コールセンターにAIを導入するメリットや活用事例！デメリットや導入手順を解説

「コールセンターにAIを導入する効果は？」

「顧客からの問い合わせが多く、オペレーターの負担が増えている…」

「AI導入に興味があるけど、自社でうまく使いこなせるかわからない」

このような疑問や悩みを持っていませんか？顧客対応で多忙なコールセンターでは、AIを活用して業務を効率化したいというニーズを持つ方もいるでしょう。

本記事では、コールセンターにAIを導入するメリット・デメリットや活用事例を紹介します。

コールセンターで使われているAIの種類や解決できる課題、導入手順まで幅広く解説しています。コールセンターでのAI活用に関心がある人におすすめの内容です。

読み終える頃には、自社にどんなAIが合うのか、何から検討すればよいのかが具体的にイメージできるようになるでしょう。

コールセンターでのAI活用の現状

生成AIが世界的に普及するにつれて、コールセンター業界でもAIへの関心が高まっています。

Fortune Business Insightsによると、世界のコールセンターAI市場は2025年に24億1,000万米ドル（約3,600億円）の規模に達しました。

2026〜2034年の予測期間中には、20.80％という高い成長率で拡大する見込みです。2034年までに135億2,000万米ドル（約2兆円）に達すると見込まれています。

また、楽天コミュニケーションズが実施した「コンタクトセンターにおけるAI活用に関する意識調査」によれば、自社のコールセンターでAIを「活用している」と回答した企業は全体の52.7％に上りました。501席以上の大規模施設に限ると64.9％まで上昇します。

コールセンター業界でのAI活用は珍しいものではなく、半数以上の企業がすでにAI技術を取り入れている現状がわかります。

出典：Fortune Business Insights「コールセンターAI市場規模、シェア、成長｜グローバルレポート［2034］」

出典：楽天コミュニケーションズ「コンタクトセンターにおけるAI活用に関する意識調査」

コールセンターで使われているAIの種類7選

コールセンターの業務効率化や顧客満足度向上に貢献するAIは多岐にわたります。実際に活用されている7つのAIを以下の表でまとめました。

チャットボットやボイスボットは顧客との一次対応を自動化し、オペレーターの負担軽減に寄与します。また、FAQシステムやAI検索は顧客が自身で解決できるようになり、対応時間の短縮や満足度向上に繋がるでしょう。

音声認識ツールやテキストマイニングのような分析系AIは、蓄積されたデータを活用し、サービス品質の向上や業務改善に役立っています。

近年はこれに加え、通話内容そのものを記録・分析し、後工程で活用する動きも広がっています。問い合わせ内容を全記録して分析すれば、ノウハウの蓄積やFAQ・OJT教材の作成にもつなげられます。話した内容を構造化するだけで済むため、マニュアルや教材をゼロから書く手間を省けるのが利点です。

AIは上記で解説した以外にも多様な種類があります。生成AIの種類は以下の記事でまとめているので、参考にしてみてください。

関連記事：生成AIの種類・モデル一覧！テキスト・画像生成などサービス25選を紹介

コールセンターへのAI導入で解決できる3つの課題

本項では、AI導入によって改善が期待できるコールセンターの3つの課題を解説します。

• 人手不足

• 顧客対応の品質のばらつき

• 多様化する問い合わせチャネルへの対応不足

課題とともにAIがどのように解決できるのかもあわせて解説します。

1. 人手不足

近年、労働市場全体で人材確保が難しくなっており、コールセンター業界も例外ではありません。優秀なオペレーターの採用・定着が難しく、業務運営に支障をきたすケースも増えています。

このような人手不足の現状を解決するため、AIを搭載した自動音声応答システムやチャットボットが活用されています。

例えば、アカウントへのログインに関する問い合わせや、商品の配送状況確認といった定型的な質問には、公式サイトの該当ページを案内するだけで解決する場合が多いです。

このようにAIが問い合わせを処理すると、限られた人的リソースを複雑な案件に集中させられます。人手不足の状況下でも質の高いサービス提供が可能になるでしょう。

2. 顧客対応の品質のばらつき

一般的に、コールセンターでの対応品質は個々のオペレーターのスキルに大きく依存します。担当者の業務知識や経験はもちろん、言葉選びや声のトーンといった点も、顧客の満足度に影響を与えます。品質を一定にする取り組みが必要です。

