署にフィードバックを行ったりマーケティング施策を立案したりといったことが可能です。
音声認識機能や要約機能などを用いて、能動的ではない顧客インサイトも効果的にナレッジとして収集すれば、サービス改善やユーザー獲得などの結果につながりやすくなるでしょう。
AIはコンタクトセンターおよび企業が抱える課題解決に寄与することが期待されますが、デメリットもあります。システムを刷新してAIを導入したものの「十分な効果が得られない」「うまく運用できない」などの失敗例もあります。デメリットが存在することを理解しておきましょう。
コンタクトセンターの規模や導入するAI製品の種類、提供形態などによって異なりますが、導入にはコストがかかります。具体的には次のようなコストです。
予算に余裕がない場合は必要な機能から段階的に導入することも検討しましょう。
いかに進化したAIでも導入してすぐには活用できません。業務フローやナレッジ情報を覚えさせる学習期間や環境が必要です。業界に応じた製品名や言い回しなどのカスタマイズもしなければなりません。
情報量が多いほど学習には時間がかかります。数か月単位の時間がかかるケースも珍しくありません。会社内で担当者を決めて運用開始まで作業を進めていくのが効率的です。また、運用開始後も最新の情報やイレギュラー対応などのアップデートも必要です。
AIの技術が発展しても完全にAI任せにはできません。運用開始後も、システム管理や情報更新、エラーが出た時などに対応できる専門知識を持った人材が必要です。特に「ハルシネーション」と呼ばれる、AIが事実とは異なる誤認情報や虚偽情報を作り出すリスクに備えておきましょう。人件費がかかりますが、ベンダー側のサポートとあわせて、リスクやトラブルに対処するのが理想的です。
コンタクトセンター・コールセンターにAIを取り入れるには、次のようなプロセスにそって進めるのがおすすめです。
それぞれのフェーズごとの注意点をわかりやすく解説します。
まずは自社のコンタクトセンターの課題を明確にすることから始めると、AI導入がスムーズに進みます。「繁忙期に電話がつながりにくい」「同じような問い合わせが多い」「応対品質にバラつきがある」など、課題がはっきりすれば補完すべき機能が見えてきます。
管理者だけではなく、SVやオペレーターなど現場からの声も確認して細かな問題点も把握しておくとよいでしょう。
AI導入時にはベンダー側のサポートが期待できますが、企業側もコンタクトセンター運営とAI技術に精通した専従担当者を決めておきましょう。AIに任せる業務の範囲を判断できる権限があれば、ソリューションの選定もスムーズに行えます。
もし担当者にAIに関する知見がそれほどない場合、手厚いサポートが受けられるベンダーを選ぶとよいでしょう。AIの誤案内や情報の偏りなどを速やかに察知して、修正を加えたりアップデートを行ったりなど、状況に応じて対処できるスキルを持つ担当者が望ましいです。
コンタクトセンターに合ったAIツール選びは重要なフェーズです。目的に応じてどの機能が必要かをチェックしながら選ぶとよいでしょう。例えば同じような問い合わせ件数が多い場合はチャットボットやボイスボット、応対品質の向上をはかる場合はFAQシステム、など優先したい機能の導入からのスモールスタートでも十分です。
導入するツールの精度や使いやすさ、カスタマイズ性なども慎重に見極めたいポイントです。既存のインフラとシームレスな連携が可能かも重要です。システム部門と情報をシェアしながら選定にあたりましょう。
導入するツールが決まれば、コンタクトセンターでこれまで蓄積されたデータをもとにAIに分析・学習させます。センター独自のルールや案内部署の分業体制なども考慮して学習させると精度が向上します。
また、実際の運用開始までには入念なテストも必要です。誤案内や情報の偏りがないかをテストで検証しましょう。FAQシステムや音声認識機能の導入は現場で応対にあたるオペレーターにも関わるため、デモ画面などで研修を行うとよいでしょう。
効果測定で問題がなければ運用開始です。運用開始後にしかわからない不具合やエラーが出てくることもあるため、迅速に対応できるフォロー体制の構築が必要です。さらにコンタクトセンター内のルール変更や顧客インサイトの変化にも対応できるよう、定期的な学習を継続しましょう。顧客や現場の声を参考にフィードバックの実施も重要です。
コンタクトセンターはAI導入によって、大きく進化します。しかし、実際に利用してみないと効果や利便性がわからない点もあるでしょう。そこで成功事例からAI活用のヒントをご紹介します。
「NTTテクノクロス」では、AI分析ツールと音声感情解析ツールを連携させて導入しました。20種類以上の感情パラメーターを分析する機能がついており、応対中のオペレーターと顧客、双方の感情や心理状態をモニタリングしています。音声の波形から心理状態を解析して、ストレス状態などを感知すれば即時にSVに通知される仕組みです。
感情パラメーターと通話内容を分析して、模範的なコールの抽出やトークスクリプトの改訂、クレームへの対応などに役立てています。音声からオペレーターの離職兆候も予測し、離職防止に活用されています。オペレーターと顧客、どちらも支援する機能が効果を生み出した結果です。
「三井住友トラストTAソリューション株式会社」では、オペレーターが負担する業務が多く、支援強化が課題でした。高齢の顧客が多く「電話での応対がよい」という判断のもと、音声認識AIとテキスト要約AIを導入しました。業界用語の学習や頻出するキーワード関連の資料整備などをへて、運用を開始。
通話内容を要約することで後処理業務の負担が減っています。さらに音声認識AIでは応対中に顧客への回答に役立つ資料などをオペレーターの画面に表示させ、応対品質向上に貢献しています。これらの機能による効率的な運営により、従業員全体の労働時間が約1割削減され、AI導入にかかったコストを2年で回収できました。
