コールセンターのAIエージェント活用は、自動応答、オペレーター支援、後処理の自動化の3つに分けられ、業種ごとに実例が出ています。
2025年の国内調査では、63%のコールセンター運営企業が何らかの形で生成AIを導入済みと回答しています。AI化は一部の先進企業だけの動きではなくなりつつあります。
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コールセンターにおけるAIエージェントの全体像
AIエージェントは、自然言語処理・音声認識・機械学習などの技術を組み合わせ、顧客との対話を自律的に処理したり、オペレーターの業務をリアルタイムで支援したりするシステムです。
従来のFAQシステムや単純なボイスボットと違い、文脈を理解して柔軟な応答ができる点が大きな特徴です。
コールセンターでのAIエージェントの活用は、「自動応答（顧客対応）」「オペレーター支援」「後処理・品質管理の自動化」の3つに分類されます。
AIエージェントの主な種類と機能
コールセンターで活用されるAIエージェントは、大きく3種類に整理できます。まず「ボイスボット・音声AIエージェント」は、電話口で顧客の発話をリアルタイムに認識し、自然な音声で自律的に応対するシステムです。近年は生成AI技術の進化により、こうしたボイスボットも複雑な問い合わせに対応できる水準へ向上しています。
次に「オペレーター支援AI」は、通話中にオペレーターの画面へリアルタイムで回答候補や関連FAQを提示し、応対品質をそろえるシステムです。最後に「後処理自動化AI」は、通話終了後に会話内容を自動で要約してCRMへ入力し、ACW（アフターコールワーク）を削減します。
- 担う場面：電話の応対そのもの、通話中の支援、通話後の処理で、AIの役割が分かれます。
導入が加速する背景と市場動向
コールセンターでのAIエージェント導入が急加速している背景には、深刻な人材不足と、多様化するチャネルへの対応ニーズがあります。少子高齢化によるオペレーター確保の難しさも、こうした背景の一つです。
2025年7月に実施されたコールセンター実態調査では、生成AIの最も多い活用方法として「応対内容の要約」（74.5%）が挙げられ、「メール文章の作成」（63.6%）、「オペレーターへの回答支援」（58.2%）が続きます。こうした結果から、業務効率化へのニーズの高さが分かります。
生成AIの会話精度が飛躍的に向上したことで、顧客体験を損なわずに自動化できる領域が広がったことも、普及の一因になっています。
- 対応量の増加：電話・チャット・SNSの接触チャネルが増え続け、人手だけでは対応しきれなくなっています。
自動応答・ボイスボット活用事例
ボイスボット・音声AIエージェントは、定型的な問い合わせを有人対応なしに完結させる、最もインパクトの大きい活用領域です。
24時間365日対応、待ち時間ゼロ、大量同時受付といった強みを活かし、さまざまな業種で導入が進んでいます。
通信業：ソフトバンク・ワイモバイルの音声AIエージェント導入
ソフトバンクは2025年2月に、生成AIとRAG（検索拡張生成）を活用した回答支援チャットを導入し、オペレーターへ数秒で回答案を提示する仕組みを構築しました。
さらに同年11月には、ワイモバイルのカスタマーサポートに自律思考型の生成AIによる音声自動応答システムを本格導入しています。これにより、オペレーターを介さずに問い合わせを完結できる体制が整いました。
このシステムでは、顧客が自然な言葉で問い合わせ内容を話すだけで、AIが文脈を把握して適切な回答を音声で返します。従来の「1を押してください」式のIVR（自動音声応答）では対応できなかった複雑な質問にも応えられるようになったことで、顧客体験の大幅な向上が報告されています。
- 段階的な広がり：回答支援で始めた生成AIの活用が、音声による自動応答へ広がっています。
物流・配送業：再配達自動化率65%を達成
物流業界では、再配達の受付に関する問い合わせが膨大な量を占めてきました。AIボイスボットを導入した物流大手では、再配達受付の65%がAIのみで自動完結するようになり、その結果、オペレーターへのコール数を大幅に削減できています。
顧客はオペレーターの空きを待たずに、24時間いつでも再配達を依頼できます。そのため、顧客満足度の向上と業務効率化の両方を実現しています。
同様の取り組みはEC系の配送センターにも広がり、年末年始や繁忙期の受電数のピーク対策としても有効に機能しています。
- 定型業務の自動化：問い合わせが膨大な業務は、自動化の対象として取り組みやすい領域です。
