近年、コールセンターの人手不足解消や顧客満足向上のために、AIを活用したシステムが多く導入されています。AIシステムの具体例では、チャットボットやボイスボットなどのシステムが代表的です。
この記事では、コールセンターで活用されるAIの概要やメリット・デメリットについて解説し、実際の導入事例も紹介します。
システム導入の流れやおすすめのAIシステムについても紹介しているので、コールセンターの業務改善を検討中の方は、ぜひ参考にしてください。
コールセンターで活用される“AI（人工知能）”とは？
AIの開発が進むにつれて実用性のあるものが次々と登場しており、AIの技術はコールセンターにも活用され始めています。AIとはArtificial Intelligenceの頭文字を取った略称であり、人間のような高度な知能を実現するために人工的に作られた基礎技術のことです。
AIには、強いAI（汎用人工知能）と弱いAI（特化型人工知能）の2種類があります。強いAIは蓄積した過去のデータから学習して、未知のことにも幅広く対応する汎用性を持ち、弱いAIは特定の状況や課題への対処に特化しています。
現在、実務で用いられているAIの大半は弱いAIであり、コールセンターに活用されているのも弱いAIです。コールセンターにAIを導入することで、オペレーターの負担軽減やサービス品質向上の効果が期待されています。
将来的に、AIはますます活躍の幅が広がると予想されるでしょう。
オペレーターは必要なくなる？
コールセンターにAIを導入することにより、業務効率化など多くのメリットが得られます。しかし、コールセンター業務の全てをAIが代替することはできません。
AIは指示された業務を確実に実行することを得意としていますが、臨機応変な対応が得意ではないためです。対応するお客様は一人ひとり要件や状況背景が異なっているため、コールセンター業務は柔軟な対応をすることが重要です。
そのため、コールセンター業務を行う主体はあくまで人間のオペレーターであり、AIはその補佐をしているイメージを持ちましょう。
コールセンターがAIを活用して解決できる課題
コールセンター業務には解決すべきさまざまな課題が考えられますが、その中にはAIによって解決できる課題があります。この章では、3つの観点からコールセンターがAIを活用して解決できる課題について解説します。
- 人材・労働力の不足
- コスト・リソースの不足
- 顧客への応対品質低下
人材・労働力の不足
コールセンターでは、人材と労働力の不足が重大な課題として挙げられています。
コールセンターの業務は、お客様にクレームを言われたり、顔が見えないお客様との対話に苦労したりするため、精神的にストレスが溜まりやすいです。さらに一人で数社分の対応を同時にしたり、ノルマが決まっていたりすると、身体的にも負担が大きいです。
一般的にキツい仕事と言われるように、心身ともに負担が大きな業務のため、オペレーターの離職率が高くなっているのです。その結果十分な人材を確保することが困難となり、近年では有効求人倍率が高まっています。
コスト・リソースの不足
コールセンターでは有効求人倍率が高まっているため、企業間で働き手の取り合いが起こっているといえます。その状況下で人材が他社に流れないようにするためには、オペレーターの賃金を高くする必要があるでしょう。
オペレーターの一人当たりの人件費が高騰すると、社内のコストに占める人件費の割合が高くなります。その結果、他の業務に割くべきコストやリソースが不足するという事態につながる可能性がありますから、企業としては重大な課題といえるでしょう。
顧客への応対品質低下
コールセンターでは、お客様の自社製品やサービスに対するお問い合わせに対応するため、オペレーターが覚えることは非常に多いです。
そのため、本来ならば商品知識や応対の研修を十分に受ける必要があります。しかし、近年は人手不足により研修に十分な人員を割けず、新人オペレーターの研修が十分に行われないという事態がよく起こっているのです。
その結果、オペレーターの応対品質の低下につながり、顧客の満足度も低下してしまいます。
コールセンターで活用されているAIシステムの例
コールセンターで活用されるAIシステムは、まったく新しいサービスであるため、具体的な利用シーンがイメージできない方も多いのではないでしょうか。そこで、この章では、コールセンターで利用されているAIシステムを3点紹介します。
チャットボット
チャットボットとは、対話（チャット）するロボットを意味する造語であり、チャットでの問い合わせにボットが回答するシステムです。チャットボットの種類は、おもに以下の2つに分けられます。
- 質問を選択すると用意されたシナリオの回答が表示されるタイプ
