コールセンターに生成AIを導入する効果とは？活用アイデアを紹介！

生成AIとは、大量のデータから新しいコンテンツを自動生成できるAI技術のことです。近年さまざまなシーンで活用されていますが、コールセンターに生成AIを導入するケースも増えています。この記事では、コールセンターに生成AIを導入する効果のほか、具体的な活用アイデアをご紹介します。自社コールセンターへの導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。

生成AIとコールセンター業務への影響

生成AIとはどのような技術なのか、また導入することでコールセンターにどのような影響を与えるのかについてご紹介します。

生成AIとは

生成AI（Generative AI）とは、膨大なデータからパターンや文脈を学習し、新しいコンテンツを自動的に生成できる人工知能のことです。従来のAIが「決められた範囲の答えを返す」のに対し、生成AIはより柔軟で創造的な出力を行えます。

従来のチャットボットのようなAIが、あらかじめ定義されたルールに従って応答するのに対し、生成AIは状況や過去の文脈に応じて柔軟な回答をその場で生成するのが特徴です。また、音声認識や感情分析などの技術と組み合わせることで、より高度な対話体験を提供することもできます。そんな、生成AIの具体的な特徴としては以下があります。

・多様なコンテンツ生成が可能 テキスト（文章）、画像、動画、音声、プログラムのコードなど、あらゆる形式のコンテンツを自動生成できます。

・高度な自然言語処理能力 ユーザーの文脈を理解し、人間らしい自然な応答や説明文の生成が可能。これにより、従来のAIよりもユーザー満足度の高いコミュニケーションが実現できます。

・業務効率化への貢献 生成AIは、マニュアル作成、FAQ自動生成、応答テンプレート作成など、バックオフィス業務でも活用可能です。これにより、オペレーターの業務負担を大幅に軽減し、全体の生産性向上に寄与します。

生成AIのコールセンターへの影響

生成AIは、コールセンター業務にも急速に応用が進んでいる分野です。コールセンターは、「オペレーター負担の増大」「応対品質のバラツキ」「採用難や人材定着の難しさ」といった課題を抱えていますが、生成AI導入によって解決できると期待されています。

・応対支援による負担軽減 リアルタイムでオペレーターの会話を分析し、適切な回答候補やナレッジを即座に提案することで、心理的負荷と処理時間を大幅に削減できます。

・品質の平準化と向上 生成AIが出力する一貫性のある応答文により、誰が対応しても高品質なサービス提供が可能になります。

・採用・育成の効率化 FAQ自動生成やトレーニング資料の作成など、教育コストの削減にも寄与します。新人オペレーターでも一定レベルの応対が可能になる点も大きなメリットです。

生成AIは、これまで「人の手」でしか行えなかった応対の質や表現の調整、柔軟な対応の一部を代替・支援できる存在です。コールセンターにおいては、効率化と顧客体験の向上を両立させる新たな鍵として、導入が進むことが期待されています。

生成AI導入の現状と導入動向

コールセンターにおける生成AIの導入は急速に進んでいます。2024年のコールセンタージャパンの調査では、コールセンター関係者の41%が「全社的、あるいはセンター全体で利用している」と回答し、前年度の13%から大幅に増加しました。また、「すでに活用している」という回答も18.9%にのぼり、「活用を検討中」の50.2%と合わせると、大多数が生成AIの活用に前向きであることがわかります。この結果から、生成AIはコールセンター業界において、もはや無視できない重要な技術として認識されており、今後もその活用は加速していくと予測されます。

コールセンターでの生成AI活用への関心の高まり

コールセンター業界では、生成AIに対する関心が非常に高まっています。その背景には、深刻な人手不足と採用難があります。「AIソリューションを導入・検討する理由」として、「人手不足対策のため顧客対応を自動化あるいはオペレーター対応の生産性を上げたい」という回答が74.4%で最多となっており、業務効率化への強いニーズがうかがえます。生成AIは、オペレーターの業務を支援し、一人ひとりの生産性を高めることで、これらの課題を解決する有効な手段として期待されています。

