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作成：2026/1/28

更新：2026/1/27

コールセンター業務の課題解決にAIを導入・活用する方法とは？メリットや手順を解説

コールセンター（コンタクトセンター）におけるAI活用への期待は年々高まっており、近年は生成AIの導入も注目されています。人材不足が慢性化する一方で、顧客応対の質を維持・向上させることが求められ、業務効率化は避けて通れない課題です。AIを活用することで、対応の自動化や負担軽減などが期待できます。

この記事では、コールセンターへのAI導入を検討している方に向けて、メリット・デメリットやAIの種類、選び方や注意点まで分かりやすく解説します。

AI（人工知能）とは？

日常生活やビジネスの場では、ChatGPTをはじめとしたAIの活用が急速に進んでいます。コールセンターにおいても同様に、AI活用への期待は年々高まっており、特に2023年頃からは生成AIの活用が注目されるようになりました。

AI（人工知能）とは人の知的活動を再現する知能システムです。生成AIはテキストや画像、音声といったコンテンツを新たに生成できるAI技術の一種となります。従来型のAIは事前に学習したデータに基づいてあらかじめ設定されたシナリオ通りに定型応答するものが主流な一方、生成AIは利用者が入力する「プロンプト」に基づき、新しい文章や要約などを柔軟に生成できる点が特長です。

いずれも、コンタクトセンターで活用できる重要なテクノロジーです。

AIの導入・活用シーン

コールセンターにおいて恒常的な人材不足が続くなか、顧客対応の質を維持・向上させることが求められており、業務効率化は大きな課題です。そのため、近年ではコールセンターにAIを導入する企業は増加傾向にあります。AIを活用することで、お問合わせ対応の自動化やオペレーター支援による効率向上が期待できるでしょう。

また、コールセンターへの呼量削減を目的に、FAQやチャットボットを通じたお客さまによる自己解決率向上にもAIが活用されるようになりました。さらに、VOC（お客さまの声）などの蓄積データを分析・要約し、改善施策に生かす用途でも注目されています。

コールセンターが抱えている課題

コールセンターでは人材不足や業務負荷の増大など、複数の構造的な課題を同時に抱えています。

離職率が高く、人材が定着しない

労働人口の減少により、コールセンターは慢性的な人手不足が続いています。業務の大変さやストレスが大きいといったネガティブなイメージから新規採用が難しく、マルチチャネル対応やCX向上など業務も高度化しているのが特長です。

その結果、教育負担が増え、定着率が低下。採用・教育・人件費などのコスト増加により、対応品質の維持が困難になっています。

スキルに差が出やすく、お客さまの不満につながる

コールセンターでは、迅速かつ柔軟な対応力が求められるため、ベテランと新人オペレーターのスキルに差が生じやすい傾向があります。

経験や知識が不足したオペレーターの対応が続くと、回答が遅れたり、説明が不十分になったりすることで、お客さまの不満やクレームにつながる恐れがあるでしょう。結果として、全体の対応品質にもばらつきが生じるのが課題です。

業務効率が悪い

コールセンターでは、よくある簡単なお問合わせにもオペレーター対応が必要となり、業務負荷が高くなりがちです。さらに、対応後にはシステムなどへの履歴登録や報告書作成などの事務作業が発生します。

新人などスキルが不足している場合、回答までに時間がかかり、対応件数が伸びにくい点も業務効率を下げる要因となっています。

お問合わせ量が多い

大規模なコールセンターでは、日々大量のお問合わせに対応する必要があります。入電が集中するとお客さまを待たせる「あふれ呼」が発生するため、十分な人数のオペレーターが欠かせません。

また、土日や夜間など営業時間外のお問合わせが多い場合は、時間外勤務の人員確保も課題となり、運営コストや負担が増大します。

VOCを分析するのに時間がかかる

コールセンターはVOC（お客さまの声）が集まる重要なチャネルですが、収集した意見は分類・集計し、レポート化する必要があります。

データ量が膨大になるほど、人手による分析には多くの時間と工数がかかり、十分に活用できないケースも少なくありません。結果として、サービスの改善につなげにくい課題があります。