そのため、AIに応対のヒントとなる解答例や参考資料を提示し、オペレーターをサポートする方法が挙げられます。

具体的には、顧客の質問内容を分析し、回答やよく使われるフレーズを画面上に表示することが可能です。経験の浅いスタッフが顧客対応する場合でも、AIがサポートしてくれるので、安心して対応できるでしょう。

その結果、オペレーター間の対応品質の差が縮まり、顧客満足度の向上に繋がります。

3. 多様化する問い合わせチャネルへの対応不足

現代では電話だけでなく、メールやSNSなど、顧客が企業に問い合わせる手段が多様化しています。

対応するチャネルが増えると、オペレーターの負担が増える恐れがあります。各チャネルに専門のスタッフを配置するには人員とコストがかかり、情報の一元管理も難しいため対応できていないケースも多いでしょう。

しかし、AIを活用すると、チャネルごとの対応プロセスを自動化・効率化できます。例えば、AIがメールやチャットの内容を分析して適切な部署に振りわけたり、複数チャネルからの顧客情報を統合して一元管理したりすることが可能です。

コールセンターにAIを導入する4つのメリット・効果

本項では、AI導入によるメリットと効果を解説します。

• オペレーターの負担を軽減できる

• 顧客満足度向上に繋がる

• 24時間365日対応でBCP対策にもなる

• 蓄積したデータをノウハウ・FAQ化に活用できる

以下の項で詳しく解説します。

1. オペレーターの負担を軽減できる

AI技術の導入により、オペレーターの業務負担は大幅に軽減されます。AIチャットボットによる自動応答や自動音声応答システムの活用で、単純な問い合わせを自動処理できるためです。

例えば、パスワード再設定の案内など、よくある定型的な問い合わせにAIが自動対応することで、オペレーターは複雑なクレーム対応や個別対応に集中できるようになります。

また、顧客一人当たりの対応時間短縮や業務ストレスの軽減にも繋がり、従業員満足度の向上や離職率低下も期待できます。

2. 顧客満足度向上に繋がる

コールセンターにAIを導入してサービスの質を高めると、顧客満足度も高まります。AIによるオペレーターのサポートや問い合わせ人員の振りわけにより、一人ひとりの顧客に合わせた対応が可能です。

さらに、24時間365日対応可能なAIチャットボットやボイスボットがあれば、顧客は都合の良い時間に問い合わせができるため、利便性が向上します。

3. 24時間365日対応でBCP対策にもなる

AIチャットボットやボイスボットは、営業時間や人手に左右されずに稼働し続けられます。深夜や休日の問い合わせにも対応できるため、機会損失を防げるのが強みです。

さらに、災害や緊急時などで問い合わせが急増する場面でも、AIであれば通常よりも多くの件数を同時に処理できます。人員だけでは対応しきれない急増に備えられるため、事業継続計画（BCP）の観点でも有効です。

実際に、災害発生時に問い合わせが急増したケースでAIを活用した企業もあります。詳しくは後述の導入事例で紹介します。

4. 蓄積したデータをノウハウ・FAQ化に活用できる

AIは膨大なデータを効率よく分析できる点が強みです。コールセンターには日々多くの問い合わせが寄せられ、豊富な顧客情報や対応履歴が蓄積されます。このデータをAIで分析すれば、マーケティング戦略の立案やノウハウの資産化に役立てられるでしょう。

顧客からの質問やクレームの傾向を分析すると、商品・サービスの改善点が明確になったり、新たなニーズを発見できたりします。

例えば「特定の機能に関する質問が多い」という情報は、取扱説明書や公式サイトの改善に役立ちます。「このような機能があればいいのに」という声は新商品開発のヒントになるでしょう。

また、問い合わせ内容を記録・分析して蓄積すれば、対応ノウハウをFAQやOJT教材として資産化することもできます。過去の対応記録から回答例を抽出して整理すれば、新人オペレーターの研修資料としても活用できるでしょう。

コールセンターにAIを導入する2つのデメリット・注意点

AIの導入には多くのメリットがありますが、以下のようなデメリットもあります。

• 初期費用や運用コストがかかる

• 人によるサポートが必要

デメリットを避けながら導入するためにも確認してみましょう。

1. 初期費用や運用コストがかかる

コールセンターへのAI導入には、まとまった初期投資が必要で、高性能なAIほど導入コストは高額になる傾向です。月額料金や管理費用などもかかることがあるため、企業規模や目的に合わせて予算計画を立ててから導入しましょう。

