AIコールセンターとは？自動化できる業務・導入手順・費用の考え方｜「自動化だけ」で失敗しない運用設計

AIコールセンターとは、電話やチャットの一次対応、オペレーターの支援、通話後の記録といったコールセンターの業務をAIが担う仕組みです。すべてを無人化するのではなく、AIが受けられる問い合わせと人が受けるべき問い合わせを分け、同じ人数でより多くの問い合わせに応える体制をつくります。

日本のコールセンターでは、採用難と人手不足が続く一方で、「AIを入れると応対品質が下がるのではないか」「現場が反発するのではないか」という懸念から、AI導入が進みにくい状況があります。

本記事では、AIコールセンターの定義と自動化できる業務、日本で導入が進みにくい要因、海外と国内の事例から見える失敗しないポイント、導入手順と費用の考え方を解説します。

「自動化ありき」ではなく、効率と応対品質を両立させる運用を設計したいコールセンターの責任者やDX担当者の方は、ぜひ本記事を参考にしてください。

AIコールセンターとは？従来との違い

AIコールセンターとは、AIが問い合わせの一次対応や応対後の記録を担い、人の判断が必要な場面でオペレーターにつなぐコールセンターの運営形態です。

電話・チャット・メールのどの窓口でも、答えが決まっている問い合わせはAIが受け、相談や判断が必要な問い合わせは人が受けるという分担が基本です。

本章では、AIコールセンターが具体的にどんな業務を担う仕組みなのかを定義したうえで、従来のコールセンターやIVR（自動音声応答）との違いを表で整理します。あわせて、混同されやすい「無人化」と「自動化」の違いも解説します。

AIコールセンターの定義と仕組み

AIコールセンターでは、AIがかかってきた電話やチャットにまず応対し、FAQや手続きなど答えが決まっている問い合わせをその場で終えます。

AIが答えにくい相談や、顧客がオペレーターを希望したときは人に引き継ぎます。オペレーターの応対中は、AIがナレッジの検索や回答候補の提示で支援し、応対後は通話の文字起こしや要約を自動で残します。

従来のコールセンター・IVRとの違い

従来のコールセンターでは、すべての電話をオペレーターが受けるか、IVRで番号を押させて振り分けたうえでオペレーターにつないでいました。

AIコールセンターとの違いは、次の4点に表れます。

すでにIVRを使っている場合は、用件を振り分けたあと一部のメニューだけをAIにつなぐ構成にすると、今の仕組みを活かしたまま段階的に移行しやすくなります。

既存のIVRからAIへ引き継げるかはサービスによって異なるため、導入前に確認しておきましょう。

「無人化」と「自動化」はどう違う？

AIコールセンターは、コールセンターの無人化ではありません。無人化はオペレーターをなくすことですが、自動化は「人が出なくてよい問い合わせをAIが受ける」ことです。

日本の顧客は、複雑な用件では人の対応を求めています。コールセンター運営を受託するアイ・エヌ・ジー・ドットコムが2026年8月に実施した調査では、1,597人の69.3%が「内容が複雑だったり、例外的だったりするとき」は必ず人に対応してほしいと答えました。

参考：【調査レポート】電話窓口のAI対応、「満足」は23.0%にとどまり「不満」36.3%が上回る。複雑な用件では69.3%が「人に対応してほしい」と回答 - アイ・エヌ・ジー・ドットコム

一方で、AIの電話対応が評価されている点もあります。不動産会社向けのDX支援を手がけるいえらぶGROUPが2026年5〜6月に実施した調査では、AIの電話対応を経験した633人の59.7%が、メリットに「24時間対応してもらえる」を挙げました。

参考：AIによる電話対応、最大のメリットは「24時間対応」、一方で「細かな相談ができない」が課題に｜いえらぶ調べ - いえらぶGROUP

つまり、AIに任せる範囲は「24時間受けてほしい定型の問い合わせ」から始め、複雑な用件は人が受け続ける設計が、顧客の期待にも合っています。

コールセンターでAIが自動化できる4つの業務

コールセンターでAIが担える業務は、電話の一次対応、チャット・メールの自動応答、オペレーター支援、後処理の自動化の4つに分けられます。

どれもオペレーターの仕事をなくすものではなく、人が出なくてよい問い合わせや、応対後の入力作業をAIに移すための仕組みです。

本章では、4つの業務それぞれでAIが何をするのかを具体的に説明し、最後に自動化のしやすさと主なリスク、着手の順番を表にまとめます。

自社に寄せられる問い合わせをこの4つに当てはめて件数を数えておくと、どこから手をつけるかが決めやすくなるでしょう。

電話の一次対応（AI電話・ボイスボット）

かかってきた電話にAIが出て、営業時間や手続きの案内、予約の受付、配送状況の照会などを通話の中で終えます。この仕組みをAI電話といい、ボイスボットとも呼ばれます。

