「コールセンターで活用できる生成AIは？」
「導入メリットと事例を知りたい」
コールセンターでは生成AIの導入が進んでおり、業務効率化と顧客満足度向上の両立が可能です。
従来のコールセンターは、人手不足や対応品質のばらつきが課題でした。
生成AIには様々な種類があり、以下の業務を効率化できます。
| 生成AIの種類 |
| チャットボット：簡易対応を自動化する ボイスボット：音声通話を自動応答する FAQシステム：顧客の疑問を解決する 音声認識ツール：通話内容を記録・分析する テキストマイニング：顧客の声を分析できる |
本記事では、コールセンターで活用できる生成AIや、導入メリットと事例を紹介します。
| 本記事でわかること |
| コールセンターにおける生成AIは業務効率化と品質向上に繋がる コールセンターにおける生成AIの種類 コールセンターで活用できる生成AI4選 コールセンターの生成AI導入事例4選 コールセンターの生成AI導入で問題解決できるメリット コールセンターの生成AI導入で注意すべきデメリット コールセンターに生成AIを導入する手順 コールセンターに生成AIを導入する企業様には「生成AI活用研修」がおすすめ |
コールセンターにおける生成AIは業務効率化と品質向上に繋がる
コールセンターにおける生成AIは、業務効率化と品質向上に繋がります。
生成AIはオペレーター業務を支援し、属人的な対応を減らせるからです。
主には、以下のような効果が期待できます。
| 業務効率化 | 通話内容の自動要約やFAQ自動生成により、記録作業や情報検索の時間を短縮できる |
| 品質向上 | 回答内容の均一化や応答速度の向上により、顧客満足度を高められる |
| データ活用 | 問い合わせログを解析し、改善ポイントを可視化できる |
音声認識AIを導入した場合は、通話をリアルタイムで文字化し、後から要点を振り返る時間を大幅に削減できます。
生成AIは「効率化」「品質向上」「データ活用」を同時に推進できる強力な手段です。
導入を検討する際は、自社の課題に合ったAI機能を選定し、業務全体の最適化につなげていきましょう。
コールセンターにおける生成AIの種類
以下では、コールセンターにおける生成AIの種類を解説します。
| コールセンターにおける生成AIの種類 |
| チャットボット ボイスボット FAQシステム 音声認識ツール テキストマイニング |
コールセンターで活用される生成AIには複数の種類があり、導入目的に応じて選択する必要があります。
生成AIは、種類によって得意分野が異なり、解決できる課題が異なるからです。
生成AIの導入を検討されている方は、どのような種類があるのかを事前に把握しておきましょう。
チャットボットは簡易対応を自動化する
チャットボットは、簡易対応を自動化する生成AIです。
チャットボットは、定型的な問い合わせ対応をAIが自動で処理し、オペレーターの負担を軽減できます。
営業時間外や混雑時でも即時回答できるため、顧客満足度の向上につながるでしょう。
チャットボットを活用した場合は、主に以下の効果を得ることが可能です。
| チャットボットで得られる効果 |
| 24時間365日の即時対応が可能になる 定型的な質問を自動処理して人的リソースを節約 多言語対応が可能になる |
旅行業界ではコールセンターにチャットボットを導入し、航空券やホテルの予約確認、キャンセル手続き、搭乗手続きの案内などに自動対応しています。
チャットボットは、シンプルな問い合わせの一次対応を任せることで、顧客の利便性を高めながらオペレーターの負担を軽減できる有効な手段です。
ボイスボットは音声通話を自動応答する
ボイスボットは、音声通話に自動応答する生成AIです。
ボイスボットは、電話での問い合わせにAIが自動応答する仕組みであり、予約や簡単な案内を効率化できます。
ボイスボットを活用した場合は、主に以下の効果を得ることが可能です。
| ボイスボットで得られる効果 |
| 電話による予約確認やキャンセルを自動化できる 営業時間外でも顧客対応が可能になる 繁忙期の待ち時間を削減できる |
一部の銀行では、電話窓口をボイスボットで自動応答しています。
ボイスボットでは、営業時間外でも顧客が基本的な取引状況を確認でき、窓口やオペレーターの負担を軽減しています。
