近年、コールセンター業務において AI（人工知能）の活用が急速に広がっています。従来はオペレーターが対応していた問い合わせ対応、データ入力、FAQ案内などをAIが担うことで、業務効率の向上や人手不足の解消が実現可能です。
本記事では、AIによるコールセンター業務の自動化の仕組みや具体的な活用例、導入するメリットをわかりやすく解説します。これからAI導入を検討している企業担当者の方は、ぜひ参考にしてください。
コールセンターでのAI活用が注目されている背景
近年、AI技術の革新により、多くの企業がコールセンターへのAI導入を検討・推進するようになりました。以下では、コールセンターでAI活用が注目されている主な背景について詳しく解説します。
①オペレーターの業務負担を軽減するため
コールセンターでは、顧客対応そのものだけでなく、通話後の対応履歴の入力や問い合わせ内容の分類、報告書の作成など、ACW（After Call Work）と呼ばれる後処理業務に多くの時間がかかります。
後処理業務が増えるほどオペレーターの負担は大きくなり、対応効率の低下や残業の増加につながることも少なくありません。
そこで注目されているのが、AIによる業務支援です。音声認識や自然言語処理を活用すれば、通話内容の自動文字起こし、要約、対応履歴の自動生成などが可能になります。オペレーターが手作業で行っていた業務を自動化でき、無駄な作業時間を大幅に削減することが可能です。
また、AIがリアルタイムでFAQや回答候補を提示することで、オペレーターはスムーズに顧客対応ができます。結果として、電話応対への不安やプレッシャーなど精神的な負担の軽減にもつながる点が、AI活用が注目されている理由のひとつです。
②人材不足に対応するため
一般社団法人日本コンタクトセンター協会の調査によると、コミュニケーター・オペレーターに不足感を感じている企業の割合は72.7％にも上り、慢性的な人材不足が大きな課題です。ネットショッピングの拡大やオンラインでの問い合わせの浸透などにより、企業への問い合わせ件数は増加しています。
AIチャットボットによる自動応答や音声AIによる一次対応などを導入することで、オペレーターが対応する件数を分散し、業務効率化が実現可能です。結果として、少ない人員でもより多くの問い合わせに対応できる体制を構築できるようになります。
限られた人員だけで増え続ける問い合わせに対応するのは難しいことから、AI活用を急務とするコールセンターも多いです。
参考：一般社団法人日本コンタクトセンター協会（ＣＣＡＪ） 情報調査委員会「2025年度 コンタクトセンター企業 実態調査」
③顧客ニーズの多様化に対応するため
近年は、電話だけでなくチャット・メール・SNSなど、顧客からの問い合わせ方法が多様化しています。また、生活スタイルや働き方の変化により、問い合わせが発生する時間帯も従来の営業時間内に収まるとは限りません。
上記のような環境の変化により、企業には「より柔軟で迅速な顧客対応」が求められるようになりました。AIチャットボットや音声AIを導入すれば24時間365日の問い合わせ対応が可能になり、顧客が望むタイミングでサポートを受けられる環境を整えられます。
AIによって、多様化する顧客ニーズに柔軟に対応できる体制を構築していきましょう。
コールセンターのAI活用例7つ
AI技術の進化により、さまざまなコールセンター業務の自動化や効率化が可能です。以下では、コールセンターで活用されている代表的なAIの活用例を7つ紹介します。
①問い合わせ内容の要約
コールセンターでは、通話後に問い合わせ内容や対応結果を記録する「応対記録」の作成が必要です。ただし、手作業で入力する場合は時間がかかるうえ、オペレーターごとに記録内容の粒度や表現がばらつくことも少なくありません。
そこで活用されているのが、AIによる問い合わせ内容の要約です。音声認識技術を使って通話内容をテキスト化し、その内容をAIが自動で要約することで、重要なポイントを整理した応対記録を短時間で作成できます。
オペレーターの入力作業を大幅に削減できるだけでなく、応対記録の品質や精度を均一化することも可能です。
②リアルタイムの解決支援
AIは、オペレーターが顧客対応を行っている最中にもサポートを提供してくれます。音声認識や自然言語処理を活用し、顧客との会話内容をリアルタイムで分析することで、オペレーターのPC画面に適切な回答候補、関連マニュアル、FAQなどの情報を自動で表示することが可能です。
