生成AIはコールセンターでどう使える？結果を出した企業の導入事例を含め徹底解説

2024-02-03

ビジネスの場面における生成AIの活用が広がっています。その流れはコールセンターにおいても同様で、上手に生成AIを活用することでオペレーター業務を改善したり、新人教育の期間を短縮させたりと様々なメリットを得ることができます。

この記事では、コールセンターで生成AIに任せられる業務・生成AIを導入するメリットやデメリットを解説します。実際にコールセンターに生成AIを導入している企業の具体事例も解説しますので、ぜひ最後までご覧ください。

なお弊社では、生成AIツール開発についての無料相談を承っています。こちらからお気軽にご相談ください。

生成AIの概要・従来型との違い

生成AIと従来のAIシステムとの主な違いは、生成AIが新しいコンテンツを「生成」する能力にあります。従来のAIシステムは、主にデータの分析や処理に特化していました。一方でコールセンターで使用するような生成AIはテキスト・音声・画像などのコンテンツを作成できます。

例えばコールセンターで生成AIを使用すれば、顧客の問い合わせに対する答えを生成したり、自然言語処理を使って顧客の意図を理解し適切な応答を提供することができるようになるでしょう。これにより、顧客サービスの質の向上や効率的な問題解決が期待できます。

コールセンターで生成AIにできる業務

コールセンターの業務で、生成AIに任せられる仕事内容をピックアップしてご紹介します。生成AIの得意とする業務内容を任せることで、仕事の生産性を向上させたり、コストカットを行い費用対効果を狙うことが可能になります。

FAQの自動生成

コールセンターにおける生成AIの活用例として「FAQの自動生成」があります。FAQとは、よくある質問とその回答をまとめたものです。生成AIは顧客からの多様な問い合わせ内容を分析し、それらに対する適切な回答を生成できます。

頻繁に寄せられる質問に対して効率的かつ精度高く回答するFAQを自動で作成することが可能になり、コールセンターのオペレーターの負担も軽減されます。

トークスクリプトの生成・改善

コールセンターで生成AIにできる業務として「トークスクリプトの生成・改善」もあります。トークスクリプトとは、オペレーターが顧客対応を行う際に使用する台本です。

生成AIを活用することで、トークスクリプトを自動で生成できます。具体的には、問い合わせ履歴や商品・サービスのマニュアルなどのデータから学習し、トークスクリプトを生成します。

リアルタイムでの応答補佐

生成AIは、リアルタイムでの応答補佐も可能です。オペレーターが顧客対応を行う際に、生成AIが回答案やヒントを提供してくれます。このシステムを活用することで、生成AIがオペレーターの通話をリアルタイムで分析し、顧客の質問や懸念に対する最適な回答を即座に提案します。

これにより、オペレーターは顧客の質問に迅速かつ的確に回答できます。

新人教育

生成AIをコールセンターでの新人教育に活用することも可能です。生成AIは、過去の通話ログや対応履歴から効果的な応答方法を学習し、それらを新人オペレーターに提供するトレーニングツールとして機能します。新人はAIが生成した様々なシナリオや対応例を通じて、顧客の問い合わせに対する適切な応答方法を学びます。

これにより、新人の研修期間の短縮と効率化が実現し、早期からの高品質な顧客サービス提供が可能になります。

ナレッジの検索

生成AIを使ったナレッジの検索もコールセンターでの重要な応用の一つです。生成AIは、オペレーターの質問や顧客からの問い合わせに基づいて、関連する情報や文書を迅速に検索し提供します。

この技術により、オペレーターは顧客からの複雑な問い合わせに対しても迅速に正確な情報を提供できるようになり、顧客の満足度が向上します。また、オペレーターの通話効率が向上し、コールセンター全体の生産性の向上にも寄与します。

