コンタクトセンターシステムにAI技術を導入する企業が増えています。顧客対応の迅速化や24時間サポート体制の確立、オペレーターの負荷軽減など、その効果は多大です。
この記事では、コンタクトセンターにおけるAI活用事例や、現場で導入されている最新のAI機能を詳しく解説します。AIがもたらす効果やメリット、導入時の注意点、導入の進め方などもあわせて紹介しますので、ぜひ参考にしてください。
目次
コンタクトセンターは様々な課題を抱えています。
このような課題をそのままにしておくことは、顧客満足度の低下や企業イメージの悪化を招くおそれがあり、非常にリスキーです。中でも人手不足の問題を放置すれば、深刻なオペレーター不足に陥り、コンタクトセンターの運営自体が危ぶまれる可能性もあります。
そこで解決策として注目されるようになったのが、生成AIの活用です。生成AIを使ったシステムは、既に多くのコンタクトセンターで導入されており、オペレーター業務の効率化や負荷軽減といった大きな効果をもたらしています。AI活用により現状の課題を解決に導けることが、多くの現場で証明されています。
コンタクトセンターに導入できるAIツールには、以下のようなものがあります。
それぞれ詳しく解説していきます。
チャットボットは、チャット形式で自動応答を行うプログラムです。顧客からの質問や問い合わせにテキストベースで回答します。
チャットボットは主に、Webサイトやアプリケーションに実装され、24時間365日稼働します。昼夜を問わず利用できるため、顧客はいつでも疑問を解消することができます。
チャットボットの導入は、コンタクトセンターの呼量削減につながります。顧客がコンタクトセンターの窓口に問い合わせる前に、チャットボットへ誘導する仕組みを作ることで、対応件数を減らすことが可能です。これにより、オペレーターの負荷軽減や顧客の待ち時間短縮といった効果が期待できます。
ボイスボットは、AIを搭載した音声ベースの自動応答プログラムです。顧客の話す内容を理解し、適切な回答を提供します。分かりやすく言うと、顧客からの電話での問い合わせに音声で回答できる仕組みです。主にコンタクトセンター（コールセンター）やカスタマー業務で活用されています。
ボイスボットの導入によって、電話業務の一部を自動化することが可能です。チャットボットと同様に、コンタクトセンターの一次受付として用いることで、センター全体の対応件数の削減や、顧客の待ち時間短縮につながります。
多くの場合、「簡単な問い合わせをボイスボットに任せ、複雑な問い合わせはオペレーターが対応する」という形で活用されています。
また、ボイスボットはかかってきた電話に対応するだけでなく、架電業務にも使えます。インバウンドとアウトバウンドの両方での活用が可能です。
近年、AIを搭載したFAQシステムの活用が進んでいます。FAQシステムとは、よくある質問と回答を管理・公開するシステムです。ユーザーが疑問をすぐに解決できるよう、質問と回答が体系的にまとめられており、必要な情報に素早くアクセスできる仕組みになっています。FAQシステムは、オペレーター向けと顧客向けの2種類があります。
AIの活用により、FAQシステムは、より効率的で高精度なものへと進化しています。例えば、従来のFAQシステムの場合、情報を探す際にユーザーが手動で検索を行う必要がありますが、AIを搭載したFAQシステムでは、AIが検索意図を先回りして予測し、適切な回答を自動で表示します。
コンタクトセンターにAI搭載のFAQシステムを導入することは、レスポンスの高速化や応対品質の向上につながります。新人オペレーターでもスムーズな応対が可能となり、人材定着の効果も期待できるでしょう。
声紋認証とは、生体認証の一つで、声の特徴から個人を識別する技術です。AIが顧客の声質や話すスピード、発声の癖などを学習して、声で本人かどうかの照合を行います。
声紋認証は、コンタクトセンターやコールセンターの本人確認に利用されています。高精度な認証が可能な上に、通話中は声を偽装することが難しいため、安全で迅速な認証方法として導入が進んでいます。
声紋認証を導入するメリットは、セキュリティの向上だけではありません。本人確認の際に、顧客に氏名や住所を読み上げてもらったり、パスワードを教えてもらったりする必要がないため、登録住所やパスワードが一致しないことで起こるトラブルも防げます。顧客の本人確認の手間が省け、短時間ですぐに本題に入れるので、顧客満足度への貢献も期待されます。
音声認識ツールは、通話内容を自動でテキスト化する機能を持ちます。顧客とオペレーターとの会話をリアルタイムにテキストに変換して、データとして記録します。
