コールセンターにAIはどう活用されている？AIが解決するさまざまな課題

コールセンターは長年、人手不足や対応品質のばらつき、長い待ち時間など、様々な課題に直面してきました。しかし近年、AI技術の進歩により、これらの課題に対する新たな解決策が見出されつつあります。例えば、24時間稼働可能なAIチャットボットが人手不足を補完し、自然言語処理技術が複雑な問い合わせにも一貫した対応をサポートしています。従来の人的リソースへの依存から脱却し、人間の柔軟性とAIの処理能力を効果的に組み合わせた新しい顧客サービスモデルの構築を可能にしています。

本記事では、コールセンターでAIがどのように活用されているか、その具体的な事例や技術、メリットについて解説します。

コールセンターが抱える課題

コールセンターは企業と顧客をつなぐ重要な接点ですが、多くの課題に直面しています。主な課題は以下の通りです。

人材関連の課題

人材面では、慢性的な人手不足が最大の問題となっています。特に、複雑な問い合わせに対応できる熟練オペレーターの確保が困難になっており、企業にとって大きな課題となっています。また、需要の変動が激しいコールセンター業務では、繁忙期と閑散期に応じた適切な人員配置が求められますが、これも容易ではありません。さらに、業務のストレスや将来のキャリアパスが不明確であることから、離職率が高くなる傾向にあります。この高い離職率は、新たな人材の採用や研修にかかるコストを増加させ、組織内の知識やノウハウの蓄積を困難にしています。

サービス品質の課題

サービス品質の面では、オペレーター間の経験やスキルの差が大きな課題となっています。これにより、顧客対応の品質にばらつきが生じ、一貫したサービスの提供が難しくなっています。例えば、ベテランオペレーターが的確に対応できる問題でも、経験の浅いオペレーターでは適切に対応できないケースが少なくありません。このような対応品質の非一貫性は、顧客満足度の低下につながり、ひいては企業のブランドイメージにも悪影響を及ぼす可能性があります。

業務効率に関する課題

業務効率の面では、製品やサービスの複雑化と問い合わせチャネルの多様化が大きな課題となっています。例えば、スマートフォンやIoT機器など、製品の機能が高度化するにつれ、それらに関する問い合わせも複雑化しています。同時に、電話だけでなく、メール、チャット、SNSなど、顧客が企業に問い合わせるチャネルも多様化しています。これらの変化により、オペレーターが習得すべき知識の範囲が広がり、対応の標準化が困難になっています。また、複数のチャネルを横断して一貫したサービス品質を維持することも大きな課題となっています。例えば、顧客が最初にチャットで問い合わせを行い、その後電話で続きの対応を受けるような場合、スムーズな情報の引き継ぎと一貫した対応が求められます。このような多チャネル対応は、処理時間の長期化やコスト管理の困難さをもたらしています。

コールセンターのAIの具体的な取り組み

AIの導入はコールセンターの直面している課題に対して大きな変化と改善をもたらす。以下にその具体的な変化を説明。

スタッフの業務負担の軽減

スタッフの業務負担軽減において、AIチャットボットが重要な役割を果たしています。例えば、商品の返品方法や営業時間の確認など、頻繁に寄せられる定型的な問い合わせに対して、AIチャットボットが24時間365日、即時に回答することが可能になりました。

これにより、人間のオペレーターは、より複雑で高度な判断を要する問題に集中できるようになります。具体的には、カスタマイズされた製品の故障対応や、複数の部門にまたがる複雑な苦情処理などに、より多くの時間と労力を割くことができるようになりました。結果として、オペレーターの業務ストレスが軽減され、離職率の低下にも寄与しています。

株式会社トーエル様は、LPガスや水、電気など生活に欠かせないライフラインを総合的に提供する企業として「RICOH Chatbot Service」を導入し、顧客サービスの向上と業務効率化に成功しました。多様化する顧客からの問い合わせに迅速に対応するため、チャットボット導入を決定。導入に際しては、部署を横断する特命チームを結成し、コールセンターへのヒアリングとFAQをもとにQAを作成しました。その結果、月間の問い合わせ対応数が500件から2,000件以上に増加し、オペレーター約1名分の業務負荷軽減が実現しました。

