近年注目を集めている「生成AI」とは、膨大なデータをもとに文章や音声などを自動生成する人工知能（AI技術）のことです。生成AIは、業務効率化や顧客対応の質向上に大きな可能性を秘めています。
この生成AIを活用した「コールセンター（コンタクトセンター）」は、オペレーターの負担を軽減しながら、素早く正確な顧客対応を実現する次世代の仕組みとして、さまざまな企業で導入が進んでいます。
そこで本記事では、生成AIを活用したコールセンターの概要や導入メリット、具体的な活用事例、導入時のポイントや選び方について詳しく解説します。
SHIFT AIでは、こうした生成AIを活用したコールセンターの導入を検討されている企業様向けに、AIの基礎知識から活用方法までを学べる「AI研修サービス」を提供しています。また、会社の課題に応じた導入支援やコンサルティングも行っており、実際の業務へのノウハウまで一貫してサポートが可能です。
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生成AIを導入したコールセンターとは？
コールセンターで生成AIを導入すると、業務の効率化や顧客満足につながります。ここでは基本概要や人間オペレーターとの違いを紹介します。
生成AIとコールセンターの基本概要
生成AIを導入したコールセンターでは、音声認識や自然言語処理（NLP）、音声合成などのAI技術を組み合わせることで、従来のコールセンター業務を効率的に行えます。
例えば、ユーザーからの音声をAIがリアルタイムで認識し、内容を理解した上で適切な回答を自動生成し、音声として出力することが可能です。
これにより、インバウンド（受電）対応・アウトバウンド（架電）対応の両方が可能となり、幅広い業務に対応できます。
AIならではの強みとして、24時間365日の対応や多言語対応も可能で、時間帯や国籍にとらわれない柔軟な顧客対応につながるのです。
また、近年のカスタマー業界では、生成AI技術の実用的な導入が進んでいます。特にオペレーターの業務効率化を目的として、顧客メールに対する返信の下書き作成や通話内容の自動要約といった補助的役割での活用が広がっています。
出典：メール回答の作成時間を6割短縮、コンタクトセンターで進む生成AI活用
AIオペレーターと人間オペレーターの違い
AIオペレーターと人間オペレーターには、以下の表のようにそれぞれ異なる強みと特性があります。
| 項目 | AIオペレーター | 人間オペレーター |
| 対応速度 | 非常に速い | 通常のスピード |
| 処理件数 | 同時に多数対応可能 | 1件ずつ対応 |
| 感情的なケア | 苦手（機械的な応答） | 得意（共感や丁寧な対応が可能） |
| 柔軟な対応 | 制限あり（想定外の対応が難しい） | 臨機応変な対応が可能 |
| 主な得意分野 | 定型業務、FAQ対応 | クレーム処理、複雑な問い合わせ対応 |
| 導入・運用コスト | 長期的にはコスト削減につながりやすい | 人件費がかかる |
まず、AIオペレーターは対応速度が非常に速く、同時に多数の問い合わせに対応できるのが大きな特徴です。人手をかけずに膨大な処理件数をこなせるため、単純な問い合わせや定型業務では高いパフォーマンスを発揮します。
一方で、人間オペレーターは感情のこもった対応や柔軟なコミュニケーションが可能で、クレーム対応や複雑な相談といった、より丁寧なヒアリングが求められる場面で活躍します。
このように、AIと人間の得意分野をうまく使い分けることが、理想的なコールセンター運営の鍵となるでしょう。
AIコールセンターが注目される背景や導入のメリット
ここではコールセンターが生成AIに着目している理由や導入するメリットを紹介します。
人手不足・コスト削減への対応
近年、多くのコールセンターが抱えている問題の一つが人手不足です。特に長時間の業務や精神的な負担が大きいコールセンターの仕事は離職率が高く、慢性的に人材の確保が難しい状況が続いています。
実際、厚生労働省によると、コールセンター業が含まれる「サービス業（他に分類されないもの）」の離職率は11.7％と、全産業の中で3番目に高い数値でした。