顧客が自然に話した言葉を音声認識で聞き取り、ナレッジをもとに回答を組み立て、音声で返す仕組みです。聞き取れないときや顧客がオペレーターを希望したときは、人に引き継ぎます。

電話の一次対応をAIに任せると、オペレーターの人数を増やさずに受電の取りこぼしを減らせます。AI電話の仕組みと選び方は、AI電話とは？の記事で詳しく解説しています。

チャット・メールの自動応答

Webサイトやアプリのチャット、メールで届く問い合わせに、AIが登録したFAQや記事をもとに答えます。電話より前から普及している領域で、返品・交換の案内や注文状況の確認など、答えが決まっている問い合わせの多くはここで完結するでしょう。

電話とチャットで同じナレッジを使えるかどうかが、運用の手間を左右します。別々のシステムで別々のナレッジを管理すると、更新のたびに二重の作業が発生します。

オペレーター支援（ナレッジ検索・回答候補・引き継ぎ）

オペレーターが応対している間に、AIがマニュアルやFAQから該当箇所を探して提示したり、回答の下書きを作ったりします。AIから引き継いだ通話では、それまでの会話内容と顧客情報がオペレーターの画面に表示されるため、顧客が同じ説明を繰り返さずに済みます。

新人オペレーターの立ち上がりを早める効果もあります。資料を探す時間や、管理者に確認する待ち時間が減るためです。

後処理の自動化（文字起こし・要約・分類）

通話を自動で録音して文字に起こし、要約と問い合わせ内容の分類を残します。オペレーターが応対後に入力していた記録の時間が減り、管理者は通話を聞き直さなくても内容を確認できるようになる領域です。

蓄積した記録は、よくある問い合わせの把握やナレッジの改善にも使えます。「どの問い合わせで人につながったか」「どこで誤った案内をしたか」を追えるため、AIの回答を直す起点になります。

自動化のしやすさと、最初に手をつける順番を整理すると次のとおりです。

日本でAI導入が進みにくい3つの要因

AIで自動化できる業務が分かっていても、日本のコールセンターではAI導入が思うように進まないことがあります。背景にあるのは技術そのものの問題よりも、現場の人員の状況や誤回答への不安、雇用に対する考え方といった、組織と運用の事情です。

本章では、採用難と人手不足、AIのハルシネーション（誤回答）への不安、人を減らしづらい日本の雇用慣行という3つの要因を順に整理します。

いずれも導入の進め方を変えることで越えられる壁であり、具体的な進め方は「AIコールセンターの導入手順」の章で5つのステップに分けて解説します。

採用難・人手不足が深刻化する現場

多くの現場では採用難と定着率の低さが慢性化しており、ギリギリの人員で運営しています。この状況でAI導入を進めると、「現場が疲弊しているのに新しいツールを覚える負担が増える」と反発を招きがちです。

本来は、人手不足解消のためのAIですが、導入自体が負担と捉えられてしまうのです。

人手不足を単なるきっかけではなく、プロジェクトの進行そのものを左右する制約条件として認識し、現場に配慮した進め方を考える必要があります。

AIのハルシネーション（誤回答）への不安

生成AIは便利ですが、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」への懸念が現場には強くあります。