また、必要最低限の機能だけを備えたシンプルなAIから導入し、効果を確認しながら徐々に機能を拡張する方法もあります。これにより、初期費用と運用コストを分散させられるため、リスクを軽減できます。

2. 人によるサポートが必要

進化しているAIでも、完全な自動化は現状では難しいです。特に複雑な状況判断を求められる場面では、人間のサポートが必要です。

例として、テクニカルサポートでは、AIだけでは対応しきれないケースも存在します。「システムエラーの原因を特定したい」といった問い合わせには、専門知識を持った人間のオペレーターによる対応が必要になるでしょう。

そのため、AIと人間両方の運用を前提とした体制構築が求められます。

【5Step】コールセンターへのAI導入手順

本項では、コールセンターにAIを導入する手順を5つのステップで解説します。

1. 自社の課題を明確化する

2. 課題を解決できるAIツールを選定する

3. 必要なデータを入力し学習させる

4. テスト運用・本稼働を行う

5. 効果を測定・改善する

各ステップの注意点も含めて詳しく解説します。

【Step.1】自社の課題を明確化する

まずは現在のオペレーション状況を詳細に把握し、課題を洗い出します。「応対時間が長い」「顧客満足度が低い」などの課題を特定しましょう。複数の課題がある場合は、優先順位をつけて取り組むべき項目を決定します。

「応対時間を30％短縮」「問い合わせ件数を20％削減」などの目標を設定すると、後の効果測定もスムーズになります。

【Step.2】課題を解決できるAIツールを選定する

次に、明確になった課題に基づき、最適なAIシステムを選定します。市場にはさまざまなAIツールがあるため、自社の要件に合った製品を見極めてください。

選定の際には「必要な機能が備わっているか」「費用対効果は十分か」「導入後のサポート体制は整っているか」など、多角的な視点で比較検討します。

また、既存システムとの連携のしやすさや拡張の有無も確認しましょう。

【Step.3】必要なデータを入力し学習させる

AIツールの選定後は、システムを意図したとおりに機能させるために、データを入力しましょう。具体的には、過去の問い合わせ履歴やFAQ、製品マニュアルなどのデータが挙げられます。

さらに、顧客への回答パターンを登録する作業も必要です。質の高いデータを十分な量学習させると、AIの回答精度が高まるでしょう。

データ入力には時間がかかるため、余裕を持ったスケジュールを組みましょう。

【Step.4】テスト運用・本稼働を行う

データ入力が完了したら、実際の環境に近い形でテスト運用を開始します。小規模な範囲で試験的に利用し、問題点を洗い出すことが目的です。

問い合わせのテストを通じて、AIの応答内容や精度を検証します。「質問の意図を正しく理解できているか」「回答は的確でわかりやすいか」など、さまざまな角度からチェックします。

問題が見つかった場合は、設定の見直しやデータの追加などの調整を行います。十分な検証と改善を経た後で、本稼働に移行します。

【Step.5】効果を測定・改善する

本稼働後も継続的なモニタリングと改善が必要です。AIツールにはレポート機能が備わっている場合もあるため、効果測定を行いましょう。

顧客からのフィードバックやオペレーターの意見も取り入れながら、継続的にシステムを調整すると、性能が向上します。

コールセンターにAIを導入する際の相場

コールセンターにAIを導入する際は、種類や規模により費用は変わります。AI種類ごとの費用相場をまとめました。

コールセンターにAIを導入する際は、目的や業務内容に応じて導入コストも異なります。

例えば、音声認識AIやデータ分析AIなどの高度なシステムになると、初期費用や月額コストが高額になる傾向があります。

また、ボイスボットのように利用件数に応じた従量課金型の料金体系を採用しているケースもあるでしょう。自社の問い合わせ件数や運用方針に応じてプランを選んでください。

業務効率化や顧客満足度の向上などの効果を高めるためには、費用対効果を見極めながら、AIの導入を検討することが重要です。

コールセンターAIの導入事例7選

本項では、実際にAI導入で成果を上げた企業の事例を紹介します。

• 株式会社ビックカメラ

• 株式会社ベルーナ

• 損害保険ジャパン株式会社

• トランスコスモス株式会社

• 三井住友トラストTAソリューション株式会社

• 株式会社マックスサポート

• 株式会社テレネット

各社の導入効果を参考に、自社への活用方法を考えてみましょう。

1. 株式会社ビックカメラ｜音声データの自動テキスト化により記録業務の時間を半分に

株式会社ビックカメラは「お客様喜ばせ業」という創業理念の実現に向けたDX施策として、コールセンター業務の効率化に取り組んでいます。

AI導入前は、顧客からの電子メールの振り分けをオペレーターが手作業で行っていましたが、AIで自動化しました。これにより、人為的なミスが減少し、業務効率化に成功しています。

