コールセンターにAI(人工知能)システムを活用して業務を効率化！

様々な場面での活用が広がっているAI（人工知能）。コールセンター業務においてもAIを活用することで、業務の効率化が図れます。

今回は、コールセンター業務でのAIの活用方法やメリットについて詳しく解説します。

AIでできること

AIとは、  人工知能（Artificial Intelligence） のことを指し、人間のような知覚や知性を人工的に再現することをいいます。 学習機能を持っており、たくさんのデータ蓄積から、一定の法則やアルゴリズムを見つけられる 点も大きな特徴です。

この機械学習の一つにディープラーニング（深層学習）があります。ディープラーニングでは、より人間の脳に近いアルゴリズムでコンピューターが学習することができ、 コンピューター自身でデータを読み解き、相関関係や一定のルールを推測したり、発見したりする ことができます。

AIを使ってできることとしては以下のような機能が挙げられ、近年では様々な仕事や作業において幅広く活用されています。

• 画像認識：画像の認識や識別をおこなう
• 音声認識：人間の発話を認識する
• 言語解析：人間の言語を処理して対話する
• 機械制御：機械操作を代行する
• 推論：データから原因分析や予測をおこなう

コールセンターにおけるAIの活用方法

様々な機能を持っているAIは、コールセンター業務にはどのように活かすことができるのか、活用方法を具体的に考えていきましょう。

チャットボットの自動応答

顧客やユーザーからの質問に自動で回答するチャットボットの中にも、AIを活用したものがあります。AIチャットボットは、 人間の言語の解析度が高く、より高い回答精度で顧客対応ができるシステム であると言えます。

精度の高いチャットボットへユーザーを誘導することで、 まずは顧客自身で問い合わせを解決できるような仕組みを提供 します。コールセンターに寄せられる質問の中には、「よくある質問」等で説明されている内容である場合も多々あるでしょう。自己で疑問を解決できる仕組みをわかりやすく提供することで、そもそもコールセンターに寄せられる件数の削減を目指します。

簡単な質問やよくある質問の対応はAIに任せることで、コールセンタースタッフはより煩雑で対応力を求められるような問い合わせの処理に集中できるようになります。また 24時間365日休みなく顧客の一次対応を任せられるので、顧客から見た利便性も高められる と言えるでしょう。

FAQシステムによるマニュアル運用

社内の問い合わせを自動で回答するFAQシステムをコールセンタースタッフのマニュアルとして活用することができます。AIチャットボットと同様に、FAQシステムもチャット化されたものやAIが組み込まれているものもあります。精度の高いFAQシステムは、 コールセンタースタッフの疑問や迷いにも瞬時に回答を提供することができ、スムーズな教育体制を整える でしょう。

顧客の対応中でも、該当のマニュアルを検索しやすいシステムであれば、オペレーションの効率化にも繋がります。スタッフ一人ひとりが使いやすいマニュアルを用意しておくことで、 スタッフのスキルの均一化も目指せる でしょう。

コールセンターにおけるFAQ活用については「コールセンターにおけるFAQの作り方｜効果や作成のポイントも紹介」で詳しく解説しています。

IVR（音声自動応答システム）による窓口の自動振り分け

IVR（音声自動応答システム）は、あらかじめ用意しておいた音声案内によって、顧客の一次対応をおこなうことであり、 顧客の要件に合わせた適切な窓口を案内するためのシステム です。

このIVRとAIの音声認識機能を組み合わせることで、顧客の音声を対話のような流れで認識し、識別できるようになります。顧客の問い合わせ内容をAIが理解し、適切な窓口を案内することはもちろん、内容によっては自動音声の案内のみで完結するように促すことも可能です。

簡単な質問は自動で解決を促し、煩雑な質問のみをオペレーターに案内することで、オペレーターが対応すべき問い合わせ件数を削減できます。従来のIVRは、音声案内が長く、次のステップに進むのに時間がかかってしまい、顧客のストレスになり得るといった課題もありました。AIを搭載したIVRであれば、  自然な会話のような流れで顧客が話しても、しっかり認識して適切なオペレーターに振り分けられる ので、顧客のストレスも解消できます。