▼VOC分析について、詳しくは下記記事でもご紹介しています。

「VOC分析とは？顧客の声の収集方法や分析ツール、活用法を解説」
VOC分析の基礎知識やメリットのほか、具体的な分析・活用の方法について解説します。

コールセンターに利用できるAIの種類

コールセンターでは、ボイスボット、チャットボット、FAQシステム、音声認識ツール、テキストマイニング、AI検索システムなど、用途別に多様なAIが活用されています。

ボイスボット

ボイスボットは音声認識技術を活用し、電話でのお問合わせに音声で自動応答するシステムです。お客さまの発話内容を解析し、対話形式でコミュニケーションが可能です。

定型的なお問合わせ対応を自動化できるため、電話対応の一部をAIに任せれば、待ち時間の短縮やオペレーターの負担軽減につながります。

▼ボイスボットについて、詳しくは下記記事でもご紹介しています。

「ボイスボットと生成AIの進化、コールセンターでの活用例を解説」
ボイスボットと生成AIの導入が進む背景や進化、コンタクトセンターでの活用例などをご紹介します。

チャットボット

チャットボットは、お客さまが入力したテキスト情報を解析し、質問に対して自動でテキスト回答するシステムです。AIがデータやログを学習して回答する「AI型チャットボット」や事前に設定したシナリオに沿って応対する「シナリオ型チャットボット」があり、費用や業務内容に応じて選択できます。

24時間365日稼働ができるため営業時間外対応にも有効です。利用を重ねることで学習が進み、回答精度が向上していきます。

▼チャットボットについて、詳しくは下記記事でもご紹介しています。

「チャットボットを導入する手順や注意点、導入事例を紹介」
チャットボットを導入する際の基本的な手順や導入期間の目安、導入時の注意点をわかりやすくまとめています。

FAQシステム

FAQは「Frequently Asked Questions（よくある質問）」の略で、ユーザー向けにWebサイトで公開するものと、コールセンター内でオペレーターが参照する内部向けFAQがあります。生成AIを組み込むことで以下のようなことができるようになります。

自然文による検索：キーワード検索に比べて検索スキルに依存せず、回答にたどり着きやすくなります。
検索結果の要約表示
音声認識と連携したリアルタイム検索・表示
FAQコンテンツの自動生成や候補作成、文章の添削

また、FAQデータをチャットボットと共有すれば、チャットボット回答精度向上にもつながるでしょう。

▼FAQシステムなら「FastAnswer」

テクマトリックスのFAQナレッジシステム「FastAnswer」について詳しくご紹介しています。

生成AIで、FAQの作成支援や検索精度向上ができます。
FAQの作成とメンテナンスを効率化したい方はぜひご検討ください。

音声認識ツール

音声認識ツールは、コールセンターの通話内容を自動でテキスト化するシステムです。音声を文字に起こすことで聞き間違いや抜け漏れを防ぎ、内容確認にかかる工数の削減につながります。テキスト化されたデータは検索にも使えるため、必要な情報を素早く抽出できます。

さらに生成AIを活用すれば、要約や構造化データへの変換もでき、管理や分析の効率が向上します。対応マニュアルやFAQ作成への活用も可能です。

テキストマイニング

テキストマイニングは、AIを用いて大量の文章データから有益な情報を抽出する手法です。生成AIの進化により、単なる頻出語の分析にとどまらず、「なぜその言葉が使われたのか」といった背景や文脈まで読み取れるようになりました。定性情報を定量化できるため、VOC分析や改善施策の検討に役立ちます。