特に金融や医療など正確性が求められる業界では、誤った案内への不安が顕著です。また、回答の根拠が不明確だと、オペレーターは自信を持って案内できません。

「誤回答をゼロにする」ことばかりを目標にすると、運用設計や役割分担の議論に進めず、プロジェクトが停滞してしまう原因になります。

対策は、AIが参照するナレッジを限定し、根拠のない回答をさせない仕組み（RAG）を選ぶこと、そして誤った案内があっても記録から見つけて直せる運用にすることです。

人を減らしづらい日本の雇用慣行と現場のジレンマ

海外ではAIによる人員削減が強調されがちですが、長期雇用が前提の日本では「AI導入＝リストラ」と捉えられると合意形成が困難になります。

現場管理者にとっても、経験豊富なオペレーターは貴重な戦力であり、「AIに置き換える」とは言いにくいのが現状です。単純作業をAIに任せ、人は配慮や提案に注力するという役割分担を描き、雇用の維持と生産性向上を両立させる視点が、日本での導入には不可欠です。

海外のAIコールセンターは何を実現しているのか

海外では、AIコールセンターが「すべてをAIに任せる」形ではなく、チャネルと業務ごとに人とAIの分担を決める形で定着しています。

電話の窓口を残しながらチャットを組み合わせ、定型の問い合わせはAI、感情への配慮が必要な対応は人という線引きを、導入の前に決めている点が大きな特徴です。

本章では、音声とチャットを組み合わせたハイブリッド運用と、自動化する業務と人が担う業務の線引きを、電話の一次対応をAIに任せた海外の事例とあわせて解説します。

成功している企業の共通点と、導入時のパートナーの役割も紹介します。日本で導入を進める際にも参考にできる考え方です。

音声とチャットを組み合わせたハイブリッド運用の特徴

海外の先進事例では、電話を全廃するのではなく、音声とチャットを組み合わせたハイブリッド運用が主流です。

入り口で用件を整理し、内容に応じてチャットや有人電話へ誘導します。チャネルをまたいでも会話履歴が引き継がれるため、単純な用件はAIやチャットで素早く終え、複雑なケアが必要な場面では人が対応するなど、それぞれの得意領域を活かした体験設計がなされています。

電話で受けた用件を、写真の送付が必要になった時点でチャットに切り替える、といった運用もこの形です。

海外の事例：オペレーター1人あたり130コールを42%削減

韓国で全国40か所以上の店舗とアフターサービスセンターを運営するTUVAは、電話とチャットのどちらもAIが一次対応する形にしました。

修理費用やサービスセンターの場所といった繰り返しの質問には、電話でもAIが24時間答えます。主な顧客層である20〜30代の約70%は電話を避ける傾向にあるため、Webサイトからすぐにチャットで質問できる入り口も設けました。

その結果、AIの相談解決率は81.5%に達し、オペレーター1人あたりの処理コール数は1日120〜130コールから70〜80コールへ、約42%減りました。顧客満足度は99%以上を維持しています。

自動化している業務と、人が対応を続ける業務の線引き

「何でも自動化」せず、向き不向きを明確に線引きしています。

よくある質問、住所変更、配送確認など、ルールとデータで完結する業務はAIが自動化します。

一方、クレーム対応や解約阻止、深い相談など、感情への配慮が必要な業務は人が担当し続ける形です。

AIは情報整理や回答候補の提示で人を支援し、最終判断や細やかな表現はオペレーターが行うことで、品質と効率を両立させています。

海外の事例：解決率60%、オペレーターが直接受ける電話は39%減

韓国の生ごみ処理機ブランドReencleは、高いもので100万ウォンにのぼる製品を扱うため、電話をAIに任せることに社内で反対もありました。

そこで「顧客が人の対応を望んだら、すぐにオペレーターにつなぐ」という原則を先に決めてから、すべての電話をAIが受ける形にしています。

運用が安定した後に集計すると、オペレーターへの接続を求めた顧客は電話の問い合わせ全体の11%でした。

AIの電話に不便さや抵抗感を覚えたケースは0.7%にとどまり、オペレーターが直接受ける電話は39%減っています。

成功している海外企業の共通点（目的設計・データ活用など）

成功企業は「コスト削減」だけでなく「待ち時間短縮」や「回答の均一化」など、複数の目的を設定しています。

また、導入前にFAQや過去ログを整理し、AIが参照しやすいナレッジを準備することに時間をかけています。

運用開始後も、誤回答の分析やナレッジの更新、オペレーターによる修正内容の反映など、地道な改善サイクルを継続している点が共通しています。

導入時のサポート体制とパートナーの役割

自社だけで完結させず、ベンダーやBPO事業者などのパートナーとチームを組んで進めています。モデル選定やルールの設計、会話フローの構築からナレッジの準備まで、専門家の知見を活用してリスクを低減しています。