経験の浅いオペレーターでも必要な情報をすぐに確認できるため、対応の質を保ちながらスムーズに案内できるようになります。新人でも早い段階で現場対応が可能になるため、人材の即戦力化にもつながるのがポイントです。
さらに、AIが回答のヒントを提示することでオペレーターが判断に迷う時間が減り、精神的な負担も軽減されます。
③FAQ・トークスクリプト作成
コールセンターには日々多くの問い合わせが寄せられ、対応内容は膨大な応対ログとして蓄積されていきます。AIは大量の応対ログを分析し、よくある質問や問い合わせ傾向を自動で抽出・分析することが可能です。分析結果をもとに、FAQ記事やトークスクリプトのドラフトを自動生成すれば、ナレッジ管理やFAQ更新にかかる工数を大幅に削減できるでしょう。
最新の問い合わせ傾向や顧客ニーズを素早くFAQへ反映でき、オペレーターが必要な情報を見つけやすくなるなど、顧客対応のスピードや品質の向上にもつながります。
④声紋認証
コールセンターでは個人情報を扱う場面が多いため、本人確認のプロセスが欠かせません。従来は「氏名」「生年月日」「住所」などを口頭で確認する方法が一般的でしたが、この手続きには一定の時間がかかり、顧客にとっての手間も発生します。
そこで導入が進んでいるのが、AIを活用した声紋認証です。声紋認証では、顧客の声の特徴をAIが分析し、あらかじめ登録された声紋データと照合することで、声だけで本人確認を行えます。なりすましなどの不正利用を防ぎやすくなり、セキュリティの強化につながるのがポイントです。
また、従来の本人確認に比べて確認時間を数十秒ほど短縮できるため、顧客の待ち時間やストレスも軽減できます。
⑤電話・チャットボットの自動応答
コールセンターには、住所変更・再配達の依頼・料金確認など、比較的シンプルで定型的な問い合わせも多く寄せられます。すべてオペレーターが対応すると、件数が増えるほど業務負担が大きくなるので注意しましょう。
ボイスボット（音声AI）やチャットボットによる自動応答では、AIが顧客の質問内容を理解し、定型的な手続きやよくある問い合わせを自動で処理します。AIによる自動応答は24時間365日対応が可能なため、営業時間外の問い合わせを取りこぼすこともありません。
入電数（呼量）を削減することで、オペレーターはより複雑で専門的な問い合わせに集中することが可能です。
⑥マルチ言語対応
近年、訪日外国人や在留外国人の増加に伴い、コールセンターのスタッフが外国語での問い合わせに対応する機会が増えています。しかし、複数の言語に対応できるオペレーターを確保することは簡単ではなく、採用や教育にかかるコストが課題です。
AIによるリアルタイム翻訳では、オペレーターが日本語で話した内容をAIが即座に翻訳して相手に伝えてくれます。顧客の発言も日本語のテキストとして表示されるため、異なる言語同士でもスムーズなコミュニケーションが実現可能です。結果、多言語対応の窓口を柔軟に設置できるようになり、外国語専任のオペレーターを多く確保する必要がなくなります。
採用や運用コストを抑えながら多言語対応を実現できるだけでなく、急増する訪日外国人や在留外国人からの問い合わせにも対応できるのがメリットです。
⑦顧客の感情解析
AIは、顧客との会話内容だけでなく、声のトーン・話すスピード・使用されるキーワードなどを分析し、顧客の感情をリアルタイムで把握することも可能です。「怒り」「満足」「困惑」などの感情の傾向をAIが解析し、その結果をオペレーターの画面に表示します。
たとえば、顧客の感情が高ぶっている場合、オペレーターに対してトーンを落ち着かせるよう促すなど、適切な対応を取るためのフィードバックを即座に受け取れます。対応の行き違いを防ぎ、二次クレームの発生リスクを低減することも可能です。
また、感情解析のデータを蓄積することで、ストレスの大きい問い合わせやクレーム対応の傾向を可視化することもできます。
オペレーターに適切な休憩やフォローを促すなど、現場の負担軽減や働きやすい環境づくりにつなげられるのがポイントです。
コールセンターにAIを導入するメリット3つ
AIには様々なメリットがあるため、多くの企業がコールセンターのDX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として導入を進めています。コールセンターにAIを導入する主なメリットは、以下の3つです。
①業務効率化につながる