音声認識ツールの主な導入メリットとして、記録作成の効率化、応対品質の向上、トラブルの早期収束の3点が挙げられます。
この中で最も大きなメリットと言えるのが、記録作成の効率化です。通話後に行う応対履歴の入力や要約作業を自動化できるので、後処理にかかる時間を大幅にカットできます。オペレーターがすぐに次の着信に備えられるようになり、顧客の待ち時間の短縮や解消につながります。
また、テキスト化された通話記録は、後からの確認や分析に利用できます。顧客との言った・言わないのトラブル防止や、オペレーターへのフィードバック、コンプライアンスの確認など、様々な活用方法があります。
AI検索システムは、AI技術により、従来よりも高速で高精度な検索機能を搭載したシステムです。マニュアルやFAQ、CRMなどを含む膨大なデータベースの中から必要な情報を瞬時に取得して、ユーザーであるオペレーターや顧客に提示します。求める答えに素早くたどり着けることが、AI検索システムの特長です。
コンタクトセンターのオペレーター業務にAI検索システムを導入すれば、よりスピーディーな顧客対応が実現します。欲しい情報や最適な回答を瞬時に画面に表示できるため、「情報検索に時間がかかって顧客を待たせてしまう」「不慣れな新人のサポートで忙しい」といった課題の解決にもつながります。
なお、AI検索システムは、自然文検索にも対応しています。「〇〇について知りたい」「〇〇をする方法は？」など、話し言葉を使って誰でも簡単に情報検索が行えます。
テキストマイニングとは、膨大なテキストデータから有益な情報を抽出・分析するAI技術です。コンタクトセンターにおいては、通話記録をテキスト化したものやチャット、メールなどが分析の対象となります。
テキストマイニングは、主に以下のような目的で利用されます。
コンタクトセンターに集約されるデータには、顧客満足度の向上やマーケティングに役立つ貴重な情報が多く含まれています。テキストマイニングを有効に活用することは、結果的に企業のイメージアップや売上に貢献することにつながります。
ここからは、コンタクトセンターのAI活用事例を紹介していきます。 まずは、AI活用で顧客対応の自動化と効率化を実現した実際の事例から見ていきましょう。
声紋認証の導入によって、顧客対応のスピードアップと受付時の負荷軽減を実現した事例です。
生命保険業A社のコールセンターでは、本人確認の際に、証券番号、氏名、生年月日、住所の確認を必須としており、用件に入るまでに約2分もの時間を要していました。「証券番号が分からない」「登録住所が一致しない」というトラブルも度々起こり、お客様から煩わしさを感じる、面倒という声が多く寄せられていました。
このスムーズとはいえない受付方法を改善するために、A社が採用したのが声紋認証です。コールセンターシステムに声紋認証を導入し、声だけで本人確認が行えるようにしたのです。声紋認証を利用するためには声の登録が必要ですが、その方法が手軽で簡単だったこともあり、お客様に自然に受け入れられ、広く浸透していきました。
結果的にA社は、受付窓口の効率化だけでなく、お客様からの信頼や好感度を高めることにも成功しました。
ボイスボットの活用で、電話の待ち時間を解消した事例です。
運輸業Y社では、コールセンターの待ち時間が長く、電話がつながらないというお客様の声が問題視されていました。そこで、既に法人向けのサービスとして提供していたAIオペレーターによる自動音声受付を、個人客にも適用することにしたのです。
現在Y社では、集荷依頼の電話を対象に、AIオペレーターが自動音声で対応するサービスを提供しています。自然な対話応答と高い適応性により、利用者から高評価を得ています。「時間指定をしたい」「伝票を持ってきて欲しい」といった要望にもスムーズに対応します。
電話受付の待ち時間を解消し、顧客満足度の向上に成功したY社ですが、今後もさらなるサービス品質の向上を目指し、AIオペレーターの対応範囲を拡大させることを検討しています。
チャットボットを活用して、集客アップと業務効率化に成功した事例です。
コンピュータースクールを運営するP社では、ホームページに受付フォームを設置したものの、申し込みに至る前の入力段階で離脱する人が多いことが悩みでした。原因を検証したところ、途中で疑問点が生じて離脱するケースが多いと考えられたため、チャットボットを導入することを決定しました。
P社が課題解決のために構築したのが、フォーム入力中に疑問や不明点をリアルタイムに解決できる仕組みです。フォーム画面にチャットボットを常に表示させ、役立つ情報を提供することによって、お客様の疑問を即座に解決し、申し込み件数アップにつなげることができました。