伴走者がいることで、現場の負担を抑えつつ早期に運用イメージを確立でき、課題発生時も迅速に改善できる体制を整えています。

国内の導入事例に学ぶ失敗しないポイント

国内でも、AIを問い合わせ対応に取り入れて成果を出している企業は少なくありません。

顧客理解のためのAIエージェント「チャネルトーク」を導入した企業の事例からは、AIに任せる範囲と回答の精度を運用しながら育てていく進め方と、「何件をAIで終えたか」以外の物差しで成果を見る考え方が見えてきます。

本章で1社ずつ取り上げるのは、BtoB SaaS、オンラインスクール、マーケットプレイス、手づくりペットフードという業種の異なる4社の事例です。

チャットを中心にした事例ですが、進め方は電話にもそのまま当てはまります。

4社とも、AIで問い合わせの件数を減らすことだけを目指しているわけではありません。AIに任せられる作業はAIに任せ、人にしかできない対応や、顧客を理解するための仕事に力を注いでいます。

国内の先行事例はどう進めている？

国内の先行事例では、最初からすべての問い合わせをAIに任せるのではなく、対象を絞って始め、運用しながら範囲を広げています。

最初から高い数字を求めず、AIが対応する範囲と回答の精度を一緒に育てていく進め方です。

国内の事例：解決率60%から始めて82%へ

HERPは、2025年9月にAIを導入し、最初の1か月は対象とする顧客企業を絞って始めました。ただ、それでは問い合わせのケースが少なく学習が進まないため、早い段階で全顧客に広げています。開始時点の解決率は60%でした。

AIが解決できなかった問い合わせをすべて洗い出してFAQを強化し続け、3〜4か月で関与率を40%から80%に、解決率を70%に引き上げています。2026年7月時点では関与率88%・解決率82%です。

AIが解決できなかった問い合わせは、顧客がどこで困っているかを知る一次情報にもなっています。設定でつまずく問い合わせについては、顧客が自分で設定を終えられるよう、開発チームと連携してプロダクトの改善を進めています。

「自動化率」だけを追わないKPI設計

「自動化率」のみをKPIにすると、人が対応すべき案件までAIに任せてしまい、品質低下を招く恐れがあります。

成功企業は、自動化率に加え、待ち時間の短縮、対応時間の変化、満足度などを複合的に評価しているのが特徴です。応答率や放棄呼率といったコールセンターのKPIと合わせて見ると、AIの効果を全体の数字で確かめられます。

国内の事例：有人対応への接続率と顧客満足度をKPIに

SHEは、以前から整えていたFAQとCSマニュアルをそのまま取り込んでAIを始め、本格運用を始める前月に4,000件あった問い合わせを2,000件まで減らしました。

その後、CSのKPIを見直しています。1つは有人チャットへの接続率を20%に抑えること、もう1つは対応後の顧客満足度（CSAT）を4.6以上に保つことです。

毎週、AIの回答のうち「役に立たなかった」と評価された問い合わせを抽出して原因を直し、接続率は30%から25%まで下がりました。CSATはKPIを変えてから4.6を下回っていません。空いた時間は、AIの回答の改善やメンバー自身の学習に使っています。

オペレーターの役割を再定義する重要性

オペレーターの不安を払拭し、精神的な負担を減らすためにも、役割の再定義が重要です。AIが事前ヒアリングや定型の手続きを担い、人は最終判断や提案、感情ケアに集中するよう業務を設計します。

あわせて、AIの回答を確かめて直す「チューニング」も、オペレーターの新しい役割になります。顧客と日々やり取りしている現場の目でAIの対応を見直すと、回答の精度が上がり、オペレーター自身もAIを運用する側として導入に関われます。

AI導入をポジティブな変化として現場に受け入れてもらうことが、成功の鍵です。

国内の事例：基幹システムと連携した問い合わせの約90%をAIで解決

SNKRDUNKは、AIが基幹システムの情報を参照し、顧客ごとの取引状況に応じて回答できる仕組みを整えました。基幹システム側の処理までAIが完結できる問い合わせもあり、連携した問い合わせの約90%をAIで解決しています。

