生成AIでコンタクトセンターの課題を改善できる？具体的な活用方法と注意点について

コンタクトセンターは、人材不足や顧客の待ち時間、応対品質など多くの課題を抱えています。

こうした中、近年注目されているのが生成AIを活用した業務改善です。従来のFAQ型AIとは異なり、生成AIは文脈を理解しながら柔軟に回答を生成できるため、オペレーター支援や顧客対応の効率化に役立ちます。

とはいえ、「具体的にどのように活用できるのか」「運用面で気をつけることは何か」など、導入に不安を感じる方も多いのではないでしょうか。

今回は生成AIの概要をはじめ、コンタクトセンターにおける具体的な活用方法や、導入する際の注意点、そして生成AI導入を成功させるためのポイントについて解説します。

生成AIをコンタクトセンターで活用したいという方の参考になれば幸いです。

コンタクトセンターが抱える「3つの課題」

多くのコンタクトセンターは、主に以下の3つの課題に直面しています。

リソース（人手不足とコスト）の課題

オペレーターの採用難や高い離職率により、現場は常に人手不足の状態です。これにより、残されたオペレーターの業務負荷が増大し、さらなる離職を招く悪循環に陥りがちです。また、人件費や教育コストは増加の一途をたどっています。

応対品質（応対のばらつき）の課題

オペレーターのスキルや経験によって、顧客への回答内容や応対品質にばらつきが出てしまうことは避けられません。特に複雑な問い合わせやクレーム対応ではその差が顕著になり、顧客満足度（CS）の低下に直結します。

データ活用（VOCの埋没）の課題

日々寄せられる「顧客の声（VOC）」は、サービス改善の宝庫です。しかし、応対履歴の入力（アフターコールワーク）に時間がかかり、さらにその膨大なデータを分析するリソースもないため、貴重なインサイトが活用されないまま埋もれています。

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これらの課題を解決するには、従来のチャットボットやIVR（自動音声応答）だけでは対応できる領域に限界がありました。そこで注目されているのが、文脈を理解して応対を支援できる「生成AIの活用」です。

生成AIがコンタクトセンターに適している理由

生成AIとは、テキスト、画像、音声などを新たに「生成」することができるAI技術の総称です。特に、ChatGPTなどに代表される大規模言語モデル（LLM）は、非常に流暢で自然な文章を作成できる能力を持っています。

従来のAIが「決められた回答を返す」ことが中心だったのに対し、生成AIは「相手の言いたいことを理解し、最適な表現で返す」ことが得意です。

この点が、状況に応じた会話が求められるコンタクトセンター業務と相性が良い理由です。

コンタクトセンターにおける生成AIの具体的な活用方法

コンタクトセンターにおける生成AIの具体的な活用方法には、以下のようなものがあります。

問い合わせ対応の自動化

生成AIは、オペレーターマニュアルはもちろん、顧客情報や過去の問い合わせ履歴などの大量のデータを参照し、回答を生成して提示することができます。

問い合わせ対応に生成AIを活用することで、オペレーターによる応対に近い自然なやり取りを実現し、顧客はスムーズに自己解決できます。これにより、オペレーターの負担軽減や接続待ちによる混雑緩和、迅速に回答を提示することによる顧客満足度の向上などが期待できます。

オペレーター支援

コンタクトセンターでは、顧客からの問い合わせに対し、迅速に回答することが求められますが、取り扱い商品やサービスが多岐に渡る場合やオペレーターの知識量や経験の差により、即座に回答を提示することが難しいことがあります。

生成AIをオペレーターのサポートとして活用することで、顧客との過去の対応履歴や、データベース上のFAQなどのデータからどのような回答をしたよいかを提案することができ、オペレーターの知識や経験に関わらず均一化したサポートが可能です。

これにより、顧客のスムーズな問題解決に繋がるとともに、応対時間の短縮や、業務効率化の効果が期待できるでしょう。

対応履歴の要約（ACW削減）

コンタクトセンターでは、顧客との通話終了後に対応内容をシステムに入力する後処理業務（ACW）が発生する場合もあります。

生成AIの音声認識技術を使って、顧客との通話内容を自動テキスト化し、さらに生成AIで要約・システムに自動入力することで、後処理にかかる時間を短縮することが可能です。

オペレーター教育

コンタクトセンターにおける応対品質を向上させるためには、経験の浅いオペレーターへの教育やサポートが必要不可欠です。しかし、人材不足や顧客対応数が多いことなどが原因となり、研修に十分な時間を割けなかったり、一人ひとりのオペレーターへのリアルタイムなサポートが困難な場合もあります。

生成AIを活用して、これまでの応対履歴や模範回答、FAQなどから対応例を提示することで、経験の浅いオペレーターをサポートし、コンタクトセンターの応対品質向上に役立ちます。

多言語対応

コンタクトセンターには、外国語での問い合わせがくる場合もありますが、多言語対応が可能なオペレーターを確保するのは、ただでさえ採用難と言われている中、非常にハードルが高いです。

生成AIは様々な言語でも回答を翻訳することや生成することができるため、外国籍の顧客にも対応できるようになります。これにより、多言語対応オペレーターを確保しなくても幅広い顧客への対応が可能になります。

