コールセンターにおける生成AI導入のロードマップ。効果的に活用する2つのポイント

「コールセンターでは、生成AIを導入するべきなのか？」「具体的な活用イメージがわかない」という方もいるでしょう。コールセンターでの生成AIと聞くと、イメージするのはチャットボットやボイスボットが多いかと思います。

しかし、コールセンターにおける生成AIは、応対ログの要約、ナレッジ検索、トークの提案など、さまざまな業務の生産性と品質を同時に引き上げることができます。

そこで本記事では、

• コールセンターでなぜ生成AIを導入するべきなのか
• コールセンターでの生成AI活用例
• 生成AI導入におけるロードマップ

をわかりやすく解説します。コールセンターで生成AIの導入を検討している方は、最後までご覧ください。

「コールセンターで生成AIを導入したいが専門的なノウハウがない」という方は、リベルクラフトへご相談ください。リベルクラフトでは、コールセンターにおけるビジネス課題から、最適なソリューションをご提案します。

また、自社が保有するデータをもとにAIの構築から運用まで支援し、業務フローに合わせた柔軟なカスタマイズにも対応。まずは以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

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生成AIとは？

生成AIとは、学習した膨大なデータをもとにテキスト・画像・音声などのコンテンツを新しく自動的に生成できる人工知能です。

特にコールセンターでは、顧客の発言を理解し、適切に回答し、対応内容を記録するなど、業務の大半が言語処理で構成されています。

生成AIを活用することで、

• 応対内容の要約
• 回答の下書き作成
• 問い合わせ内容の分類

などが自動化され、オペレーターの負担を大幅に軽減できます。ただし、誤った情報を生成するリスクもあるため、社内ナレッジを参照させる仕組みや運用ルールの整備が重要です。

コールセンターにおける生成AIの導入状況

結論から言うと、コールセンターにおける生成AIの導入状況は大きく増加傾向にあります。コールセンター白書2024の調査結果によれば、2023年には5.1％だった「すでに活用している」と回答した企業が、2024年には18.9％に大幅に増加。また、「活用を検討中」とする企業も50％以上に達しています。

出典：株式会社リックテレコム「コールセンター白書2024」をもとに作成

ここまで大幅に増加した理由の1つとして挙げられるのが、コールセンター業務の多くが言語でできているからです。オペレーターは、顧客の言葉を理解し、社内ルールに沿って説明し、記録し、次の対応へつなぎます。

ここに生成AIを入れると、要約・下書き・言い換え・分類といった人が時間を使っている作業が一気に自動化・半自動化されます。

コールセンターにおける生成AIの活用用途

コールセンターで生成AI導入を聞くと、顧客への自動応答を思い浮かべる人も多いでしょう。しかし、実際はさまざまな業務で使用されており、むしろ先行しているのは、要約・文章作成・FAQ生成などの使い方です。

コールセンター白書2024によれば、生成AIにおける活用用途は以下のとおりです。

出典：株式会社リックテレコム「コールセンター白書2024」をもとに作成

上記の図を見て分かる通り、「VOCの要約」や「創造的業務の壁打ち役」などが用途として伸びています。理由はシンプルで、一次対応の完全自動化は難易度が高い一方、人が最終判断する支援型は早く効果が出やすいからです。

コールセンターにおける生成AIの価値は、応対そのものを置き換える前に、応対に付随する記録・検索・分析を軽くし、現場が回る状態を作ることにあると言えるでしょう。

コールセンターでなぜ生成AIを導入するべきなのか

コールセンターが生成AIを導入すべき理由を一言でまとめるなら、「人を増やさずに、品質を落とさずに、処理量と応対レベルを上げる」ためです。その上で、3つの理由について紹介します。

• 人手不足における採用難の解決
• 高い離職率への脱却
• 顧客が企業に求める対応レベルの上昇

人手不足における採用難の解決

コールセンターにおける生成AIの本質的な価値は、採用を楽にすることではなく、そもそも採用に依存しない運用体制へ転換できる点にあります。現在は人材獲得競争の激化や人件費の高騰により、単純に席数や人員を増やす戦略が成立しにくくなっています。