ボイスボットを導入することで、電話窓口の負荷を軽減し、顧客がスムーズに情報を得られる体制を整えることが可能です。
FAQシステムは顧客の疑問を解決する
FAQシステムは、顧客の疑問を解決する生成AIです。
生成AIは、学習した内容を最新の問い合わせに反映できるため、常に更新された情報を提供できます。
FAQシステムを活用した場合は、主に以下の効果を得ることが可能です。
| FAQシステムで得られる効果 |
| 顧客が自分で解決できる仕組みを提供 オペレーターの対応件数を削減 回答精度を高めることで顧客満足度を向上 |
大手ECサイトでは、配送状況や返品手続きに関する質問をFAQシステムで自動回答しています。
FAQシステムは、顧客の自己解決率を高め、業務効率化と満足度向上を両立できる有効な手段です。
音声認識ツールは通話内容を記録・分析する
音声認識ツールは、通話内容を記録・分析する生成AIです。
音声認識ツールは、議事録作成や問い合わせ履歴の振り返りを効率化し、教育や品質管理にも活用できます。
音声認識ツールを活用した場合は、主に以下の効果を得ることが可能です。
| 音声認識ツールで得られる効果 |
| 通話内容の自動記録で業務負担を削減できる 会話データを教育や研修に活用できる 応対品質のばらつきを改善できる |
音声認識ツールは、応対品質のばらつきを改善することが可能です。
従来は人間が行っていた対応をAIに任せることで、聞き間違いや記録漏れを防止し、サービスの正確性を向上させています。
音声認識ツールは、正確なデータ記録と分析を可能にし、顧客対応の品質を安定させる重要な仕組みです。
テキストマイニングは顧客の声を分析できる
テキストマイニングは、顧客の声を分析できる生成AIです。
テキストマイニングは、顧客から収集した膨大なテキストデータを解析し、ニーズや課題を抽出できます。
テキストマイニングを活用した場合は、主に以下の効果を得ることが可能です。
| テキストマイニングで得られる効果 |
| 顧客の要望や不満を可視化できる サービス改善につながるデータを抽出できる クレーム内容を分析し再発防止に役立つ |
テキストマイニングは、アンケートや口コミを分析し「満足度」や「サービスへの不満」などを可視化することが可能です。
テキストマイニングは顧客の声を数値化・可視化することで、サービス改善と顧客満足度向上を実現できる強力なツールといえます。
コールセンターで活用できる生成AI4選
以下では、コールセンターで活用できる生成AIを4選紹介します。
| 生成AI | 特徴 | 料金プラン | 運営会社 |
| Zendesk | ・問い合わせを自動で解決・電話対応を迅速に完了 | Suite Professional：$115エージェント1人の月額（年払い） | 株式会社Zendesk |
| MiiTel | ・営業電話の解析・Web会議から対面商談にも活用 | MiiTel Phone：月額5,980円 | 株式会社RevComm |
| Helpfeel | ・顧客、従業員の疑問を解決・マーケティングにも活用 | 要問合せ | 株式会社Helpfeel |
| ミライAI | ・取次、折り返し、電話対応をすべてAIが代行 | BASIC基本料金：月額4,980円回線料金 / 1番号：500円社員名簿 / 1ID：300円 | 株式会社ソフツー |
※上記の料金プランの価格は2025年9月現在のものです。
コールセンターで利用される生成AIツールは、業務効率化や品質向上に直結する機能を備えています。
以下では、代表的な4つのツールの特徴と活用例を紹介します。
Zendeskは顧客対応を一元管理できる
引用元：Zendesk
Zendeskは、問い合わせチャネル（電話・メール・チャットなど）を一元管理できる顧客対応プラットフォームです。
Zendeskでは、AIによる自動分類や回答支援を組み合わせることで、迅速かつ的確な応対が可能になります。
Zendeskの特徴は、以下の通りです。
| Zendeskの特徴 |
| 問い合わせをAIが自動で仕分け ナレッジベースと連携した回答支援 顧客履歴を統合管理 |
Zendeskの料金プランは、以下の通りです。
| 料金プラン | 料金 | 特徴 |
