【2025年版】コールセンター／コンタクトセンターのAI活用－活用事例や導入手順から将来の展望まで

コールセンター／コンタクトセンターでAI活用が必要とされる背景

現代のビジネス環境において、コールセンター／コンタクトセンターは企業と顧客をつなぐ重要な接点です。近年のAI環境は大きく変化しており、様々な課題を解決する手段としてAI技術の活用が注目されています。

AI技術の進化と導入ハードルの低下

かつてはAIの活用範囲が限定的でしたが、近年、多くの企業で導入が進んだことにより成功事例が蓄積され、AIの精度は飛躍的に向上しています。

その進化とともに、導入に掛かるコストや技術的ハードルも下がり、今では一部の先進企業だけでなく、中小企業を含む幅広い企業が導入を検討する段階に入っています。

中でも近年注目されているのが生成AIの活用です。過去の顧客データや応対履歴を基に、個々のニーズに合わせたパーソナライズドサポートや、顧客ごとに最適な解決策を提示する活用方法が積極的に模索されています。

膨大な顧客データの活用ニーズの高まり

コールセンターでは通話内容や対応履歴、問い合わせの種類、対応時間など、様々なデータが日々蓄積されます。

これらのデータをAIによって分析することにより、顧客の行動パターンや潜在的なニーズを把握できます。分析結果はサービス品質の向上やオペレーターの教育、業務プロセスの最適化など、様々な場面で活用可能です。

インターネットの普及により顧客との接点が減少している中で、直接つながりを持てるコールセンターは顧客データを集めて分析し、顧客満足度の向上に貢献する重要な役割を担っています。

さらに、分析結果をもとにコールセンターの人員不足対策にもつなげられます。

コールセンターにおける人手不足問題の解消手段

コールセンター業界では、慢性的な人手不足が深刻な問題となっています。業界における平均離職率は30％といわれており、日本の常用労働者に対する平均離職率が15.4％であることからも、この業界の離職率が高いことがわかります。

特にコロナ禍以降、インターネットショップ利用者の急増やリモートワークの普及などにより、コールセンターの需要が増加しています。人手不足は応答率の低下を招き、結果として顧客満足度の低下につながるため、早急な対策が必要です。

前述の膨大な顧客データをAI活用することで、より業務を効率化・最適化して人手不足を解消できます。

顧客ニーズの多様化と24時間対応の必要性

近年、顧客は電話だけでなく、メール、チャット、SNSなど、多様なチャネルでの問い合わせ対応を求めるようになっています。

さらに、時間帯や曜日に縛られない柔軟な対応も、企業にとって重要な要件となりつつあります。顧客は、自分にとって最も使いやすい手段を通じて、いつでも企業とスムーズにコミュニケーションを取りたいと考えています。

しかし、限られた人的リソースの中で、すべてのチャネル・時間帯に対応するのは現実的には困難です。こうした多様化・即時性を求める顧客ニーズに対応する手段として、AIの活用が強く求められています。

コールセンターにAIを導入するメリット

コールセンターにAIを導入することで、業務効率化から顧客満足度向上まで多岐にわたるメリットが得られます。ここでは、代表的なメリットについて解説します。

業務効率化とオペレーターの負担軽減

AIの導入により、定型的な問い合わせへの対応は自動応答システムやチャットボットに任せることが可能となり、人的リソースの最適化が図れます。

さらに、音声認識や文字起こしなどのAI機能を活用すれば、通話内容の記録・分析が自動化され、オペレーターが手作業で対応する範囲を大幅に削減できます。これにより、日々の業務負担が軽減され、対応の質と効率が向上します。

オペレーターは、AIでは対応が難しい複雑または専門的な問い合わせに集中できる環境が整うため、顧客満足度の向上と業務全体の最適化が期待されます。

応対品質の均一化と業務の属人化防止

AIにナレッジが蓄積されることにより、個々のオペレータースキルに依存しない運営体制を構築できます。コールセンター業務は属人性が高いという課題がありますが、AIの活用により業務が標準化され属人化を防止できます。

また、ボイスボット（AIを用いた自動応答システム）やチャットボットで平準化された対応を自動的に行うことで、オペレーターごとに応対品質が異なるなどの課題も解消可能です。

人件費や教育コストの削減

コールセンターの人件費は、規模や業務内容によっても異なりますが1人当たり月25～50万円といわれています。例えば100名体制で運用する場合、単純計算でも月間2,500万円以上の人件費が発生します。

しかし、AIによって業務の一部を自動化すれば、その約半分の工数を代替できる可能性があり、1,250万円規模のコスト削減が見込まれます。

実際に、AIを導入することで問い合わせの80％を自動化し、オペレーター人件費を約50％削減した事例もあります。

さらに、AIが対応領域を担うことで、新人オペレーターの採用や教育に掛かる工数も削減できるため、教育コストの軽減にもつながるという利点があります。

データ活用によるマーケティング改善

AIには、高度なデータ分析機能が搭載されており、問い合わせ内容の傾向分析や顧客の声の可視化が容易になります。これにより、重要な顧客の意見やニーズを製品やサービスに迅速に反映させることが可能となります。

