コールセンターのAI導入はできる？活用事例や導入方法まで徹底解説

コールセンター業務にAIを導入する企業が増えています。 人手不足や業務効率の課題に対し、AIは有効な解決策となる一方で、「本当にAIで対応できるのか」「どこまで自動化できるのか」といった不安もあるでしょう。 この記事では、コールセンター業務へのAI導入の可能性と課題、導入のポイントを具体的な事例を交えて解説します。

コールセンターにAIは導入できる？

コールセンター業務へのAI導入は十分可能です。 実際、多くの企業がAIを活用して業務の一部を自動化し、効率化や品質向上を実現しています。

では、現在どのような企業がAIを導入しているのでしょうか。 次項で、実際の導入状況と事例を紹介します。

コールセンターのAI導入状況

現在、多くの企業がAIを活用して、コールセンター業務の効率化に取り組んでいます。 以下は、実際に導入が進んでいる企業の主な活用例です。

• ヤマト運輸は、再配達受付にAI自動応答を導入し、オペレーターの負担を軽減しています。
• アフラック生命保険は、声紋認証AIを活用することで、本人確認の手続きを円滑にしています。
• SBI生命保険は、AIエージェントにより定型業務を自動化し、対応スピードを向上させています。
• 東京ガスは、対話型AIによる顧客対応を導入し、24時間サポート体制を実現しています。