一方で、追加の確認や調査が必要な場合はオペレーターに引き継ぐよう設計しました。オペレーターは基幹システムの確認作業に追われる時間が減り、顧客への伝え方や丁寧なコミュニケーションに意識を向けやすくなっています。

この仕組みは、CSチームでAIの育成と運用の改善を担当するメンバーが、運用しながら細かなチューニングを重ねて整えてきたものです。実際の問い合わせを見ながら、「どこまでAIが対応するか」「どのケースをオペレーターにつなぐか」の設計を何度も見直しています。

人にしかできない対応に時間を使う

AIで減った作業の時間をどこに使うかも、導入前に決めておきたいポイントです。聞き取りや確認など往復の多い作業をAIに任せれば、オペレーターは顧客の話を聞き、提案する時間を確保できます。

国内の事例：破損の問い合わせの聞き取りをAIが担当

バイオフィリアは、電話・チャット・FAQ・LINEの4つのツールを1つに集約し、あわせてAIを使い始めました。商品の破損などの問い合わせでは、以前は夜に連絡を受けても、翌日の朝に写真の送付をお願いするところからやり取りが始まっていました。

今はAIが最初にお届け日や写真、メニューを聞き取るため、最初の往復が減り、早く案内できるようになっています。

同社は、生産性のために顧客との会話の時間を短くするのではなく、後処理の時間を短くする工夫を進める方針です。解約の問い合わせでも理由を聞き取り、愛犬・愛猫が食べられるよう手伝えることがないかを提案しています。

AIコールセンターの導入手順（5ステップ）

AIコールセンターの導入は、業務の棚卸しから始めて、小さく試しながら任せる範囲を広げていく進め方が一般的です。

最初からすべての電話をAIに任せようとすると、現場の反発や想定外の誤案内を招きやすく、効果の有無も判断しにくくなります。

本章では、導入を5つのステップに分けて順に解説します。業務の棚卸し、最初に任せる範囲と成功基準の決定、ナレッジとルールの整備、PoC（概念実証）による小規模な検証、現場と一緒に進める体制づくりです。

各ステップで決めておくべきことや、つまずきやすい点も具体的に紹介します。

ステップ1：AI化する業務を棚卸しする

業務の棚卸しから始めます。「件数（ボリューム）」「定型化の度合い」「ミスの許容度」の軸で整理し、件数が多くルールが明確で、リスクが低い業務から着手します。

感覚で決めるのではなく、客観的な基準で「AI向き」と「人向き」を仕分けることで、現場との合意形成もスムーズになり、効果的な検証につながるでしょう。

直近1〜3か月の問い合わせを用件ごとに数え、前述の4つの業務に当てはめると整理しやすくなります。

ステップ2：最初に任せる範囲と成功基準を決める

いきなりすべてを任せず、「営業時間外の電話だけ」「配送状況の照会だけ」のように範囲を限定します。

あわせて、「解決率○%以上」「オペレーターへの引き継ぎ率○%以下」「待ち時間○秒以内」といった成功基準を事前に決めておきます。

基準がないまま始めると、効果の有無を判断できず、現場の体感だけで続けるか止めるかが決まってしまいます。

ステップ3：ナレッジとルールを整える

AIの回答の根拠になるFAQや案内資料を整理し、古い情報を更新します。

あわせて、「値引きや返金の約束はしない」「この用件は必ず人につなぐ」といったルールを決めます。

人への引き継ぎの条件をここで決めておくことが、現場の不安を減らすうえで重要です。「顧客が人を希望したらすぐにつなぐ」を原則にすると、AIへの懸念を社内で解消しやすくなります。

ステップ4：PoC（概念実証）で小さく試す

いきなり本番導入せず、対象範囲や期間を限定したPoC（概念実証）を行います。

たとえば「特定カテゴリのみ」「社内利用のみ」で試し、成功基準と照らし合わせます。

定量的な数値だけでなく、オペレーターの体感や回答ログの分析を通じて、AIの実力と課題を把握し、本格導入に向けた現実的な判断材料を集めるプロセスが重要です。

ステップ5：現場オペレーターと一緒に進める体制づくり

トップダウンではなく、現場を巻き込んだ体制を作ります。

リーダーやベテランに参加してもらい、懸念点や期待をヒアリングします。

また、AIの回答精度チェックやフィードバックを現場に任せることで、「仕事を奪われる」という意識から「AIを育てる」という意識へ変えていきます。

現場の納得感を高めることが、継続的な運用には不可欠です。

AIコールセンターの費用の考え方

AIコールセンターの費用は、サービスの課金方式と、AIに任せる業務の範囲によって大きく変わります。同じサービスでも、電話の一次対応まで任せるか、チャットと後処理だけに使うかで、月々の費用の構造は大きく異なるでしょう。

