企業においては、不特定多数の顧客との接点として、コールセンターの活用がウエートを占めるようになってきました。

しかし現状は、多様な顧客の質問や要望に応えるためのオペレーターが不足しがちになっています。

その解決法として注目を浴びているのが、コールセンターへのAIの導入です。

しかし、果たして本当にコールセンターをAI化できるのか、AIに任せてしまって大丈夫なのかなど、疑問に思う人も少なくないでしょう。

そこでこの記事では、コールセンターにおけるAIの導入について解説します。

 

AIによってコールセンターの仕事はなくなる？

多くの企業では、顧客満足度の向上のため、コールセンターを設置しているところが多いです。

コールセンターでの業務は多岐に渡り、不特定多数のお客様からのあらゆる問い合わせや、質問に対しての適切な回答やアドバイスを行います。

それによって、日頃からの顧客の疑問や悩みを解決して、より顧客の満足度を高めるサービスの役目となっています。

しかし、多様な顧客の質問や要望を応えるだけのオペレーターは不足しているのが現状です。

そんな人員不足のコールセンターでは、AI（人工知能）の導入・活用を計画しているところが増えてきています。

 

その内容は、自社への想定されるさまざまな問い合わせに対する解答例を準備し、顧客からの質問に対して、予め用意されているフローに従い、顧客が欲しい解答を提示する流れとなります。

その結果、オペレーターの人員不足解消に繋がるのです。

 

ただし、AIがコールセンターに置き換わり、有人のコールセンターが完全になくなるのかというと、そのようなことにはなりません。緊急性のあるもの、感性や感情を伴う問合せは、無くなりません。顧客と対話をし、回答するという行為は、ゼロにはならないはずです。

 

では、どのような形でコールセンターの内で、AIが活用されていくことになるでしょうか。

次項からは、コールセンターで活用されるAIが果たす役割について解説します。

 

コールセンターで活用されているAIとは？

コールセンターにAIが導入されることで、主に次のような役割が期待されています。

オペレーター業務支援

コールセンターの業務はオペレーターのスキルに頼る部分が大きい業務です。

しかしAIを活用することで、オペレーターのスキルに依存せず、新人でもベテランに近い対応が可能になります。

 

新人オペレーターの業務において最も時間がかかる部分は各種資料の参照時間です。

AIを導入することで、AIが通話内容を把握し、通話中に自動で回答となる資料を画面上に表示するため、参照時間の大幅な削減につながります。

また、顧客の疑問や悩みに対し、素早く正確に回答できるようになるため、顧客満足度の向上も期待できるのです。

 

データ分析

近年アウトバウンドのコールセンターにおいて、顧客情報の管理・分析を行う企業が増えてきています。

顧客情報の分析にAIを活用することで、既存顧客の中から優良顧客（ロイヤルカスタマー）になりうる人物を抽出することが可能になります。

また、架電するべきタイミングや、アップセルのタイミングなど、顧客にアプローチするべき適切なタイミングを知ることも可能です。

データ分析は人力でもある程度の効果を出すこともできますが、工数とテクニックが必要です。また、データが増えれば増えるほど管理・分析にかかる工数も増えていきます。

AIを活用することで、工数を削減し効率的かつ、数字に基づいた正確な分析が可能となるのです。

また、蓄積し分析したデータは顧客対応だけでなく、マーケティング線量を立てる上でも活用することができます。

自動チャット

顧客の自己解決を促すためのチャットボットにもAIは活用されています。

チャットボットは自動的にチャットで顧客の疑問に回答するシステムです。

チャットボットは会話形式で疑問に答えるため、FAQよりも利用率は高く、顧客が自己解決できる可能性をより高めることが可能です。

 

チャットボットには大きく2種類のものがあり、1つめは予め「Aならと言われたらBと答える」といったシナリオを設定し、その通りに回答するルールベース型。

もう1つが予め入力したデータと、ユーザーとのチャットの内容を解析し、系統的に最適な回答を表示する機械学習型のチャットボットです。

 