また、AIを通じて蓄積された“お客様の声”を体系的に分析することで、顧客ニーズの深掘りや潜在的な課題の把握ができるようになります。その結果、リピーター取得や顧客単価の向上といったマーケティング成果にもつながるでしょう。

24時間365日の顧客対応の実現

チャットボットやボイスボットを導入することで、夜間・早朝・土日祝日といった非営業時間帯にも自動で問い合わせ対応が可能になります。

人手が確保しづらい時間帯や休業日でも、顧客からの問い合わせに即座に対応できる点は、業務効率だけでなく顧客満足度向上にも大きく貢献します。

また、“いつでもつながる”という安心感を提供できることは、顧客との信頼関係の構築に直結し、クレーム予防や機会損失の防止といった効果も期待できます。24時間体制のサポートは、今後の企業競争力を左右する重要な要素といえるでしょう。

コールセンターにおけるAIの導入手順

コールセンターにAIを導入する際は、計画的かつ段階的な進行が重要です。単にAIツールを導入するだけでは、期待した効果を得ることはできません。ここでは、AIを効果的に導入し、業務改善につなげるための基本的な手順についてご紹介します。

1. 自社の課題の洗い出しと優先順位の決定

まずは、「定型的な問い合わせが多い」「対応件数に対してオペレーターの人員が不足している」など、現状の課題を具体的に把握することから始めましょう。

問題点を明確にすることで、AI導入によって解決すべき領域が見えてきます。この課題の洗い出しには、オペレーターへのヒアリングや問い合わせ履歴データの分析などが有効です。

多くの場合、課題は複数存在するため、それぞれの重要度・緊急度に応じて優先順位を整理し、AIに任せる業務領域を段階的に決定することがポイントです。

2. 導入目的の明確化、具体的な改善目標の設定

課題を洗い出したあとは、AIを導入することにより具体的に何をどう改善したいのかなどの目的を明確にします。

例えば、「応答率を20％向上させる」「問い合わせ対応時間を30％短縮する」など、具体的な数値目標を設定することが重要です。

AIは「導入すること」が目的ではなく、あくまで課題解決の手段であることを念頭に置くことが大切です。

3. 必要なAI技術・ツールの選定

AI製品を選定する際は、自社の課題解決に必要な機能を備えているかどうかに加え、導入後のサポート体制が整っているかを事前に確認することが重要です。

AIツールやベンダーにはそれぞれ特性や強みが異なるため、明確にした課題と求める機能を照らし合わせながら、運用後のイメージも持って選定を進めましょう。

複数のベンダーから提案を受け、デモンストレーションを実施してもらうことで、実際の操作感や使用感を確認しやすくなります。

4. PoC（概念実証）や試験運用による効果検証

PoC（Proof of Concept／概念実証）とは、AIツールの導入効果や実現可能性を、小規模な環境で事前に検証するプロセスです。

試験運用を通じて、実際に期待する効果が得られるか、どのような技術的課題があるかを事前に把握することで、本格導入後のリスクを最小限に抑えることができます。

この段階では、AIの認識精度・応答速度・ユーザー体験などを重点的にチェックし、必要に応じて調整・改善を行うことが成功への鍵となります。

5. オペレーターへの教育・研修の実施

AIを効果的に活用するには、人間とAIの役割分担や連携方法、AIでは対応が簡単ではないケースのハンドリング方法などについて、オペレーターへの十分な教育が不可欠です。

AIはあくまでも“支援ツール”であり、最終的に成果を引き出すのはオペレーター自身です。AIの特性・限界を正しく理解したうえで、業務に組み込めるよう研修を行いましょう。

また、スーパーバイザーや管理職向けに、マネジメント力やチーム全体の品質向上を目的とした研修を行うことも大切です。

6. 運用開始後の継続的なモニタリング

AIツールは導入して終わりではなく、運用開始後の継続的なモニタリングと改善が不可欠です。

認識精度や応答内容、顧客満足度、業務効率化の効果といった各種指標を定期的に測定・評価し、改善点があれば迅速に対応する体制を整えましょう。

特に導入初期は、AIの学習データが不十分なことも多いため、人によるチェックや修正を丁寧に行うことで、AIの精度は徐々に向上していきます。

現場からのフィードバックを反映させる仕組みを構築し、AIと人の協働による品質向上サイクルを回していくことが理想です。

コールセンターでAIを導入する際に注意すべき点

コールセンターへのAI導入には多くのメリットがある一方で、実際の運用にあたっては事前に考慮すべき課題や注意点も存在します。AIの効果を最大限に引き出すためには、これらのリスクを十分に理解し、適切な対策を講じることが不可欠です。