| Support Team | $19エージェント1人の月額（年払い） | メールでのサポート業務を効率化 |
| Suite TeamAI搭載 | $55エージェント1人の月額（年払い） | AIでサービスを自動化し、あらゆるチャネルの対応を支援 |
| Suite ProfessionalAI搭載 | $115エージェント1人の月額（年払い） | AI、データ、カスタマイズで業務の最適化を支援 |
| Suite EnterpriseAI搭載 | $169エージェント1人の月額（年払い） | AIを利用した変更管理ツールでサービスの変更を安全に管理 |
大手ECサイトでは、Zendeskを導入し、返品や配送に関する問い合わせをチャット・メール・電話で一元管理しています。
問い合わせ業務は、AIが自動で優先度を振り分けることで、重要な案件を迅速に処理することが可能です。
MiiTelは通話内容を自動要約できる
引用元：MiiTel
MiiTelは、音声認識と自動要約機能を強みに持つAI電話システムです。
自動要約を活用することで、通話データを記録・解析し、オペレーターの対応改善に活かせます。
MiiTelの特徴は、以下の通りです。
| MiiTelの特徴 |
| 通話内容を自動文字起こし 会話速度やトーンをスコアリング 要点を自動要約して共有可能 |
MiiTelの料金プランは、以下の通りです。
| 料金プラン | 料金 | 特徴 |
| MiiTel Phone | ¥5,980/月 | インサイドセールスや電話営業での通話をAIが分析し、最適化 |
| MiiTel Meetings | ダウンロード資料にて確認 | 商談や社内会議などのオンライン打合せをAIが分析し、最適化 |
| MiiTel RecPod | ダウンロード資料にて確認 | 対面営業や窓口業務など、オフライン（対面）コミュニケーションをAIで最適化 |
MiiTelは、SBI証券やSoftBank、ゆうちょ銀行で導入されており、問い合わせ対応の内容を自動記録に活用しています。
MiiTelは、ブラックボックス化の解消や、会話データの利活用まで幅広く利用可能です。
HelpfeelはFAQ記事を自動生成できる
引用元：Helpfeel
Helpfeelは、問い合わせ内容を基にFAQを自動生成・改善できるAIシステムです。
自然言語検索に強く、曖昧な質問でも正確に回答を導き出します。
Helpfeelの特徴は、以下の通りです。
| Helpfeelの特徴 |
| 問い合わせログを学習してFAQを自動更新 高精度な検索機能で自己解決を促進 ナレッジ共有を自動最適化 |
Helpfeelを活用すれば、利用者の「ログインできない」などといった質問を自動整理することが可能です。
FAQは、随時アップデートできるため、サポート負担を軽減することができます。
Helpfeelの料金は、要問合せとなっており、公式サイトから資料請求が必要です。
ミライAIは音声自動応答に強みがある
引用元：ミライAI
ミライAIは、音声認識と自動応答を得意とするAIシステムです。
電話業務をAIに任せることで、人手不足を補い、顧客の待ち時間を削減できます。
ミライAIの特徴は、以下の通りです。
| ミライAIの特徴 |
| 電話フローを自由にカスタマイズできる 顧客の要望に応じたリアルタイム対応 日本語に特化した自然な会話処理 |
ミライAIの料金プランは、以下の通りです。
| 料金プラン | 料金 |
| BASIC | 基本料金：月額4,980円 回線料金 / 1番号：500円 社員名簿 / 1ID：300円 |
ミライAIは、電話相手に繋ぎたい担当者名をヒアリングし、該当の担当者に取次ぐことができます。
さらに、電話フローのシナリオをノーコードでカスタマイズできるため、運用を改善しながら効果検証まで回すことができるでしょう。
コールセンターの生成AI導入事例4選
以下では、コールセンターの生成AI導入事例を4選紹介します。
| コールセンターの生成AI導入事例 |
| SMBCグループは顧客対応の高度化・効率化に生成AIを導入 東京ガスはガス漏れ受付に音声自動認識を導入 LINE株式会社は防災チャットボットを導入 トランスコスモス株式会社はVOC分析レポートの定型化に生成AIを導入 |