保険業：アフラック生命保険のAIアバター導入計画
アフラック生命保険は2025年6月、米OpenAIと提携し、AIアバターが音声で顧客に応対するシステムの開発に着手しました。同社は、約1,600人のコールセンター担当者を2031年までに半減させる計画を掲げています。定型的な保険内容の確認や手続き案内は、AIアバターが担う構想です。
保険業界は専門用語が多いため、AIの精度に懸念を持たれることもあります。そこで、対話ログを蓄積して学習を重ね、精度を継続的に向上させる取り組みが進められています。
また、ハイタッチな対応が必要な案件のみ有人にエスカレーションするハイブリッド体制を構築する方針です。こうした大手保険会社の動きは、業界全体のAI化を後押しするものとして注目されています。
- 担い手の移行：定型業務を段階的にAIへ移し、有人対応は残す方針です。
オペレーター支援AIの活用事例
自動応答で完結できない複雑な問い合わせに対応するオペレーターを、AIがリアルタイムで支援する取り組みも急速に広がっています。オペレーター支援AIは、応対品質の向上と平準化、一人当たりの処理件数の増加を両立させるものです。
金融業：三菱UFJ銀行の発話ベースルーティング
三菱UFJ銀行は、NTTドコモビジネスが提供する生成AIエージェントを用いたコールセンターソリューションを、2025年12月から導入しています。
このシステムでは、顧客が着信時に「住宅ローンの繰り上げ返済について聞きたい」のように自由に話すだけで、生成AIがその内容をリアルタイムに解析します。
従来のプッシュ式IVRでは「7番は…8番は…」と複数階層のメニューを聞き続ける必要があり、顧客の負担や誤った部門への転送が課題でした。発話ベースルーティングにより、顧客は迷わず正確な担当者につながるようになり、FCR（一次解決率）の向上と顧客満足度の改善が見込まれています。
- 部門振り分け：顧客が自由に話した内容をもとに、担当部門のオペレーターへ自動でつなぎます。
インフラ・エネルギー業：東京ガスの応答時間削減
東京ガスはコールセンターにオペレーター支援AIを導入し、通話中にAIが会話をリアルタイムで解析して、関連FAQや回答候補を画面に表示する仕組みを構築しました。その結果、エスカレーション率が14%削減されました。年間1万1,000時間もの応対時間の削減という成果も上がっています。
AI支援により、マニュアルの検索やスーパーバイザーへの確認に費やしていた時間が解消され、通話中の沈黙が減って顧客体験も向上しました。また、AIが回答案を提示するため、新人オペレーターの研修期間の短縮にもつながっています。
- 応答時間：平均10秒短くなり、新人もベテランに近い水準で対応できます。
IT・通信業：問い合わせ放棄率を15%から2.5%に改善
ある大手IT・通信企業では、AIを活用したFAQシステムとチャットボットを組み合わせることで、電話による問い合わせの放棄率を15%から2.5%へと大幅に改善させました。
従来は、電話がつながるまでの待ち時間に顧客があきらめてしまうケースが多く、機会損失や顧客の不満の原因となっていました。
チャットボットで解決できなかった問い合わせは、会話履歴をそのまま引き継いでオペレーターにつながれます。そのため、顧客が同じことを繰り返し説明する手間も省けています。
- 一次受付の分担：チャットボットが受け付け、電話への集中を分散させます。
後処理・品質管理の自動化事例
通話後の処理業務（ACW）や応対品質の管理は、コールセンター運営において多大な工数を占める領域です。AIによる後処理の自動化は、オペレーターの負担を直接軽減し、離職率の改善にも効果があります。
小売業：カインズのACW削減とプロフィットセンター化
ホームセンター大手のカインズはコンタクトセンターにAIエージェントを導入し、ACW（アフターコールワーク：通話後の入力・記録作業）の大幅な削減を実現しています。通話終了後にAIが会話内容を自動で要約し、対応履歴としてCRMに入力する仕組みにより、オペレーターが手作業で内容を書き留める時間がほぼゼロになりました。
ACWが減った分、オペレーターは次の通話にすぐ移れるため、同じ人員でより多くの顧客対応ができるようになります。カインズは、こうした取り組みを通じて、コールセンターを「コストセンター（費用部門）」から「プロフィットセンター（収益部門）」へ転換する経営目標を掲げています。
AIが顧客の声を収集・分析して、新サービス開発や店舗改善に活かす体制を構築しています。