対応の文字起こしと要約

コールセンターの対応の文字起こしと要約にも、生成AIを活用できます。具体的には、以下のようなものが挙げられます。

自動文字起こし
やり取りの要約
顧客の感情分析

さらに通話内容の正確な記録は、法的な証拠や品質管理のためにも重要です。これらのシステムは作業を大幅に削減し、オペレーターや管理者の作業負担を軽減します。

VoC分析

生成AIはVoice of Customer（VoC）分析にも非常に有効です。VoC分析は、顧客からのフィードバックや意見を収集し、分析するプロセスです。生成AIはこの分析において重要な役割を果たします。

コールセンターの通話記録・顧客からのメール・SNSのコメント・アンケートの回答など、多様な顧客の声を収集し分析します。このAI技術により、顧客の感情を深く理解することが可能になります。

コールセンターにおける生成AIのメリット

コールセンターで生成AIを活用することは、企業に様々なメリットをもたらします。上手に活用することで生産性をアップさせ、コールセンター全体の負担を削減することも可能です。具体的なメリットをご紹介します。

業務効率化

コールセンターにおいて生成AIを使用する最大のメリットの一つは業務効率化です。生成AIは、

顧客からの問い合わせに対する迅速かつ正確な回答の提供
FAQの自動生成
トークスクリプトの作成や改善
リアルタイム応答補佐

など、様々な業務を自動化します。これによりオペレーターの応答時間が短縮され、一つ一つの顧客対応がより効果的かつ効率的になります。

スタッフの戦力の底上げ

生成AIは、コールセンターにおけるスタッフの戦力の底上げにも大きく貢献します。新人オペレーターでも複雑な問い合わせに対して迅速かつ正確に対応できます。これはAIがリアルタイムで関連情報を提供し、適切な応答方法を指導するためです。

この結果、新人オペレーターの自立が早まり、エスカレーション（問い合わせの上司への転送）の頻度が減少します。またAIを活用した研修プログラムは、実際の通話シナリオを模倣し、実践的な経験を提供できます。

顧客対応の品質向上

生成AIの導入は、コールセンターにおける顧客対応の品質向上にも大きく寄与します。特に非営業時間やピーク時において、顧客の要望に素早く対応できるため、顧客満足度の向上に直結します。

また、オペレーターがコミュニケーションに集中できるよう、専門知識や詳細情報の提供はAIが担います。オペレーターは顧客との関係構築やより複雑な問い合わせへの対応に専念でき、顧客体験の質を高めることができます。

人手不足&負担の軽減

生成AIの導入は、人手不足問題の緩和とオペレーターの負担軽減にも効果的です。AIによる自動対応システムを導入することで、単純で反復的な問い合わせに対して即時かつ効率的に対応することが可能になります。

またクレーム対応においても、生成AIは重要な役割を果たします。AIは顧客の感情や要望を分析し、最適な対応策を提示することで、クレームをスムーズに解決可能です。これにより、オペレーターのストレスが軽減され、より質の高い対応が可能になります。

FAQ作成&データ分析の効率化

生成AIは、FAQの作成とデータ分析の効率化にも非常に有効です。生成AIは顧客からの多様な問い合わせを分析し、それらの質問に対する適切な回答を生成できます。

また生成AIは大量のデータを迅速に分析し、顧客の傾向・問い合わせのパターン、サービスの問題点などを特定するのに役立ちます。AIによる高度な分析により、これまで時間がかかっていたデータ分析作業が大幅に効率化されます。

コールセンターにおける生成AIの課題・現状

コールセンターにおいて活躍が期待される生成AIですが、課題もあります。現時点では、フロント業務に使えるようなボイスボットとしての生成AIは存在しません。以下でコールセンターにおける生成AIの課題と現状を解説します。

誤回答のリスクがある

コールセンターにおける生成AIの課題の一つに「誤回答のリスク」があります。AIはアルゴリズムと学習データに依存しているため、誤った情報や偏りがあるデータに基づく学習を行うと、不適切または誤った回答を提供する可能性があります。