コールセンターにAIを導入するメリット

コールセンターが抱える課題を解消する手段として、AI活用が進んでいます。ここでは、その具体的なメリットを紹介します。

業務の一部を自動化できる

コールセンター業務には、人手と時間がかかる、繰り返し発生しやすい単純作業が多く存在します。これらをAIに任せることで、一部業務の自動化が可能です。

自動応答や通話内容の文字起こし、要約、翻訳、データ分析などを自動化すれば、余剰となった人的リソースを付加価値の高い業務に振り分けられるでしょう。

オペレーターの負担が軽減し、業務効率化ができる

簡単なお問合わせはAIが自動対応し、個別対応が必要なお問合わせのみをオペレーターが担当する仕組みを構築できます。

業務内容にメリハリが生まれることで、適切な人員配置が可能になり、オペレーターの負担軽減と業務効率化の実現が可能です。結果として、対応品質を維持しながらお客さま満足度の向上にもつながります。

対応品質・顧客満足度の向上が見込める

繰り返される定型的な質問は、AIによる自動対応だけで解決できるようになります。お問合わせ内容を蓄積・分析し、FAQの作成や更新を自動化することで、メンテナンス工数も削減が可能です。また、常に最新のFAQを参照してオペレーターが対応できるため、業務効率と対応品質の向上が期待できます。

さらに、AIが一次対応を担うことで待ち時間が短縮され「あふれ呼」の発生を防ぎ、ヒアリングの工程も自動化が可能で、その後、適切なオペレーターへスムーズに引き継ぐことができるようになります。
これらすべてが、顧客体験（CX）や顧客満足度の向上につながります。

▼顧客体験（CX）について、詳しくは下記記事でもご紹介しています。

「CXはなぜ企業にとって大切なのか」
CXを向上するには、ITと人の両方を活かして幅広い顧客ニーズを満たすことが求められ、コンタクトセンターも例外ではありません。

採用・育成のコスト削減ができる

AIを導入することで、業務の標準化が進み、オペレーター教育にかかる負担を軽減できます。

対応の属人化が抑えられるため、人材の定着率向上にもつながります。また、必要人員数を最適化できることで、新規採用や育成にかかるコストを抑え、コールセンター全体の運営コスト削減が可能です。

コールセンターにAIを導入するデメリット

AI導入には様々なメリットがある一方で、運用や体制面で考慮すべき課題も存在します。

AI活用のためのチューニングが必要

AIはシステムや機能を導入するだけ、で完璧な自動化が叶うものではありません。最初から完成形というわけではなく、改善や調整が必要となることをしっかりと認識しておく必要があります。
例えば、学習データを必要とするAIであれば、お問合わせ履歴やFAQなど膨大なデータを収集・学習させる必要があります。また、生成AIは不正確な情報や事実と異なる内容を出力する可能性があるので、参照データの構造化や整備、プロンプトのチューニングなど継続的な調整が欠かせません。

AIは導入して終わりではなく、運用しながら精度を高めていく仕組みづくりが必要です。そのため、改善作業を担う人員や体制、適切な運用環境を整備することが求められます。

システム導入後の運用にもコストがかかる

AIは導入時の初期費用だけでなく、月額利用料や保守費用などの運用コストも発生します。高機能なシステムほど費用が高くなる傾向があるため、導入前にトータルコストを把握することが大切です。

予算内で無理なく継続運用できるかを見極めたうえで、システムを選定してください。

管理者やオペレーターは導入後も必要になる

AIだけですべてのコールセンター業務を担うことは困難です。お客さまの感情に配慮した対応や、法的表現の確認などは人による補助や判断が欠かせません。

また、管理者にはAIの設定やプロンプト調整など一定のITスキルが求められる場面も増えます。人とAIの役割分担を前提とした運用がポイントです。

AIをコールセンターへ導入する手順

AI導入を成功させるには、段階的に準備を進める必要があります。

1. 現状の課題や問題点を明確化する

まずは、コールセンターが抱えている課題を洗い出しましょう。人材不足や応対品質、業務効率など、課題の内容によって講じるべき施策は異なります。現状を正しく把握し、何を解決したいのかを明確にすることが、AI導入を効果的に進めるための第一歩となります。

2. 業務フローやプロセスを見直す

洗い出した課題を整理し、業務フローやプロセスと照らし合わせて、改善すべき箇所の優先度を決めます。

優先度はセンターごとに異なりますが、AI活用では単純で量の多い業務から着手すると効果が出やすい傾向があります。優先度の高い業務がAIや生成AIの活用で改善できるかを見極めるため、システム選定のプロセスで具体的な運用イメージを描くことがポイントです。