このように、企業ごとに目的に合ったAI活用が進み、実際に業務改善の成果が見られています。

コールセンターが抱える4つの課題

多くの企業がコールセンターの運営に悩みを抱えています。 人材の確保や対応の質、業務の効率など、課題は多岐にわたります。

本章では、「慢性的な人材不足」「業務効率の低下」などコールセンターが抱える4つの課題を解説します。

慢性的な人材不足

電話対応に伴うストレスや精神的負担の大きさから離職率が高く、慢性的な人材不足が課題です。

特にクレーム対応や感情労働の比重が大きいコールセンターでは、短期間で退職するケースが多く、人材の定着が難しい状況が続いています。

採用活動を繰り返しても常に人手不足が解消されず、応答体制の維持や教育コストの増加にもつながっています。

業務効率の低下

現在のコールセンター運営では、一人のオペレーターが複数の対応を抱えることで処理が追いつかず、業務効率が低下していることが課題となっています。

電話対応に加えて、システム入力や顧客情報の確認など、並行して行う作業が多く、業務が煩雑化しています。

この状態が続くと対応の遅れやミスが生じやすくなり、 結果的に顧客満足度の低下やオペレーターの負担増加にもつながります。

対応品質のばらつき

オペレーターごとに経験やスキルに差があるため、対応品質のばらつきが課題です。

ベテランと新人とでは、対応の丁寧さや判断力に違いが出やすく、 顧客満足度にもばらつきが生じてしまいます。

このような差が続くと、クレームや信頼低下の原因にもなり、 コールセンター全体の評価にも影響を与える可能性があります。

顧客ニーズの多様化

「早く答えてほしい」「丁寧に説明してほしい」「チャットで済ませたい」など、顧客ニーズが多様化しているのが課題です。

顧客ごとに求める対応のスピードや手段が異なり、 従来の電話中心の対応では十分に応えきれない場面が増えています。

対応チャネルや提供する情報の深さに柔軟性が求められる一方で、 オペレーターの対応力やシステムの限界が追いついていない現状があります。

ニーズに応じた最適な対応を行う体制づくりが、今後の重要なテーマとなっています。

コールセンター業務はAI導入でなくなる？

AIの導入が進んでも、コールセンター業務が完全になくなることはありません。

確かにAIで代替できる業務はありますが、 すべてを機械に任せられるわけではなく、人による対応が依然として求められています。

本章では、「AI導入で代替される業務」「AI導入後も必要な人間オペレーターの役割」について解説します。

AI導入で代替される業務

再配達受付やよくある質問への応答、本人確認などはAI導入で代替される業務です。

これらの業務は、あらかじめ決まったフローや定型文で対応できるため、 AIが自動的に処理しやすく、人の手を介さなくても正確な対応が可能です。

AIを活用することで、業務の効率化だけでなく、 オペレーターの負担軽減や人件費の削減にもつながります。

AI導入後も必要な人間オペレーターの役割

クレーム対応や柔軟な提案、相手の感情をくみ取る会話などは、AI導入後も必要な人間オペレーターの役割です。

これらの業務では、単なる情報処理だけでなく、 顧客の気持ちを読み取って適切に対応する「人ならではの力」が求められます。

特にイレギュラーなケースや複雑な要望には、 臨機応変な判断力や経験に基づいた対応が必要です。

AIと人間がそれぞれの強みを活かしながら連携することが、 今後のコールセンターにおける理想的な体制と言えるでしょう。

コールセンターにAIを導入する5つのメリット

AIの導入によって、コールセンター業務は効率化や品質向上が期待できます。 課題解決だけでなく、顧客対応や運営体制にもプラスの影響を与える場面が増えています。

本章では、「オペレーター業務の負担軽減」「顧客満足度の向上」などのコールセンターにAIを導入する5つのメリットを紹介します。

1. オペレーター業務の負担軽減

よくある質問への自動応答や一次対応の自動化により、オペレーター業務の負担軽減が実現します。

AIが問い合わせ内容を自動で分類・処理することで、対応時間が短縮され、対応件数の増加にも柔軟に対応可能です。

また、対応履歴の自動記録や要約機能により、事後作業の工数も削減され、より高度な業務に専念できる環境が整います。

2. 顧客満足度の向上

24時間対応のチャットボットや音声AIにより、待ち時間の短縮やスムーズな案内が可能になり、顧客満足度が向上します。

人手に頼らずに基本的な質問にすぐ回答できるため、顧客のストレスを軽減できます。 また、問い合わせ内容に応じた適切な対応部署への振り分けもスムーズに行えるため、対応品質の安定化にもつながります。

3. コスト削減

よくある問い合わせの自動対応や、FAQ対応の無人化により、対応要員の数を最適化でき、コスト削減になります。

人手をかけなくても一定の品質を保った対応が可能になるため、業務の効率化と同時に人件費や教育コストの削減が期待できます。 また、時間外や深夜の対応もAIが担うことで、シフト体制の見直しにもつながります。

4. 安定的な運営体制の構築

AIの活用により、人手不足や属人化のリスクを軽減し、安定的な運営体制の構築が可能になります。

人員の急な欠勤や繁忙期でも、チャットボットや音声AIが一定の対応を継続できるため、業務の中断を防げます。 また、ナレッジをAIに蓄積・共有することで、対応の品質とスピードを一定に保つことができます。

5. 顧客感情分析でサービスの向上

通話やチャットの内容から顧客の感情や満足度をリアルタイムに分析できるため、顧客感情分析でサービスの向上が実現します。

AIが感情の傾向やネガティブワードを検知することで、問題が起こる前に対処する体制が整います。

また、分析データをもとに応対品質や商品・サービス内容を見直すことで、顧客満足度のさらなる向上が期待できます。

コールセンターのAI活用事例【企業別4選】

近年、多くの企業がAIを取り入れて、コールセンターの業務効率や顧客対応の質を向上した事例です。

本章では「ヤマト運輸のAI自動応答による再配達業務効率化」「アフラック生命保険の声紋認証活用事例」などコールセンターのAI活用事例を紹介します。

ヤマト運輸のAI自動応答による再配達業務効率化

ヤマト運輸では、音声認識技術を活用することで、オペレーターを介さずに自動で対応できるAI自動応答システムにより再配達依頼の受付業務が効率化した事例です。

再配達受付の多くをAIが担うことで、人手をかけずに高い対応品質を保つことが可能になりました。 これにより、電話が混み合う時間帯でもスムーズな受付が可能となり、顧客満足度の向上にもつながっています。

アフラック生命保険の声紋認証活用事例

アフラック生命保険は、話し方や声の特徴から本人かどうかを識別する声紋認証を活用し、本人確認の迅速化とセキュリティ強化を実現した事例です。

従来のように複数の確認項目を尋ねる必要がなくなり、顧客の負担を減らしながら対応スピードを向上させています。 また、声紋は偽造が難しく、なりすまし防止の観点からも高い効果を発揮しています。