- 質問を自由入力するとAIによって言語処理されるタイプ
いずれのタイプのチャットボットでも、Webサイトのトップページにチャットボックスを表示するスタイルが基本です。
チャットボットは、利用者の質問や要望に対して直接回答をしたり、担当部署を案内したりする機能を有しています。
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ボイスボット
ボイスボットは、AI技術をコールセンターの電話に応用したシステムです。顧客が発声して問い合わせた内容を、AI技術などを駆使して分析して適切な回答を行います。
IVR（自動音声応答システム）をより使いやすくしたものと考えると、イメージしやすいかもしれません。従来のIVRでは、ガイダンスの案内に沿って電話機の番号を押さなくてはなりませんでしたが、ボイスボットは以下のように対応します。
- 音声認識技術によって顧客の声をテキストに変換する
- テキスト化された問い合わせ内容をAIが解析して、最適な返答をテキスト化する
- テキスト化した返答を音声合成技術によって読み上げる
ボイスボットはデータが多く集まるほど、機械学習によって回答の精度を高められる特徴を持ちます。
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FAQ
FAQシステムは、顧客の質問に対してAIが回答するサービスのことです。FAQシステムには、オペレーターや自社の従業員が利用するタイプと、企業ホームページの「よくある質問」のようにユーザーが利用するタイプの2種類があります。
FAQシステムは、どちらのタイプも以下の機能・特徴を備えています
- 多く利用するほど、AIが学習して回答の精度が高まる
- 表記ゆれや誤字に自動対応し、最適な回答を案内できる
これらの機能により、質問に対する正しい回答がすぐに得られます。
コールセンターのAIシステムの活用例
実際にコールセンターではどのようにAIが活用されているのか、イメージが湧かないという方がいるのではないでしょうか。この章では、6つの観点からコールセンターのAIシステムの活用例について解説します。
- AI自動応答による問題の解決
- 問い合わせの振り分け
- オペレーターの業務支援
- ノウハウの蓄積
- 顧客満足度の分析
- 音声認識による効率化
AI自動応答による問題の解決
AIがお客様の発話内容を分析・判断し、事前に準備された回答の中から答えられる場合は自動で応答できます。近年のAIは判断速度が上がっており、オペレーターの応対と比較しても遜色ない回答が可能です。
また、24時間365日対応が可能なAIシステムを導入すれば、コールセンターの営業時間外でもお客様の対応を自動で完結させることも可能です。お客様の利便性も向上にもつながり、さらにオペレーターの負担も大幅に軽減されるでしょう。
問い合わせの振り分け
お客様から電話を受け付けたらあらかじめ用意した音声ガイダンスを流し、AIがお問い合わせの要件に最適な窓口に振り分けることが可能です。
IVRはお客様のボタン操作によって振り分け先を決定しますが、AIシステムは自動的にお客様の音声から適切な応対窓口に振り分けを行います。また、音声ガイダンスを聞く時間が削減されるため、お客様をお待たせすることもなくなるのが利点です。
お客様の判断に委ねずにAIが最適な振り分け先を決定するため、お客様自身で適切な窓口を判断することが難しい要件でも、AIシステムなら適切な窓口に振り分けられます。
オペレーターの業務支援
AIシステムは、オペレーターの業務の支援として活用されます。電話での対応は普段通りオペレーターが行い、AIはそのサポートをするというイメージです。
AIがサポートをすることで、経験の浅い新人オペレーターでも十分にお問い合わせに対応できます。例えば、AIが自社製品やサービスのマニュアルや、よくあるお問い合わせに対する回答を自動表示できます。
このようにAIシステムはオペレーターが業務を円滑に行えるように支援してくれます。
ノウハウの蓄積
AIシステムの導入により、オペレーター業務におけるノウハウが社内に蓄積されます。経験が豊富なオペレーターの応対をテキストマイニングによって分析し、応対時のポイントを抽出して可視化できます。
抽出した内容を新人研修用のマニュアルに反映させることにより、オペレーターの応対品質の向上につながるでしょう。
ノウハウを蓄積することで、オペレーターの応対品質のばらつきを軽減できますし、質の良い研修マニュアルやカリキュラムの作成が可能になり、研修期間の短縮も期待できます。
顧客満足度の分析
AIの分析機能により、お客様の発話から声色や抑揚を読み取ることで感情を予測し、満足度を分析することも可能です。