業務負担の軽減は、離職率の改善や働きやすい職場づくりにもつながり、結果として安定した人材確保とサービス品質の向上に役立ちます。
AIオペレーターであれば、24時間365日稼働が可能で、休憩も不要です。そのため、対応の漏れや待機時間の削減にもつながるでしょう。
また、新人オペレーターの教育や研修にかかるコストも不要になるため、人件費や教育コストの削減にも効果的です。
顧客ロイヤルティの向上
生成AIを活用したコールセンターは、多様化する顧客ニーズに応えるソリューションとなっています。生成AIを導入したコールセンターであれば、顧客からの問い合わせに対してすぐに対応できるため、待ち時間の短縮が可能です。
また、迅速なレスポンスによって顧客の不安やストレスを軽減し、結果として「この企業は信頼できる」「対応が丁寧だった」と感じてもらえる機会が増えます。
こうした積み重ねが顧客ロイヤルティの向上につながり、長期的に信頼関係の構築につながるのです。
業務効率の向上
生成AIの導入によって、問い合わせ対応の多くを自動化できるため、オペレーターの負担を軽減できます。
定型的なトラブルやよくある質問への返答はAIが即座に対応するため、人間のオペレーターはより複雑で専門的な対応に専念でき、業務がスムーズに進みます。
関連記事：業務効率化にAIを活用する方法とは？AI導入のメリットや成功のポイントを解説
コールセンターで生成AIを使ってできること｜8つの活用事例
コールセンターで生成AIを導入することで生産性が高まります。ここでは実際の活用事例を8つ紹介します。
- 音声自動応答（IVR＋NLP）
- FAQの自動応答
- 応答内容の自動記録・要約
- CRMとの連携でパーソナライズ対応
- 生体認証技術による声紋認証
- テキストマイニングとVOC分析
- クレーム対応の効率化
- 外国語対応
ぜひ参考にしてください。
活用事例①音声自動応答（IVR＋NLP）
コールセンターでは、IVR（音声自動応答）とNLP（自然言語処理）を組み合わせたシステムが活用されています。これまでのプッシュボタン式のメニュー選択ではなく、顧客がAIと対話するだけで、AIが要望を理解し、適切な部門や回答へと誘導します。
例えば、「引っ越しの手続きがしたい」と話せば、AIがその内容を認識し、該当する担当オペレーターや情報提供へスムーズに対応可能です。
活用事例②FAQの自動応答
FAQ（よくある質問）への自動応答にも、生成AIが活用されています。定型文を返すのではなく、社内ナレッジベースやCRM（顧客関係管理）と連携することで、顧客ごとの情報をもとに個別対応が可能になります。
例えば、過去の購入履歴や問い合わせ内容を参照しながら、「前回と同じ商品の再注文をしたい」といったリクエストにも即座に対応できるのです。人間のオペレーターに頼らずに、スピーディな回答ができるため、効率化と顧客満足度の向上が期待できます。
活用事例③応答内容の自動記録・要約
生成AIを導入したコールセンターでは、通話中の会話をリアルタイムで文字起こしし、要点を自動で要約する機能が活用されています。これにより、担当オペレーターは対応に集中しながらも、記録作業にかかる時間や労力を削減できます。
また、通話後すぐに要約が完了するため、社内の引き継ぎや報告作業もスムーズに行え、チーム全体の業務効率がアップします。マネジメント側にとっても、応対内容を可視化することで品質管理や教育にも役立てやすくなるのが利点です。
活用事例④CRMとの連携でパーソナライズ対応
生成AIを活用したコールセンターでは、CRM（顧客管理システム）との連携により、よりパーソナライズされた対応が可能になります。顧客の過去の購入履歴や問い合わせ内容をもとに、最適な回答や提案をリアルタイムで行えるため、顧客満足度の向上につながります。
また、対応履歴が自動で蓄積されていくことで、次回の対応時もスムーズに情報を引き継ぐことができるため、オペレーターの業務負担も軽減できるでしょう。結果として、企業にとってはリピーター獲得やロイヤルティの向上にも効果が期待できます。