実際に導入が進んでいる事例

生成AIや関連技術は、すでに地方自治体などで導入され、具体的な成果を上げています。 例えば名古屋市では、AIを活用した総合案内コールセンターを運営しています。AIチャットボットを導入し、24時間365日対応の窓口を設けることで、市民サービスの向上を実現しました。簡単な問い合わせはチャットボットが、複雑な内容はオペレーターが対応するという役割分担により、応対品質を維持しつつ自己解決率を高め、コールセンター運営の効率化に成功しています。さらに、AI技術で膨大な問い合わせログ（VOC）を分析し、市民のニーズに即した利便性の高いFAQを効率的に作成・更新する体制も構築しています。

生成AIが解決するコールセンターの課題

呼量削減（入電数の削減）

呼量削減（入電数の削減）は、生成AIやチャットボット導入による主要な効果の一つです。多くのコールセンターが直面する人手不足やコスト増加といった課題に対し、顧客の自己解決を促進することで、オペレーターへの入電数を抑制し、業務負荷を軽減します。

オペレーターの生産性向上

オペレーターの生産性向上は、生成AI導入における最大の期待事項とされています。特に、通話後の後処理業務の効率化において大きな効果を発揮します。生成AIは、オペレーターと顧客の通話内容を自動で文字起こしし、要約を作成することが可能です。オペレーターはAIが生成した要約を確認・修正するだけで済むため、後処理に費やしていた時間を大幅に短縮できます。これにより、1件あたりの対応時間が短縮され、より多くの問い合わせに対応できるようになります。 また、生成AIによる要約は、オペレーター個人のスキルに依存せず、常に一定の品質が担保されるため、管理者の確認工数も削減されます。さらに、応対中にリアルタイムでFAQやトークスクリプトから適切な回答を提案するオペレーター支援も可能です。これにより、オペレーターは迅速かつ的確な応対が可能となり、特に経験の浅いオペレーターの精神的負荷を軽減し、早期離職の防止にも繋がります。これらの支援を通じて、オペレーターのパフォーマンスを底上げし、センター全体の生産性を向上させることができます。

応対品質・CXの底上げ

生成AIの活用は、応対品質の均一化と顧客体験（CX）の向上に大きく貢献します。生成AIは、過去の応対履歴やナレッジデータを学習し、最適な回答をオペレーターに提案したり、チャットボットとして自動応答したりします。これにより、オペレーターの経験やスキルによる対応のばらつきをなくし、一貫性のある高品質なサービスを提供できるようになります。

また、VoC（顧客の声）分析への活用もCX向上に不可欠です。従来、アンケートや通話履歴、SNSなど多岐にわたる媒体からの顧客の声を収集・分析するには膨大な手間がかかっていました。生成AIを活用すれば、これらの作業を自動化し、顧客のニーズや不満を迅速に把握して、サービス改善やFAQの充実に繋げることが可能です。さらに、感情解析技術を組み合わせることで、顧客の感情をリアルタイムに把握し、より共感的でパーソナライズされた対応も期待できます。簡単な問い合わせが自動化されることで、オペレーターはより複雑で共感が求められる対応に集中できるようになり、「人が対応すること」自体の価値が高まります。これらの取り組みにより、顧客満足度を向上させ、企業への信頼とロイヤリティを高めることができます。

コールセンターに生成AIを導入するメリット・デメリット

コールセンターに生成AIを導入するメリット・デメリットについてご紹介します。

コールセンターに生成AIを導入するメリット

生成AIの導入によるメリットとしては以下があります。

・業務効率化が可能 生成AIを導入することで、問い合わせ対応の文面作成、FAQの自動生成、応対スクリプトの提案などを自動化・高速化でき、オペレーターの手間を大幅に軽減します。また、応対中にリアルタイムで提案を行う支援ツールとしても有効です。

・対応品質を高められる 人によって異なっていた対応のばらつきを減らし、一貫性のある高品質な応対を行えます。生成AIは過去のやり取りやナレッジを学習することで性能を高められるため、活用頻度を増やし、学習データを増加させることで、適切な言葉や情報を用いた応答が行えるようになります。

