コールセンター業務では、人手不足や応対品質のばらつき、平均後処理時間（ACW）の負担増加など、従来のチャットボットや音声認識技術だけでは対応しきれない課題が深刻化しています。こうした中、2023年のChatGPT登場を契機に、コールセンター業務の改善に生成AIを活用する企業が増えています。
本記事では、生成AIの仕組みと従来のAIとの違い、そしてACW削減や研修期間の短縮など、実際に効果が確認された最新事例を交えながら、コールセンター業務への具体的な活用方法をご紹介します。
生成AIがコールセンターにもたらす革新的効果
生成AIの登場により、コールセンター業界では技術革新の転換点を迎えています。大規模言語モデル（LLM）の発展によって、これまで難しかった顧客の意図を理解した応答生成が可能となり、業務プロセスの質を大きく向上させる要因となっています 。
コールセンターにおける従来のAIと生成AIの違い
従来のAI技術と生成AIは単なる機能の違いにとどまらず、業務全体に与える影響の深さが異なります。たとえば、従来のAI技術を使用したチャットボットはあらかじめ設定されたシナリオに基づいて応答するため、想定外の質問には対応できませんでした。一方、生成AIは大規模言語モデル（LLM）を活用することで、文脈を理解し、人間のような自然な対話を可能にします。
音声認識システムも同様です。従来のAI技術では音声をテキスト化する機能にとどまっていましたが、生成AIを組み合わせることにより、通話内容の要約、感情分析、次のアクション提案まで自動化が進んでいます。これにより、業務効率の向上と顧客体験の質の向上を同時に実現することが可能になりました。
コールセンターにおけるAI活用については以下の記事でも解説しています。
コールセンターでのAI活用で何が変わる？メリット・事例・導入のコツを解説
生成AIがもたらす具体的な業務改善効果
オペレーター支援の精度向上は、生成AI導入における主要な効果の一つです。生成AIが顧客とオペレーターのやり取りをモニタリングし、リアルタイムに顧客の意図を把握することでナレッジから回答候補を提示できるため、経験の浅いオペレーターでも一貫性のある高品質な対応が可能になります。さらに、感情分析機能の活用によりクレームの兆候の早期察知と適切なエスカレーションが実現し、顧客満足度の向上にも貢献します。
これにより、従来は熟練オペレーターの判断に依存していた業務でも、生成AIによるサポートが可能となっています 。
ROI・コスト削減効果
生成AI導入のコスト効果は、運営コストの削減と収益性の向上の両面で期待されています。ACW（平均後処理時間）が30-50%削減されたケースもあり、同じ人員でも顧客対応件数の増加や業務効率の向上を実現できます。
また、新人研修期間を従来の半分程度に短縮できるケースもあり、新人の早期戦力化により人材不足に悩む現場ではとくに導入効果が大きく表れています。
コールセンターでの生成AI活用法
生成AIは、定型業務の自動化を超えて、柔軟で創造的な業務支援を実現します。ここでは、実際にコールセンターで効果を上げている例を紹介します。
返信メールの添削・品質向上
多くのコールセンターで導入されているのが、オペレーターが作成した返信メールの添削機能です。生成AIは顧客への返信内容を分析し、敬語の使い方、専門用語の説明、感情への配慮などを提案します。ベテランオペレーターのノウハウを学習しているため、一貫性のある丁寧なメール対応が可能になります。
この機能は、新人でも短期間で高品質な応対を実現できる点が大きな利点です。
通話内容の文字起こしと要約生成
生成AIによるリアルタイムでの通話内容の自動文字起こしと要約機能により、従来手動で行われていた記録作成業務が自動化されます。重要なポイントを自動抽出し、課題や提供内容、次回アクションが明確に整理された状態で出力されるため、後続対応の品質も向上します。
この業務の自動化により、オペレーターは記録作成の負担から解放され、対応業務に集中できるようになります。
音声認識技術の基本的な仕組みやメリットについては、以下の記事で詳しく解説しています。
顧客の意図理解と要件明確化
顧客の曖昧な問い合わせから、具体的な要件を効率的に特定します。初回の発話をもとに、顧客のニーズを明確化するための具体的な質問を自動生成することで、正確な要件把握が可能になります。
たとえば、「配送について教えて」という問い合わせに対して、「配送日程の変更、配送先の変更、配送状況の確認のいずれでしょうか？」と選択肢を提示します。これにより、複雑な手続きにも対応しやすくなります。
社内向けFAQの自動生成・更新
生成AIは、問い合わせ履歴やマニュアルをもとに社内向けFAQを自動生成・更新することが可能です。これにより、従来手作業で行われていたコンテンツ整備の負担を軽減しながら、常に最新かつ実用的なナレッジベースを維持できます。
生成される文章は自然で理解しやすく、新人オペレーターの学習支援や日常業務の参照資料としても効果的です。内容の追加・修正も柔軟に対応できるため、業務の変化に応じて迅速な更新が可能になります。