大手企業のコールセンターでは、生成AIを導入することで、業務効率化や顧客満足度向上を実現しています。
生成AIの導入を検討している方は、大手企業の導入事例を参考にしてみてください。
SMBCグループは顧客対応の高度化・効率化に生成AIを導入
SMBCグループは、2025年3月からコールセンター業務改革のために、生成AIを導入しました。
従来は記録や分析に多くの時間を要しており、迅速な改善に結びつきにくかったからです。
生成AIの導入によって、コールセンター業務における顧客対応の高度化・効率化を実現しました。
生成AIの導入前と導入後には、主に以下の違いがあります。
| 項目 | 導入前（従来の運用） | 導入後（生成AI活用） |
| 応対記録 | オペレーターが手作業で入力 | AIが自動要約して記録 |
| クレーム分析 | 管理者が手動で抽出・整理 | AIが要約し、改善策を迅速に検討可能 |
| 品質のばらつき | 担当者ごとに対応レベルに差がある | 応対内容を均一化し、標準化が進む |
| 業務効率 | 記録や分析に時間がかかる | 記録作業の削減でオペレーターは対応に集中可能 |
SMBCグループは、生成AIの導入によって「効率化」「品質均一化」「改善スピード向上」を実現しました。
今後も金融業界におけるAI活用の先行事例として参考にできるモデルといえます。
東京ガスはガス漏れ受付に音声自動認識を導入
東京ガスは、ガス漏れ受付に音声自動認識を導入しています。
従来の受付では、通報内容の聞き間違いや記録漏れが発生するリスクがあり、安全確保のために迅速かつ正確な対応が求められていました。
音声自動認識により、通話内容を即時に文字化・要約し、担当部署へ正確に引き継ぐことが可能になっています。
東京ガスが音声自動認識を導入し、できるようになったことは以下のとおりです。
| 音声自動認識でできるようになったこと |
| 現状の正確な把握 迅速・的確な依頼・指示 二次災害リスクの低減 引用元：ガス導管事業におけるスマート保安の取り組み事例紹介 |
東京ガスの事例は、音声認識AIを活用することで「正確な情報伝達」と「迅速な対応」を実現した好例です。
特に緊急対応を担う業種では、安全性を確保するためにAI導入が有効といえます。
LINE株式会社は防災チャットボットを導入
LINE株式会社は、防災チャットボットを導入しています。
災害発生時は、問い合わせ件数が急増し、人手だけでは迅速な情報提供が困難になる課題がありました。
LINEによる避難支援の事例は、以下の通りです。
| LINEによる避難支援（福岡市） |
| 住民が自分の位置情報に基づいて、開設済みの避難所を検索 防災情報を受け取る設定の人には、現在地に応じた避難行動をプッシュ通知 引用元：防災におけるLINE活用 |
災害時は、LINEの防災チャットボットにアクセスすると「最寄りの避難所を知りたい」「給水所はどこか」といった質問に自動で回答します。
LINE株式会社の事例は、災害時の問い合わせ急増に備え、生成AIチャットボットを活用することで効率的かつ迅速な情報提供を実現した好例です。
トランスコスモス株式会社はVOC分析レポートの定型化に生成AIを導入
トランスコスモス株式会社は、VOC（Voice of Customer＝顧客の声）分析レポートの定型化に生成AIを導入しています。
生成AIの導入前は、大量の通話データや問い合わせログを人手で集計・分析するには膨大な時間がかかり、レポート化のスピードに限界がありました。
AIを活用することで短時間で、コールセンターに集まる商品・サービスに対するお客様の声（VOC）を関連部署に、共有・活用しています。
トランスコスモス株式会社の生成AIを用いた成果は以下のとおりです。
| 分析結果に基づき、WEB上のFAQナレッジを拡充し、注文書の裏面に書き方例や説明文を掲載したり、カタログへの電話番号を記載したりするなどの改善策を優先的に実行。 その結果、WEB上のFAQのPV数が向上し、間違い電話や注文書関連の問合せが大幅に減少したことで、入電数の約10％削減に成功した。さらに、注文書の不備発生率の抑制にもつながった。引用元：トランスコスモスにおける 自然言語処理や人工知能に関する取り組み |
トランスコスモス株式会社の事例は、VOC分析を生成AIで自動化することで「分析スピード」「精度」「リソース効率化」を同時に実現した好例です。