3. 製品やサービスを比較し、選定する

AI導入には十分な情報収集が欠かせません。課題整理と並行して、既存ベンダーや新規ソリューション提供企業に対し、解決したい課題や目指す姿を共有します。

また、資料請求やお問合わせ、PoC（概念実証）を通じて具体像を固めていくことも重要です。機能や費用、操作性、セキュリティ、運用工数、既存システムとの連携性や拡張性を比較し、最適なベンダーを選定したうえでプロジェクトを開始します。

4. AIが参照するデータを整理・整備する

生成AIが適切なアウトプットをするためには、参照するデータの整理・整備が必要です。FAQや対応マニュアル、過去のお問合わせ履歴などを体系的に整理し、RAG（検索拡張生成）を活用することで、最新の情報に基づいた回答が可能になります。

5. テスト運用し、稼働を開始する

本格稼働の前に社内でテスト運用を行い、回答精度や動作に問題がないかを確認します。想定外の回答や業務への影響を洗い出し、必要に応じて設定を調整することが重要です。

また、AI導入後の業務フローやオペレーター・管理者の役割分担を事前に定めておくことで、スムーズな稼働開始につながります。

6. 運用後も調整を続け、AIの精度を高めていく

AIは、導入後の継続的な運用と改善によって精度が向上します。

実際の利用状況を確認しながら、回答ログの分析やデータの追加・修正を行うことで、より現場に適したAIへと成長させることが可能です。定期的な見直しと改善を繰り返すことで、長期的な業務効率化と品質向上を実現できます。

AI導入が向いているコールセンターとは？

AI導入は、大企業や自治体など、日常的に多くのお問合わせを受けるコールセンターに向いています。入電数が多い環境では、定型的なお問合わせをAIが自動対応することで、業務負荷を大幅に軽減できるでしょう。

また、営業時間外のお問合わせが多いセンターでも、24時間対応が可能なAIは有効です。対応できる内容は限定されるものの、AIは安定して業務をこなす戦力となるため、人材不足に悩むコールセンターにとってはBCP（事業継続計画）対策としても有効な手段といえます。

AIをコールセンターに導入する際の注意点

AIはコールセンター業務の効率化に大きく貢献しますが、導入すればすべてが解決するわけではありません。回答精度や運用体制、セキュリティ面など、事前に検討すべき注意点があります。

人とAIの役割分担を明確にし、運用・監視体制を整えたうえで導入を進めることが重要です。

AIの回答がすべて正しいとは限らない

AIとオペレーターの回答が一致しないケースや、データのない未知のお問合わせに対応できない場合があります。

特に生成AIでは、事実と異なる内容を出力するハルシネーションへの懸念が大きいため注意が必要です。管理者を配置し、必要に応じて人がフォローできる体制を整えるとともに、AIを扱う人材の育成や監視体制の構築が欠かせません。

プライバシー・セキュリティ対策が求められる

コールセンターでは顧客情報や社内の機密情報を扱うことから、高度なセキュリティ対策が求められます。通信の暗号化やアクセス管理、法令に準拠したシステム設計が不可欠です。

現状、生成AIは要約やメール文の作成など内部業務での活用が中心であり、顧客対応への直接利用には慎重なセンターも少なくありません。人材やスキル不足を補うため、信頼できるベンダー選定も重要です。

コンタクトセンターに特化したAIシステムを選ぶ

コンタクトセンターとは、電話だけでなく、メールやチャット、Webフォーム、SNSなどのマルチチャネル対応を行うコールセンターのことです。

生成AIには様々な活用方法がありますが、コンタクトセンター業務に特化したAIシステムは、応対履歴の分析や自動応答、チャネル統合などの機能が充実しています。自社の課題を解決するためのシステム選定の際には、クラウド型・オンプレミス型を選択でき、日本の言語や法令、セキュリティ要件に適合した製品を選ぶことも重要です。