コールセンターにAIを導入する大きなメリットのひとつが、業務効率の向上です。これまでオペレーターが手作業で行っていた通話内容の記録、問い合わせ内容の分類、FAQ検索などの業務をAIが自動化・支援することで、作業時間を大幅に削減できます。
たとえば、音声認識による通話内容の自動文字起こしやAIによる要約機能を活用すれば、応対履歴の作成にかかる時間を短縮することが可能です。
また、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で、オペレーターが処理する件数も分散されます。
オペレーターはより複雑で重要な問い合わせ対応に集中できるようになり、コールセンター全体の業務効率の向上と生産性の改善を同時に実現可能です。
②応対品質が安定する
コールセンターでは、オペレーターの経験や知識量によって対応の質に差が出てしまうことが少なくありません。
対応方法や説明内容が担当者ごとに異なると、顧客は「サービス品質にばらつきがある」「前回の担当者の方がよかった」など、不都合を感じてしまう可能性があります。
AIを活用すれば、リアルタイムで回答候補やマニュアル、FAQを提示することができるため、オペレーターは必要な情報を確認しながらすぐに対応することが可能です。経験の浅いオペレーターでも適切な案内がしやすくなり、対応品質の均一化が実現できます。
また、AIが蓄積されたナレッジや応対データをもとにサポートすることで、属人化の防止にもつながる点がポイントです。
③コスト削減につながる
コールセンターにAIを導入することは、運用コストの削減にもつながります。たとえば、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で、オペレーターが対応する件数を減らせるようになり、必要な人員を最適化することが可能です。また、通話内容の自動記録や要約、FAQの自動生成などの機能を活用すれば、これまで人手で行っていた業務を効率化できるため、教育や管理にかかる工数も削減できます。
さらに、AIによる支援によってオペレーターの業務負担が軽減されることで、離職率の低下や採用コストの抑制にもつながります。
結果として、人件費や運用コストを抑えながら、安定したコールセンター運営を実現できる点が大きなメリットです。
コールセンターにAIを導入する流れ
コールセンターにAIを導入する流れは、以下の通りです。
イメージとギャップのないAI導入に成功するためにも、ひとつずつ手順を踏んで運用体制を構築していきましょう。
①自社の課題の洗い出し
コールセンターにAIを導入する際は、まず自社が抱えている課題を明確にすることが重要です。「オペレーターの業務負担が大きい」「問い合わせ件数が増加して対応が追いつかない」「応対品質にばらつきがある」など、現場の問題点を整理しましょう。
課題を具体的に把握することで、どの業務にAIを活用すべきかが見えてきます。たとえば、問い合わせ件数の多さが課題であればチャットボットの導入、通話後の後処理に時間がかかっている場合は通話内容の自動要約などが有効です。
現状の業務フローや課題を洗い出したうえで、AIで解決できる領域を特定することが、導入を成功させるための第一歩となります。
②改善目標の設定
課題を洗い出したら、次にAI導入によって達成したい改善目標を明確に設定します。たとえば「応対履歴作成にかかる時間を半分に短縮する」「チャットボットによる自動応答率を50％に引き上げる」「オペレーターの離職率を低減する」など、具体的な目標を掲げましょう。
目標を数値化・可視化しておくとAI導入後の効果測定が容易になり、改善状況を定量的に把握できます。
また、目標を現場に共有するとオペレーターや管理者が導入後の運用イメージを持ちやすくなり、現場の協力体制をスムーズに構築することが可能です。
③ツール選定・試験運用
改善目標を設定したら、次は自社に適したAIツールの選定と試験運用を行います。コールセンター向けのAIツールには、音声認識・チャットボット・声紋認証・感情解析などさまざまな種類があり、自社の課題や導入目的に合った機能を持つツールを選ぶことが重要です。
導入初期は、いきなり全体の業務に組み込むのではなく、スモールスタートで試験運用を行いましょう。
たとえば、一部の問い合わせや特定の業務に限定してAIを導入し、ツールの性能や運用上の課題を確認してから全社展開するのがおすすめです。
試験運用の段階で問題点や改善点を把握しておくと、開発コストやリスクを最小限に抑えつつ、導入効果を検証できます。
