AIでコールセンターをシステム化する方法｜導入ステップもご紹介

コールセンターは顧客と直接やりとりを行うことから、企業イメージにとって重要な役割を担っていると言えます。しかし、慢性的な人手不足や応対品質のバラつきなど様々な課題を抱えている企業も少なくありません。

そこでコールセンターの課題を解消する方法として注目されているのが「AI」です。近年、多くの企業でAIによるシステム化（自動化）が進んでおり、業務の効率化や、顧客満足度向上へ繋げています。

今回の記事では、コールセンターで活用されているAIの種類や具体的な活用方法、導入ステップについて解説します。コールセンターへのAI導入を検討している方の参考になれば幸いです。

コールセンターが抱えている課題

コールセンターでは、以下のような課題を抱えています。

• 人手不足
• 応対品質のばらつき
• 繁忙期と閑散期の業務量の差

それぞれ詳しくご紹介します。

人手不足

現在、様々な業界・業種で人手不足の課題が顕在化していますが、コールセンターも例外ではありません。多くの顧客からの問い合わせに迅速に対応しなければならず、オペレーターの負荷軽減が深刻な課題となっています。また、ストレスも感じやすい業務内容であることから、離職率が高い傾向にあり、人材の定着についての課題を抱えるコンタクトセンターも多くあります。

応対品質のばらつき

経験値やスキルの違いなどから応対品質にばらつきが出やすいことも、コールセンターが抱えている課題の一つです。応対品質を向上させるために、研修やマニュアル作成、ナレッジの共有といった対策もありますが、人が対応している以上、どうしても平準化するのも限界があり課題に感じているコンタクトセンターも多いのではないでしょうか。

繁忙期と閑散期の業務量の差

取り扱いサービスや商品の特性上、時期や時間帯によって問い合わせ数に大きな差が生まれ、繁閑差に合わせて人員を調整することが難しいという課題もあります。合わせて、人手不足の課題から、繁忙期に人材を確保することに課題を抱えるコールセンターも多いです。

上記ようなコールセンターが抱えている課題は、AIを導入することで解消できる可能性があります。

コールセンターで導入されているAIの種類と活用方法

コールセンターのシステム化にあたっては、以下のようなAIを活用したツールが導入されることが多いです。

• チャットボット
• ボイスボット
• テキストマイニング

具体的な活用方法とそれぞれの違いについてもご紹介します。

チャットボット

チャットボットはchat（会話）とrobot（ロボット）が語源になった言葉で、テキストでユーザーとやり取りを自動化できるシステムです。ユーザーが入力したテキスト内容を分析し、最適な回答を提示します。

チャットボットは大きく分けて、ルールベースのシナリオ型と、AIを搭載したAI型チャットボットがあります。AI型チャットボットは、フリーワードでの対応も可能なためより柔軟な対応ができるため、コールセンターでの導入検討が増えてきています。

AIが回答を提示する際は過去に学習したデータを参照するため、学習させるデータや量によってより幅広い質問に対応出来るようになります。コールセンターでは「WEBやアプリ上で行われる定型的な問い合わせ対応」をシステム化するためにAI型チャットボットが活用されることが多いです。

関連記事：AIチャットボットとは？基本的な仕組みと活用がおすすめのシーン

ボイスボット

ボイスボットは音声認識や自然言語処理などの技術によって、音声でユーザーと自動でやりとりを行うことが出来るシステムです。

コールセンターでは予約・申込対応や資料請求受付などの「一次対応」や「簡易受付対応」といった電話対応を自動化するために活用されることが多いです。

ボイスボットで受け付けた定型的な内容をテキスト化し、オペレーターが内容を見ながら後続の対応を行うことで応対時間の短縮に繋げるといった活用も可能です。

関連記事：ボイスボットとは？AIに顧客対応を任せるメリットと注意点について

IVRとの違い

IVR（電話自動応答サービス）は、顧客に該当番号を選択してもらうことで、適切に問い合わせを振り分けたり、選択に応じてあらかじめ設定したガイダンスを案内することが目的であることに対し、ボイスボットは顧客の発話に応じて回答したり、受付を行うといった目的があるという大きな違いがあり、より人との会話に近い対応が出来るということが特徴です。

関連記事：IVRとは？電話自動応答システムの導入方法やメリットについて解説します

テキストマイニング

テキストマイニングとは自然言語処理技術を活用し、テキスト内容から単語や文節の出現頻度や相関関係などを分析し、重要（有益）な情報を摘出できるシステムです。テキストマイニングは専用ツールもあれば、AIチャットボットにテキストマイニングが機能として搭載されているツールもあります。