本章では、コールセンター向けAIサービスに多い課金方式の型を整理します。続いて、費用を比べるときの基準になる人件費と取りこぼしの考え方と、導入後に費用対効果を測るための指標を解説します。

具体的な金額はサービスごとに異なり、料金体系が改定されることもあるため、各サービスの公式の料金ページで確認してください。

課金方式にはどんな型がある？

コールセンター向けのAIサービスの課金は、大きく4つの型に分かれます。

• 月額固定：利用できる機能やシート数に応じた定額

• 従量課金：通話時間、通話件数、AIの処理量に応じた課金

• 番号・回線課金：電話番号の数や回線数に応じた料金

• 初期費用＋月額：導入時の設定費用と、運用中の月額の組み合わせ

電話の一次対応をAIに任せる場合は、月額に加えて通話時間や件数の従量部分が発生することが多いため、自社の月間の通話件数と平均通話時間から見積もります。

何と比べる？人件費と取りこぼし

費用の比較対象は、ツールの料金どうしではなく「有人対応を続けた場合の人件費」です。オペレーター1人あたりの人件費と、採用・教育にかかる費用を基準にします。

あわせて、夜間や休日、ピーク時に取りこぼしていた電話の件数も計算に入れます。取りこぼしの中に注文や予約が含まれていれば、AIで受けられるようになった分は売上の回復として数えられます。

費用対効果はどの指標で測る？

導入後は、オペレーターが直接受けた件数の減少、1人あたりの処理件数、待ち時間、営業時間外に受けた件数の4つで効果を測ります。「自動化率」だけでは、人が受けるべき用件までAIに任せていないかが分かりません。

AIの解決率は、ナレッジとルールの改善で上がっていきます。導入直後の数字で判断せず、改善の手間を含めた3か月程度の運用で費用対効果を見るのが現実的です。

チャネルトークで実現するAIコールセンター

「チャネルトーク」は、電話・メール・チャット・SNSの問い合わせを1つの画面で扱い、AIエージェント「ALF」がチャットと電話の一次対応を担うプラットフォームです。

チャットで使っているナレッジとルールを電話でもそのまま使えるため、窓口ごとにAIを別々に設定する必要がありません。

本章では、本記事で整理した4つの業務に沿って、チャネルトークで何ができるかを紹介します。取り上げるのは、問い合わせの一元管理、ALFによる一次対応、AI CoS（Chief of Staff）によるオペレーターと管理者の支援です。

電話・メール・チャット・SNSを1つの画面で管理する

チャネルトークでは、複数の問い合わせ窓口を一つの画面に集約し、問い合わせ履歴を顧客ごとに一元管理できます。どの窓口からの連絡でも過去の経緯を把握でき、チャネルごとに担当者を固定せず柔軟に配置できる仕組みです。

電話は、チャネルトークが発行する050番号を使うか、今の代表番号から転送設定でそのまま受けられます。PCとスマートフォンのソフトフォンで受けられ、固定電話機が必要な環境にも対応しています。