オペレーターの偏りも調整してくれる役割もあるので、コールセンター全体の業務効率化にも有効です。

IVRについては「オートコール（IVR）とはどんなシステム？仕組みや機能について」で詳しく解説しています。

ボイスボットで顧客対応

ボイスボットは、IVRよりもさらに幅広い会話に対応できます。窓口に振り分けることもなく、  電話の中で顧客が求める作業を完結してくれる ため、ほとんどオペレーターと変わらないクオリティと言えるかもしれません。

AIによる高度な音声認識や自然言語解析を活用すれば、予約受付や修理受付、登録情報の変更など、 選択式ではなく自由度の高い回答に対しても対応が可能 です。

オペレーターの代わりに顧客対応をしてくれるので、人員削減や業務効率化、コスト削減にも貢献してくれるでしょう。また24時間365日顧客の問い合わせに対応できるようになるので、顧客満足度の向上も目指せます。

ボイスボットについては「ボイスボットとは？コールセンターで導入するメリットや事例を解説」でも詳しく解説しています。

音声認識によるナレッジ・FAQの表示

音声認識で顧客の問い合わせを解析し、それに応じたサポートをおこなってくれます。 顧客の問い合わせを瞬時に解析し、必要な資料や顧客情報を自動で提示したり、最適な回答を提案 したりしてくれます。内容に合わせたマニュアルやFAQの表示も可能なので、対応に迷いがありそうなシチュエーションでも滞りなくオペレーターをサポートしてくれます。

オペレーターの作業効率化はもちろん、新人オペレーターとベテランオペレーターの対応力の差を埋めてくれるので、 一人ひとりのスキルの均一化 にも繋がり、いつでも安定したサービスを提供できるでしょう。

音声認識による会話のテキスト化

AIの音声認識機能は、顧客とオペレーターの会話のテキスト化も可能です。 即時にやり取りをテキスト化し、記録を自動で残してくれる ので、オペレーターによる記録作業を省略できます。

会話のテキスト化は、管理者による品質管理にも便利です。オペレーターを管理する管理者は、すべての会話をテキストでその場で確認できるので、「対応に至らない点はなかったか」「より良い対応はできなかったのか」といった 業務の評価やノウハウの共有 としても作業を効率化してくれます。

音声認識による顧客・オペレーターの感情分析

AIでは、 話し手の声色や抑揚、イントネーションなどを基に感情を予測できる 機能もあります。対話における感情の動きを即時に感じ取り、お知らせしてくれるので、相手の不快感が高まった場合には上席が対応するように案内するなど適切な対応を取りやすくなります。

作業で手一杯の新人オペレーターや経験の浅いオペレーターは、なかなか顧客の心情を慮る余裕がなかったり、気持ちの変化に気付けなかったりすることも考えられます。AIによる感情分析を活用すれば、 誰でも視覚的に顧客の状況を把握できる ので、誰でも落ち着いて対応ができるようになるはずです。

またオペレーターの感情分析を同時におこなうこともできます。対応品質の評価はもちろん、対応時のストレス負荷の調査としても役立ちます。

人の入れ替わりの激しい現場では、もしかすると業務負荷によるストレスが原因となっていることも考えられます。従業員満足度を上げる目的でも、感情分析は非常に有効です。

音声認識については「コールセンターに音声分析を導入する理由とその効果」でも解説をしています。

コールセンターにAIシステムを導入するメリット

様々なツールとしてコールセンターでも活用できるAIシステムですが、具体的な効果やメリットとしては、どのようなものが挙げられるのでしょうか。

対応人員を削減できる

顧客自身で問い合わせの自己解決を促せるチャットボットや、友人対応が必要な問い合わせを精査してくれる自動振り分けを活用すれば、 問い合わせそのものの件数を削減できるので、対応人員の削減が可能 です。

対応人員が削減できれば、人件費の削減にも繋がります。普段から同じような質問の対応に追われているオペレーターの作業負担も軽減でき、 より高度で煩雑な仕事に集中できる ようになるでしょう。

オペレーターの業務を効率化できる

問い合わせ件数の削減やマニュアルの使いやすさの整備、音声データの自動テキスト化は、すべてオペレーターの業務効率化に繋がります。オペレーターはただでさえ、電話を応対しながら顧客情報やマニュアルを確認し、臨機応変な対応が求められ、最後には記録を残さなければいけないなど、作業数が多い仕事です。

この一連の作業を少しでもシステム化し、AIで対応することで、オペレーターの作業負担を軽減できるでしょう。機械に任せられる仕事は機械に任せることで、 オペレーターはより煩雑で応用力や判断力を必要とする仕事に集中できる ようになります。