活用事例⑤生体認証技術による声紋認証
生成AIと連携することで、顧客の声を使った本人確認＝声紋認証が可能になります。声紋は指紋や顔と同様に一人ひとり異なるため、セキュリティ性が高く、パスワードや本人確認番号を忘れてしまっても、スムーズな認証が行えます。
また、オペレーターが顧客情報を手入力で確認する必要がなくなることで、確認ミスを防ぎ、対応の正確性やスピードもアップするでしょう。金融業界や保険業界など、本人確認における高い精度が求められる現場を中心に、導入が進んでいます。
活用事例⑥テキストマイニングとVOC分析
コールセンターに寄せられる顧客の声（VOC：Voice of Customer）をテキストデータとして収集し、AIが自動でデータ分析するのが「テキストマイニング」です。
これにより、顧客の不満や要望、よくある問い合わせ内容などを可視化し、商品・サービスの改善やマーケティング施策に活かせます。
大量の応対記録からトレンドやニーズを迅速に把握できるため、リアルタイムに近いスピードでの経営判断に有効です。このように、コールセンターの役割が「単なる対応窓口」から「顧客理解の最前線」へと進化しています。
活用事例⑦クレーム対応の効率化
AIを活用することで、顧客の発言から不満や怒りの感情を検出し、クレームの根本的な原因を特定しやすくなります。感情分析やキーワード抽出により、対応の優先順位を自動で判断したり、適切な部署へ迅速にエスカレーションしたりすることが可能です。
これにより、対応のばらつきや属人化を防ぎ、クレーム発生時の早期解決により顧客満足度の向上につながります。また、過去のクレームデータを分析することで、未然にトラブルを防ぐ改善策の提示も期待できます。
活用事例⑧外国語対応
生成AIに複数の言語を学習させることで、英語・中国語・韓国語などの多言語対応が可能になります。これにより、マルチリンガルな人材を新たに採用・育成する必要がなくなり、外国語対応のハードルが大きく下がります。
通訳を介さずに、自然な会話でスムーズなやり取りができるため、訪日外国人や海外顧客への対応力が向上し、今後グローバル展開を見据えたビジネスにも大きなメリットをもたらします。
関連記事：生成AIで業務効率化を実現！業種別の活用事例6選と導入ポイントを解説
コールセンターで生成AIを導入する際の課題
AIを導入する前に懸念点を見つけ、どのように対応していくかを検討する必要があります。
複雑な問い合わせには不向き
生成AIは多くの問い合わせに対応できますが、例外的なケースや感情的な顧客対応には限界があります。
例えば、以下のような対応が苦手です。
- 複雑な契約内容
- 変更やトラブルに対する謝罪対応
想定外の質問には正確に対応できず、間違った回答をしてしまう可能性も否定できません。
そのため、生成AIはあくまで一次対応やルーチン業務の効率化を行い、最終的な判断や感情面でのケアは人間オペレーターが行う必要があります。
初期導入コストや学習期間が必要
生成AIを活用したコールセンターの構築には、初期段階でのコストや準備期間が必要です。AIに適切な対応をさせるためには、業務に沿ったシナリオの作成や、専門用語・過去の問い合わせ履歴などのデータを用いた学習が不可欠です。
このプロセスには時間と手間がかかるため、導入当初は想定通りの精度に至らない場合もあります。しかし、継続的な改善と学習を重ねることで、AIのパフォーマンスは飛躍的に向上し、長期的な業務効率化につながります。
プライバシーとセキュリティ
生成AIを活用するコールセンターでは、顧客の氏名や連絡先、契約内容などの個人情報を取り扱う場面が多いため、プライバシーとセキュリティ対策が極めて重要です。
特に生成AIは大量のデータを学習・処理するため、情報漏洩リスクが高まる可能性があります。
漏洩リスクには、外部からのサイバー攻撃によるものと、内部関係者による不正持ち出しの2種類があり、どちらも企業に大きな損害をもたらす恐れがあります。
そのため、厳格なアクセス管理やログ監視、暗号化などのセキュリティ対策を講じるとともに、運用するスタッフへの教育も欠かせません。
導入が進む業界別の活用事例