・生産性が向上する 生成AIにより1件あたりの対応時間が短縮されることで、より多くの問い合わせに対応可能となり、全体の処理能力が向上します。同時に、オペレーターの精神的負荷が減るため、モチベーションやパフォーマンスの向上といった効果も得られるでしょう。

・コスト削減に貢献する AIによる自動対応やサポートによって、オペレーターの人員を最適化できるほか、研修やマニュアル作成の時間・費用も削減可能です。これにより長期的な運用コストの抑制が期待できます。

・顧客満足度が向上する 顧客に対して迅速かつ的確な対応を提供できるため、待ち時間や対応ミスの減少、ストレスの軽減などの効果が期待できます。結果として、顧客満足度の向上やリピート率の改善にも効果を発揮します。

業務効率化が可能

生成AIを導入することで、問い合わせ対応の文面作成、FAQの自動生成、応対スクリプトの提案などを自動化・高速化でき、オペレーターの手間を大幅に軽減します。また、応対中にリアルタイムで提案を行う支援ツールとしても有効です。

対応品質を高められる

人によって異なっていた対応のばらつきを減らし、一貫性のある高品質な応対を行えます。生成AIは過去のやり取りやナレッジを学習することで性能を高められるため、活用頻度を増やし、学習データを増加させることで、適切な言葉や情報を用いた応答が行えるようになります。

生産性が向上する

生成AIにより1件あたりの対応時間が短縮されることで、より多くの問い合わせに対応可能となり、全体の処理能力が向上します。同時に、オペレーターの精神的負荷が減るため、モチベーションやパフォーマンスの向上といった効果も得られるでしょう。

コスト削減に貢献する

AIによる自動対応やサポートによって、オペレーターの人員を最適化できるほか、研修やマニュアル作成の時間・費用も削減可能です。これにより長期的な運用コストの抑制が期待できます。

顧客満足度が向上する

顧客に対して迅速かつ的確な対応を提供できるため、待ち時間や対応ミスの減少、ストレスの軽減などの効果が期待できます。結果として、顧客満足度の向上やリピート率の改善にも効果を発揮します。

コールセンターに生成AIを導入するデメリット

生成AIの導入には以下のようなデメリットもあります。導入を検討する際は、このようなデメリットを踏まえて進めることが大切です。

・虚偽情報が出力される可能性がある 生成AIは大量の情報をもとに応答を生成しますが、事実と異なる内容や不正確な情報を出力する可能性もあります。そのため、重要な案内や法的な表現が含まれる場面では、人による確認・監修の体制が必要です。

・セキュリティ対策が必要 顧客の個人情報やセンシティブなデータを扱う場合、情報漏洩や不正利用のリスクを回避するために、堅牢なセキュリティ対策が求められます。クラウド上での処理においても、通信の暗号化やアクセス管理などを行う必要があります。

・生成AIの活用方法を検討する必要がある 導入しただけでは効果が出にくく、目的や業務フローに合わせた活用設計が不可欠です。たとえば「どの業務で生成AIを活用するか」「AIが対応すべき範囲はどこまでか」といった点を明確にしないと、かえって現場に混乱を招くおそれもあります。

生成AIは、コールセンターの業務効率・対応品質・コスト最適化・CX向上といった多方面で大きな効果を発揮します。ただし、その力を十分に活かすためには、正確性の担保と活用設計、セキュリティの確保が不可欠です。段階的な導入や、パイロット運用から始めるのも有効な方法といえるでしょう。

虚偽情報が出力される可能性がある

生成AIは大量の情報をもとに応答を生成しますが、事実と異なる内容や不正確な情報を出力する可能性もあります。そのため、重要な案内や法的な表現が含まれる場面では、人による確認・監修の体制が必要です。