そのため、多くの企業は人を増やすのではなく、既存社員で業務を回す方向に舵を切っています。例えば、

• 生成AIによって応対後の記録作成やナレッジ検索
• 定型回答の作成といった付随業務を効率化

をすることで、1人あたりの処理件数を増やすことが可能になります。これにより、同じ人数でもより多くの問い合わせを処理でき、結果として採用しなくても回る状態を作れるのです。

重要なのは、人員削減ではなく時間の無駄を削減する設計にあります。

高い離職率への脱却

コールセンターが生成AIを導入するべき理由の1つとして挙げられるのが、高い離職率への脱却のためです。

労働政策研究・研修機構研究員が公表している「類型別に見たコールセンターの離職率の分析」では、日本の常用労働者における平均離職率が15.4%であるのに対し、コールセンターにおける離職率の平均は21.3％です。

出典：前浦 穂高「類型別に見たコールセンターの離職率の分析」をもとに作成

この理由として挙げられるのが、単なる業務量の問題ではなく、心理的負担や属人化した業務構造に起因しているケースが多く見られます。特に、応対後の煩雑な事務処理、判断に迷う場面でのプレッシャー、教育不足による不安などが重なり、結果として離職につながります。

ここで生成AIを活用すると、これらの負担の多くに直接アプローチできます。例えば、応対中に最適なナレッジを提示することで判断の迷いを減らし、応対後は自動要約で記録業務を軽減が可能です。

顧客が企業に求める対応レベルの上昇

近年、コールセンターに対する顧客の期待の変化も生成AIを導入すべき理由の1つです。従来は「電話がつながること」自体が価値でしたが、現在は、

• すぐに問題が解決すること
• 自分の状況を理解した上で最適な対応をしてくれること

が求められています。このような期待値の上昇に対して、従来の人手中心の運用では対応が追いつかなくなっています。実際に、多くの現場で顧客対応のスピードや品質に対するプレッシャーが増していることが指摘されています。

この課題に対して生成AIは、複数のポイントで効果を発揮します。応対中には、必要な情報を即座に提示することで保留時間を削減し、スムーズな会話を実現。応対後は、自動で要約・記録を行うことで次の対応までの時間を短縮できます。

さらに、顧客の声を蓄積・分析し、FAQやチャットボットに反映することで、自己解決率の向上にもつながります。これらが連動することで、「待たされる」「何度も説明させられる」といった顧客体験の不満を減らし、期待値に対応できる運用が実現できるのです。

コールセンターでの生成AI活用例

コールセンターでの生成AIの活用例は多岐にわたりますが、いきなり全自動化を狙うと、品質やガバナンスで詰まります。まずは人が最終判断する前提で、運用を軽くするところから始めるのがおすすめです。以下では、現場で再現性が高い5つのユースケースを紹介します。

• 通話内容の要約
• トークスクリプトの生成
• VoC分析における品質の向上
• 生成AI型チャットボットによる応答の自動化
• オペレーターへの教育

通話内容の要約

コールセンターにおける生成AIの最も効果が出やすい領域が通話内容の要約です。なぜなら、要約は単なる記録ではなく、

• 後処理の短縮
• 引き継ぎの正確性向上
• 品質管理の効率化

という複数の業務改善に直結するからです。従来はオペレーターが通話後に手作業で内容をまとめていましたが、この時間は次の対応に入れない非生産時間です。生成AIを活用すれば、通話内容を自動で文字起こし・要約し、記録の下書きを瞬時に作成できます。

ただし完全自動にすると誤要約リスクがあるため、「AIが案を作成→人が短時間で確認・修正」という運用が現実的です。この仕組みにより、入力時間を削減しつつ、品質も担保できます。

結果として、同じ人数でも対応件数を増やせる生産性改善が期待できるでしょう。

トークスクリプトの生成

生成AIはトークスクリプトを作ることよりも、使う瞬間に価値があります。現場ではスクリプト自体は既に存在していることが多く、本当の課題は応対中に最適な表現を即座に選べない点にあります。

生成AIを活用すると、通話中に状況に応じた言い回しやナレッジをリアルタイムで提示できるため、オペレーターは迷うことなく対応できます。

また、案内漏れや不適切表現の防止にもつながり、応対品質の安定化に寄与します。ここで生成AIを活用する上で押さえておきたい実務ポイントは主に2つです。

• スクリプト生成は自由回答ではなく、テンプレ＋ルール＋禁止表現の枠を作ること
• KPIをスクリプト作成時間ではなく、保留回数、一次解決率、品質スコアの改善で測ること

