コールセンターシステムにAIが求められる背景
コールセンターを取り巻く環境は変化しており、限られた人員で多様な問い合わせに対応する必要が生じています。ここでは、AIの活用が検討される背景を2つの観点から確認します。
人員体制の維持が難しくなっている状況
オペレーターの採用や育成には一定の時間とコストがかかり、体制の維持が課題となる場合があります。離職や繁忙期の対応で人員が不足すると、応答率の低下につながる可能性があります。
こうした状況を背景に、一次対応をチャットボットに任せたり、音声認識で通話内容を自動記録したりすることで、限られた人員でも対応範囲を維持しやすくする取り組みが進んでいます。人手に依存する業務を部分的にAIへ置き換える動きが広がっており、繁忙期の応答率低下を抑える手段としても注目されています。
顧客対応に求められる水準の変化
問い合わせチャネルが電話だけでなくチャットやメールにも広がり、顧客が求める対応スピードや正確性の水準も変化しています。応対内容にばらつきがあると、顧客満足度の低下につながる場合があります。
AIによる応対履歴の蓄積やFAQ検索支援を活用すると、オペレーターごとの回答差を抑えやすくなります。過去の対応履歴を参照しながら回答できる仕組みは、対応品質を安定させる一助になります。複数チャネルの履歴を一元的に確認できる仕組みを併用すると、担当者が変わった場合でも状況を把握しやすくなります。
AI搭載コールセンターシステムの主な機能
AIを組み込んだコールセンターシステムには、音声やテキストを処理するさまざまな機能が備わっています。製品によって搭載機能や精度は異なるため、まずは代表的な機能を3つの観点から確認しておきましょう。
音声認識によるリアルタイム文字起こし
音声認識機能は、通話内容をリアルタイムでテキスト化する機能です。オペレーターが通話しながらメモを取る手間を減らし、通話後の記録作成にかかる時間を短縮できます。
文字起こしされた内容は検索やタグ付けができる形で保存される場合が多く、後から特定の会話内容を探す際にも役立ちます。管理者が通話内容を確認する際の負担軽減にもつながり、応対内容の振り返りにも活用しやすくなります。
チャットボットによる一次対応
チャットボットは、よくある質問に自動で回答する機能です。定型的な問い合わせをチャットボットが受け持つことで、オペレーターは複雑な相談に集中しやすくなります。
チャットボットで解決しなかった問い合わせは、会話履歴を引き継いだままオペレーターへ転送できる仕組みを備えた製品もあります。顧客が同じ内容を繰り返し説明する負担を軽減でき、対応開始までのやり取りを短くする効果も期待できます。
通話内容の自動要約とFAQ検索支援
通話終了後にAIが内容を自動で要約する機能や、対応中に関連するFAQを提示する機能もあります。要約作業を自動化することで、事後処理にかかる時間を圧縮できます。
対応中に関連情報が自動で表示される仕組みは、経験の浅いオペレーターが回答を探す時間の短縮に役立ちます。結果として、待たせずに回答できる場面が増えることが期待できます。要約結果は応対履歴として蓄積されるため、後日同じ顧客から問い合わせが来た際の状況把握にも活用できます。
| 機能 | 概要 |
|---|---|
| 音声認識・文字起こし | 通話内容をリアルタイムでテキスト化し、記録作成の時間を短縮します。 |
| チャットボット | よくある質問への一次対応を担い、オペレーターは複雑な相談に集中しやすくなります。 |
| 自動要約・FAQ検索支援 | 通話内容を自動で要約し、関連FAQを対応中に提示することで事後処理の負担を軽減します。 |
AI活用で得られるメリットと期待できる効果
AIをコールセンターシステムに組み込むことで、業務負荷の軽減や応対品質の面でさまざまな効果が期待できます。ここでは、オペレーターと組織それぞれの視点から代表的な2つの効果を取り上げます。
オペレーターの業務負担を軽減できる
音声認識による自動記録や要約機能を活用すると、通話後の入力作業にかかる時間を減らせます。事後処理の負担が軽くなることで、次の対応までの待機時間を短縮できる場合があります。
定型的な問い合わせをチャットボットが受け持つことで、オペレーターが複雑な案件に時間を割きやすくなる点も特徴です。業務の優先順位付けがしやすくなり、対応の質を高める余地が生まれます。新人オペレーターにとっても、要約や履歴を参照しながら対応できる環境は、負担を抑えながら経験を積む助けになります。
応対品質を一定の水準に保ちやすくなる
AIが提示する回答候補や過去の対応履歴を参照しながら応対することで、オペレーターごとの回答差を抑えやすくなります。経験年数による対応品質の違いを縮める効果が期待できます。
通話内容の分析結果を管理者が確認できる仕組みを併用すると、応対のばらつきを把握したうえで研修内容へ反映する運用も可能です。データに基づいた改善が行いやすくなり、応対品質の底上げにつながる取り組みとして活用できます。
ITトレンドでは、最新の製品・サービスを多数比較・掲載しています。まず資料を取り寄せて機能や特徴をさまざまな製品で比較してみてください。忙しい業務時間内でも、各社に問い合わせる手間なく、たった1回の入力(約60秒)でコールセンターシステムの一括資料請求が可能です。浮いた時間で、じっくりと製品を比較検討し進めましょう。
AI搭載コールセンターシステムの注意点
AI搭載のコールセンターシステムを導入する際は、機能の充実度だけでなく運用面の準備も重要です。ここでは確認しておきたい2つの観点を紹介します。導入後に想定外の手戻りが生じないよう、事前の確認を丁寧に行うことが求められます。
自社の課題を整理してから検討を始める