カスタマー業界ではAIの導入が目覚ましく進んでおり、業務の効率化やサービス品質の向上が図られています。ここでは、業界別の活用事例を3つ紹介します。
それぞれ詳しく見ていきましょう。
通信業界：契約変更や料金確認対応
ソフトバンクは、2024年7月から日本マイクロソフトと共同開発による生成AI活用型コールセンターへの導入を進めています。Azure OpenAI Serviceを基盤とし、顧客の待ち時間短縮と対応品質の均質化を主な目的としたシステムです。
通信業界では先進的なAI活用事例として注目されており、この取り組みはDX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として位置づけられています。
他の大手企業も同様のAI導入を検討する中、ソフトバンクの事例は顧客体験向上とオペレーション効率化の両立を目指す業界モデルになりつつあります。
出典：日本マイクロソフトとの共同開発により、生成AIでコールセンター業務の自動化を加速
EC・小売業界：注文・返品対応
アイレット株式会社は2025年2月より、EC業界向けに革新的なAI検索ソリューションの提供を開始しました。Google CloudのVertex AI Search for commerceを基盤とするこのサービスは、ECサイトにおける商品検索と推奨機能を強化します。
顧客の購買行動や嗜好を学習することで、パーソナライズされた検索結果を表示し、注文から返品対応まで一貫して行えます。
AI技術を活用した精度の高い商品提案は、顧客満足度の向上とともに購買率の増加にも貢献すると期待されています。
出典：アイレット、「EC サイト向け AI 検索ソリューション」を提供開始
金融業界：口座開設やクレジットカード再発行
金融業界でのAI活用事例として、NTTドコモとNTTデータの連携による「AI電話サービス」金融業界向けパッケージが注目されています。
2021年に開始されたこのサービスは、手続き資料の送付案内や未納顧客への連絡などの定型業務を自動化し、コールセンターの課題解決に貢献しています。
銀行や証券、クレジットカード、保険各社向けの専用シナリオが用意され、業務に合わせたカスタマイズも可能なため、導入期間の短縮とコスト軽減を同時に行えます。口座開設やカード再発行などの手続き確認をAIが自動完了できる点も、業務効率化の大きな強みです。
出典：「AI電話サービス」金融業界向けのパッケージプランの提供開始
コールセンター向けの生成AIの選び方｜比較ポイント
コールセンターで生成AIを搭載するにあたり、事前に知っておきたいポイントがあります。ここではAIの種類や注意点を詳しく解説します。
生成AIの種類を知る
まずはAIの種類を知ることから始めましょう。以下では、AIの種類を一覧表にしています。
| AIツール名 | 主な機能できること | 導入メリット | おすすめケース |
| チャットボット | ・チャットによる自動応答・顧客対応の自動化・サポート業務の効率化 | ・24時間対応可能・人手不足を解消・簡易な問い合わせに最適 | ・単純な質問が多い・深夜帯も問い合わせ対応したい |
| ボイスボット（AI自動応答） | ・電話による簡単な自動応答・音声認識・自然言語処理・合成音声による案内 | ・待ち時間の短縮・人員の省力化・24時間対応 | ・電話対応が多い・夜間や休日も対応が必要 |
| FAQシステム | ・よくある質問と回答を蓄積・自己解決の促進・社内外の情報共有 | ・問い合わせ数の削減・顧客満足度の向上・回答の平準化 | ・同じ質問が多い・対応のばらつきを減らしたい |
| AI検索システム | ・情報検索の高速化・高精度化・チャット感覚で検索・FAQとの連携も可 | ・調査時間の削減・自己解決率の向上・応答の標準化 | ・調べる業務が多い・定型質問が多い |
| 声紋認証 | ・声による個人特定・本人確認を自動化・セキュリティ向上 | ・本人確認の手間を削減・誤認防止・信頼性向上 | ・本人確認が必須な業務が多い・高セキュリティが求められる |