生成AIは文章を上手くするツールではなく、業務成果を改善するツールとして捉えることが重要です。

VoC分析における品質の向上

VoC（顧客の声）分析における、品質向上も生成の活用例です。従来の分析では、人手の限界から一部のデータだけを抽出して分析するサンプリングに頼ることが多く、重要な兆候を見逃すリスクがありました。

しかし生成AIを使えば、すべての通話データを対象に要約・分類・タグ付けが可能になり、網羅的かつ一貫性のある分析が実現します。

さらに、禁則ワードや頻出課題を自動抽出することで、品質チェックや改善活動も標準化できます。重要なのは「分析して終わり」にしないことです。

商品別・原因別・感情別などの粒度で分類し、それをFAQ改善やUI改善、教育施策に落とし込むことで初めて価値が生まれます。生成AIはレポート作成の効率化だけでなく、改善サイクルを高速化する基盤として活用することが重要です。

生成AI型チャットボットによる応答の自動化

生成AIチャットボットは、完全自動化を目指すよりも「有人対応と組み合わせたハイブリッド運用」が成功しやすい領域です。生成AI単体では誤回答リスクがある一方、途中で人に引き継げる設計にすることで、品質を担保しながら効率化が可能に。

実際にトランスコスモス社で生成AIチャットBotを搭載したハイブリッドチャットサービスを日本生協連「コープのギフト」に導入した結果、電話のみと比べて生産性4.3倍、1件あたり平均対応時間を約7分短縮したと公表しています。

この仕組みでは、AIが一次対応を担い、複雑なケースのみ人が対応するため、全体の対応効率が大幅に向上します。重要なのは「人を減らす」のではなく、「顧客の手間を減らす」ことです。AIが事前に情報を整理して引き継ぐことで、顧客が同じ説明を繰り返す必要がなくなります。

評価指標としては、ボットのみで完結した割合（コンテインメント率）に加え、顧客満足度や一次解決率をセットで見る必要があります。効率だけを追うと品質が崩れるため、両軸での管理が不可欠です。

「チャットボットを導入したいが、外部に依頼する費用がない」と言う方は、以下の記事でDifyを用いたチャットボットの作成方法を紹介していますので、あわせてご覧ください。

参照記事：Difyのチャットボット作成方法！ナレッジ組み込みや活用事例も紹介

オペレーターへの教育

生成AIの活用例として近年活用が進んでいるのが、オペレーターへの教育です。従来は現場管理者・責任者・トレーナーの時間に依存しており、教育の質や量にばらつきがありましたが、生成AIを活用することで、いつでもロールプレイングやフィードバックを受けられる環境を構築できます。

例えば、AIが顧客役となって様々なシナリオを提示し、対応後には改善点を自動でフィードバックすることで、短期間で大量の実践経験を積むことが可能に。これにより、新人の立ち上がりが早まり、現場の負担軽減にもつながります。

実務設計としては、「AIが訓練とフィードバックを担い、SV（現場管理者・責任者）は評価基準の設計や例外対応に集中する」役割分担がおすすめです。

活用例を確認して生成AIを導入したいが、専門的な知識やノウハウがないと言う方はリベルクラフトへご相談ください。リベルクラフトであれば、全社的なAI活用を見据え、まずは業務棚卸と課題抽出を通じて、AI導入の優先領域を特定。効果・実現性・推進体制の3軸で整理し、戦略的なAI活用ロードマップを設計します。まずは以下のリンクからお気軽にお問い合わせください。

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コールセンターへの生成AI導入におけるロードマップ

コールセンターで生成AIを導入する際にやってはいけないのが、流行りに乗ってツールを導入することです。特にコールセンター 生成AIは、個人情報や社内規程が絡むため、ルール整備を後回しにすると止まります。そのため、以下4つのステップで進めましょう。

1. 導入目的とKGI・KPIを明確にする
2. AIを活用する業務を選定する
3. 運用ルールとガバナンスを整備する
4. オペレーターの教育・研修を実施

1.導入目的とKGI・KPIを明確にする

まずは導入目的とKGI・KPIを明確にします。KGIは最終的にどの状態を目指すかを示す経営指標であり、KPIはKGIを達成するために現場で改善すべき具体的な数値です。コールセンターでは、以下のように定義されることが一般的です。