AIの機能は多岐にわたるため、どの課題を解決したいのかを整理せずに選定すると、必要のない機能に費用をかけてしまう可能性があります。まずは現状の応対業務における課題を洗い出すことが重要です。
応答率の低さが課題なのか、事後処理の負担が課題なのかによって、優先すべき機能は異なります。課題の整理を先に行うことで、比較検討の軸が明確になります。関係部署へのヒアリングを通じて現場の意見を集めておくと、選定後の運用がしやすくなります。
既存システムとの連携を事前に確認する
AI搭載システムを既存のCRMや電話設備と連携させる場合、データ形式や通信方式が合わないと連携がうまく機能しないことがあります。導入前に接続方式や仕様を十分に確認しておく必要があります。
連携がうまく進まない要因は、システム側の仕様だけでなく、利用者側の設定や連携先の環境に起因する場合もあります。導入時には複数の要因を想定した確認作業が求められます。既存システムのバージョンやAPIの提供状況によっても連携の可否は異なるため、担当者間で事前にすり合わせておくことが望ましいといえます。
- ■事前に確認したい主な項目
- ・既存のCRMや電話設備との接続方式
- ・必要なAPIの提供有無
- ・導入後のサポート体制
- ・担当ベンダーの具体的な連携事例
AI機能を搭載したコールセンターシステムの例
音声認識やチャットボットなど、AIを活用した機能を備えるコールセンターシステムの中から、代表的な製品を紹介します。自社の課題や導入目的に照らして比較検討する際の参考にしてください。
Omnia LINK
- クラウド型のため、オンプレミス型より低予算ですぐ導入が可能
- 音声認識(標準装備)により対話内容をリアルタイムにテキスト化
- 生成AIによる通話内容の自動要約機能で後処理を効率化
ビーウィズ株式会社 Bewith, Inc.が提供する「Omnia LINK」は、AIによる音声認識機能を搭載したコールセンターシステムです。通話内容をリアルタイムでテキスト化し、対応中に関連するFAQやトークスクリプトを画面上に表示する機能を備えています。経験の浅いオペレーターでも回答を探す時間を短縮しやすく、応対品質の均一化に役立てられます。通話終了後には自動で要約を作成できるため、事後処理の負担軽減にもつながります。在宅勤務環境からの利用にも対応しており、柔軟な運用体制を構築できる点も特徴です。
Zendesk
- メール、電話、SNS、チャットからの問い合わせを一元管理
- FAQで顧客の自己解決を促進・AIボットで顧客対応を自動化
- リモートワークや在宅勤務にも最適
株式会社Zendeskが提供する「Zendesk」は、AIを活用した機能を備えるカスタマーサービス向けのプラットフォームです。問い合わせ内容をもとに関連するFAQを自動で提示する機能や、過去の対応履歴を参照しながら回答できる仕組みを備えており、オペレーターごとの回答差を抑えやすくなります。電話だけでなくチャットやメールなど複数のチャネルからの問い合わせを一元的に管理できる点も特徴で、チャネルをまたいだ対応履歴の把握に役立てられます。
MiiTel Call Center
- リアルタイムトークアシストとFAQ表示で自己解決率を向上
- AIコーチングと自動フィードバックで応対品質を平準化し育成
- 全通話の要約とVoC抽出を自動化！多角的な音声解析を実現
株式会社RevCommが提供する「MiiTel Call Center」は、通話内容をAIが自動でテキスト化し、応対内容の分析や可視化を行えるコールセンターシステムです。通話中の会話をリアルタイムで文字起こしする機能や、通話後の自動要約機能を備えており、事後処理にかかる時間の短縮につなげられます。また、話速や沈黙時間などの音声データを分析し、応対品質の把握や研修への活用に役立てられる点も特徴です。既存のCRMと連携できる機能も用意されており、応対履歴を一元的に管理したい企業に適しています。
AI-Contact （ジェネクスト株式会社）
- 導入企業の交通事故を削減
- コンプライアンス強化に貢献
- コスト削減など様々な効果実績
amptalk （amptalk株式会社）
- 大手キャリア連携で通話記録
- SFA・CRM連携による営業生産性向上
- 商談の定量化で営業力強化を支援
コールセンターシステムのAI導入に関するFAQ
AI搭載のコールセンターシステムについて、導入検討時によく寄せられる質問をまとめました。検討を進める際の参考として活用してください。
- Q1:AIを導入すると、既存の電話対応はどう変わりますか。
- 電話対応そのものがなくなるわけではなく、一次対応や記録作成の一部がAIに置き換わる形が一般的です。オペレーターは複雑な相談や判断が必要な対応に、これまで以上に時間を割きやすくなります。
- Q2:小規模なコールセンターでもAI機能は活用できますか。
- 規模にかかわらず活用できる機能はありますが、必要な機能は問い合わせ件数や体制によって異なります。自社の課題に合わせて、必要な機能から段階的に検討することが有効です。
- Q3:AIの回答精度に不安がある場合はどうすればよいですか。
- 導入初期は回答候補を参考情報として扱い、最終判断はオペレーターが行う運用にすると安心です。運用しながら回答内容を確認し、精度を段階的に見極めていく方法が有効です。
まとめ
コールセンターシステムにAIを組み込むことで、音声認識やチャットボットによる一次対応、通話内容の自動要約など、業務負担の軽減につながる機能を活用できます。導入にあたっては自社の課題を整理し、既存システムとの連携方法も確認したうえで、自社に合った製品を比較検討することが重要です。機能の充実度だけでなく、運用体制やサポート内容も含めて確認しておくと、導入後のミスマッチを避けやすくなります。