このため、生成AIの適切な管理と継続的な改善が、効果的な活用には不可欠です。AIの能力を最大限に活用しつつ、その限界を理解し、適切に対応することが重要です。

回答の品質が不安定

生成AIをコールセンターで使用する際のもう一つの課題は「回答の品質の不安定さ」です。生成AIはトレーニングデータやアルゴリズムの質に大きく依存しているため、これらの要素に不備があると、回答の品質にばらつきの生じる可能性があります。

特に新しいトピックや少ないデータでのトレーニングの場合、AIは不正確な情報を提供するリスクが高まります。

待ち時間が長い

「待ち時間の長さ」も課題です。AIが適切な応答を生成するためには、複雑なデータの分析や情報の検索が必要になります。このプロセスに時間がかかると、顧客の待ち時間が長くなります。

特に大量の問い合わせが同時に発生した場合や、AIが特定の問い合わせに対して適切な情報を迅速に見つけられない場合に、待ち時間が長引くでしょう。結果として顧客の不満につながることがあり、サービスの品質を低下させる要因となります。

なお、生成AIを導入する際のリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
→生成AIの企業利用・開発のリスクとその対策を解説！開発失敗事例も紹介

コールセンターでの生成AI導入事例3選

いくつかのコールセンターでは、すでに生成AIの導入が始まっています。実際の業務に生成AIを活用することで、どのような仕事を効率化しているのでしょうか。コールセンターでの導入事例を、具体的な成果を交えながら見ていきます。

【JR西日本カスタマーリレーションズ】生成AIを導入してオペレータ業務の負担を改善！

JR西日本カスタマーリレーションズでは、コールセンターに生成AIを導入しました。同社では1日あたり平均で約6000件ほど問い合わせがあり、その内容を要約しメールで連携するという業務がありました。オペレーターの業務負荷になり、オペレーターごとに要約の品質にバラツキがあるのが課題でした。

生成AIを導入することで、お問合せ内容の要約、メール作成の業務対応時間を約34%（その後最大54%まで向上）削減。成果を上げています。

参考記事：【取材】株式会社ELYZA│たった2ヶ月で導入成功ーコールセンター×AI社会実装の秘訣とはー

【NEC】生成AIを導入してコンタクトセンターでのFAQ作成作業工数を75%削減！

NECは社内向け生成AIサービスを、セキュリティおよびコンタクトセンター業務に開始すると発表。コンタクトセンターでは、ユーザー対応のマニュアルや応対履歴・FAQなどをもとに、回答データを生成AIで自動生成。一部のコンタクトセンターでのFAQ作成作業工数を75%削減したと言います。

さらに、実務環境に応じた技術検証を日本マイクロソフトと共同で実施。オペレーター回答時間を35％削減できる見込みです。

参考記事：NEC、生成AIを社内セキュリティおよびコンタクトセンター業務で活用へ　脅威検知業務を約80%削減

【トランスコスモス】生成AIを導入してエスカレーションを6割削減

コールセンター大手のトランスコスモスは、生成AIを活用してオペレーターの生産性を高めています。生成AIが参照するのはFAQ（よくある回答と質問）や製品の仕様書などです。

従来は、より専門知識を持つスタッフへ質問を引き継ぐ「エスカレーション」の作業が発生していました。しかし生成AIを活用すればエスカレーションを6割削減できる見込みだといいます。オペレーターの生産性アップが見込まれます。

参考記事：コールセンターが生成AIで効率化、トランスコスモスは「エスカレーション」6割削減

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生成AIを活用すれば、コールセンターのオペレーター業務を効率化できる

コールセンターにおける生成 AIの活用方法について解説しました。コールセンターに生成AIを導入することで、様々な業務を効率化できます。

顧客からの問い合わせに対する迅速かつ正確な回答の提供
FAQの自動生成
トークスクリプトの作成や改善
リアルタイム応答補佐

など、オペレーターの負担や顧客満足に直結する部分をサポートしてくれます。スタッフの教育や生産性の向上にも繋がってくるので、メリットとデメリットを踏まえた上で、上手に活用しましょう。

最後に

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