業務環境の中心に顧客を置くチャネルワークス

顧客対応・データ分析・チームチャット・マーケティングまで 顧客中心の意思決定をするためのAIビジネスOS

Channel.io

ALFがチャットと電話の一次対応を担う

ALFは、登録したナレッジ（FAQ・記事・ファイル）とルールをもとに、チャットの問い合わせに答え、手続きまで終えるAIです。

電話ではボイスALFが同じナレッジとルールで応対するため、チャットで育てた設定を電話にもそのまま使えます。

ボイスALFは、聞き取れないとき、感情的な問い合わせ、オペレーターとの通話を希望する顧客など、引き継ぐ条件を企業ごとに設定できます。

引き継ぎ後は、それまでの会話と顧客情報がオペレーターの画面に表示されるため、顧客が用件を話し直す必要はありません。

通話は自動で録音され、テキストに変換されたうえでAI要約が付くため、後処理の入力と管理者の確認の時間を減らせます。

自然言語を的確に理解するALF - チャネルトーク

AIエージェント ALFはオペレーターの代わりに顧客からのお問い合わせに対応します。

Channel.io

AI CoSでオペレーターと管理者を支える

チャネルワークスの機能であるAI CoSは、ドキュメントに登録したマニュアルやFAQをもとに、オペレーターの質問に答えます。

資料を探す時間や管理者への確認待ちが減るため、新人の立ち上がりを早める効果もあるでしょう。

管理者に向けては、ALFの回答根拠の分析、ルールやタスクの作成、問い合わせレポートの定期作成を担います。

「平日の9時に、昨日対応が完了しなかった問い合わせを教えて」のように自然言語で指示でき、集計の手間を減らせます。

顧客データを売上に結びつけるAI参謀 CoS - チャネルトーク

データ分析、VoCの把握、マーケティングの実行まで、AI CoSが解決します。

Channel.io

AIコールセンターに関するよくある質問

AIコールセンターの導入を検討するコールセンターの責任者やDX担当者の方から、よく挙がる疑問をまとめました。費用や人員への影響など、社内で導入を提案するときや、運用ルールを決めるときに聞かれやすい論点を中心に選んでいます。

いずれも本記事で解説した自動化できる業務と導入手順に沿って答えています。

社内説明の想定問答としてもお使いください。

Q. AIコールセンターの導入費用はどれくらい？

サービスと任せる業務の範囲によって大きく異なり、一概には言えません。課金の方式は、月額固定、通話時間や件数に応じた従量課金、電話番号の数に応じた料金、初期費用と月額の組み合わせが一般的です。

比較するときは、ツールの料金だけでなく、有人対応を続けた場合の人件費と、夜間や休日に取りこぼしていた電話の件数を計算に入れると判断しやすくなります。

Q. コールセンターはAIで無人化できる？

完全な無人化は現実的ではありません。複雑な用件や感情を伴う相談では、顧客の多くが人の対応を求めています。

AIコールセンターの目的は、答えが決まっている問い合わせをAIが受け、人の判断が必要な対応にオペレーターが集中できるようにすることです。人への引き継ぎを前提に設計します。

Q. AIが電話に出てくれるサービスはある？

あります。かかってきた電話にAIが出て、案内や受付、予約変更などを通話の中で終えるサービスで、「AI電話」や「ボイスボット」と呼ばれます。

選ぶときは、日本語の聞き取り精度、オペレーターへの引き継ぎの設計、チャットや顧客情報との統合、今の電話番号が使えるかの4点を確認します。

Q. AI導入でオペレーターの仕事はなくなる？

なくなるのではなく、仕事の中身が変わります。定型の問い合わせへの回答と応対後の記録をAIが担い、オペレーターは最終判断や提案、感情のケアが必要な対応に集中します。

同じ人数でより多くの問い合わせに応えられるようになるため、採用が難しい状況でも窓口を維持しやすくなります。

Q. クレーム対応はAIに任せられる？

クレームのように感情を伴う用件は、人が対応します。AIには「感情的な問い合わせは人につなぐ」という条件を設定し、引き継ぎ時にそれまでの会話を渡す形にします。

AIが担うのは、クレームに至る前の段階です。待ち時間を減らし、営業時間外にも受付を続けることで、「つながらない」ことによる不満を減らします。

まとめ

AIコールセンターとは、電話やチャットの一次対応、オペレーターの支援、通話後の記録をAIが担い、人の判断が必要な場面でオペレーターにつなぐ運営形態です。無人化ではなく、人とAIの分担を決めることが出発点になります。

日本で導入が進みにくい要因は、人手不足、誤回答への不安、人を減らしづらい雇用慣行の3つです。いずれも、後処理やチャットなど自動化しやすい業務から始め、人への引き継ぎを原則にし、現場と一緒に成功基準を決めて進めることで越えられます。

費用は、ツールの料金どうしではなく、有人対応を続けた場合の人件費と取りこぼしていた電話の件数で比べるのが現実的です。チャットと電話で同じナレッジを使い、記録をもとに回答を直し続ける運用まで含めて設計すれば、効率と応対品質は両立できます。