さらに、コールセンターでの音声データの自動テキスト化も行い、電話対応後の記録作業にかかる時間を約50％短縮できました。

以前は通話終了後に手動でメモを取っていた作業が自動的に文字起こしされるようになり、オペレーターの負担軽減につながっています。

参考：Salesforce「コールセンターで活用されているAIの種類｜事例や導入手順も解説」

2. 株式会社ベルーナ｜FAQを利用して問い合わせ件数が50％減少

通信販売大手の株式会社ベルーナでは、ECサイトに関する問い合わせが月間1万件以上に達し、対応リソースの確保が課題となっていました。そこで、FAQシステムを導入して問題解決に取り組みました。

導入したシステムは、ユーザーが入力したキーワードから検索意図を予測し、最適な回答を高速で表示する仕組みを持っています。AIが文脈を理解して関連性の高い情報を提供するのが特徴です。

導入の結果、顧客がFAQを利用して自己解決するケースが増加し、コールセンターへの問い合わせ件数は50％も減少しました。

オペレーターの業務負担が軽減されたことで、問い合わせへの回答時間が半分に削減されています。

参考：PR TIMES「ベルーナ カスタマーサポートセンターの運用を改善するFAQシステム「Helpfeel」を導入」

3. 損害保険ジャパン株式会社｜対話型AI導入により災害時でも平時の100倍以上の問い合わせに対応

損害保険ジャパン株式会社は、大規模災害発生時に顧客からの問い合わせが急増するという課題に直面していました。

そのため、同社は対話型AIをコールセンターに導入しました。オペレーターが対応できない場合や顧客が希望した場合に、保険金請求手続きに必要な情報を収集し、自動的にシステムに登録する機能を備えています。

特徴は、システムがクラウドサービス上に実装されていることで、突発的な問い合わせ増加にも柔軟に対応できる点です。

導入の結果、大規模災害時でも通常時の100倍以上の問い合わせ処理能力を実現し、混雑している状況でも顧客を長時間待たせずに対応できるようになりました。

参考：損保ジャパン

4. トランスコスモス株式会社｜社内ドキュメントを参照できエスカレーションを6割削減

トランスコスモス株式会社では、オペレーターが回答できない質問を受けた場合、専門知識を持つスタッフへの引き継ぎが必要で、顧客を待たせる時間が発生していました。

そこで同社は生成AIを導入し、FAQや製品仕様書、マニュアルなどの社内ドキュメントを参照して、オペレーターに最適な回答を提案するシステムを構築しています。

AIは膨大な社内資料から関連情報を即座に検索・抽出し、オペレーターの画面に表示します。

これにより、難易度の高い質問にもその場で対応できるようになり、エスカレーションが6割も削減できました。

参考：日経XTECH「コールセンターが生成AIで効率化、トランスコスモスは「エスカレーション」6割削減」

5. 三井住友トラストTAソリューション株式会社｜応対履歴入力の自動化で労働時間を約9,200時間削減

三井住友トラストTAソリューション株式会社は、オペレーターの業務支援強化を目的に、自動要約システムを導入しました。

システムは、顧客との通話内容を自動的に分析し、要点をまとめた応対履歴を生成します。通話後にオペレーターが手動で入力していた作業が自動化されたことで、業務効率が大幅に向上しました。

その結果、コールセンターの従業員の総労働時間を年間で約9,200時間（約10％）削減できています。

参考：トランスコスモス株式会社「導入事例」

ここまで紹介した事例は、チャットボットやFAQシステムなど特定の課題解決に特化したAI活用でした。

一方で、通話内容そのものを記録・分析し、後工程に活用する動きも広がっています。ここでは、AI議事録サービス『Rimo Voice』を導入したコールセンターの事例を紹介します。