これらのチャットボットを設置することで、返品方法や、料金についてなど、典型的な質問をコールセンターにかけてくる顧客を減らすことができるため、オペレーターの負担を軽減することができるのです。

 

音声のテキスト化

オペレーターと顧客のやり取りを音声認識機能で、テキストに自動変換する機能です。

この数年のIT進化により、音声認識関連技術も大きく飛躍してきています。

この音声認識もAIの機能の一つです。

顧客との通話においてメモが不要になるほか、細かい情報共有も可能となるため、オペレーターの負担の軽減と、顧客との言った言わないのトラブルの発生防止が期待できます。

 

コールセンターでAIを使うメリット

これまで解説してきましたが、AIにはさまざまな機能を持っており、コールセンターで大きな効果を発揮します。

AIをコールセンターで導入し活用することで、品質の高い顧客対応をすることが期待できます。

AIの利用する最大のメリットは人（オペレーター）による対応でなくても、顧客の対応が可能になるということです。

これにより、人員不足をカバーすることが可能になります。

さらにチャット機能を活用すると、顧客の質問に回答するようなことが可能になり、オペレーターの作業負担がかなり軽減されます。

そのほかにも、音声によるテキスト変換機能があり、顧客との記録を残すことが可能、顧客対応後の議事録作成等の後処理の作業時間を短縮することもメリットに挙げられます。

 

このようにAIを活用することで、コールセンターに求められる業務の一部を肩代わりさせることができるので、対応品質を上げつつ、オペレーターの負担を軽減することが可能となるのです。

 

コールセンターでAIを使うデメリット

一方で、AIを使うデメリットも存在します。

AIによる顧客対応は、機械による顧客対応になることを意味していますが、システムやソリューションの導入に、大きなコストがかかってしまうというデメリットがあります。

 

新たなシステム開発には、相当な予算が必要になり、特に高い顧客満足を実現や、コールセンターの作業効率化を図るためには、さまざまな機能を持つAIの導入が必要になってきます。FAQの準備、シナリオの構築、運用に載せるための工数には、それ相応の時間と手間を要します。

その結果、人員不足の問題をカバーすることができますが、導入するためにさまざまな準備とそれにかかるコストが必要になってくるのです。

 

また、AIはあくまで機械なので、予め定められたフローやアルゴリズムによって、顧客対応を行うことになります。

そのため、AIだと顧客が満足するような情報提供を行うことができない場合もあります。

そうなってしまうと、AIを利用せずにオペレーターが初めから対応をした方がよかったという事例も少なくありません。

AIは経験値を積み重ねることにより、顧客対応レベルも向上させることができますが、そうなるまでに時間と費用がかかってしまうという点もデメリットとして頭に入れておきましょう。

 

AIをコールセンターに導入する際の流れ

課題と問題点の整理

そもそもなぜコールセンターにAIを導入するのでしょうか。
まずは、コールセンターの状況を理解し、問題や課題を明らかにする必要があります。
例えば、「スタッフごとに対応がまちまち」「対応時間が長い」「顧客との会話データが有効活用されていない」などの問題があるかもしれません。
これらの問題に応じて、取るべき対策も異なるので、まずは問題を明確にすることが重要です。
次に、そうして整理した問題に対して、どの業務に人工知能（AI）を導入するかを決めます。
たとえば、顧客からの問い合わせに迅速に対応したり、エージェントの負担を軽減することが目標となる場合が考えられます。

導入製品の選定

問題解決のための必要な手順を明確にした後は、計画を立案し、必要な製品やサービスを比較していきます。
製品やサービスにはそれぞれ異なる特長がありますので、「自社の課題解決に必要な機能を持ったものを選ぶ」ことが大切です。
以下はいくつかのAI製品の例です。

• FAQシステム: 顧客からのよくある質問に対する自動回答を提供するツールです。FAQデータベースを構築し、AIモデルを学習させます。
• チャットボット: ウェブチャット等で顧客と対話するAIです。単純な質問に対して迅速な回答を提供します。
• 音声認識システム: 音声通話において顧客の発話をテキストに変換するシステムです。