FAQの自動生成

生成AIが顧客対応履歴などを元に、よくある質問をまとめた「FAQ」を自動で生成することが可能です。FAQの更新やナレッジ整備にかかっていた時間や工数を削減できるほか、回答内容のばらつきを抑えやすくなる点もメリットです。

その結果、担当者は情報整理に追われることなく、難易度の高い問い合わせ対応や改善業務に集中でき、コンタクトセンター全体の運用効率向上につながります。

生成AIをコンタクトセンターに導入する際の注意点

生成AIをコンタクトセンターに導入する際には、以下の点に注意するようにしましょう。

データの質と量

精度の高い生成AIにするためには、生成AIに学習させるデータの質と量が非常に重要です。
FAQやマニュアルが整理されていない状態のまま運用を始めると、誤った回答や、意図しない応対が発生するリスクがあります。

まずは、「正確で最新のナレッジをどれだけ用意できるか」を確認し、不足があれば整理・追加を行うことが必要です。

ハルシネーション

ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報や、誤解を招く情報をもっともらしく事実として生成してしまうことを意味します。そのため、生成AIが作成した回答に誤りがないかチェック・改善を定期的に行うことが重要です。

また、ハルシネーションを抑えるためには、企業が保有する最新のナレッジやFAQを参照した上で回答を返せる仕組みを整えることが重要です。
たとえば RAG（Retrieval-Augmented Generation） のように、生成AIが回答を作成する前に社内のFAQやマニュアルから関連情報を検索し、それに基づいて応答を生成する方式を採用することで、事実に沿った一貫性のある回答が可能になります。

このように、オープンデータのみで動作するモデルではなく、参照元を制御できるツールを選ぶことが、運用上の精度と安心性につながります。

セキュリティ

生成AIが扱う顧客データや、企業の機密情報などの取り扱いには、外部・内部ともに情報漏洩のリスクに注意しなければなりません。生成AIを導入する際は、企業のセキュリティ要件に適合しているかを必ず確認する必要があります。

自社の運用環境に合わせてクラウドかオンプレミスを選択できること、個人情報が学習データとして外部に残らないよう制御できること、さらに利用者や権限を細かく管理できることなど、情報管理の仕組みが明確に担保されたツールを選ぶことが重要です。

コンタクトセンターの生成AI導入を成功させるポイント

コンタクトセンターの生成AI導入を成功させるポイントは、以下のようなものです。

導入目的に合ったツールを選定する

解決したい課題を明確にしたうえで、生成AIが効果を発揮しやすい業務かどうかを見極めることが重要です。
生成AIは、膨大なナレッジや過去ログをもとに文脈に沿った回答やガイドを生成する領域を得意とします。一方、厳密な数値判断や複雑な例外対応が主となる業務では、従来のルールベース型の仕組みと併用した方が安定します。

そのため、自社のコンタクトセンターにおける業務フローを整理し、業務と生成AIの相性を見極めることが、成果創出の第一歩となります。

効果を発揮するには時間と労力がかかることを理解する

生成AIは、導入した瞬間から業務に最適な応答ができるわけではありません。同じ質問でも表現や文脈が少し違うだけで回答が変わることがあるため、自社の業務に合わせたプロンプト設計や、回答のチューニング、業務データの追加学習といった調整を継続的に行う必要があります。

導入初期は思うような成果が出ないこともありますが、分析しながら改善を重ねることで、モデルが業務に馴染み、精度が安定していきます。短期的な効果だけで判断するのではなく、改善サイクルを続けられる体制と役割分担をあらかじめ設計しておくことが重要です。

セキュリティ対策の重要性を理解する

生成AIを活用する場合に特に注意すべき点は、入力した情報がモデルの学習や再利用に使われる恐れがあることです。そのまま利用した場合、プロンプト内に含まれた個人情報や機密情報が意図せず外部に蓄積されるリスクがあります。

そのため、ツールを導入する際は、学習データに機密情報を含めない設定ができることや、生成時のログ・プロンプト履歴がどこに保存されるのかを確認することが重要です。さらに、オペレーターが不用意に情報を入力しないよう、プロンプト利用ルールや社内ガイドラインの策定、利用者への教育も必要となります。

生成AIを導入してコンタクトセンターの課題を解決しよう

生成AIは、コンタクトセンターが抱える人手不足や応対品質のばらつきといった課題に対し、応対自動化やオペレーター支援、振り返り分析まで幅広く活用できる有効な手段です。ただし、導入効果を最大化するには、ハルシネーション対策としてのRAGなどを活用した情報参照設計や、クローズド環境での運用といったセキュリティ面の配慮、さらに運用しながら改善を重ねる体制づくりが不可欠です。

特に、目先の問い合わせ対応だけでなく、センター内のオペレーション全体を効率化したい場合には、生成AIを単なるツールとして導入するのではなく、業務プロセス全体を俯瞰して最適化できる仕組みが必要です。

トゥモロー・ネットの「CAT.AI マルチAIエージェント for Chat」では、複数のAIエージェントが役割分担することで、顧客対応とバックオフィス業務の両方をカバーし、コールセンター全体の業務効率化と顧客体験の向上を同時に実現します。現場に合わせた設計とセキュアな運用が可能な点も特長です。

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