コールセンターの生成AI導入で問題解決できるメリット
コールセンターの生成AI導入で問題解決できるメリットを解説します。
| コールセンターの生成AI導入で問題解決できるメリット |
| オペレーターの負担が減る 応対品質のばらつきを均一化できる 新人教育やマニュアル整備を効率化できる クレーム対応の支援で顧客満足度を維持できる |
生成AIは、オペレーター業務を支援・代替し、人手不足や品質のばらつきといった従来の課題を解決できます。
生成AI導入前は、どのようなメリットを得られるかを確認しておきましょう。
以下では、生成AI導入で問題解決できるメリットについて、それぞれ解説します。
オペレーターの負担が減る
生成AIを導入することで、コールセンターのオペレーターが抱える負担を軽減できます。
生成AIは、定型的な問い合わせや記録作業を代行し、人が対応すべき複雑な案件に集中できるからです。
主には、以下のオペレーター業務の負担を軽減できます。
| 負担軽減できる業務 |
| 定型業務対応 記録・要約 ナレッジ参照 |
生成AIは過去の対応履歴やFAQを参照して最適な回答を提示できるため、オペレーターは都度マニュアルを探す必要がなくなります。
生成AIは「作業時間の短縮」を実現し、オペレーターが本来の付加価値業務に集中できる環境を整えられるでしょう。
応対品質のばらつきを均一化できる
生成AIの導入は、応対品質のばらつきを均一化できるメリットがあります。
生成AIは、標準化された回答や情報を提供するため、経験やスキルの差に左右されにくくなるからです。
主には、以下の応対品質を均一化できます。
| 項目 | 導入前（従来の運用） | 導入後（生成AI活用） |
| 回答の一貫性 | オペレーターごとに内容や表現が異なる | AIが標準化された回答を提示し均一化 |
| 情報の鮮度 | マニュアル更新が遅れ情報が古くなる場合あり | FAQをAIが自動更新し常に最新化 |
| 顧客満足度 | 担当者によって評価がばらつく | 安定した品質で応対し満足度を維持 |
従来は、オペレーターごとに説明の詳細や正確性に差が出るなどの課題がありました。
生成AIの導入は、応対品質の「ばらつき」を解消し、顧客満足度の安定化と企業ブランド価値を維持できます。
新人教育やマニュアル整備を効率化できる
生成AIの導入は、新人教育やマニュアル整備を効率化できるメリットがあります。
生成AIは、過去の通話ログや問い合わせデータを分析し、教育用の教材やマニュアルを自動生成・更新できるからです。
効率化できる内容は、以下の通りです。
| 効率化できる内容 |
| 教育資料作成 マニュアル更新 習熟スピード 教育担当の負担 |
教育体制の強化を目指す企業にとっては、生成AIの導入が欠かせないといえます。
クレーム対応の支援で顧客満足度を維持できる
生成AIの導入は、クレーム対応の支援で顧客満足度を維持できるメリットがあります。
生成AIは、通話内容を即時に要約・分析し、オペレーターや管理者に改善点や対応のヒントを提示できるからです。
生成AIの導入前と導入後は、主に以下の違いがあります。
| 項目 | 導入前（従来の運用） | 導入後（生成AI活用） |
| 通話記録 | オペレーターが手作業で記録 | AIがリアルタイムで要約し、記録精度を向上 |
| 管理者の関与 | クレーム内容の共有に時間がかかる | 要約レポートが即時共有され、迅速にサポート可能 |
| 応対の一貫性 | オペレーターの経験やスキルに依存 | AIが回答例やガイドラインを提示し、均一な応対が可能 |
オペレーターはAIの支援を受けることで精神的負担が軽減され、安定した応対を維持できます。
生成AIは、クレーム対応において「迅速な情報共有」「適切な支援」「品質の均一化」を実現し、顧客満足度を維持するための有効な仕組みです。
問い合わせデータを分析できる
生成AIの導入は、問い合わせデータを分析できるメリットがあります。
生成AIは、自然言語処理やテキストマイニングを活用し、顧客のニーズや不満点を自動抽出できるからです。
たとえば、ECサイトのコールセンターでは、生成AIが「配送の遅延」や「返品手続きの不便さ」といった問い合わせ内容を自動で分類しています。