セキュリティ対策が必要

顧客の個人情報やセンシティブなデータを扱う場合、情報漏洩や不正利用のリスクを回避するために、堅牢なセキュリティ対策が求められます。クラウド上での処理においても、通信の暗号化やアクセス管理などを行う必要があります。

生成AIの活用方法を検討する必要がある

導入しただけでは効果が出にくく、目的や業務フローに合わせた活用設計が不可欠です。たとえば「どの業務で生成AIを活用するか」「AIが対応すべき範囲はどこまでか」といった点を明確にしないと、かえって現場に混乱を招くおそれもあります。 生成AIは、コールセンターの業務効率・対応品質・コスト最適化・CX向上といった多方面で大きな効果を発揮します。ただし、その力を十分に活かすためには、正確性の担保と活用設計、セキュリティの確保が不可欠です。段階的な導入や、パイロット運用から始めるのも有効な方法といえるでしょう。

コールセンターで生成AIを活用するおすすめのアイデア

コールセンターにおける生成AIの活用方法をご紹介します。ここでご紹介するのは、活用アイデアの一部ではありますが、導入を検討している方は、どのような方法が自社に合っているかの参考にしてみてください。

通話内容の要約と後処理業務効率化

生成AIは音声認識技術と連携し、顧客との通話内容を自動でテキスト化し要約することが可能です。要約文はCRMや問い合わせ管理ツールに自動登録できるため、オペレーターによる後処理業務（ログ作成・報告書作成）を大幅に削減。処理時間の短縮と業務効率の向上が実現します。

FAQ作成と問題解決支援

過去の問い合わせ履歴や既存のFAQを学習した生成AIは、オペレーターが応対中に最適な回答をリアルタイムで提案できます。また、新たに出てきた問い合わせをベースにFAQの自動生成・更新を行えるため、ナレッジの蓄積と活用を自動で推進できます。

トークスクリプトの自動生成・改善

生成AIは、問い合わせの種類や顧客属性に応じて最適なトークスクリプトをリアルタイムで生成・提案します。 従来のように静的なスクリプトを読むだけではなく、会話の流れに応じた柔軟な応対が可能となり、品質の平準化と向上につながります。

感情解析による顧客体験向上

音声やテキストから顧客の感情（怒り、不安、満足など）をリアルタイムで解析し、オペレーターにトーンの変更や注意喚起を即時にフィードバックします。適切な対応が取れることで、クレームの早期収束や顧客満足度の向上に貢献します。

オペレーターのサポート

生成AIはオペレーターのサポートにも活用できます。「会話の進行に合わせて、生成AIが応対のヒントや注意点をポップアップで提示する」「オペレーターの質問に対して、資料や要約情報を即座に提示する」といった方法が考えられます。

オペレーターの育成

生成AIが作成したコンテンツ（FAQ、トーク例、マニュアル）を活用し、現場の業務知識を可視化・共有化できます。個々のスキルや課題に合わせた教材として活用できるため、自学自習型のスキルアップがしやすくなります。また、シミュレーション応対などにも活用でき、実践力を高めるトレーニングにも最適です。

生成AI型チャットボットによる応答の自動化

従来のチャットボットと異なり、生成AI型は事前のルールや定型文に依存せず、ユーザーの質問に対して自由に応答を生成できます。これにより、想定外の質問や複雑な問い合わせにも柔軟に対応でき、24時間365日の対応体制が整います。ユーザー自身で問題解決できるケースが増え、入電数削減とCX向上の両立が可能です。

マルチ言語対応

生成AIは多言語に対応可能で、自動翻訳機能と連携し、外国語での問い合わせにも即座に応答できます。人手による翻訳対応が不要となり、コスト削減・対応スピードの向上・グローバル対応の強化が実現します。

生成AIの活用は、「現場の省力化」と「顧客満足度向上」を同時に実現する革新的な手段です。コールセンターの業務内容に応じて段階的に導入することで、大きな成果が期待できるでしょう。