指標	例
KGI	・月間運用コストを10％削減する ・顧客満足度を30％向上させる
KPI	・ACW（後処理時間） ・AHT（平均処理時間） ・FCR（一次解決率） ・自己解決率

重要なのは、KGIから逆算してKPIを設計することです。例えば「コスト10％削減」というKGIを達成するには、オペレーター1人あたりの処理件数を増やす必要があります。そのためには「AHTを短縮する」「ACWを削減する」といったKPIに分解され、ここで初めて生成AIの役割が明確になります。

通話要約によって後処理時間を短縮する、ナレッジ提示によって対応スピードを上げるといった形で、各KPIに対してどの機能が効くのかを紐づけることで、導入の意義が測れる形になります。このようにKGIとKPIを1枚の構造として整理しておくことで、導入後の効果検証がしやすくなり、途中で施策が迷走するリスクも防げます。

2.AIを活用する業務を選定する

次に実施するのは、AIを活用する業務の選定です。生成AIは万能ではなく、業務によって効果（ROI）とリスクが異なるため、いきなり難易度の高い領域に適用すると失敗しやすくなります。

そこで実務では、

• 反復性
• データ準備度
• リスク許容度

の3つで判断するとシンプルに整理できます。

判断軸	内容	具体例
反復性	同じ質問・対応が繰り返される業務かどうか	FAQ対応、通話要約、定型返信
データ準備度	AIが参照できるデータ（ログ・マニュアル・FAQ）が整っているか	過去の応対履歴、ナレッジベース
リスク許容度	誤回答がどの程度許されるか	金融・医療・公的対応は低リスク許容

これら3つの軸で整理すると、「低リスクかつ効果が出やすい業務」が明確になります。具体的には、反復性が高く、データも揃っており、かつ誤りが致命的になりにくい領域から着手するのが基本です。

その代表例が、「通話要約」「VoC分析」「FAQ生成」といった支援型の業務です。これらは人による最終確認を前提とするためリスクが低く、かつ時間削減や品質向上といった効果が数値で可視化しやすいのが特徴です。

一方で、販売対応や解約抑止などの収益に直結する領域は、誤案内による損失リスクが大きいため注意が必要です。こうした業務では、いきなり自動化するのではなく、まずはオペレーターへの提案や補助としてAIを活用し、段階的に適用範囲を広げていくのが現実的。このように「低リスク・高効果な業務から段階的に導入する」という考え方を取ることで、成果を出しながら安全に生成AI活用を広げていくことができます。

3.運用ルールとガバナンスを整備する

3つ目に実施するのは、運用ルールとガバナンスの整備です。顧客対応の現場では、誤った回答や情報漏えいはすべて事故として扱われるため、ルールが曖昧なまま導入すると、現場がリスクを恐れて使われなくなるからです。

具体的に最低限整備したいルールは以下です。

• 個人情報をプロンプトに入れてよいか／マスキングするか
• 回答は社内ナレッジに基づくか/RAGを導入するか
• プロンプトインジェクション等の攻撃・誘導にどう備えるか
• ログ保存、評価、ナレッジ更新を回すか

このようなルールは、ゼロから考えるのではなく、ISO/IEC 42001やNIST AI Risk Management Frameworkといった既存のフレームワークを参考にしながら、自社の業務に合わせて具体化するのが現実的です。

重要なのは、ルールを作ること自体ではなく、「現場が安心して使える状態」を作ることです。

4.オペレーターの教育・研修を実施

最後に実施するのは、オペレーター向けの使い方教育と判断教育です。生成AIは入力（プロンプト）と出力の確認方法によって精度が変わるため、教育を怠ると使っているのに成果が出ない状態になります。