主には、以下の問い合わせデータを分析できます。
| 分析できる問い合わせデータ例 |
| 問い合わせ内容を分類・集計して傾向を把握 顧客の要望や不満をキーワードや感情分析で可視化 改善すべき領域を自動で提示し、迅速な意思決定を支援 マーケティングや新商品企画への活用が可能 |
問い合わせデータを生成AIで分析することは、単なるサポート業務改善に留まらず、事業全体の成長戦略に直結します。
生成AIを活用してデータを資産化し、継続的なサービス向上につなげましょう。
コールセンターの生成AI導入で注意すべきデメリット
以下では、コールセンターの生成AI導入で注意すべきデメリットを解説します。
| コールセンターの生成AI導入で注意すべきデメリット |
| システム導入や運用にコストがかかる クレーム等は人による対応が必要になる セキュリティ対策を徹底する必要がある 導入後も人による管理と運用が不可欠 |
生成AIを導入する際は、導入や運用コスト、セキュリティ対策などが必要になります。
また、生成AIはすべての業務を代替できないため、クレーム等は人による対応が必要です。
以下では、生成AI導入で注意すべきデメリットについて、それぞれ解説します。
システム導入や運用にコストがかかる
生成AIには、システム導入や運用にコストがかかります。
導入に必要な費用は、以下の通りです。
| 項目 | 具体例 |
| 初期費用 | システム構築・環境設定・導入研修など |
| 月額費用 | ライセンス料・ユーザー数ごとの課金 |
| 運用コスト | 保守・サーバー費用・バージョンアップ対応 |
生成AIは、規模によって初期費用で数百万円、月額で数十万円のランニングコストが発生する場合もあります。
投資対効果（ROI）を事前に精査しなければ費用倒れのリスクがあるため、注意が必要です。
生成AI導入はコスト面の負担が大きいため、ROIを明確に試算し、段階的に導入することが重要です。
クレーム等は人による対応が必要になる
クレーム等は、人による対応が必要になります。
生成AIは、顧客の感情を完全に理解することができず、機械的な応答が逆効果になる場合があるからです。
生成AIの対応には、主に以下の課題があります。
| 生成AIの主な課題 |
| 感情的な顧客に対する共感が難しい 状況に応じた柔軟な判断ができない 複雑な案件は誤対応のリスクがある |
生成AIは万能ではなく、クレーム対応や感情的応対は人によるフォローが不可欠です。
導入する際は、生成AIと人の役割分担を明確にしましょう。
セキュリティ対策を徹底する必要がある
生成AIを導入する際は、セキュリティ対策を徹底する必要があります。
生成AIへ入力した情報は、クラウドで管理されており、顧客の個人情報や機密データを入力すると情報漏洩のリスクがあるからです。
生成AIのセキュリティリスクには、主に以下の対策が必要になります。
| リスク | 具体例 |
| 個人情報漏洩 | データ匿名化・暗号化、アクセス制御 |
| サイバー攻撃 | ファイアウォール、侵入検知システムの導入 |
| 法令違反 | 個人情報保護法・GDPR対応の運用ルール整備 |
生成AIを導入している一部の金融機関では、通信を暗号化し、データは国内サーバーで管理する体制を構築している企業も存在します。
生成AIを導入する際は、システム設計時からセキュリティ対策の徹底が必要です。
導入後も人による管理と運用が不可欠
生成AIは、導入後も人による管理と運用が不可欠です。
問い合わせ内容や顧客ニーズは、常に変化し、生成AIも学習と調整を続けなければ精度が低下する可能性があります。
生成AIの導入後は、主に以下の管理と運用が必要です。
| 生成AI導入後の管理と運用 |
| 学習データを定期的に更新が必要 運用チームが出力精度の監視・改善が必要 不具合発生時に人が即時対応できる体制が必要 |
たとえば、生成AIのFAQ更新を怠った場合、顧客へ誤った回答をしてしまい、顧客からのクレームに繋がる場合があります。
生成AIを導入する際は、人による監視・改善と組み合わせることで、長期的に効果を得ることが可能です。
コールセンターに生成AIを導入する手順
以下では、コールセンターに生成AIを導入する手順を解説します。
| コールセンターに生成AIを導入する手順 |