コールセンターでは大量の問い合わせ内容を分析し、製品やサービスの改善点を見つけることや、オペレーターのマニュアル作りに活用されることが多いです。

AIでコールセンターをシステム化するメリット

AIでコールセンターをシステム化する具体的なメリットは以下の通りです。

• 人手不足の解消
• オペレーターの負担軽減
• 応対品質の均一化
• 顧客満足度の向上

それぞれ詳しく見ていきましょう。

人手不足の解消

問い合わせ対応や受付対応をAIチャットボットやボイスボットで完結できれば、人手不足の課題解消に繋がります。定型的な対応を自動化することで、少ない人数でも人が対応するべき内容に絞ってオペレーターは対応することが可能になります。また、繁忙期や閑散期の人員調整の課題解消も期待できます。

オペレーターの負担軽減

AIが定型的な顧客対応を行うことで、オペレーターの負担軽減に繋がります。今まで全て対応していた件数の一部ないし多くをAIが対応できるようになると、有人オペレーター一人ひとりの負担が軽減することができます。負荷が軽減されることで、ストレスも減り、オペレーター定着率の向上も期待できます。

応対品質の均一化

AIは学習データやルールに沿って対応ができるため、、応対品質を均一化させることが可能です。また、AIはオペレーター支援にも活用することができます。例えば、オペレーターの回答をサポートするようなサジェストを行ったり、参考にするべき資料を提示するなどといったことが可能です。応対履歴をテキスト化し、分析や、FAQデータの作成へ活用することで、ナレッジの蓄積・共有に繋がりオペレーター全体の応対品質の均一化にも繋がります。

顧客満足度の向上

顧客対応をAIが自動で行うことで、顧客満足度の向上が期待できます。24時間365日対応により顧客は好きなタイミングで問い合わせすることや、待ち時間なく迅速に回答を得ることができます。

企業側にとっても、「あふれ呼」や「放棄呼」を減らすことに繋がります。

さらに、常に安定した回答を得られるという点においても顧客の安心感や満足度に繋がり、企業のイメージアップにも貢献するかもしれません。

【ポイントもご紹介】AIの導入ステップについて

AIを導入する際は、以下のステップで進めると良いでしょう。

1. 課題を明確にする
2. 運用担当者を決める
3. ツールを選定する
4. 必要なデータを学習させる
5. テスト運用を行う
6. 運用を開始する

各段階でのポイントも併せて解説しますので、導入のイメージを掴んでいただけたら幸いです。

1.課題を明確にする

まずは、コールセンターが抱える課題を明確にすることから始めましょう。その際、「定型的な問い合わせが多い」「問い合わせ件数に対して人手が足りていない」「時期によって必要な人員数が大きく異なる」「対応品質に差が出てしまう」など、具体的な課題を挙げていくことが重要です。

課題が明確になることで、「どのような機能が必要なのか」など自社に適したツールを判断する材料になるほか、課題に合わせて準備すべきデータを絞ることもできるため、のちの作業を効率的に行えるというメリットもあります。

2.運用担当者を決める

運用担当者はツール選定前に決めておくことをおすすめします。運用担当者とは、今後メインでツールを運用改善していったり、ベンダーとのやりとりを中心となって行う人を指します。

AIツールは導入後も継続的に運用・改善を行う必要がありますので、「運用担当者自身も操作しやすいツールにする」「運用の知見がないので運用改善サポートも行ってくれるベンダーにする」など、ツールを選ぶ際の判断基準にも影響しますので、あらかじめ運用担当者を決めておくと良いでしょう。

3.ツールを選定する

自社の課題や必要な機能などが明確になったら、AIツールを選定します。AIツールを選定するうえで、注目するべきポイントは以下のようなものがあります。

• AIの精度
• 搭載されている機能
• 操作性
• 他のシステムとの連携性

多くのベンダーでデモ体験や無料トライアルが実施されていますので、実際に試し自社に合ったものを先に選定するようにしてください。

4.必要なデータを学習させる

AIツールを導入したら、AIに必要なデータを学習させます。例えば、過去の問い合わせ対応データや自社サービスや製品の情報などを学習させます。AIは学習した内容に沿って回答を提示しますので、データの質と量が十分になるよう留意しましょう。

5.テスト運用を行う

実際に運用してみると、回答に対する不足点や課題点が発見されることは少なくありません。社内などを中心にテスト運用を実施し、問題がないかを確認するようにしましょう。

6.運用を開始する

テスト運用で問題がなければ、実際の運用を開始します。運用開始後も、テスト運用では見つからなかった課題点が出てくることもありますので都度改善を行うことが大切です。

AIでコールセンターの課題を解消しよう！

AIでコールセンターを自動化することで、「人手不足」や「応対品質のばらつき」、「繫忙期と閑散期の業務量の差」などコールセンターが抱える課題を解消することが期待できます。

ただし、AIは自社に適したツールでなければ導入効果を最大限発揮することは出来ませんので、あらかじめ自社の課題や特徴などを明確にし、課題解消に適切かつ長期的に運用が可能だと思えるツールを選定することが大切です。

今回の記事を参考に、AIでコールセンターの自動化を検討されてみてはいかがでしょうか。

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