また、ホームページの受付フォームが快適に使用できる環境になったことで、電話での申し込みや問い合わせが減り、業務効率化も実現しています。
続いて、AI活用でオペレーター業務の効率化に成功した事例を紹介していきます。
AI搭載のナレッジ検索システムで、顧客対応のスピードアップに成功した事例です。
情報処理・サービス業T社のコンタクトセンターでは、保留時間の長さやエスカレーション対応の多さが大きな課題になっていました。お客様を長い時間待たせてしまいクレームに発展する、未熟なオペレーターが多くスーパーバイザーの対応が追いつかない、といった出来事が常態化していました。
そこで導入されたのが、AI機能を搭載したナレッジ検索システムです。「AIを呼び出して質問する→AIがナレッジベースを参照して即座に回答する→オペレーターがお客様に回答する」というフローを確立することで、お客様をお待たせしない対応が実現しました。
高度な質問にもAIが迅速に答えるため、スーパーバイザーの負担が大幅に減り、エスカレーション対応を6割削減できる見込みです。
音声認識ツールの導入で、通話記録の書き起こしを効率化した事例です。
信販系金融業J社では、通話内容をテキスト化する際、録音された音声データを再生して書き起こす作業が必要でした。発言内容を一字一句違わず反映しなければならないケースもあり、その作業は大きな負担となっていました。
業務負担を改善するために導入されたのが、通話内容を自動でテキスト化する音声認識ツールです。全通話を自動的にテキストに変換して記録できるため、これまで行ってきた手作業での書き起こしが一切不要になりました。これは大幅な効率アップです。
テキスト化された通話データは、人材研修やフィードバックにも活用されており、オペレーターのスキルアップにつながっています。
先進的なAI自動検索の活用により、オペレーター業務を効率化した事例です。
製薬会社K社のコンタクトセンターでは、事業の性質上、オペレーターに正確な製品知識や専門知識が求められ、オペレーターの業務負荷が高いことが問題視されていました。同時に、人材が定着しにくい、集まらないという人手不足の問題も抱えており、解決策を模索していました。
そこでK社が目を向けたのが、AI自動検索の導入です。K社が導入したのは最新のAI技術を搭載した検索システムで、顧客との会話をリアルタイムにテキスト化し、そのテキストをクリックするだけでAIが回答や関連性の高い情報を表示するという、利便性の高いものでした。
このシステムの導入で、K社はオペレーターの大幅な負荷軽減と顧客対応の迅速化に成功、さらにオペレーター環境が改善されたことで人材の定着率の向上も期待されています。
AIの音声認識と自動検索を活用して、応答時間短縮を実現した事例です。
ガス業T社では、顧客対応の際に必要な情報が見つけづらいことや、オペレーターの対応レベルに差があることが課題となっていました。このような課題を解決するために、T社は現行のコンタクトセンターシステムに、AI音声認識と高度なAI自動検索を組み込みました。
これにより、AIが会話内容を判断し、検索候補リストを画面に自動表示するようになり、オペレーターの情報アクセスの速度が大幅に向上しました。応答時間の短縮だけでなく、応対スキルの底上げと均質化を図ることにも成功しました。
応対品質の管理や改善にAIを活用した事例を紹介します。
自動音声認識ツールの導入で、応対品質の自動評価と均質化を実現した事例です。
金融業S社は、実店舗を持たない事業形態のため、コンタクトセンターの応対品質には特に重点を置いていました。高い品質維持を目標として掲げており、そのための手段の一つとして自動音声認識ツールの導入に至りました。
S社は、自動音声認識ツールを活用して、オペレーターの応対品質を自動評価する仕組みを構築しました。機械だからこそのブレのない評価をフィードバックに役立てています。明確な基準にもとづいて評価が可視化されるため、オペレーターの中に挑戦する気持ちが生まれ、日々の業務へのモチベーションにも良い影響があらわれています。
AIクラスタリングを利用して、効率的にFAQを整備した事例です。
生活消費財メーカーX社は、新たにチャットボットを導入するにあたって、FAQの整備も同時に実施することにしました。しかし、膨大な量の問い合わせ履歴を整理するのは容易ではなく、作業の効率化を図るためにAIクラスタリングの導入を決めました。
AIクラスタリングとは、簡単に言うと、データの中から類似性のあるものを自動的にグループ分けする技術です。これを用いることで、過去の膨大な問い合わせ履歴から似ている質問同士を自動で集約することが可能となり、効率的にFAQを最適化することに成功しました。