| AI議事録自動作成ツール | ・通話のリアルタイム文字起こし・音声ファイルのテキスト化・マニュアル作成支援 | ・議事録作成の負担削減・聞き漏れ防止・情報共有の迅速化 | ・議事録作成に時間がかかる・会話記録を活用したい |
| VoC分析ツール（テキストマイニング） | ・テキストの単語分解・解析・共起語・クラスタリング分析・顧客ニーズ抽出 | ・改善点の早期発見・フィードバックの自動収集・判断の迅速化 | ・膨大な顧客の声を活かせていない・分析リソースが足りない |
それぞれ特徴が異なるため、自社が抱える課題を予測して比較検討しましょう。
自社業務への適合性をチェックする
AIツールを選定する際は、自社の業務内容に合っているかを見極めることが重要です。特に、過去の導入事例や、同業種での利用実績があるかを確認すれば、スムーズな活用が期待できます。
また、業種に特化したカスタマイズの有無や、特定の業務に強みを持つ機能なども見逃せません。自社の業務フローや課題にマッチするかどうかをしっかりチェックしましょう。
業務フローの見直しをする
コールセンターの生成AI導入における業務フロー見直しは、大切な成功要因です。効果的に実装するためには、まず現状の課題を「顧客対応」「事務作業」「組織マネジメント」の3分野に分類して明確化することが必要です。
この分析を基に、AIが解決すべき具体的な業務やプロセスを特定し、それぞれに必要な作業を考えましょう。
漠然とした課題設定では効果が限定的になるため、「何のために」「どの業務で」AIを活用するかを明確にすることで、投資対効果の高いAI導入が実現します。
AIをコールセンターで活用する際のポイント
ツールの選び方に加えて、AI導入時を成功させるためのポイントも紹介します。
- AI活用前提のマニュアルに変える
- AIを定期的にアップデートする
- 経営層がAIへの理解を深めておく
弊社の支援経験をもとにした内容も盛り込まれているので、参考にしてみてください。
AI活用前提のマニュアルに変える
まず意識したいのが、AI導入後にマニュアルを修正することです。
AIの活用後は、問合せ内容が変わることが予想されます。「AIの回答内容は本当に合っているのか」「AIの指示通りに対応したけど解決しなかった」といったような、AIがあるからこそ発生する質問が増えるはずです。
そのため、事前にどんな新しい質問が来るか想定し、マニュアルに組み込んでおくといいでしょう。オペレーターの対応の質が向上するはずです。
AIを定期的にアップデートする
AIのアップデートも定期的に実施したいです。
AIはいつも正確な回答をしてくれるわけではなく、対応を誤るケースも発生すると思われます。そういった事例がないか定期的にチェックし、AIが正しく動くようにメンテナンスをしましょう。
定期的に、現場のリーダーが顧客からの問合せ内容を確認する、オペレーターにAIが問題なく動いているか聞くなどして、よりよい運用を目指せるのが理想です。
経営層がAIへの理解を深めておく
経営層がAIに対する知識を持っておくことも重要です。
経営層に知識がないと、AIを導入する意義が伝わらず従業員の理解を得られないかもしれません。また、AIの知識がないと、コールセンター業務のどこに導入すればいいかを適切に判断しづらいです。導入ポイントを誤ると、かえって現場が混乱したり、顧客満足度が下がったりするリスクも否定できません。
従業員と一緒に研修に参加するなどしてAIの知識を身につけ、適切に導入を進められるようにしましょう。
まとめ：コールセンターにAIを活用して業務効率化を図ろう
AIの進化により、年々コールセンターの業務は大きく変化しています。業務効率化や顧客満足度の向上を実現する一方で、セキュリティや業務への適合性など、導入にあたって注意すべき点も多く存在します。重要なのは、自社の課題や目的に合ったAIツールを選び、適切な対策を講じることです。
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AIの力を十分に発揮できるよう正しく使用し、コールセンター業務のさらなる進化を実現していきましょう。