| 自社の課題を明確にする 課題を解決できる生成AIツールを選ぶ 必要なデータを準備して学習させる テスト運用を経て本格導入する |
生成AIをコールセンターに導入する際は、段階的に進めることが大切です。
導入する際は課題を明確にし、学習データなどの整備を行ってから本格導入することで、失敗リスクを最小化できます。
以下では、コールセンターに生成AIを導入する手順について、それぞれ解説します。
自社の課題を明確にする
生成AIを導入する前は、まず自社の課題を明確化する必要があります。
課題を特定しないまま生成AIを導入すると、本来解決すべき問題に対応できず、投資対効果（ROI）が低下するからです。
以下では、コールセンターに関する課題と、生成AIで解決できる方向についてまとめました。
| 課題 | 従来の状況 | 生成AIで解決できる方向 |
| 人手不足 | オペレーターが慢性的に不足 | 定型業務をAIが代行し、人手を補完 |
| 応対品質のばらつき | オペレーターごとに対応レベルが異なる | 回答支援AIにより標準化された応対を実現 |
| 業務効率の低下 | 記録・検索に時間がかかる | 音声認識・自動要約で作業を削減 |
| コスト増 | 人材教育・人件費が膨らむ | マニュアル整備などで人件費削減 |
| データ活用不足 | 問い合わせ内容が蓄積されても分析されない | テキストマイニングで傾向分析・改善策に活用 |
自社の課題を具体的に洗い出すことは、生成AI導入を成功させる第一歩です。
導入前は、課題とAIの解決策を紐づけて、投資効果の最大化を目指しましょう。
課題を解決できる生成AIツールを選ぶ
生成AIを導入する際は、自社の課題に適したツールを選ぶことが重要です。
生成AIツールは、種類によって得意分野が異なり、目的に合わないシステムを導入すると効果を得られません。
以下では、課題別に適している生成AIツールをまとめました。
| 自社の課題 | 有効な生成AIツール |
| 定型的な問い合わせが多い | チャットボット（Zendesk、Helpfeelなど） |
| 通話記録に時間がかかる | 音声認識ツール（MiiTelなど） |
| クレーム対応の品質差 | 回答支援AI（Zendesk AI機能など） |
| 顧客の声を活かせない | テキストマイニング |
| 夜間や繁忙期の対応不足 | ボイスボット・AI電話応答（ミライAIなど） |
生成AIツールは「課題とのマッチング」が導入効果を左右します。
導入する際は、自社の業務課題を明確にし、それを解決できる生成AIを選びましょう。
必要なデータを準備して学習させる
生成AIツールを選んだ後は、必要なデータを準備して学習させましょう。
生成AIの回答精度は、学習するデータの質と量に依存するからです。
自社に適しているデータを与えなければ、誤った応答や精度低下につながります。
学習用に準備すべきデータは、以下の通りです。
| 学習用に準備すべきデータ |
| 過去の問い合わせログ（メール・チャット・通話記録） FAQデータ（よくある質問とその回答） マニュアル・業務手順書 商品・サービス情報（仕様、料金、利用規約など） クレーム事例や対応履歴 |
生成AIに自社データを学習させた場合は、定型質問への回答精度が向上し、自己解決率の改善に繋がります。
導入前はログやFAQを整理し、継続的にデータを更新することで、生成AIの効果を最大限に活用可能です。
テスト運用を経て本格導入する
生成AIにデータを学習させた後は、テスト運用を経て本格導入をします。
テスト運用では、効果や課題を検証することで、リスクを抑えながら導入精度を高められるからです。
以下では、テスト運用の目的をまとめました。
| テスト運用の目的 |
| 実際の問い合わせ環境でAIの精度を検証する 想定外の質問や誤回答を洗い出す 運用体制や人員配置の妥当性を確認する コスト対効果（ROI）を事前に試算する 本格導入に向けた改善ポイントを抽出する |
生成AIの導入は「テスト運用で課題を洗い出し、改善、本格導入」という流れが成功の必須条件です。
生成AIを導入する際は、小規模から始めて確実に効果を検証し、段階的に展開していきましょう。
コールセンターの生成AIに関するよくある質問
以下では、コールセンターの生成AIに関するよくある質問をまとめました。