まず必要なのが「使い方の教育」です。これは、どう質問すれば精度の高い回答が得られるかというプロンプト設計のスキルです。例えば、

• 目的（何をしたいか）
• 制約（ルールや禁止事項）
• 参照情報（マニュアルやFAQ）
• 出力形式（箇条書き・敬語など）

をセットで指示することで、AIの回答精度は安定します。逆に、曖昧な指示だと誤った回答が出やすくなります。

次に重要なのが「判断の教育」です。生成AIの出力は必ずしも正しいとは限らないため、オペレーターが内容をチェックする必要があります。具体的には、

• 禁止表現が含まれていないか
• 案内漏れがないか
• 社内ルールや法令と矛盾していないか

を確認します。また、クレーム対応や感情の強い顧客など、AIでは対応が難しいケースはすぐに有人対応へ切り替える判断も重要です。教育では、ロールプレイングを増やし、AIによるフィードバックを組み合わせることで、短期間でも実践経験を積めるようになります。

コールセンターにおける生成AI導入の活用事例

ここからは実際にコールセンターにおける生成AI導入の事例を紹介しますが、事例を見るときはツール名よりどの業務を、どの運用設計で変えたかに注目することです。

ここでは、以下3社の事例を紹介します。

• トランスコスモス株式会社
• 株式会社ソフィア
• エス・アンド・アイ株式会社

トランスコスモス株式会社

出典：トランスコスモス株式会社

課題	難易度の高い問い合わせでエスカレーションが多発し、待ち時間と負荷が増大
導入した業務	社内ナレッジを参照する生成AIによるオペレーター支援
成果	エスカレーションを約6割削減し、応対スピードと生産性が向上

トランスコスモスでは、コールセンターにおける「顧客の待ち時間の長さ」と「オペレーターの人手不足・負荷増大」が大きな課題となっていました。特に、現場のオペレーターでは対応できない問い合わせが発生した場合、エスカレーションが必要となり、その間に顧客を待たせてしまうことが品質低下の要因に。

そこで、FAQや製品仕様書などの社内ナレッジを参照できる生成AIを導入し、オペレーターがその場でAIに質問し、回答を得られる仕組みを構築しました。その結果、難しい問い合わせにも即時対応が可能となり、エスカレーションを約6割削減することに成功しています。

これにより顧客の待ち時間が短縮されただけでなく、専門スタッフの負担も軽減され、より重要な対応に集中できる体制が実現しました。

株式会社ソフィア

出典：株式会社ソフィア

課題	外国籍顧客との意思疎通が困難で、満足度と成約率が低下
導入した業務	三者間のリアルタイム多言語通訳対応
成果	コミュニケーションが円滑化し、応対時間短縮と満足度向上を実現

株式会社ソフィアでは、新生活に必要なライフライン契約を電話で一括サポートする中で、外国籍のお客様への対応が課題となっていました。言語の違いにより十分なコミュニケーションが取れず、サービス内容を正確に伝えられないことで顧客満足度が低下し、対応時間の長さも双方にとってストレスとなっていたのです。

そこで、多言語通訳サービスを導入し、オペレーター・通訳者・顧客の三者間でリアルタイムに会話できる体制を構築。その結果、意思疎通がスムーズになり、顧客の要望を正確に把握できるようになったことで提案の質が向上し、成約率や満足度の向上につながりました。

また、応対時間の短縮によって業務効率も改善され、現場の負担軽減にも寄与しています。さらに、AIだけでは補いきれない細やかな対応を人の通訳で担うことで、品質と効率を両立した運用が実現されています。

エス・アンド・アイ株式会社

出典：エス・アンド・アイ株式会社

課題	通話チェックの工数増大と品質ばらつきによるコンプライアンスリスク
導入した業務	音声認識＋AIによる禁則・必須ワードの自動抽出
成果	全件チェックと標準化を実現し、年間約5,000万円のコスト削減見込み

エス・アンド・アイ株式会社では、金融・保険業界におけるコンプライアンスチェックの負担増大が課題となっていました。従来は、通話内容において禁則ワードや必須案内の漏れがないかを人手で確認していたため、確認作業に膨大な時間とコストがかかり、担当者ごとの判断のばらつきも発生していました。

そこで同社は、音声認識によって通話データをテキスト化し、AIが禁則ワードや必須ワードを自動抽出する仕組みを導入。これにより、すべての通話を対象とした全件チェックと、チェック基準の標準化が可能になり、品質管理の精度と効率が向上しました。