SBI生命保険のAIエージェントによる業務自動化

SBI生命保険は、契約内容の確認や手続きの案内などをAIエージェントで対応し、業務の自動化を実現した事例です。

人手をかけずに一定品質の対応ができるようになり、オペレーターの負担軽減と顧客対応のスピード向上に貢献しています。

東京ガスの対話型AIで顧客サポート向上

東京ガスは、ガスの使用開始・停止手続きや引越し時の問い合わせなどに対話型AIを導入し、顧客サポートの向上を実現した事例です。

対話形式での応答により、利用者はストレスなく情報を得られるようになり、24時間対応も可能になりました。

コールセンターに使えるAIツールの種類

コールセンター業務では、さまざまなAIツールを活用することで

対応スピードの向上や、オペレーターの負担軽減が可能になります。

本章では、「チャットボット」「ボイスボット（AI自動応答）」などコールセンターに使えるAIツールの種類をご紹介します。

チャットボット

チャットボットは、コールセンターのよくある問い合わせ対応を自動化し、オペレーターの業務負担を軽減できるAIツールです。

WebサイトやLINEなどに設置され、営業時間外でも顧客の質問に即時対応できるのが大きな特徴です。 予約変更や商品情報の案内など、定型的なやり取りを任せることで、オペレーターは複雑な対応に集中できるようになります。

ボイスボット（AI自動応答）

ボイスボット（AI自動応答）は、電話による定型的な問い合わせに自動で対応し、コールセンターの業務効率化と対応時間の短縮を実現するAIツールです。

再配達受付や営業時間の案内など、繰り返し発生する内容を人手を介さずに処理できます。 24時間対応が可能になるため、顧客の利便性も大きく向上します。

音声認識・議事録作成ツール

音声認識・議事録作成ツールは、通話や会話内容をリアルタイムで文字起こしし、記録業務を効率化できるAIツールです。

対応中のメモ作成や応対履歴の入力を自動化することで、オペレーターの負担を軽減できます。

また、発言内容が正確に記録されるため、対応ミスの防止やトラブル時の証拠としても活用可能です。

FAQ・ナレッジベースシステム

FAQ・ナレッジベースシステムは、よくある質問や業務知識をデータベース化し、迅速かつ正確な回答を可能にするAIツールです。

オペレーターが回答に迷ったときにも、必要な情報をすぐに検索・共有できるようになります。

マニュアルの整備や新人教育にも役立ち、業務の属人化を防ぐことができます。

テキストマイニングツール

テキストマイニングツールは、通話記録やチャット履歴などの文章データを分析し、顧客の不満やニーズを可視化できるAIツールです。

大量のやり取りの中から頻出ワードや感情傾向を抽出することで、問題の早期発見やサービス改善につながります。

顧客満足度向上のヒントを得たい企業にとって、有効な分析手段のひとつです。

コールセンターへのAI導入手順

AIツールの導入にあたっては、まず現状の課題を明確にし、何を解決したいのかを定めることが重要です。

課題の種類によって選ぶべきAIツールは異なり、目的に合わない導入では十分な成果が得られないこともあります。

本章では、「導入前の課題分析と目標設定」から「AIツールの選定」まで、コールセンターへのAI導入手順をわかりやすく解説します。

導入前の課題分析と目標設定

「問い合わせ対応に時間がかかる」「対応の品質にばらつきがある」といった現状の課題を分析し、解決すべき目標を設定することがAI導入の第一歩です。

漠然とした課題のままでは、適切なAIツールを選べず、導入効果も見えにくくなります。 「応答時間を30％短縮したい」など、目標を具体化することで選定や効果検証がしやすくなります。 また、目標を関係部署と共有すれば、導入後の運用もスムーズに進みます。

AIツールの選定

AIツールは、解決したい課題や業務上の目的に応じて、最適なものを選ぶことが成功のポイントです。 「なんとなく便利そうだから」と導入しても、用途が明確でなければ期待する効果は得られず、現場にも定着しにくくなります。

導入前に自社の課題を整理し、「誰が」「何のために」使うのかを明確にすることが、選定の第一ステップです。 以下に、目的別にどのツールが適しているかの目安をまとめましたので、参考にしてください。