- 後処理の削減：次の通話にすぐ移れる状態をつくり、収益部門への転換を目指します。
JALカードの音声認識による通話記録自動化
JALカードは音声認識AIを導入し、顧客とオペレーターの通話内容をリアルタイムに自動でテキスト化することに成功しました。従来は、通話後にオペレーターが手作業で要点をまとめる必要があり、正確さにばらつきが生じる問題もありました。
通話内容が自動で記録されるため、後からのモニタリングや品質評価が容易になっています。スーパーバイザーはすべての通話ログを効率的に確認でき、問題のある応対を素早く発見してフィードバックできる体制が整いました。
FAQ作成の工数も75%削減されたケースが報告されており、ナレッジ管理の効率化にも寄与しています。
- 記録の自動化：記録を機械に任せ、通話ログを効率的に確認できるようにします。
SBI生命保険のVOC分析自動化と24時間受付体制
SBI生命保険は、ボイスボットとRPA（ロボティクス・プロセス・オートメーション）を連携させたシステムを導入し、問い合わせ受付から処理完了までを完全自動化しました。24時間365日の受付が可能になり、年間約300時間の処理時間短縮を実現するとともに、顧客満足度と従業員満足度の両方が向上したと報告されています。
さらに、蓄積された通話データをAIがVOC（顧客の声）として自動分析し、頻出する問い合わせ傾向や顧客の不満を抽出しています。AIによるVOC分析は、従来数週間かかっていた分析作業を数時間に短縮し、マーケティングや商品改善への活用サイクルを大幅に加速させています。
- 分析結果の還元先：経営層と商品開発チームが、VOC分析の結果を施策に生かします。
応対品質と効率を両立するためのポイント
AIエージェントの導入で応対品質と業務効率を両立させるには、導入前から運用後まで一貫した設計が必要です。成功事例には、この設計に共通するポイントがあります。
AIと有人対応のハイブリッド設計
AIエージェントの導入において最も重要なのは、ハイブリッド設計です。たとえば、定型的な問い合わせや単純な手続きの案内はAIが担い、感情的なクレームや複雑な交渉が必要な案件は、すぐに人間へエスカレーションする仕組みを整えておく必要があります。
AIが判断に迷うときや、顧客が有人対応を明示的に求めたときのエスカレーションルートを決めておかないと、顧客体験が損なわれるおそれがあります。
ベルシステム24が開発した「Hybrid Operation Loop（HOL）」のように、AIと人間をシームレスに連携させる仕組みが、高品質な自動化の鍵を握っています。
- 役割の切り分け：AIに任せる業務と、有人で対応する業務を分けて設計します。
ナレッジベースの整備と継続的な学習
AIエージェントの精度は、参照するナレッジベース（FAQやマニュアル）の品質に左右されます。体系的に整えたFAQを、AIが正確な情報として参照できる状態をつくることが、成功の前提条件です。
導入後も、AIが誤った回答をしたケースや対応できなかったケースを定期的に拾い上げることが重要です。
小林製薬のように、AI検索とクラウド型CTIを組み合わせ、オペレーターが通話中でも瞬時にFAQを検索できる環境を整えれば、AI自動応答とオペレーター支援の両方を強化できます。ナレッジ管理の仕組みを自動化して、FAQ作成の工数を75%削減した事例も報告されています。
- 参照データの管理：導入前にFAQを整え、対話ログをもとに更新を続けます。
適切なKPI設定と効果測定の仕組みづくり
AIエージェント導入の効果を測る指標としては、FCR（一次解決率）、AHT（平均処理時間）、ACW（後処理時間）などがよく使われます。
加えて、応答率、CSAT（顧客満足度スコア）、NPS（顧客推奨度）も指標になります。特にFCRは応対品質と効率の両方を表す重要指標であり、FCRを1%向上させると顧客満足度（CSAT）が1%向上し、さらにNPSも約1.4ポイント改善するという調査結果があります。
エスカレーション率も追跡すれば、AIが適切に機能しているかを見極められ、PDCAを回しながら成果を最大化できます。
- KPIの設定：導入前に指標を決め、AIの自動応答完結率などを継続して確認します。
コールセンターへのAIエージェント導入ステップ
AIエージェントの導入は、現状の課題を整理するところから始めて、段階的に進めることが大切です。そうすることで、失敗のリスクを最小限に抑えやすくなります。
現状分析と自動化対象業務の選定