迅速かつ均一な応対品質を保てる

AIを活用した使いやすいFAQを整備することで、オペレーターはマニュアルを使用しやすくなります。どんな場面でも瞬時にマニュアルを表示できたり、イレギュラーな対応時も応対のヒントを自身で得られたりできるので、 一人ひとりのスキル向上にも繋がります。 

マニュアルをきちんと運用することは、 オペレーターのスキルを均一化し、誰が対応しても差のない応対品質を提供できる ので、顧客満足の向上にも貢献できるでしょう。またオペレーター同士の経験や知識を共有しやすく、スキルの偏りを防ぐことにも繋がり、教育しやすい環境を整えます。

蓄積データで様々な分析が可能になる

AIやシステム化による大きなメリットの一つにデータの蓄積による分析作業が簡単におこなえる点があります。これまでオペレーターの感覚や記憶によるものも多かった分析作業を、システムを導入することで簡単かつ即時に対応できるようになります。

蓄積したデータを活用すれば、 より効率的な作業方法や顧客の傾向を導き出すことも可能 です。マーケティングや営業に活きる情報も多いでしょう。システムの運用開始後も、しっかりデータを追って分析を進めることで、業務効率化以上の効果を得られます。

コールセンターにAIを導入するプロセス

AIシステムをコールセンターに導入する際には、順序に則って進めることで、効率的かつ効果的に業務に取り入れることができます。便利な機能にとらわれすぎず、 自社の課題と照らし合わせながら、導入を検討していくことが重要 です。また本格的にシステムを稼働するためには、 データの準備など一定の準備期間が必要となる ことも理解しておきましょう。

1.自社の課題を洗い出す
現在のコールセンター業務における課題を洗い出し、解決したい問題点は何であるのかを明確にします。そして、AIシステムにどのような部分を担わせ、どんな改善を促すのか、求める業務範囲を確定します。

2.製品を選ぶ
どのようなAIシステムの導入を必要としているのかが確定したら、具体的に製品を検討していきます。同じ機能を持つ製品でも、価格やオプション機能、サポートなどの面が異なります。自社の現状と照らし合わせながら、必要な機能や条件をさらに比較検討していきましょう。

3.データを取り込ませる
チャットボットなど、あらかじめ対応フローの設定や、これまでのデータを取り込ませておく必要があります。取り込ませるためのデータフォーマットの統一が必要な場合もあるため、一定の作業時間が必要となるでしょう。

4.試験運転後、サービスとして稼働させる
社内等で試験運転をおこない、問題がなければ実際のサービスとして稼働を開始します。試験運転では、正確に回答されているかはもちろん、使い勝手やわかりやすさなども考慮しながら、必要に応じて調整をおこないましょう。

5．運用後も稼働状況を確認・調整する
AIはより多くのデータを蓄積していくことで、さらに回答精度が上がります。多くの場合、解答の正確さなどを簡単に確認できるレポート機能が付いています。定期的に現状を確認し、至らない部分を調整することで、より高精度な運用を目指せるでしょう。

コールセンターにAIを導入する際の留意点

便利な機能をたくさん備え、業務を効率化してくれるAIですが、導入にあたっては理解しておくべき留意点も存在します。

導入開始までにデータ入力が必要である

システムを導入すれば、即時に望んだ働きをしてくれる分けではありません。AIチャットボットであれば一定のシナリオデータを、自動音声対応であれば想定されるやり取りのデータをあらかじめ準備しておく必要があります。

効果的にAIを利用するためには、事前の綿密な準備も重要です。これまでのデータや経験から、想定される質問などを理解しておく必要があり、またそれらをシステムに流し込む作業も必要です。

正確性を高めるために一定のデータ量が必要である

AIの大きな特徴として、 データが蓄積すればするほど、対応の正確性や精度が上がる という点があります。逆に言えば、蓄積されているデータが少なければ少ないほど、正確性に欠ける対応をしてしまう可能性もあるということです。

そのため、システムを運用開始した当初は特に、すべてに対して完全な対応をしきれない可能性もあります。またより精度の高い運用をおこなっていくためには、 都度その精度の状況を確認し、チューニングしていく 必要もあります。