結果として、オペレーターの自己解決力が向上し、全体の応対品質と業務効率の底上げにつながります。
感情分析に基づく最適な対応支援
生成AIは音声やテキストから顧客の感情状態を分析し、対応すべきトーンや表現をリアルタイムで提示します。たとえば、不安な顧客には安心感を与える説明を、怒りを感じている顧客にはまず丁寧な謝罪から始めるなど、適切な対応が可能になります。
これにより、エスカレーションの円滑化やクレーム対応の質向上、さらにオペレーターのストレス軽減などの効果も期待できます。
多言語対応の自動化
生成AIの翻訳機能と自然言語生成能力を組み合わせることで、多言語での顧客対応が可能になります。単純な翻訳を超えて、文化的背景を考慮した適切な表現での対応ができるため、グローバル企業のコールセンター運営に大きなメリットをもたらします。
また、専門スタッフの確保が困難な言語でも、既存のオペレーターで対応可能になり、人材確保コストの削減と対応の迅速化を実現できます。
AI自動音声応答システムの導入検討については、以下の記事で詳しく解説しています。
コールセンターでの生成AI導入の成功事例｜PKSHAでの実績
実際の導入事例から、生成AIがコールセンター業務にもたらす具体的な効果を見ていきましょう 。
北國銀行様｜音声認識×生成AIでACW約30%削減
PKSHAの音声認識・要約ツールPKSHA Speech Insightを導入し、通話内容の自動要約機能を活用しています。導入前は通話終了後に手動で会話の記録を作成していましたが、生成AIによって自動的に要約が作成されるようになったことで、オペレーターの負担が大幅に軽減されました。その結果、ACW（平均後処理時間）を約30％削減する効果が得られています。
また、スーパーバイザー（SV）による応対品質チェックの効率も向上し、オペレーターの指導や顧客対応の質的向上に寄与しています。
マネーフォワードケッサイ様｜通話要約でACW50%削減
PKSHA Speech Insightを導入し、通話の音声起こしと自動要約機能を活用することで、ACWを50%削減する成果を上げています。生成AIによってオペレーターは記録作成の時間を大幅に短縮でき、負担の軽減と応対品質の標準化を実現できる環境が整いました。
さらに、導入から効果発現までのプロセスがスムーズで、短期間でのROI達成という観点でも優れた事例となっています。
コールセンターへの生成AI導入を成功させるポイント
コールセンターへの生成AIの導入を成功させるには、技術の特性理解と段階的な運用が欠かせません。ここでは導入時に押さえるべき3つのポイントを紹介します。
ハルシネーションリスクを踏まえた適切な活用
生成AIには「ハルシネーション」と呼ばれる、存在しない情報を生成してしまう特性があります。導入効果を高めるには、この特性を踏まえて適切な活用場面を選ぶことが重要です。
具体的には、正確な回答が求められる顧客対応では、ハルシネーションのリスクを避けるため、生成AIの直接的な利用は避けるべきです。一方で、顧客の曖昧な要求から意図を特定する場面ではハルシネーションが起きにくく、生成AIの柔軟性を効果的に活用できます。
また、社内FAQやドキュメントの作成など、直接顧客に出さない業務での活用も有効です。これらのケースでは、生成された内容を人が確認・修正することが前提となるため、万が一ハルシネーションが起きても影響を最小限に抑えられます。
要約・情報収集での活用
生成AIが本領を発揮するのは、既存の情報を整理・抽出する業務です。たとえば、顧客の発話から要点をまとめる通話要約、問い合わせ内容の分類、ナレッジベースからの関連情報の抽出といった処理は、創作の必要がないため安全性が高く、積極的な活用が推奨されます。
これらの機能により、オペレーターの記録作成や情報検索の手間が軽減され、対応スピードと品質の両立が可能になります。
段階的導入とROI最大化
生成AIの投資対効果（ROI）を最大化するには、明確なKPI（効果測定指標）の設定が不可欠です。ACW削減率、応答時間の短縮、顧客満足度向上など、数値で把握できる目標を設け、定期的に効果をモニタリングしましょう。
また、いきなり全社展開するのではなく、小規模な領域から導入を始め、成果を確認しながら段階的に適用範囲を拡大することが重要です。運用データをもとに調整と改善を繰り返すことで、リスクを抑えつつ導入効果を継続的に高めていくことができます。
まとめ
生成AIは、コールセンター業務の効率化や応対品質の向上に大きく貢献できる技術です。文脈理解や要約生成など、人手による対応を補完・強化する活用が広がっています。一方で、ハルシネーションや段階的導入への配慮も欠かせません。自社の業務に適した形で段階的に導入し、効果を見極めながら活用を進めることが大切です。
PKSHAテクノロジーでは、音声要約からリアルタイム支援まで、生成AIを活用した包括的なコールセンターソリューションを提供しています。コールセンター運営の効率化と顧客体験向上に課題をお持ちのかたは、ぜひ当社にご相談ください。
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