VoC（顧客の声）分析への活用

VoC（顧客の声）分析は、生成AIの活用が特に期待される分野です。従来、アンケートや通話履歴、SNSなど、多岐にわたるチャネルから集まる膨大な顧客の声を分析するには、多くの時間と手間がかかっていました。生成AIを用いることで、これらの定性的なデータを自動で収集・要約し、内容ごとに分類することが可能になります。これにより、顧客が抱える課題やニーズを迅速かつ正確に把握し、サービス改善やFAQの充実に繋げることができます。

応対履歴のリアルタイム要約・共有

生成AIは、オペレーターと顧客の通話内容をリアルタイムでテキスト化し、その要約を作成することができます。オペレーターは、AIが生成した要約を確認・修正するだけで後処理が完了するため、作業時間を大幅に短縮できます。これにより、1件あたりの対応時間が短縮され、より多くの問い合わせに対応できるようになります。また、要約された応対履歴は即座に共有されるため、管理者によるモニタリングや、他のオペレーターが対応を引き継ぐ際の情報連携もスムーズになります。

コールセンターに生成AIを導入するポイント

最後にコールセンターに生成AIを導入する際のポイントをご紹介します。導入の効果を最大化するためにも、以下のようなポイントに注意して生成AIの活用方法や導入を整備しましょう。

導入目的を明確にする

生成AI導入の最初のステップは、「なぜ導入するのか」＝導入目的を明確にすることです。特に以下の2つのポイントを踏まえて、導入目的と解決したい課題を明確にしましょう。

・実現したい効果の明確化 たとえば、「応対品質のばらつきをなくしたい」「後処理の時間を短縮したい」「FAQを自動生成したい」といった具体的なゴールを設定することで、最適なツール選定や導入スコープの判断がしやすくなります。

・業務の棚卸しと効果の試算 自社の業務フローや問い合わせ内容を洗い出し、どの部分に生成AIが最も効果的かを見極めましょう。人的リソースの多くを占めている業務から優先的に導入するのがポイントです。

時間をかけて生成AIの精度を高める

生成AIの性能は、初期導入時よりも継続的な運用・調整によって、その性能が向上していきます。そのため、導入後すぐに成果が出ることを期待するのではなく、PDCAを繰り返しながら最適化していく姿勢が重要です。また、問い合わせ内容の変化や運用環境の変化に応じて、学習データや出力傾向の調整を随時行うことで、精度と信頼性が向上します。そのため、すぐに効果を期待するのではなく、段階的に精度を高めて運用フローを整備することが大切です。

生成AIとオペレーターの相乗効果が可能な運用方法を考える

生成AIは万能ではなく、人との協働によって最大限の効果を発揮すると考えましょう。そのため、生成AIを導入する際は、オペレーターとの協働を前提としてフローを整備することが大切です。以下のようなポイントに注意して運用フローを考えましょう。

・有人対応との切り替え設計 生成AIでは対応が難しい複雑な問い合わせや感情的なクレームには、柔軟に対応できない可能性が考えられます。このようなケースで、スムーズにオペレーターにつなぐフローを考えることが大切です。

・顧客によるチャネル選択の自由 顧客によっては、生成AIによる応対にストレスを感じてしまうケースも考えられます。チャットボット、電話、メール、オペレーターなど、顧客自身が最適な手段を選べる環境を整えることもCX向上につながります。

・協働体制の強化 生成AIがオペレーターをリアルタイムで支援したり、オペレーターが生成AIを活用して知識を補完したりするなど、補完関係を意識した運用設計が重要です。生成AIを導入する場合は、どこまでをオペレーターに任せ、どのように生成AIでサポートするのかをしっかり線引きしましょう。

セキュリティ対策やコンプライアンス遵守を意識する

生成AIの活用には、セキュリティと正確性を担保する体制整備が不可欠です。特に以下のようなポイントに注意してセキュリティとコンプライアンスを強化しましょう。

・ハルシネーション（虚偽回答）のリスク管理 生成AIはときに誤った情報を出力するため、事実確認のプロセスや自動応答の監視体制を構築することが重要です。生成AIに任せすぎるような活用方法は避けたほうがよいでしょう。