6. 株式会社マックスサポート｜通話記録のAI活用で年間約160時間の残業削減

コールセンター・BPO事業を手がける株式会社マックスサポートは、応対品質の向上と業務効率化を目的に『Rimo Voice』を導入しました。

通話内容を自動で記録・可視化できるようになったことで、オペレーターの後処理業務が効率化され、年間約160時間の残業削減につながっています。

業務の効率化と応対品質の向上を同時に実現できた事例です。

参照：マックスサポート「Rimo導入で年間約160時間の残業削減、コールセンター業務の業務効率化・品質向上に貢献」

7. 株式会社テレネット｜音声の可視化で課題特定時間が3分の1に

コールセンター・通信事業を展開する株式会社テレネットは、応対内容の可視化による業務改善を目指し『Rimo Voice』を導入しました。

通話内容をテキスト化して分析できるようになったことで、課題の特定にかかる時間が3分の1に短縮されました。

音声データを資産として活用し、業務改善のスピードを上げた事例です。

参照：テレネット「課題特定時間が3分の1に！音声を可視化することで大幅な業務改善を実現」

【2026年以降】コールセンターとAIの最新トレンドと今後の動向

コールセンターでは、データドリブン型の運営がさらに一般的になっていくと見込まれています。

例えば、顧客対応中にAIが過去の問い合わせ履歴や顧客の現在状況を瞬時に分析し、最適な応対方法を画面上に表示するといった活用方法です。

加えて、対応中のリアルタイム提案も広がっていくと考えられます。画面に補足情報が自動表示されたり、次に取るべきアクションが提案されたりすることで、顧客は迷いなく問題解決できるようになります。

また、AIの進化にともない、コールセンターのオペレーターは「高度な顧客対応のスペシャリスト」へと変化していくでしょう。

将来的には、日常的な問い合わせの多くがAIによる自動応答システムで解決されるようになると予想されます。人間のオペレーターが直接対応するのは、複雑な手続きが必要な対応やクレーム対応、コンサルティング提案といった高度な状況に限られていくと考えられます。

コールセンターAI導入に関するよくある質問

Q. コールセンターへのAI導入は中小企業でも可能ですか？

可能です。月額数万円程度から利用できるFAQシステムや、従量課金型のボイスボットなど、規模に応じて選べるサービスが増えています。まずは自社の課題を明確にし、必要最低限の機能から試すことをおすすめします。

Q. AI導入でオペレーターの仕事はなくなりますか？

AI導入によってオペレーターの仕事がすべて無くなるわけではありません。定型的な問い合わせはAIが対応する一方、複雑な状況判断が必要な場面では人間のサポートが引き続き必要です。

オペレーターは、専門性の高い対応やクレーム対応など、AIでは代替しにくい業務に集中できるようになります。

Q. AI導入にはどれくらいの期間がかかりますか？

AIの種類や規模によって異なりますが、課題の明確化からツール選定、データ入力、テスト運用を経て本稼働するまで、数週間から数ヶ月程度を見込むケースが一般的です。

データ入力や学習には時間がかかるため、余裕を持ったスケジュールを組むことが大切です。

Q. 既存のコールセンターシステムとAIは連携できますか？

多くのAIサービスは、既存のCRMや電話システムと連携できる仕様になっています。ただし連携の可否や範囲はサービスによって異なるため、導入前に自社が使用しているシステムとの互換性を確認しておくことが重要です。

まとめ｜コールセンターへのAI導入で業務効率や顧客満足度を高めよう

昨今コールセンターでは、多くの企業がAIを活用しています。実際に世界のコールセンターAI市場の規模は、2034年には約2兆円に上る見込みです。

以下のようなメリットがあるため、AIが活用されていると言えるでしょう。

• オペレーターの負担を軽減できる

• 顧客満足度向上に繋がる

• 24時間365日対応でBCP対策にもなる

• 蓄積したデータをノウハウ・FAQ化に活用できる

また、AIを導入すると、人手不足やオペレーターごとの品質のばらつきなど、コールセンターに多い課題の解決にも繋がります。

AIを導入する際には、現状の課題を明確にしたうえでツールを選定し、データ学習、稼働に移す工程が必要です。初期費用や運用コストがかかる点、人によるサポートが引き続き必要な点も踏まえ、自社の規模や目的に合った進め方を選びましょう。

本記事で紹介した種類・メリット・事例を参考に、自社に合ったAI活用の進め方を検討してみてはいかがでしょうか。