AIによる認識や分析の精度向上には時間が掛かる

AIの認識機能や分析精度が最適なレベルに達するまでには、十分な量のデータ収集と学習期間が必要です。導入後からすぐに高精度な回答が得られるわけではなく、ある程度の学習が必要です。

AIを効果的に活用するためには、事前に十分な量のデータを学習させておく必要があり、運用しながらデータを蓄積していくことで精度を向上させます。この過程では、AIの回答内容を人間がチェックし、必要に応じて修正を加えるなどの継続的な改善が不可欠です。

AIは補佐として利用する

AIは高い処理能力や学習機能を備えており、業務効率化に大きく貢献しますが、すべての業務を完全に代替できるわけではありません。

特に、感情的な対応や複雑な判断をともなう問い合わせに対しては、AIの限界が顕著に表れます。

AIは過去のデータに基づいた処理には優れていますが、予期せぬ状況や学習していないケースへの柔軟な対応は困難です。そのため、対応の主体はあくまで人間のオペレーターであり、AIはその補佐的役割として位置付けることが重要です。

AIと人間の役割分担を明確にし、それぞれの強みを活かしたハイブリッドな運用体制を構築することで、業務全体のパフォーマンスを最大化できます。

AI導入・運用に掛かる初期費用と継続コストを見込む

AIは導入時の初期費用だけではなく、運用・改善していくためのメンテナンス費用も必要です。導入の際には、得られる効果と導入費用や作業工数などのコストとの比較を行い、ROI（投資対効果）を慎重に検討しなければなりません。

特に初期段階では想定外のコストが発生することも多いため、余裕を持った予算計画が必要です。また、AIの性能向上には継続的な学習データの提供やシステムの調整が必要となるため、長期的な運用コストも踏まえた総合的な判断が求められます。

セキュリティ対策とデータプライバシーに配慮する

コールセンターでは、顧客の個人情報や企業の機密情報など重要なデータを日常的に取り扱うため、AI導入時には高度なセキュリティ対策が不可欠です。

特に、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ていることが多く、情報漏えいのリスクには十分な注意が必要です。

AIを導入する際は、個人情報保護法やGDPRなどの法令に準拠したシステム設計を行い、適切な運用ルールやアクセス管理体制を整備することが求められます。

併せて、セキュリティ対策ソリューションの導入や、定期的なリスク評価・セキュリティ監査の実施を通じて、安全性を継続的に確保する取り組みが重要です。

コールセンターにおけるAI活用事例

実際にAIを導入して成果を上げている企業の事例をいくつか紹介します。具体的な導入効果や活用方法について自社と照らし合わせて、ぜひ導入時の参考にしてください。

コールセンター業J社：生成AIによる要約・メール作成の効率化

コールセンター業J社では、生成AI技術を活用してオペレーターの業務効率化に取り組みました。同社では1日当たり2,500件もの問い合わせを処理していました。

生成AIの導入により、問い合わせの要約作業が1件当たり65秒も短縮されるなどの大きな成果を上げています。

また、応対履歴を毎週、週報にまとめて顧客の声（VoC）を分析していましたが、その作業時間は約2時間から30分へと大幅に短縮されました。

生成AIの導入にあたり、生成AI起点で業務フローの見直しを実施したことによって、導入効果の最大化に成功しました。

生命保険業S社：ボイスボットとRPAで完全自動化、年間約300時間削減

生命保険業を営むS社では、AI電話自動応答システム（ボイスボット）とRPAを連携させることで、生命保険料控除証明書の再発行の手続きを完全自動化しました。

年末調整や確定申告の時期には再発行依頼が集中し、従来はオペレーターへの負担が大きな課題となっていましたが、AI導入により対応の自動化と負荷軽減に成功しています。

また、自動受付専用ダイヤルの設置により、24時間365日いつでも再発行申請が可能となり、顧客にとっても大きな利便性向上を実現しました。

システムは、顧客の音声から必要な情報を自動で取得し、RPAと連携して処理を完結させる構成となっています。

この取り組みにより、2023年度には年間約300時間（約2人月分）の業務時間を削減。さらに、証明書送付に関する問い合わせやクレームもゼロとなるなど、業務効率・顧客満足の両面で大きな成果を上げています。

人材育成業P社：チャットボットによる申し込みフォームの最適化

人材育成業P社では、お問い合わせフォームにチャットボットを導入し、顧客の疑問や不明点についてリアルタイムに解消できる仕組みを構築しました。

フォーム画面にチャットボットが自動で表示されるため、顧客は申し込みの途中で生じた疑問についてすぐに解決できる仕組みです。

オペレーターは顧客がチャットボットに入力した情報を確認しながら予約事務を実施できるようになり、業務効率が大幅に向上しました。電話では最短でも3分掛かっていた予約作業が、チャットボットの導入により最短1分に短縮されています。