| コールセンターの生成AIに関するよくある質問 |
| 生成AIによってコールセンターがなくなることはありますか？ コールセンターにおける生成AIの費用相場は？ 生成AIに向いている業務は？ |
「生成AIによって、コールセンターの仕事がなくなるのでは？」といった疑問が生まれるかもしれません。
気になる質問がある方は、以下の回答を参考にしてみてください。
生成AIによってコールセンターがなくなることはありますか？
生成AIによってコールセンターが完全になくなることは、現時点ではありません。
生成AIは定型業務を自動化できても、感情的なクレーム対応や複雑な判断は人のオペレーターが必要だからです。
たとえば、金融業界では残高照会はAIが対応可能ですが、ローン契約の相談は人が担当しています。
生成AIはコールセンターを補完し効率化し、人の役割を完全に代替することはできません。
コールセンターにおける生成AIの費用相場は？
コールセンターにおける生成AIの費用相場は、導入するツールや規模によって異なります。
生成AIは、種類によって月額ライセンス制や、従量課金制など料金体系が多様だからです。
以下では、コールセンターにおける生成AIの費用相場をまとめました。
| ツールの種類 | 初期費用 | 月額利用料の目安 |
| チャットボット | SaaS（クラウド）型：0円〜数十万円 独自開発・カスタマイズ型：50万円〜数百万円 | SaaS（クラウド）型：1.5万円〜10万円以上（プランやAIの種類で変動） 独自開発・カスタマイズ型：10万円〜100万円以上（運用保守費を含む） |
| 音声認識AI | SaaS（クラウド）型：20万円〜50万円 独自開発・大規模システム：100万円〜1,000万円以上 | SaaS（クラウド）型：10万円〜30万円（利用規模やデータ量で変動） 独自開発・大規模システム：運用保守費として数十万円〜 |
| AI電話応答 | SaaS（クラウド）型：3万円〜数十万円 独自開発・高機能システム：100万円〜数百万円 | SaaS（クラウド）型：3万円〜数十万円（基本料金＋従量課金） 独自開発・高機能システム：数十万円〜（運用保守費を含む） |
費用は「ツールの種類、規模」で決まるため、事前に予算を策定して導入判断を行いましょう。
生成AIに向いている業務は？
生成AIは、定型的で繰り返しが多い業務に向いているといえます。
AIが大量のデータを高速処理し、同じ質問に正確に応答できるからです。
その他の生成AIが向いている業務を以下にまとめました。
| 生成AIが向いている業務 |
| FAQ回答（例：営業時間、料金、手続き方法） 予約確認やキャンセル受付 通話内容の自動要約・記録 アンケートや顧客満足度調査の収集 問い合わせ内容の分類・分析 |
生成AIは「定型業務」や「データ処理」に強く、人は「感情対応」や「判断業務」に特化する役割分担が最適です。
コールセンターに生成AIを導入する企業様には「生成AI活用研修」がおすすめ
コールセンターに生成AIを導入される企業様には、DMMビジネスAIの「生成AI活用研修」の受講がおすすめです。
生成AIは導入するだけでは成果が出にくく、現場での運用ノウハウや人材育成が成功の鍵となります。
本研修では、生成AIの基礎知識から、コールセンター業務への実践的な活用方法、AIとオペレーターの役割分担の最適化まで、実務に直結する内容を学ぶことが可能です。
導入初期から運用改善フェーズまで一貫して支援することで、AIを「使えるツール」から「成果を生み出す仕組み」へと成長させることができます。
生成AI導入の効果を最大化したい企業様は、ぜひ研修をご活用ください。
コールセンターの生成AI導入は効率化と顧客満足度向上を実現できる
生成AIを導入することで、コールセンターは業務効率化と顧客満足度向上の両立を実現できます。
生成AIは、定型業務や記録を自動化することでオペレーターの負担を軽減し、応対品質を標準化できるからです。
企業はコスト削減とサービス品質改善を同時に達成できます。
生成AIは「効率化」「品質向上」「データ活用」を同時に可能にする強力なツールです。
デメリットを理解し人との役割分担を明確にすれば、コールセンター業務における顧客体験の改善に繋げられます。