コールセンターにおけるAI活用の活用事例/実例/具体例について

コールセンターのAI活用は、人手不足や採用難、あふれ呼、応対品質のばらつきに有効です。一方で、完全無人化は誤案内や顧客の不満、現場の反発を招きます。

活用先は、自動応答からオペレーター支援、通話後の作業、品質分析まで広がっています。事例は課題、導入内容、効果の順に紹介します。

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コールセンターにおけるAI活用の全体像

AI活用は、顧客と直接話す領域と、オペレーターを裏で支える領域に分けます。初期導入は、誤案内の影響が比較的小さい後処理や検索支援から始め、効果と安全性を確かめてから自動応答へ広げるのが現実的です。

4つの活用領域で見る導入目的

AI導入の目的は、どの業務をAIに任せるかによって変わります。主な活用領域は、次の4つです。

• 自動応答：チャットボットやボイスボットが、定型の問い合わせに回答します。
• オペレーター支援：通話の文字起こし、FAQ検索、回答候補の表示。
• ACW自動化：After Call Work（通話後作業）の応対要約、後処理入力、メール文面作成の支援。
• 品質評価と分析：全通話の評価、VOC分析、カスハラ検知を行います。

自動応答が向くのは、営業時間外の受付や配送状況の確認、住所変更、予約受付のように、手順と回答が決まっている業務です。また、支援機能では、経験の浅い担当者も承認済みナレッジを参照できます。

CCAJの2025年度調査では、生成AIを実務運用する企業は48.5％でした。活用方法は、応対要約が74.5％、メール文章作成が63.6％、顧客対応チャットボットなどが52.7％です（出典: 一般社団法人日本コンタクトセンター協会「2025年度 コンタクトセンター企業実態調査」、2025年）。この調査から、まず裏側の業務で実用化が進んでいることがわかります。

顧客の期待と企業の慎重な実装

日本のCXリーダーの71％は、AI投資の効果を実感しています。

音声AIがCXを大きく進化させると考える日本の消費者は58％で、世界平均の83％を下回りました（出典: Zendesk「CXトレンドレポート2026年版」、2026年）。

AIを使うこと自体より、自然で安心できる体験として設計することが大切です。また、自動化率の目安は業種によって異なるため、業種ごとの目安を次のとおり示します。

• BtoC・EC：定型問い合わせの自動化は最大80％が目安です。
• 金融・保険：自動化率の目安は40〜60％です。
• 医療・公共：慎重な判断が必要なため、20〜40％程度から検討します。

この割合は上限の目安で、誤案内の損失や本人確認、個人情報を踏まえ、顧客の心理的負担にも配慮して決めます。一律の正解として使えるものではありません。

定量効果で見るコールセンターのAI活用事例

AI導入の効果は、人員削減だけでなく、工数やコストのほか、応答率や品質、顧客満足度でも評価します。

導入前後を同じ条件で比べると、現場の品質や従業員の納得感も捉えられます。

各事例では、業務ごとの課題、AIによる対応、その後の効果の順に紹介します。

事例1：応対検索と要約で年間約9,200時間を削減した事例

課題：三井住友トラストTAソリューションでは、広い業務範囲に対応するためのマニュアル検索と、通話後の応対履歴作成が負担でした。

知識量の差によって、案内速度や品質にもばらつきが生じていました。

導入内容：キーワードに連動して画面に関連マニュアルを示すAIと、通話をテキスト化して応対履歴を要約するAIを導入しました。

1. 通話中：オペレーターは検索しながら会話します。
2. 通話後：要約を確認し、必要な情報だけを修正します。

効果：総労働時間を年間約9,200時間、約1割削減し、導入から2年あまりで投資を回収しました（出典: トランスコスモス「三井住友トラストTAソリューション導入事例」）。

会話は人が担ったまま、検索と後処理を改善した事例です。

事例2：入電予測と全件評価で現場管理を変えた事例

課題：家電メーカーA社では、季節やキャンペーンで入電量が変わり、シフト作成に時間がかかっていました。人員を増やせばコストが上がり、減らせば待ち時間やあふれ呼が増えるため、経験頼みの調整には限界がありました。

導入内容：過去の入電数や販売施策を、曜日や季節とあわせてAIに学習させ、時間帯別の入電量を予測しました。その予測をシフト作成に使い、応答率を保ちながら必要な人数を配置しました。

製造業B社では、全通話をAIで評価し、評価項目に沿ったフィードバック候補をSVへ提示しました。入電量の予測と全通話の評価により、A社とB社はそれぞれ次の成果につなげました。

• 家電メーカーA社：シフト工数を20分の1にし、コストを10％削減して応答率KPIを100％維持しました。
• 製造業B社：品質チェック工数を80％削減し、フィードバックを月1回から週1回へ増やしました。

人がサンプルを聞く方式から、全通話を継続して分析する方式へ変えたことで、品質改善が速まりました。

事例3：FAQと会話分析で問い合わせ・営業成果を改善した事例

課題：同じ質問が集中する企業では、簡単な問い合わせにも人員が必要でした。また、営業窓口では説明の順序や提案内容が担当者ごとに異なり、成果が安定しないこともありました。