また、チャットボットが24時間対応することにより、営業時間外の問い合わせにも対応できるようになり、機会損失の防止にもつながっています。

コールセンターにおけるAI活用の将来展望

コールセンター業界におけるAIの活用は、今後数年でさらに進化し、人手不足や顧客ニーズの多様化といった課題の解決手段として、ますます重要性が高まると予測されています。

ここでは、今後のAI活用において押さえておきたい注目のトレンドや展望について解説します。

市場におけるAIコールセンターの成長予測

グローバルなコールセンターAI市場は、2023年に16億ドルの規模と推定されており、2024年には19億5,000万ドル、そして2032年には100億7,000万ドルに達すると予測されています。

この成長率は年平均約22.7％（CAGR）というとても高い水準であり、AI技術が業界に与えるインパクトの大きさを物語っています。

また、国内においても同様に、2023年度時点で約60億円規模とされるAIサービス市場は、2028年度には約250億円に成長すると見込まれており、年平均成長率は約30.8％と急速な拡大が予測されています。

こうした動向から、国内外を問わずコールセンター業界におけるAI活用は、今後さらに不可欠な存在になるといえるでしょう。

AIエージェントの自律的な顧客対応拡大

近年注目を集める生成AIに続き、次なるトレンドとして期待されているのが「AIエージェント」です。

OpenAI、Meta、Microsoftなどの主要テクノロジー企業も、この分野の研究と開発に力を入れています。

AIエージェントは、人間の指示に基づいて動作する従来型AIとは異なり、自律的にタスクを遂行できる「自律型AI」です。

例えば、顧客からの問い合わせに対して、関連情報を自ら検索・取得し、最適な回答を生成しながら、必要に応じて追加情報の収集も自動的に実行するなど、一連の対応をシームレスに行うことが可能です。

すでに実運用において成果を上げている事例もあり、今後の主流機能として注目される存在です。

オペレーターの役割転換と高度専門家への進化

AIの導入が進むことで、コールセンターにおける人間の役割も大きく変化しつつあります。あるITアドバイザリー企業の調査によれば、「2025年までにカスタマーサービス組織のおよそ80％が生成AIによりエージェントの生産性と顧客体験を改善する」と予測されています。

さらに、2027年以降には単純な問い合わせの多くがAIによって自己解決され、オペレーターの業務はより高度かつ複雑な対応に特化していくと見られています。

クレーム処理やコンサルティブな提案など、AIでは代替困難な“人間ならではの対応”がより重要な役割を担うことになるでしょう。

この変化に伴い、オペレーターにはAIリテラシーやデータ分析力、高度なコミュニケーション能力が求められるようになります。

AIと人間がそれぞれの強みを発揮し合う、ハイブリッド型の運用体制が今後のスタンダードとなっていくことが期待されます。

AIの積極的活用を支援する楽天のコンタクトセンターシステム

楽天モバイルでは、AIを活用したコールセンター／コンタクトセンターを実現するためのサービスを提供しています。企業規模や求めるシステムに合わせてプランを選択できるクラウド型のコンタクトセンターシステムです。

「楽天コネクト Storm」

「楽天コネクト Storm」は、大規模なコンタクトセンターにも対応可能なクラウド型オムニチャネルプラットフォームです。様々なチャネルに対応しているほか、生成AIの活用により会話のリアルタイムなテキスト化も実現できます。

楽天コネクト Stormは信頼性の高さも特徴の一つであり、医療機関、電力会社、公的機関などのミッションクリティカルなコンタクトセンターなどでも採用されています。コンタクトセンターのプロフィットセンター化まで実現可能な、信頼性・拡張性・柔軟性に優れたサービスです。

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はじめてご利用される場合でも直感的に操作方法がわかるインターフェースであり、各種設定マニュアルもご用意しています。

テクニカルサポートデスクでは各種のお問い合わせに対応可能です。

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まとめ

2025年現在、コールセンター／コンタクトセンターにおけるAI活用はますます加速しています。

その背景には、慢性的な人手不足や多様化する顧客ニーズへの対応、蓄積された顧客データの有効活用、そしてAI導入のハードルが下がってきたことなど、複数の要因があります。

AIを導入することで、業務効率化や顧客満足度の向上など多くのメリットが期待できる一方で、導入にあたっては注意すべきポイントも存在します。

本記事では、AI導入の基本的な流れや実際の活用事例についてもご紹介していますので、これから導入を検討されている方は、ぜひ参考にしてみてください。

また、当社ではクラウド型のコンタクトセンターシステムもご提供しています。AI活用やシステム導入に関してお困りのことがありましたら、お気軽にご相談ください。

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