・情報漏洩防止・適切なデータ管理 顧客情報を扱うコールセンターでは、暗号化通信やアクセス制御、ログ管理などの技術的対策を講じる必要があります。生成AI導入後は特に、情報漏えいを回避できるように、適切なデータ管理体制を整えることが大切です。

・従業員教育の徹底 「生成AIはどう使うべきか」「何をしてはいけないか」を明文化し、運用ルールやガイドラインを整備し、周知を徹底することが求められます。

システムのアウトソーシングも効果的

生成AIは、コールセンターの業務効率化に効果的なツールですが、ご紹介したようなデメリットがあるほか、効果を最大化するためには、適切な運用体制を構築する必要があります。自社内にAIの専門家がいない場合は、自社で準備するのが難しいケースもあるでしょう。

このような場合は、自社で体制を整備するのではなく、生成AI導入の知見や経験を持つ企業にアウトソーシングするのもおすすめです。アウトソーシングを活用することで、要件定義、ツール選定、PoC（概念実証）から本格導入まで、ノウハウのあるパートナーが伴走することで、失敗リスクを最小化できます。

また、継続的にAIの精度を保つためには、データのメンテナンスやモデル調整が欠かせませんが、専門企業に任せることでスムーズな運用が可能になります。「生成AIをコールセンターに導入したいが、何からはじめればいいかわからない」という方は、ぜひ専門企業へのアウトソーシングを検討してみてください。

長期的視点での改善と継続運用体制の確保

生成AIの導入は、一度設定して終わりではありません。導入後に得られた対話ログやVOC（顧客の声）を分析し、継続的にFAQの精度を向上させたり、チャットボットの応答シナリオを改善したりする運用が不可欠です。また、APIのパフォーマンスが不安定になる可能性も考慮し、応答が遅れた場合の代替ルートを確保するなど、安定稼働に向けた体制を整える必要もあります。長期的な視点で改善を続けることで、AIはより業務に最適化され、投資対効果（ROI）を最大化することができます。

KPI設計と可視化に向けた運用体制の整備

生成AIの導入効果を正確に評価するためには、適切なKPI（重要業績評価指標）の設計が不可欠です。「自己解決率」や「オペレーターの後処理時間」「顧客満足度」などをKPIとして設定し、導入前後で数値を比較・可視化することで、投資対効果（ROI）を明確に把握できます。これらのデータを定期的に分析し、改善点を見つけ出す運用体制を整備することが重要です。データを基にした継続的な改善サイクルを回すことで、コールセンター全体のパフォーマンスを向上させることができます。

生成AIと周辺技術・システムの連携活用

生成AIの能力を最大限に引き出すためには、ボイスボットやチャットボットといった既存システムとの連携が不可欠です。ここでは、具体的な連携活用の方法を3つの側面に分けて解説します。

生成AI搭載ボイスボットによる対話品質の向上

生成AIを従来のボイスボットに搭載することで、顧客との対話をより自然で人間らしいものへと進化させることが可能です。これにより、複雑な問い合わせの意図を正確に汲み取ったり、本人確認などの定型的な手続きを完全に自動化したりと、コールセンター業務の効率を飛躍的に向上させます。

問い合わせ分類や聞き返し機能の強化

生成AIをボイスボットに組み込むことで、問い合わせ内容の分類精度が飛躍的に向上します。従来のボイスボットでは難しかった、曖昧な表現や複数の要件が含まれる問い合わせでも、生成AIが文脈を理解し、適切なカテゴリに分類することが可能です。また、顧客の発言内容が不明瞭だった場合に、ただ聞き返すだけでなく、意図を推測して「〇〇ということでしょうか？」といった形で具体的な選択肢を提示することで、スムーズな対話を実現し、自己解決率の向上に貢献します。