最初のステップは、寄せられる問い合わせの内容を把握し、AIによる自動化に適した業務を特定することです。具体的には、問い合わせをカテゴリごとに一覧にまとめます。
FAQで対応できる定型の問い合わせ、手続きの案内・受付、営業時間や住所などの情報案内は、AIと相性のよい業務です。一方で、クレーム対応、複雑な契約交渉、感情的なサポートが必要な案件は、引き続き有人対応を前提に設計する必要があります。
自動化できる業務が全体の何%を占めるかを数字で把握しておくと、投資対効果を試算できます。
- 対象の絞り込み：過去1〜3ヶ月分の通話ログから、頻度の高い問い合わせを洗い出します。
パイロット導入と段階的な展開
AIエージェントは、自動化対象として特定したカテゴリの問い合わせに絞ってパイロット導入するのが推奨されます。たとえば「営業時間・店舗案内」「配送状況照会」「パスワードリセット手続き」などを対象に、精度と顧客の反応を測ります。
パイロット期間中に取得したデータをもとにナレッジを改善し、エスカレーション閾値を調整します。そのうえで範囲を段階的に広げていくと、組織的な定着にもつながります。
また、ベンダーを選ぶ際は、自社の既存CTIやCRMシステムとの連携実績と、導入後のサポート体制を必ず確認してください。
- 開始業務の選び方：営業時間・店舗案内など、難易度が低く頻度の高い業務から始めます。
AIエージェントがもたらすコールセンターの未来
2026年以降、AIエージェントはコールセンターの役割をさらに変えていくと予想されています。問い合わせ処理の自動化にとどまらず、顧客との関係構築や収益創出に貢献するビジネスアセットへと進化が続いています。
エージェンティックAIによる問題解決の完結化
現時点のAIエージェントは「応答する」ことが中心ですが、エージェンティックAIと呼ばれる次世代技術では、AIが自律的に複数のシステムを操作し、問題の解決まで完結できる段階へ進んでいます。
たとえば「住所変更をしたい」という問い合わせに対して、AIが顧客本人を確認し、基幹システムにアクセスして住所変更の処理を実行します。
これは、これまでの「回答して有人につなぐ」段階とは質的に異なり、「問題を解決して完結させる」レベルの自動化です。ベルシステム24が2026年にサービス開始を予定しているHOLは、こうしたエージェンティックAIの実用化を見据えた先行事例として注目されています。
- 完結までの自動化：住所変更のように、基幹システムの処理と確認メールの送信まで任せられます。
オペレーターの役割変革とエンゲージメント向上
AIが定型業務を担うことで、オペレーターは感情的なサポートなど、より付加価値の高い応対に時間を使えるようになります。こうした変化は、オペレーターの仕事の質の向上であり、やりがいや専門性の高まりを通じて離職率の改善にもつながります。
カインズのように、コールセンターをコストセンターからプロフィットセンターへ転換する動きは、今後さらに加速していくと見込まれます。また、AIが収集・分析した顧客インサイトを商品開発やマーケティング戦略に活用するコンタクトセンターも増えていくでしょう。AIとオペレーターが互いの強みを活かして協働する体制こそが、次世代コールセンターの姿です。
- 高付加価値業務への移行：複雑な交渉や提案営業に、オペレーターが集中できます。
まとめ
コールセンターのAIエージェント活用事例は、「自動応答・ボイスボット」「オペレーター支援」「後処理・品質管理の自動化」の3つの領域に分けて紹介しました。
取り上げた企業は、ソフトバンク、アフラック、三菱UFJ銀行などです。このほか、東京ガス、カインズ、JALカード、SBI生命保険の事例も取り上げました。また、業種を超えた多くの企業が、AIエージェントによる応対品質の向上と業務効率化を実現しています。
成功事例に共通しているのは、AIと有人対応のハイブリッド設計・ナレッジベースの整備・適切なKPI設定という3つのポイントです。
導入は、自動化対象を絞ったパイロット導入から始めて段階的に進めることで、リスクを抑えて確実な成果につながります。
コールセンターのAIエージェント化は、「いつか検討するもの」から「今すぐ着手すべき経営課題」へと移っています。
自社の課題に合わせた活用領域の特定と、信頼できる導入パートナーの選定から始めてみてください。
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株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。