④オペレーターの教育
AIを導入しても、オペレーターがツールの使い方や活用方法を理解していなければ、期待する効果を十分に得ることはできません。たとえば、チャットボットの補助機能や回答候補の活用方法を知らなければ、対応スピードや応対品質の向上につながらない可能性があります。
AIの効果を十分に発揮するためにも、本格的な運用を始める前に、オペレーターへの事前教育を行いましょう。AIツールの操作方法の説明・活用シナリオの共有・FAQやマニュアルの読み方・トラブル時の対応方法などを研修やハンズオンで習得してもらいます。オペレーターが安心してAIを活用できる環境を整えることで、業務効率化や応対品質向上などAIの導入効果を最大化することが可能です。
⑤運用・改善
AI導入後は、稼働状況や対応品質を定期的にモニタリングし、継続的な改善を行うことが重要です。AIは一度導入して終わりではなく、運用しながら学習データや設定を見直すことで、より精度を上げられます。
たとえば、AIが回答できなかった問い合わせや誤った回答を分析し、FAQデータや学習内容を追加・修正できれば、対応範囲が広がります。また、オペレーターへのエスカレーションが多い内容を確認することで、AIが対応できる業務と人が対応すべき業務の切り分けも可能です。
AIが収集した顧客満足度、応答時間、解決率などの指標を定期的に確認することで、改善するべき部分もすぐに発見できます。
データをもとに改善を繰り返すことで、AIは徐々に業務に適応し、コールセンター全体の効率化や顧客対応の品質向上を同時に実現することが可能です。
コールセンターにAIを導入する際の注意点3つ
AIは万能ではなく、運用方法やデータの扱い方によっては十分な効果が得られなかったり、顧客やオペレーターに不便を与えたりすることも少なくありません。
そのため、コールセンターにAIを導入する際には、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。
AI導入時に特に注意すべきポイントは、以下の3つです。
①人間による調整が必要
AIは膨大なデータを学習することで高い精度で対応できるようになりますが、学習データの質や量によって精度が左右されるため、導入後も人間による調整が不可欠です。
たとえば、誤認識や不適切な応答が発生した場合には、オペレーターや管理者が結果をチェックし、AIの学習内容を修正する必要があります。
また、AIが感情の微妙なニュアンスや複雑な状況を完全に理解することには限界があります。
顧客が強い不満を抱えている場合や特殊な問い合わせでは、人間の判断や柔軟な対応が求められるので、AIに丸投げするのは避けましょう。
AIはあくまでオペレーターを支援するツールとして位置づけ、重要な判断や柔軟な対応は人間が担当する体制を整えることが導入成功のポイントです。
②セキュリティ対策が不可欠
コールセンターでは、顧客の個人情報や契約内容など、機密性の高い情報を日常的に扱います。そのため、AIを導入する際も情報セキュリティ対策が欠かせません。通話内容や問い合わせ履歴にはセンシティブな情報が含まれるため、不正アクセスや情報漏洩のリスクに十分注意しましょう。
具体的には、AIシステムで扱うデータの暗号化や、アクセスできるユーザーを制限するアクセス制御、ネットワーク環境の安全を確保することがポイントです。
また、クラウドサービスを利用する場合は、提供事業者のセキュリティ基準やデータ保護体制も確認することが求められます。
③導入・運用にはコストがかかる
AIをコールセンターに導入する際には、初期導入費用だけでなく、運用・保守にかかるコストも考慮する必要があります。主なコストは、以下のとおりです。
- システム導入費用
- クラウド利用料
- 学習データの整備や更新にかかるコスト
- オペレーターの教育コスト
AI導入によって削減できる人件費や業務効率化の効果と上記のコストを照らし合わせ、本当にコスト削減につながるか、事前に検討することが欠かせません。
導入・運用コストを把握し、ROI（投資対効果）を明確にしたうえで運用を進めるなど、工夫していきましょう。
コールセンターにAIを活用した企業事例3選
近年、多くの企業がコールセンター業務にAIを導入し、業務効率化や顧客満足度向上に成功しています。AIによる自動応答。通話内容の解析、FAQ生成などを活用することで、従来の人手中心の対応では難しかった課題を解決できるようになりました。