本人確認や定型処理の自動化

生成AIとボイスボットを連携させることで、本人確認や住所変更、資料請求といった定型的な処理を自動化できます。例えば、顧客が電話で本人確認情報を述べると、ボイスボットがそれを認識し、データベースと照合して認証を行います。認証後は、そのまま手続きを自動で進めることが可能です。これにより、オペレーターを介さずに手続きが完了するため、顧客の待ち時間が短縮されるだけでなく、オペレーターはより専門的な対応に注力できるようになり、コールセンター全体の生産性が向上します。

AIオペレーション支援ツールによる応対品質の均一化

AIオペレーション支援ツールは、オペレーターの業務をリアルタイムでサポートし、生産性と応対品質の向上を実現します。このツールは、通話内容をリアルタイムでテキスト化し、関連するFAQやトークスクリプトを画面上に自動で表示します。オペレーターは、必要な情報を探す手間なく、スムーズに応対を進めることができます。特に、経験の浅いオペレーターにとっては心強いサポートとなり、教育期間の短縮や早期離職の防止にも繋がります。

生成AI×チャットボット×FAQの三位一体運用による自己解決率の最大化

生成AI、チャットボット、FAQシステムを連携させる「三位一体」の運用は、顧客の自己解決率を最大化する上で非常に効果的です。まず、顧客からの問い合わせをチャットボットが一次受けし、簡単な質問にはFAQの情報を基に即座に回答します。FAQだけでは解決できない複雑な質問に対しては、生成AIが対話形式でより詳しくヒアリングを行い、解決策を提示します。それでも解決しない場合は、有人チャットにスムーズに引き継ぐことで、顧客満足度を損なうことなく、効率的なサポート体制を構築できます。

生成AI導入の成功事例と実績紹介

多言語通訳サービスを導入して、外国籍顧客への細やかな対応による成約数増加に成功

株式会社ソフィアは、新生活に必要な電気・ガス・インターネットなどの契約を一括サポートする「ニューライフコンシェルジュサービス®」を提供する会社です。同社では、多言語通訳サービスを導入することにより、外国籍の顧客との円滑なコミュニケーションを実現し、応対時間の大幅な削減と顧客満足度の向上に成功しました。さらに、AIにはない人ならではの細やかな対応により、成約数の増加にも繋がりました。

市民サービスの向上と業務効率化に成功

名古屋市の総合案内コールセンターは、年間6万件を超える問い合わせに対し、応対品質の維持と運営効率化の両立が急務でした。市民の多様なライフスタイルに応えるため、NTTマーケティングのAIソリューションを導入。 まずAIチャットボットが24時間365日、簡単な質問に自動対応し、複雑な内容はオペレーターが担うことで、市民の利便性を飛躍的に向上させました。さらに、AIが膨大な「市民の生の声」を分析し、本当に知りたい情報が見つかる利便性の高いFAQへと自動で改善します。 この仕組みは、市民の自己解決率を高め、職員の負担を軽減するという好循環を創出。AIの活用により、きめ細やかな市民サービスの提供と働き方改革を同時に実現しました。

多言語チャットボットで観光客の満足度向上

大阪観光局は、海外からの観光客に対し、大阪の魅力をさらに発信し、24時間いつでも観光案内ができる体制を整えることを課題としていました。この課題解決のため、ＮＴＴマーケティングアクトＰｒｏＣＸの「多言語AIチャットボット」を導入。日本語、英語、中国語（繁体字・簡体字）、韓国語の5ヶ国語に対応し、24時間自動で観光情報を提供する仕組みを構築しました。導入の結果、観光客の満足度が向上しただけでなく、職員の負担軽減が達成されました。問い合わせ内容を国別に分析し、観光客のニーズや傾向を把握することで、今後のPR戦略に活かすことも可能になりました。

まとめ

生成AIはコールセンター業務の効率化や品質向上、コスト削減、顧客満足度向上に大きく貢献する技術です。通話要約やFAQ自動作成、感情解析、マルチ言語対応など多彩な活用が可能ですが、虚偽情報やセキュリティリスクへの対策、オペレーターとの協働設計が不可欠です。段階的な導入と専門家の支援も有効な手段です。自社の目的や課題に合わせて、生成AIの導入をぜひご検討ください。