データの収集と学習

AIを活用するためには、学習用のデータを収集し、AIモデルに組み込む必要があります。
例えば、FAQシステムではよくある質問と回答のデータを集めて、AIモデルを学習させます。
コールセンターにAIを導入する際には、以下の点に留意する必要があります。

• AIに学習させる準備期間が必要です。
• 利用頻度が低いとAIの精度が向上しづらいです。
• AIを継続的に活用するためには、人的リソースを適切に確保する必要があります。

AIの精度を高めるためには、十分な学習期間を設けることが大切です。
そして、導入後は定期的にデータを蓄積し、AIの精度を向上させる努力も必要になります。
継続的な利用には定期的なメンテナンスが欠かせないため、適切な人的リソースを確保も求められます。

AIをコールセンターに導入する際の注意点

コールセンターにAIを導入する際の注意点はいくつかあります。以下に、AI導入にあたってのポイントを箇条書きでまとめてみましょう。

• 精度と利用頻度
  AIの精度は利用頻度に左右されることがあります。利用頻度が高いタスクには高い精度のAIを選ぶ必要があります。
• セキュリティ対策
  AIシステムはデータを扱うため、セキュリティ対策を徹底しましょう。個人情報の保護や不正アクセス対策を考慮してください。
• アフターサポート体制
  AI導入後のアフターサポート体制を確認しましょう。トラブルシューティングやメンテナンスが必要です。
• 人的リソース
  AI運用における人的リソースを考慮してください。AIの設定や監視、最適化には専門知識を持つスタッフが必要です。

AIを導入しやすいコールセンターとは

コールセンターにはAIが最適でない場合もありますが、どのような条件下でAIを最大限に活用できるのでしょうか。

規模が大きい

BPOや通販の受注センターなど、多くの人が働くコールセンターでは、AIの導入が比較的簡単で、その効果もすぐに実感できる場合があります。
チャットボットなどの自動応答ツールだけでなく、音声認識やFAQシステムなど、オペレーターを支援するAIもコスト削減に役立つでしょう。

災害に備えたい

企業が災害やパンデミックに備える際にも、AIの活用がおすすめです。
災害発生時でも頼りになるAIが顧客の問題を解決し、安心感を提供してくれます。
災害時の対策として、在宅勤務のコールセンターも考慮すべき選択肢です。

ただ、災害時にはAIだけでは限界があります。
その際に、人が判断すべき事項に対応するためにも、在宅勤務のオペレーターを併用することで、より適切な問題解決を図れるようにすることも重要です。

コールセンターにおけるAIの導入事例

ここからは実際にコールセンターにAIを導入した企業の成功事例を見ていきましょう。

株式会社フォーマルクライン

 

導入前の課題

• オペレーターの会話時間を増やしたい
• 選定顧客との会話率を上げたい

導入後

• オペレーター1人につき1日の通話時間が約1時間増加
• オペレーターの会話率最大4%増加

 

アイビーシステム株式会社

 

導入前の課題

• 予算のあるクライアントに対して効果が曖昧な提案が難しい
• 改善のためのマーケティング施策を提案する方法論が不明確
• リストの分析・検証にかかるスキルとコストがかかる。

 

導入後

 

• AIによるエンドユーザーの絞り込みによって接続率・架電効率のUP
• 点数化した購入割合を基にした戦略提案よって、売上・顧客生涯価値のUP
• クライアントへのサービス導入数UP

 

 

まとめ

コールセンターにおけるAI活用効果やメリットやデメリット、選び方を説明してきました。

これからの時代、限られた人材リソースでより顧客満足度を低下させずに維持し、付加価値の高いサービスを提供していくためには、AIの導入は必須といっても過言ではありません。

ビジネス業界でAIの導入が進むなか、コールセンターでのAI活用が今後も増えていくことが予想できるでしょう。

 

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無料トライアルも行っていますので、コールセンターでのAI活用をお考えの方は、ぜひ一度ご相談ください。

この記事の執筆者

コラボスブログ編集部

株式会社コラボスは、2001年に設立。現在、東京・大阪にオフィスを構えており、
960拠点以上のお客様へクラウドサービスを使ったCTIシステムを提供。
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