その結果、確認作業の効率化により年間5,000万円規模のコスト削減が見込まれています。この仕組みを基盤として、今後は生成AIによる要約や改善提案、教育コンテンツの生成へと発展させることで、品質向上と人材育成を同時に実現する段階的な活用も期待されています。

コールセンターで生成AIを活用・導入する際の注意点

コールセンターにおいて生成AI導入で失敗しやすいのは、モデルが賢いかどうかではなく、データと運用が賢くない状態で入れてしまうことです。その点を踏まえて2つの注意点を解説します。

• ユニファイドチャネルを前提としたデータ統合を行う
• 社内ナレッジに基づいた回答を生成する

ユニファイドチャネルを前提としたデータ統合を行う

コールセンターで生成AIの効果を最大化するためには、データの分断をなくすことが前提になります。なぜなら、生成AIは単体の問い合わせだけではなく、「過去の対応履歴・契約情報・購買履歴」などの文脈をもとに最適な回答を出す仕組みだからです。ここで重要になるのが、ユニファイドチャネルという考え方です。

ユニファイドチャネルとは、電話・メール・チャット・Webなど複数の顧客接点を単に並べるのではなく、すべての顧客データを統合し、1人の顧客として一貫した情報を扱える状態を作ることを指します。つまり、どの窓口から問い合わせが来ても、同じ顧客履歴・状況をもとに対応できる状態です。

例えば、電話・メール・チャットごとに情報がバラバラに管理されている状態では、AIは顧客の全体像を把握できず、的外れな回答になるリスクがあります。そのため実務では、

• 顧客IDの統一
• 各チャネルのログ統合
• CRMや受注・配送システムとの連携

が重要になります。どのチャネルでも同じ顧客情報を見られる状態を作ることで、AIもオペレーターも一貫した対応が可能になります。AIを入れる前に配管を整えることが、ユニファイドチャネルの本質です。

社内ナレッジに基づいた回答を生成する

コールセンターにおける生成AIの最大のリスクは、それっぽいが間違っている回答（ハルシネーション）です。特に、料金や契約条件、手続きなど正解が一つしかない領域では、そのままクレームや信用毀損につながります。

そこで重要になるのが「RAG（検索拡張生成）」という仕組みです。RAGとは、AIが回答を作る前に、社内のFAQやマニュアル、規約などの情報を検索し、その内容を根拠として参照しながら回答を生成する技術を指します。従来の生成AIが「学習データや確率」に基づいて答えていたのに対し、RAGを使うことで「実際の社内情報に基づいた回答」に変わるため、精度と信頼性が向上します。

例えば、料金案内や手続き方法を回答する際も、最新の社内ナレッジを参照して説明できるため、情報のズレや誤案内を防ぐことが可能に。

ただし、RAGを導入すれば完全に安全になるわけではありません。例えば、

• 入力内容によってAIの挙動を操作される「プロンプトインジェクション」
• 不適切な情報入力による情報漏えいのリスク

も存在します。そのため、「どの情報を入力してよいか」「AIの回答をどのように検証するか」といった運用ルールを整備することが必須です。

コールセンターでの生成AIは、RAGによって根拠ある回答をしつつ、ガバナンスでリスクを制御することで、初めて安全かつ実務で使えるようになります。RAGにおける精度向上施策や事例について詳しく知りたい方は以下の記事をご覧ください。

参照記事：RAGの精度向上施策・事例紹介 成功事例からRAGの具体的活用方法を学ぶ

コールセンターの生成AI構築・運用は「リベルクラフト」

ここまでコールセンターにおける生成AIの導入理由・ロードマップ・注意点などさまざまな視点で解説しましたが、汎用的な生成AIでは十分な成果を得ることが難しく、自社に沿った生成AIを構築する必要があります。しかし、コールセンターの業務に特化したAI開発・運用はノウハウや知識が必要に。そんな時はリベルクラフトへご相談ください。

リベルクラフトでは、コールセンター業務に最適化された生成AIを構築するために、単なる導入ではなく「構築→評価→改善」のサイクルを回す運用設計まで一貫して支援しています。

貴社データを最大限に活用し、業務要件を満たすAIを構築しながら、精度検証と継続改善までを一体で提供。単なるツール導入ではなく、「現場で成果が出る生成AI」を実現したい企業はお気軽にお問い合わせください。

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