目的別ツールの選び方

• よくある質問を自動化したい場合 　→ チャットボット：即時対応が可能になり、負担を軽減できます。
• 電話対応の負担を減らしたい場合 　→ ボイスボット：対応を自動化でき、待ち時間も短縮できます。
• 通話記録を自動化したい場合 　→ 音声認識ツール：会話を文字起こしし、記録作業を効率化できます。
• 回答品質を均一にしたい場合 　→ FAQシステム：誰でも正確な情報に基づいて対応できます。
• 顧客の本音や不満を分析したい場合 　→ テキストマイニング：傾向を把握し、改善に活かすことができます。

実証実験(PoC)

AI導入前には、効果や運用上の課題を確認するために実証実験（PoC）を行うことが重要です。

小規模な業務や一部の部署でAIを試験導入し、現場との相性や想定通りの成果が出るかを検証します。

この段階で使いやすさや精度、課題点を把握しておくことで、無駄なコストや失敗のリスクを抑えることができます。

運用環境の構築

AIを実務で活用するには、システム連携やセキュリティを含めた運用環境の構築が欠かせません。

既存の業務システムとの接続、APIの設定、データの取り扱い方などを事前に設計する必要があります。 あわせて、現場での操作マニュアルや問い合わせ対応体制も用意しておくと、スムーズな定着につながります。

導入後のモニタリングと改善

AI導入後は、効果を継続させるために定期的なモニタリングと改善が必要です。

応答精度や業務削減効果、顧客満足度などの指標をもとに運用状況を確認し、必要に応じて設定やシナリオを見直します。 継続的にPDCAを回すことで、AIの性能を最大限に引き出し、現場に根付いた活用が可能になります。

コールセンターAI導入のデメリット

AIツールの導入は多くのメリットがある一方で、いくつかの注意点もあります。 導入前に想定される課題やリスクを理解しておくことで、現場での混乱や想定外のトラブルを防ぐことができます。 

本章では、「初期コストと維持費用の負担」「AIの感情理解と共感力の限界」などコールセンターAI導入のデメリットを解説します。

初期コストと維持費用の負担

システムの導入費やカスタマイズ費用に加え、運用後も月額使用料やメンテナンス費など初期コストと維持費用の負担がかかります。

導入直後だけでなく、継続的に発生する費用も見込んで予算を立てる必要があります。

無料プランや段階的な導入でリスクを抑える方法も検討するとよいでしょう。

AIの感情理解と共感力の限界

丁寧な対応や気持ちに寄り添う姿勢が求められるクレーム処理や相談対応では、AIの感情理解と共感力の限界があります。

AIは言葉の意味を処理することはできますが、人間のように相手の感情に寄り添った対応は苦手です。

こうした場面では、オペレーターのフォローや介入が欠かせません。

ハルシネーションによる誤対応リスク

実在しない手続きや誤った案内を顧客に伝えてしまうハルシネーションによる誤対応リスクがあります。

AIは自信ありげに間違った情報を返すことがあり、それをそのまま使うとトラブルや信用低下を招く恐れがあります。 誤回答を防ぐために、モニタリング体制や確認フローを整備しておくことが重要です。

情報漏洩・セキュリティ対策の必要性

通話内容や顧客データを扱うAIには、外部への不正アクセスやデータ流出など情報漏洩・セキュリティ対策が必要です。

特に個人情報を含む業務では、暗号化やアクセス制限、ログ管理などの基本対策を徹底する必要があります。 万が一の事故を防ぐためにも、運用ルールの整備と従業員への意識づけも欠かせません。

まとめ

コールセンターへのAI導入は、業務の効率化や対応品質の向上といった大きなメリットをもたらします。 一方で、初期費用やセキュリティ対策、AIの限界によるリスクなど、慎重に検討すべき点も存在します。

導入を成功させるためには、「何を解決したいのか」を明確にし、自社の課題や業務フローに合ったツールを選定することが不可欠です。 

実証実験（PoC）を通じて現場との相性を確認し、運用体制や改善サイクルを整えることで、AIを“使える戦力”として活用できるようになります。

今後の競争力強化や人手不足対策としても、AI活用は大きな鍵となります。短期的な効果だけでなく、長期的な視点での導入戦略を立てることが求められます。