例えば、長時間の対応にストレスを感じていることを読み取った場合、AIがオペレーターに自動でアラートを出すなどの活用例が挙げられます。さらに、AIシステムにより、お客様一人ひとりの購買履歴からお客様の行動予測にも役立つのも一つの特徴です。
行動予測によって最適なプロモーション方法を洗い出し、顧客のニーズに効果的にアプローチできます。
音声認識による効率化
AIシステムの音声認識機能により、お客様の発話内容をリアルタイムで書き起こし、応対履歴を自動で残せるため、オペレーターの業務効率化が期待できます。
さらに、書き起こしたテキストをもとに自動で顧客管理システムと接続し、顧客情報や必要な情報を自動で表示できるのもポイントです。
音声認識機能によりオペレーターの負担が減るほか、経験の浅いオペレーターでも十分に応対できるようになるため、近年はよく活用されています。
コールセンターにAIシステムを導入するメリット
コールセンターにAIシステムを導入すると、さまざまなメリットがあります。この章では、AIの5つのおもなメリットについて見てみましょう。
応対速度向上により顧客満足度が高まる
AIシステムを導入すると、利用者は待ち時間なくすぐに回答を得られるため、ストレスが大きく軽減されますから、顧客満足度が高まります。加えて、電話の必要性を最小限に抑えられることも、顧客にとっては大きなメリットです。
またチャットでは、24時間365日気軽に問い合わせができて迅速に自己解決が図れますし、負荷が分散されるとオペレーターにも電話がつながりやすくなることも満足度が高まる理由の一つです。
なお、チャットボットやボイスボットと、以前からコールセンターによく用いられているIVRとを比較したときの最大の違いはスピードです。システムの導入前には、何が向いているのかをしっかりと検討しておきましょう。
オペレーター不足を解消できる
AIを導入することで、以下のようにオペレーターの業務負荷を軽減し、必要となる人数を低減できます。
- 簡単な質問やよくある質問をAIに自動回答させることで、オペレーターが対応しなくてはならない問い合わせ数を軽減できる
- FAQシステムを導入すれば、オペレーターが回答に迷ったときに、すぐに回答が得られる
- オペレーター一人の対応力が高まり、業務効率化を実現できる
コールセンターは、一般的に離職率が高く、オペレーターの定着率が低くなりがちです。その原因は、問い合わせが大量に入ることや、商品やサービスについて幅広く知識を身につけなければならないことなど、業務上の負荷が大きいことです。
顧客からクレームが入ることもありますから、AIシステムの業務効率化によってオペレーター不足を解消しつつ、少ない人数でも対応できる状態を作ってコストダウンを狙う動きは重要視されます。
応対品質のばらつきを改善できる
AIシステムの一つであるFAQシステムを導入すると質問への回答が統一されるため、スタッフ間の応対品質のばらつきを改善する効果も期待できます。その結果、事業所側が得られるメリットは、以下のとおりです。
- 顧客から不信感を抱かれたり、クレームを受けたりする確率が低下する
- 対応基準が明確になり、オペレーターのストレスが軽減される
- オペレーターが言葉づかいや受け答えなど、顧客の応対に集中できるようになる
そもそも、企業に寄せられる問い合わせの種類は千差万別です。対応スキルもオペレーターによってそれぞれ異なるため、誰が担当するかによって顧客対応方法の違いが生じます。
AIシステムによって改善できれば、顧客から好印象を抱いてもらえる可能性が高くなるでしょう。
データ分析による業務効率化を図れる
AIシステム導入のメリットとして、蓄積データの分析による業務効率化も期待できます。お客様情報や購入履歴をもとに分析することで、顧客の傾向や効果的なプロモーション方法を模索できるためです。
これまでオペレーターの経験に基づいて行っていた分析業務をAIシステムが代行することで、正確でスピーディーな分析が期待できるでしょう。AIの分析機能は、新規顧客の開拓や既存顧客への営業業務にも役立てることも可能です。
属人化を防止できる
コールセンターにAIシステムを導入することにより、業務属人化の防止になります。先述したように、どうしてもオペレーター間で応対品質や対応できる範囲の差が生まれてしまうのが実情です。
AIシステムを導入すると、よくあるお問い合わせに対する回答や必要な情報を自動で表示してくれますし、オペレーター間で簡単に情報共有できます。
その結果、AIシステムの導入によってコールセンターの業務が属人化することを防げるでしょう。
コールセンターにAIシステムを導入するデメリット