以下では、AIを活用して成果を上げている企業の事例を3つ紹介します。
それぞれの事例から、どのようにAIが活用され、どのような効果が得られたのかチェックしてみましょう。
①ヤマト運輸株式会社
物流大手のヤマト運輸は、コールセンター業務の効率化と顧客満足度向上を目的に、音声AIを活用した自動応答システム「AIオペレータ」を導入しています。主に法人から寄せられる集荷依頼の電話対応で活用されており、顧客からの電話をAIが一次対応する仕組みを構築しました。AIが問い合わせ内容を理解し、必要な情報を取得したうえでオペレーターに引き継ぐことで、待ち時間の削減と重要な要件に集中できる環境の構築を実現しています。
AIの導入は2020年11月から一部エリアで開始され、その後全国で利用できるようになりました。
現在では、AIと人が連携したハイブリッド体制により、問い合わせ件数の増加にも柔軟に対応できるコールセンター運営が可能となっています。
②三井住友トラストTAソリューション株式会社
金融業界の一翼を担う三井住友トラストTAソリューションでは、コールセンターのデジタルトランスフォーメーション（DX）を推進するために、AIを積極的に導入しています。株主からの問い合わせ対応品質を高めるため、音声認識AIとテキスト要約AIの2つのAIを組み合わせたシステムを採用しました。
上記のAIシステムは、株主との会話をリアルタイムでテキスト化し、会話のキーワードに応じて回答例やトークスクリプトをオペレーター画面にポップアップ表示する仕組みです。その結果、メモ作成やマニュアル検索の手間を省くだけでなく、経験の浅いスタッフでも的確な対応ができるようになり、保留回数や応対時間の短縮を実現しました。さらに、コンタクトセンター従業員の総労働時間を年間9,200時間削減するなど、現場の負担軽減にも貢献しています。
AIを活用してコールセンター業務のデジタル化を進め、応対品質と業務効率を両立させた成功例です。
③アフラック生命保険株式会社
アフラック生命保険は、コールセンターの顧客体験向上と業務効率化を目的にAI技術を積極的に導入しています。中でも特徴的なのが、声紋認証システムの導入です。
従来の本人確認では保険証券番号や氏名・生年月日・住所などを口頭で確認していましたが、このプロセスは平均で約2分ほどかかり、顧客にとって負担となっていました。声紋情報を登録・照合する仕組みを取り入れ、⾃動で本人確認を行えるようにしたことで、本人確認に要する時間を約30秒まで短縮しています。
さらに、アフラックではAIを活用した自動音声応答サービス（ボイスボット）を導入し、問い合わせの用件確認をAIが行うことで、オペレーターへの引き継ぎをスムーズにしています。声紋認証と組み合わせることで、AIが一次応対を行い、必要な情報を正確に把握したうえで有人対応へ移行する仕組みです。
AIと友人対応のすみわけを行うことで、オペレーターの負担を軽減することに成功した事例といえるでしょう。
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コールセンターのAI導入は、業務効率化や応対品質向上など多くのメリットをもたらします。しかし、どのツールを選び、どの業務にどう組み込むかは専門的な知見が必要です。「自社だけで導入するのは難しい」「想像していたような効果が得られなかった」という悩みを抱える企業も、少なくありません。
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さらに、問い合わせ対応やナレッジ管理のフローを整理し、AIによる自動化設計を支援したことも特徴です。
結果として、社内でのナレッジ共有にかかる時間を大幅に削減し、社員が他業務に集中できる環境を実現しました。また、問い合わせ対応工数を最大で60％削減することができ、効率化と業務品質向上を同時に達成した事例でもあります。
まとめ
コールセンターにAIを導入することは、業務効率化・応対品質向上・コスト削減などにつながります。「オペレーターの支援ツール」として非常に有効であり、業種・職種を問わず導入が進んでいるのがポイントです。
さらに、近年は顧客ニーズに応じた迅速な対応や多言語対応など、これまで人手では難しかった課題も解決できるようになりました。
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