「スカパー・カスタマーリレーションズ」では、月15万〜25万件という顧客の問い合わせ件数の多さからAIチャットボットを導入。既存の顧客管理システムとスムーズに連携できる製品を選び、顧客への一次対応はAIに、人を介する手続きには有人チャットを利用できるよう実装しました。
深夜帯に利用する顧客や季節によって増加する問い合わせにチャットボットが回答し、その数は月間約1万件にものぼります。結果、リソースの最適化と顧客満足度の向上という効果をもたらしています。
コンタクトセンターにおいて顧客情報の取り扱いは非常に重要です。個人情報を含む顧客データの漏えいなどがあれば、企業への信頼失墜という事態に発展するリスクがあります。AIを導入する際には、従来とは異なるセキュリティ対策とコンプライアンス遵守のルール化が必須です。
AIツールに関する正しい知識がないまま運用を始めると、情報漏えいのリスクもあり得えます。ソリューションを選定する時には、セキュリティ面も慎重に確認しましょう。さらに個人情報保護法や各種ガイドラインに則したシステム設計が欠かせません。「個人情報や機密情報はプロンプトに入力しない」が原則です。
リスクの管理体制やデータの暗号化、社内ルールの制定なども必要です。研修を実施して、コンタクトセンター全体でAIリテラシーを身につけておきましょう。
AIの発展とアルゴリズムの複雑さから一部ではトレーニングの段階で意思決定の偏りが見られ、AI導入を断念した事例もあります。日本では2025年6月4日にAI新法、正しくは「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（※1）が施行され、基本理念や活用事業者の責務などが定義されています。
法務担当者にはこうした法令を正しく理解し、コンタクトセンター全体でコンプライアンスが遵守されているかの監視体制の確立や社内ポリシーの策定が求められます。
※1 出典：e-GOV 法令検索「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」 https://laws.e-gov.go.jp/law/507AC0000000053/20250604_000000000000000#507AC0000000053-Sp
AI活用によって、コンタクトセンターで問い合わせが多かった簡単な質問への回答や定型化された業務の負担はなくなり、スタッフ全体の業務が軽減されると考えられます。音声認識機能やFAQにより、経験が浅くても適切な応対が可能になり、SVも都度エスカレ対応に追われるということも少なくなるでしょう。
しかし、懸念されるのはAIでは対処できなかった顧客への対応です。すべてAIが処理してくれるわけではなく「人間らしさ」が必要となる応対にオペレーターは不可欠です。込み入った相談やいらだちを感じている顧客への対応が増える可能性が高く、従来以上に応対スキルに長けたオペレーター、SVが必要です。
コンタクトセンター全体の人員は削減できますが、AIと共存しながら高いクオリティの応対ができる人材が求められるでしょう。管理する側も同様に、高いマネジメント力が必要になると予測されます。
現在、いずれの業界においてもAI導入が進んでいます。総務省発表の「令和6年版 情報通信白書の概要」（※2）によると2023年のAI市場規模は6,858億7,300万円と急成長、2028年には推定で2兆5,433億6,200万円にまで拡大の見込みとされています。コンタクトセンター、コールセンターはAIツールと親和性が高く、今後導入する企業が増えるでしょう。
※2 出典：総務省「令和6年版 情報通信白書の概要」 https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r06/html/nd219100.html
マルチチャネルに対応した高品質なサービスの提供が可能になると、顧客体験は格段に向上します。24時間いつでも要求に応えられるようになり、コールセンターの営業時間まで待つ、電話がつながるまで待つ、といったこともなくなるでしょう。チャットボットやボイスボットで問い合わせから手続きまで完了し、満足度もアップします。
顧客行動も多様化している現在では、コンタクトセンターが果たす役割も多種多様になってきています。単なる「問い合わせ窓口」にとどまらず、顧客インサイトを分析してより質の高い体験を提供する「エンゲージメントセンター」になるでしょう。
現在は人間が実装したシナリオにそって役割をこなす生成AIが中心ですが、今後は自発的に作業や分析、行動するAIエージェントが普及していくと考えられます。特定の分野ではAIエージェントによる顧客体験の向上が実現しており、コンタクトセンターでも活用できる可能性が高まっています。
ハルシネーションやセキュリティ、コンプライアンスなどさまざまな課題をクリアできれば、「AIエージェントが顧客対応を行う」ことも多くなるでしょう。同時にAIエージェントを使いこなせる高度な知識を持った人材の育成も必要です。
顧客との電話によるコミュニケーションが主流のコンタクトセンターやコールセンターでは、AI活用によって顧客、センター側ともに利点が多くあります。AIツールには、コンタクトセンターの「困った」を即時に解決できるツールが多いのも特徴です。
導入成功のカギはベンダーとソリューション選びにあります。トラブルが起こった時にも速やかにサポートしてくれ、コンタクトセンター、コールセンター業務を熟知しているベンダーが理想的です。AI活用でコンタクトセンターをより進化させましょう。
当サイトでは、顧客接点DXソリューションに関するダウンロード資料を多数ご用意しております。ぜひダウンロードいただき、資料をご活用ください。
※本記事の内容に関しましては2026年02月17日の情報を基に作成しています。 詳しい内容につきましては各製品・サービス・ソリューションサイトにお問合せください。
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