的を射ていない対応は顧客の満足度も下がります。運用し始めたらそれで終わりではなく、常にその解答の正確さを確認し、調整しながら運用していきましょう。

AIによる対応分野を選定する

AIでもちろんすべてが解決するわけではありません。 AIを使ったシステムを利用する際には、AIに任せる部分と人が対応する部分を明確にしておく 必要があります。

そのためにも、まずは自社のコールセンターにおける課題を洗い出し、 AIシステムを使ってどのような問題を解決したいのか、どのような仕事を効率化させたいのか検討する ことが重要です。むやみやたらにAIシステムを導入しても、自社のニーズに合っておらず、オーバースペックかつ費用過多になってしまったり、思うように問題が解決しなかったりする可能性が考えられます。

適切な課題解決とコストパフォーマンスを叶えるためにも、システム導入前の十分な調査や検討が重要です。

トラブル発生時の対応を確認しておく

AIシステムを使用していてもトラブルやミスが発生する可能性もあり得ます。特に導入初期は、データの蓄積が足りず、システムが正しい応対ができないことも考えられます。

顧客との認識の行き違いなどを始めとした トラブルが発生した際の対応やフォロー体制も十分に整えておく ことが重要です。また運用後の調整や観測を担当する部門やチームをあらかじめ設置しておくことも、AIの対応精度の向上に役立つでしょう。

学習機能が付いているシステムといえど、管理や調整は必要です。まるごとシステムに任せるのではなく、ちゃんと機能しているのか管理する担当を付けたり、有事の際のフォロー体制を整えておくことで、より安心で効率的な運用を実現できるでしょう。

コールセンターでのAI活用事例

実際にコールセンターにおいてAIシステムを活用し、業務を効率化した例をご紹介します。

株式会社レオパレス21

不動産建築や開発、アパート運営などの事業を展開する株式会社レオパレス21では、全国5拠点のコールセンター全席に音声認識ソリューションを導入しました。以下の運用方法を実施することで、 年間で約2,633時間の作業時間の削減と約460万円の経費削減を見込んでいる といいます。

• 評価の高いオペレーターの対話を分析・スクリプト化して応対品質を均一化
• 問い合わせ内容に応じたFAQの自動表示でオペレーターをサポート
• 顧客の対話をテキスト化して顧客満足度を調査・分析

参考：レオパレス21 全国5拠点のコールセンターの360席全席に音声認識ソリューションAmiVoice® Communication Suite3を導入

イッツ・コミュニケーションズ株式会社

ケーブルテレビ放送局・インターネットサービスプロバイダであるイッツ・コミュニケーションズ株式会社では、機器の不具合を始めとした技術的なお問合せの窓口となるテクニカルサポートセンターの電話オペレーター業務の支援として、AIオペレーター支援システムを導入しました。

主に以下のような機能を活用し、各オペレーターの業務を効率化することはもちろん、管理者の支援にも役立っているといいます。高精度な音声認識とリアルタイムのテキスト化により、管理者は複数人の対話を一度に確認することができ、速やかにフォローに入ることができます。

• 音声認識による会話のテキスト化
• 問い合わせ内容の解析
• マニュアルやFAQの回答表示
• AIによる自動品質フィードバック・リアルタイムモニタリング
• オペレーター応対品質評価レポーティング

AIによる業務サポートにより、 通話内容の確認作業時間を100分/1日削減、オペレーターの応対時間を10％削減 できたといい、また各オペレーターのスキルも短期間で大幅に向上できたという成果も見られたそうです。

参考：サービスの多様化で難易度が高まるテクニカルサポートの顧客対応。IBM Watsonがナレッジ検索やスキル向上でオペレーターと管理者を支援

エネルギー関連小売企業

オール電化・太陽光・エコキュートをはじめとした、エコ商材を販売する同社は、個人客向けのテレアポ業務を効率化させるため、複数箇所のコールセンターにAI分析機能が搭載されたクラウド型CTIシステムを導入しました。

以下のような分析機能を活用することで、 コールセンターの運営計画策定や現場の判断に活かしています。 クラウド型システムを使用することで、外出時や在宅勤務時でも現場の稼働状況が確認できるというメリットもあるといいます。

• 架電状結果やオペレーターの稼働状況など複数項目の分析結果を数値とグラフでリアルタイム表示
• 設定したエリアごとの架電結果を自社に合わせてカスタマイズ
• 蓄積したデータから必要なものだけを抽出してグラフ化やステータス割合を表示