コールセンターにAIシステムを導入することによってさまざまなメリットが期待できます。しかし、その一方で導入によるデメリットもあります。
この章では、コールセンターにAIシステムを導入するデメリットについて3つの観点から見ていきましょう。
- 環境づくりが必要となる
- 人手による確認が必要なケースもある
- 人件費と比べると低いがコストがかかる
環境づくりが必要となる
AIの判断機能や音声認識システムは、AIが情報を蓄積すればするほど正確に判断できます。
そのため、システムを実際に導入する前にデータを入力したり、導入後もAIシステムの精度状況を適宜確認したりするなど、AIが学習するための環境づくりが必要です。
AIは導入して終わりではないので、定期的な管理などの環境づくりが必要であることをしっかりと理解しておきましょう。
人手による確認が必要なケースもある
精度の高いAIシステムでも、判断ミスをする可能性はゼロではありません。特にAIシステムを導入して間もない時期には、蓄積データが十分ではなく、正しい判断ができないことがあります。
AIの判断ミスによりトラブルにつながってしまった場合、どのような対応をとるのかを事前に細かく決めておくようにしましょう。
AIシステムを導入する際には、AIシステムの提供者側とコールセンター間での綿密なやりとりが必要です。
人件費と比べると低いがコストがかかる
AIの導入には、人件費と比べると低いもののコストがかかります。導入時の初期費用に加え、定期メンテナンスをするたびにコストが発生するためです。
定期メンテナンスでは、音声認識機能の自動学習の状況に合わせてテキスト化の精度を調節するチューニングを行います。どれくらいの頻度でチューニングを行い、それによりどの程度のコストが発生するのかを事前に確認するようにしましょう。
コールセンターにAIシステムを導入する流れ
コールセンターにAIシステムを導入するステップは大きく分けて5つあります。各ステップについて細かく解説します。
- 課題の洗い出し
- 製品の選定
- データの入力
- 試験運用後、サービスとして稼働
- 運用後の稼働状況の確認・調節
1.課題の洗い出し
AIシステムを選定する前に、自社の課題を洗い出す必要があります。具体的にどのような課題があり、どのような機能のAIシステムならその課題を解決できるのかを明確にしましょう。
そして、AIシステムに任せる業務範囲を決定させます。
2.製品の選定
課題を洗い出したら、導入するAIシステムを選定します。
自社の課題解決に適した製品を選ぶのはもちろん、費用面やサポートの面もしっかりと確認しましょう。事前にAIシステムを提供している企業にコンタクトをとり、サービス内容を詳細に確認することが重要です。
3.データの入力
AIにあらかじめよくあるお問い合わせへの回答や各対応フローを設定します。
入力するデータ量が多い場合は一定の時間が必要になるため、稼働させる時期から逆算して計画を立てましょう。
4.試験運用後、サービスとして稼働
サービスを実際に稼働させる前に、社内で試験運用を行います。
そこで、AIの判断や振り分けなどが問題なく行えるかを確認します。問題なく全ての動作ができることを確認してから、実際にサービスとして稼働させましょう。
5.運用後の稼働状況の確認・調節
AIシステムの稼働後も、定期的に稼働状況を確認し、適宜調節をする必要があります。
データの蓄積量が多くなればなるほど回答の正確性が向上するため、定期的にAIの精度を評価し、必要に応じてチューニングを行うようにしましょう。
コールセンターのAIシステム導入事例
AIシステムの導入により、実際に多くの企業で業務の効率化や応対品質の向上が実現しています。さらに、顧客満足度の向上やオペレーター不足の解消も実現しています。
この章では、AIシステム導入の事例を3つ紹介します。
業務効率化
電気通信事業を行うスマートモバイルコミュニケーションズ株式会社では、電話が混み合う時間帯に一部のお客様の対応ができずにお待たせしてしまったり、対応品質が個々のオペレーターの経験値に依存してしまったりするという課題がありました。
AIシステムを導入し、24時間365日ボイスボットで自動受付ができるようになったことで、お客様の待機時間を削減することができました。さらに、システムで顧客情報を参照し適切な回答を提示することで、顧客満足度を向上することに実現しました。
スマートモバイルコミュニケーションズ株式会社では、ボイスボットとオペレーターのハイブリット対応により、業務効率化に成功しています。
コストカット
りそな銀行では、コロナウイルスの影響で営業時間内の窓口の問い合わせが増加し、お客様の待ち時間の増加や、入電数が多い時間帯のオペレーターの業務の逼迫が課題となっていました。