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また、リコージャパンコンタクトセンターでは、弊社ソリューション『仕事のAI』のテキスト分類AIの導入により、コール履歴の自動分類が可能になりました。これまで人手で行っていた分類作業が自動化されることで、作業時間が大幅に削減されました。例えば、コール履歴を自動的に分類する機能により、分類作業の自動化や教育コストの削減といった改善が実現します。

応対品質の均一化

応対品質の均一化においては、自然言語処理（NLP）技術が重要な役割を果たしています。

AIは、膨大な量の過去の対応事例から学習し、一定の品質で応対することができます。例えば、ある金融機関のコールセンターでは、NLPを活用したAIアシスタントを導入することで、新人オペレーターでもベテランと同等の正確さで商品説明や手続き案内ができるようになりました。これにより、オペレーター間のスキル差が解消され、すべての顧客に対してより均質なサービスを提供することが可能になっています。

データ分析ツールの活用も、サービス品質の向上に貢献しています。AIは通話内容や顧客データを分析し、頻出する問題や顧客の不満点を特定します。例えば、ある通信会社では、AIによる分析の結果、特定の地域での通信障害に関する問い合わせが増加していることを早期に発見し、迅速な対応につなげることができました。このような情報は、製品開発やマーケティング戦略の改善にも活用されています。

BCP対策

BCP対策の面でも、AIは有効な手段となっています。自然災害や感染症の流行など、緊急事態においても、AIを活用することでサービス提供の継続性が高まります。例えば、2020年のCOVID-19パンデミック時には、多くの企業がAIチャットボットを活用することで、突発的な問い合わせの増加に対応しました。また、音声認識とクラウド技術を組み合わせることで、オペレーターのリモートワークも容易になり、働き方の柔軟性向上にも寄与しています。

※BCP対策：「事業継続計画」とも呼ばれ、企業のリスクマネジメントのひとつです。地震や台風といった自然災害、サイバーテロやシステム障害といった人的災害が発生したとき、被害を可能な限り抑えつつ素早く復旧して事業を継続することを目指します。

コールセンターでAIを導入する際の注意点

AI導入による効果を最大限に引き出すためには、いくつかの重要な注意点があります。主な注意点は以下が挙げられます。

目的の明確化

単に「AIを導入したい」という漠然とした理由ではなく、具体的に何を達成したいのかを明確にする必要があります。例えば、「応答時間を30%短縮する」「顧客満足度を10ポイント向上させる」「オペレーターの残業時間を半減させる」といった具体的な目標を設定することが重要です。この目的設定は、自社のビジネスモデルや直面している課題に基づいて行われるべきです。例えば、24時間対応が求められる業種であれば、AIチャットボットによる夜間対応の自動化が主要な目的となるかもしれません。一方、技術的な問い合わせが多い業種では、AIによる情報検索と提案機能の強化が中心的な目的になるかもしれません。目的が明確になれば、それに最適なAIシステムを選択し、導入後の効果測定も容易になります。

AIと人間の共存

AIは多くの業務を効率化できますが、すべての問い合わせに対応できるわけではありません。特に、複雑な問題解決や感情的なケアが必要な場合には、人間のオペレーターの介入が欠かせません。例えば、製品の不具合に関する技術的な問い合わせにAIが対応し、クレーム対応や解約防止といった感情的な対応が必要なケースは人間が担当するといった分担が考えられます。また、AIが対応できない問題を検知した場合、スムーズに人間のオペレーターに引き継ぐ仕組みを整えることも重要です。このようなAIと人間の適切な協働により、それぞれの強みを活かしたサービス提供が可能になります。

セキュリティ対策

コールセンターは顧客の個人情報や機密情報を扱うため、サイバー攻撃の標的になる可能性が高いです。AI導入に伴い、新たなシステムやデータフローが生まれることで、セキュリティリスクも高まるでしょう。そのため、データの暗号化、アクセス制御の厳格化、定期的なセキュリティ監査の実施など、多層的なセキュリティ対策が必要です。例えば、AIシステムへのアクセスを特定のIPアドレスに限定したり、多要素認証を導入したりすることが考えられます。また、AIが学習に使用するデータから個人を特定できる情報を除去するなど、プライバシー保護の観点からの対策も重要です。さらに、AIシステムの運用担当者に対するセキュリティ教育も欠かせません。