参考：どこからでも現場をリアルタイムで把握でき、分析・改善までのスピードUP！

コールセンターで活用できるAIツール

コールセンター業務に活かせるAIを使ったシステムを紹介します。それぞれ対応できる業務範囲が異なるので、自社の課題に合わせて導入を検討しましょう。

AIチャットボット：AI Messenger Chatbot

引用：AI Messenger Chatbot
株式会社AI Shiftが提供する「AI Messenger Chatbot」は、回答精度にこだわり独自のAI研究開発に取り組んでいるシステムです。 内容の分析や回答の紐付けなどのチューニング作業もAIがサポートしてくれる ため、運用開始後も適切に管理しやすいメリットもあります。

WEBサイトはもちろんLINE公式アカウントなど様々なチャネルに設置できるので、用途に合わせて活用できます。また画像や動画を回答として案内できるので、ユーザーの本質的な問題解決にアプローチしやすいといえるでしょう。レポーティング機能も充実しており、顧客動向の分析や利用状況も簡単に確認できます。

AI機能付きIVR：CTBASE/Intelligent Router

引用：CTBASE/Intelligent Router
NTTテクノクロス株式会社が提供するIVR「CTBASE/Intelligent Router」は、AIによる音声認識機能が搭載されており、顧客の対話を判別し、自動で的確な窓口に電話を振り分けてくれます。

高度なディープラーニング(機械学習)を搭載しており、豊富なデータの蓄積から適切なオペレーターへ自動で振り分けができるので、 複雑なフローの開発やメンテナンスに手間をかける必要もありません。 

従来のIVRでは、音声ガイダンスが長時間流れるため、顧客がストレスを感じやすいといった課題を感じている企業も多かったでしょう。AIが搭載されたIVRであれば、自然対話の流れですぐに適切なオペレーターに繋げられるので、顧客満足の観点からも有効であるといえます。

感情分析機能付きAI ⾳声認識ソリューション：AmiVoice Communication Suite

引用：AmiVoice Communication Suite
株式会社アドバンスト・メディアが提供する⾳声認識ソリューション「AmiVoice® Communication Suite」は、対話の即時テキスト化や、会話内容に合わせたFAQ・説明資料の自動表示に加え、 カスタマーやオペレーターの対話からそれぞれの感情を分析して可視化する機能 が搭載されています。

喜び、悲しみ、怒りといったあらゆる感情を、AIが音声認識により判断し、瞬時にパラメーターで表示します。顧客の感情変化に合わせてオペレーターが適切な対応を取れることはもちろん、オペレーター側の感情変化も記録してくれるので、従業員の応対品質評価やストレス分析にも役立ちます。

ボイスチャット：ボイスボット

引用：ボイスボット
アルティウスリンク株式会社が提供する「ボイスボット」は、コールセンターを始めとしたコンタクトセンターの運用や構築に活用できるAI音声自動応答サービスです。

同社ならではのノウハウを活かした 精巧な対話シナリオで、オペレーター対話時とほとんど変わらない完結率 を目指すことができ、24時間顧客対応ができる環境を整えます。いつ相談してもしっかりと回答を得られる顧客としての満足はもちろん、オペレーターの業務効率化や人員削減をも可能にし、コスト削減にも繋がります。

豊富なコールセンターノウハウを有している同社は、効果的なボイスボットの導入から、適切な動線・自動応対後のアフターフォローに至るまで、業務全体を最適化するオペレーションの設計までサポートしてくれるので、これからコールセンターを立ち上げる企業や課題を感じている企業も安心です。

まとめ：AIシステムでコールセンターの様々な業務が効率化できる！

AIは、様々な機能を持っており、それぞれの課題に合わせて業務をサポートしてくれます。全体的に業務効率が上がるので、従業員の作業時間軽減・人件費の削減にも繋がります。

しかしながら、すべてがAIで解決できるわけではありません。

大事なことは、どのような課題を解決するために、何をAIに任せるのかを明確にすること。やみくもなシステムの導入は効果的な成果が得られないどころか、コストパフォーマンスかえって悪くなることもあり得ます。

まず従業員の作業状況や顧客の不満・不便を理解し、自社に合ったAI導入で一つひとつ課題を解決しながら、売上や顧客満足に繋がるコールセンター運営を目指していきましょう。