X社は、整備されたFAQと高性能なチャットボットの連携により、質の高い顧客サポートを実現しています。
AI予測で、オペレーター数の適正化とフォーキャスト作成の効率化を実現した事例です。
家電メーカーA社では、天候や季節によって入電量が大きく変動するため、管理者が時間をかけて入電フォーキャストを作成していました。予測誤差を想定してオペレーターを増員していたため、余分な人件費の発生が一つの課題となっていました。
この課題を解決するために導入されたのが、AIを搭載した入電予測です。AIに過去の入電量や天候、曜日といったデータを学習させることで、人が行うよりも精度の高い入電予測が可能となりました。オペレーターの必要数も自動で算出されるので、管理者のフォーキャスト作成にかかる負担の大幅削減につながりました。
これまでにご紹介した、各企業のAI導入事例の成果からも分かるように、コンタクトセンターにAIを導入することには非常に多くのメリットがあります。
代表的なメリットを一覧にまとめました。
2025年現在、AIを活用した技術は急速に進化を続けており、今後はさらに高度な機能をもつシステムが登場することが予測されます。コンタクトセンターへのAI導入がスタンダードとなる日はそう遠くないでしょう。
ここでは、コンタクトセンターにAIを導入する際に知っておくべきことや注意点を解説します。
AIの精度を高めるためには、十分なデータの蓄積と学習期間が必要です。導入直後は的確な回答が得られるわけではないため、運用前に一定の準備期間やテスト期間を設けることが一般的です。
AIは継続的に活用していくことで精度が向上しますが、安全に利用するためには、定期的に人の手で修正やメンテナンスを行うことも重要になります。
AIは高い処理能力を持ち、時には人間を超えるパフォーマンスを発揮するシーンもありますが、あらゆる業務を代替できるわけではありません。現段階では、複雑な判断を伴う問い合わせや、予期せぬ状況が発生した状況下では、AIによる対応は不可能です。
あくまでも対応の主体は人間であり、AIは補佐役として認識することが重要です。人間とAI、それぞれの強みを活かした運用体制を構築し、業務全体のパフォーマンスを最大化しましょう。
AIを導入する際は、セキュリティ対策を徹底することが不可欠です。AIは、顧客の個人情報や企業の内部情報など膨大なデータにアクセスします。よって、万が一、外部にデータが流出してしまった場合のダメージは極めて甚大です。
近年では、企業を狙ったサイバー攻撃が多発しており、対策は強化するに越したことはありません。可能な限り、高度なセキュリティを適用することをおすすめします。
AIの運用には継続的なコストがかかります。初期費用だけでなく、運用にかかる費用や、メンテナンス費用も必要になります。導入時と運用時に実際どれくらいの費用が発生するのか、事前に試算し確認しておくことが大切です。
コンタクトセンターにAIを導入する際の大まかな流れは、以下の通りです。
AIの導入は、計画的かつ段階的に進めていくことが重要です。特に、目標設定やAIツールの選定は慎重に進めるべきポイントになります。
また、コンタクトセンターにAI検索システムやFAQツールを導入する場合は、オペレーターの業務フローが大きく変更されます。導入したAIを活用するための研修やトレーニングが必要になることもぜひ覚えておいてください。
コンタクトセンターにAIを導入する際は、早い段階でITソリューションの専門家に相談すると効率的です。既存システムとの連携性やコストなど、さまざまな疑問点を解決しながら自社に最適なAIを検討することができます。
弊社、電通総研においても、コンタクトセンターのAI活用を含む、顧客接点DXソリューションを幅広く取り扱っております。「AI導入について具体的な相談がしたい」という方はもちろん、「少し話を聞いてみたい」という方も、ぜひお気軽にお問い合わせください。
この記事では、コンタクトセンターにおけるAI活用事例や最新のAI機能、導入メリットなどを解説しました。
AI導入は、コンタクトセンターの抱える課題を解決し、多くのメリットをもたらします。顧客接点の最前線であり、企業の顔ともいえるコンタクトセンターの質を向上させることは、企業のブランド価値を高めることにもつながります。
ぜひこの機会に、コンタクトセンターへのAI導入を検討してみてはいかがでしょうか。
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04月09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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