ボイスボットを導入したことで、窓口の営業時間内外の電話をボイスボットで自動応答することが可能になり、ユーザーの満足度向上やオペレーターの工数を削減することができました。さらに、オペレーターが対応する工数を削減したことで、人件費の削減によるコストカットも実現しました。
顧客満足度向上
株式会社加瀬倉庫では、慢性的な人手不足によって電話応対の工数が逼迫しており、顧客満足度の低下につながりかねないという懸念がありました。
そこで電話の自動応答が可能なボイスボットを導入したことにより、電話回線が混雑している時間帯でもお客様をお待たせすることがなくなり、顧客満足度を向上することができました。さらに、ボイスボットをシステムと連携させることで、トランクルームの空き状況の紹介から仮予約までを完全自動化することが可能になりました。
このように、ボイスボットの導入は、顧客満足度の向上と合わせて業務の効率と正確性の向上にも効果的です。
コールセンターにおすすめのAIシステム
コールセンターでAIを活用するためには、AIシステムを導入する方法が一般的です。この章では、2つのおすすめのAIシステムと導入事例について紹介します。
AI Messenger Chatbot
AI Messenger Chatbotは、サイバーエージェントの子会社である株式会社AI Shiftが提供しているチャットボットツールです。2016年より提供をスタートしており、すでに業種を問わず多数の導入実績があります。
「最高品質を最小工数で」を実現するため、必要性に応じて初期導入から運用まで、専門家のサポートを受けられるシステムです。また、独自のAIシステムに分析を任せることも可能です。
AI Messenger Chatbotはサポートの充実により、専門的な分析に基づく正しいチューニングを頻繁に行えます。その結果、AIボットの回答精度を高め、効率的に活用できるようになります。
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AI Messenger Voicebot
AI Messenger Voicebotとは、音声認識・対話戦略・音声合成を組み合わせたボイスボットシステムです。AI Messenger Voicebotも、株式会社AI Shiftが提供しています。
AI Messenger Voicebotは、対話による自由発話が可能であるため、従来のIVRと比較してユーザーの利便性が飛躍的に向上します。チャットボット運用の経験を活かした対話デザインやチューニングまで徹底したサポートにより、導入企業において理想的な対話シナリオの設計が実現可能です。
また、オプションで既存の他社システムとの連携が可能であるため、目的に応じてボイスボットの活躍の幅を最大限に広げることもできます。
AI Messenger Voicebotの導入事例
AI Messenger Voicebotの導入事例を紹介します。ある企業では、営業時間外の電話対応に課題を抱えていました。時間外になると顧客から電話があっても対応ができなかったため、機会損失が生じていたのです。
AI Messenger Voicebotを導入し、時間外の受電をすべてボイスボットでコールバック予約対応することをスタートしました。利用者がボイスボットに名前、連絡先、希望の時間を伝えると、データがリスト化されて事務所にアウトプットされます。
こちらの企業では、AI Messenger Voicebot導入によって以下のような効果を得られたようです。
- 毎日、約15件の予約
- 約90%が離脱せずに予約を完了
- 日付は95%、名前は90%という高い認識精度
結果的に、機会損失のリスクを大きく低減することにつながりました。
まとめ
この記事では、コールセンターで活用されるAIの概要やメリット・デメリットについて解説しました。
コールセンターにAIシステムを導入すると、業務効率化や応対品質の向上を実現できます。さらに、オペレーター不足の解消やリソースの削減にも効果的です。
しかし、コールセンターに効率良くAIを導入・運用するには、専門家による知識やノウハウが必要です。AI Messenger ChatbotやAI Messenger Voicebotは、利用企業の課題や状況に応じて、導入・運用の両面で必要なサポートが受けられるおすすめのAIシステムです。
導入に向けてのご相談にも対応しているので、コールセンターの業務改善を検討されている場合は、ぜひお気軽にご相談ください。
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