導入内容：ベルーナや株式会社Daiは、問い合わせ履歴と承認済みの回答を、AI搭載FAQに集約しました。採用サービス企業C社は、会話から成果につながるセールストークを抽出し、標準スクリプトに反映しました。

FAQで問い合わせの自己解決を促し、会話分析を営業に生かした結果、各社には次の変化がありました。

• ベルーナ：問い合わせ件数が50％減り、返答時間は半減しました。
• Dai：ピーク時と比べて、問い合わせ数が約47％減少しました。
• 採用サービス企業C社：獲得率は10％程度から23％超へ上がり、約2.3倍になりました。

各社に共通するのは、問い合わせの傾向と成果の出る会話を学習し、FAQやスクリプトを更新したことです。

人とAIの役割分担の設計

AIは、定型処理や検索、記録を担い、異常検知も受け持ちます。人は、共感や例外判断、交渉、責任ある判断を担います。

競合調査に共通する「80％自動化、20％有人」は、顧客や業界のリスクに応じて人へ戻せる状態を保つための考え方です。比率そのものは、どの現場にも当てはまる固定の数字ではありません。

業種別の自動化上限の設定

業種ごとに誤案内の影響を見極め、AIが担う範囲と人が判断する範囲を決めます。

• EC：配送状況や営業時間の案内は、AIが完結しやすい業務です。
• 金融：契約変更や保険金請求には、本人確認と説明責任が伴います。
• 医療・公共：誤案内が生活や安全に直結するため、AIは候補を示し、人が最終判断します。

導入前に問い合わせを「AI完結」「AIが下調べして有人対応」「最初から有人対応」に分類すると、期待値のずれを防げます。自動化率は、処理件数に加えて、再入電率や転送率でも評価します。

たとえば、AIが回答しても再入電が起きれば、見かけの自動化率だけが上がり、実際の負担は減りません。FCR（初回解決率）やCSAT（顧客満足度）も、評価の材料になります。

エスカレーション条件の事前決定

有人対応へ切り替える条件と、担当者を守るための通知の目安を整理します。

• 有人対応へ切り替え：回答できないとき、顧客が怒りや不安を示したとき、同じ質問を繰り返すとき、本人確認に失敗したとき。
• 追加の切り替え条件：返金や契約変更の希望、禁止情報の入力。
• 保護通知：暴言、脅迫、長時間拘束を検知したら、必要なときにSVへリアルタイムで知らせます。
• AIの位置付け：オペレーターを守る「防護服」として運用し、監視の道具としては扱いません。

切り替え条件は業務ごとに明文化します。引き継ぎ時は、会話全文と要約を画面へ渡し、顧客の意図やAIの回答、未解決の論点もあわせて見えるようにします。

SVが必要なときに割り込める体制は、オペレーターの心理的安全性を高め、現場への定着につながります。

オペレーターの役割の再定義

長期雇用を前提とする企業では、「AI導入はリストラにつながる」という不安が反発を生みやすくなります。AIが簡単な問い合わせを吸収すると、有人窓口には難しい相談や感情的な案件が集まります。

従来の件数だけで評価すると、オペレーターが不利になることがあります。そこで、難易度の高い案件の解決やAIへのフィードバック、ナレッジ改善、顧客満足度、適切な切り替えも評価の対象に加えます。

研修では、AIの回答を検証する方法と、難しい相談に集中する方法を扱います。さらに、AI活用スペシャリストやナレッジ編集者、品質コーチへ役割を広げると、仕事の高度化につながります。

導入時に見落としがちな技術的論点

実際のコールセンターを安定して動かすには、AIの精度に加えて、会話体験や個人情報の扱い、既存電話基盤との接続、障害時の業務継続も、一つのシステムとして設計することが必要です。

VUXの設計範囲：相づち、沈黙、音声速度

音声AIの体験は、会話の自然さや利用者への案内、応答速度をまとめて設計します。

• 会話の自然さ：正答でも間が不自然だったり相づちが多すぎたりすると、機械的に感じられます。
• VUX（Voice User Experience）の確認：待ち時間、聞き返し、沈黙時の案内をテストし、TTSの声質と速度、AIの告知も確かめます。
• 利用者への配慮：高齢者などには短文と明確な選択肢を使い、いつでも有人接続を案内します。
• 応答速度：音声を受け取りながら認識し、定型応答には軽量モデル、複雑な検索には高性能モデルを使います。

処理が遅いと、顧客は応答が止まったと感じます。そこで、モデルを使い分けると、体感の遅れ（レイテンシ）とトークン従量課金を抑えやすくなります。

機密情報の入力前後のマスキング設計

入力情報の保護、業務上の統制、回答品質を、それぞれ運用に組み込みます。

• 送信禁止情報：カード番号や暗証情報、口座番号、本人確認情報を生成AIへ送りません。
• PCI DSS対象業務：録音の停止やDTMF入力の扱い、権限と保存期間、監査ログを確認します。
• 回答の根拠：RAGで承認済みFAQや規程だけを参照し、参照元がなければ担当者へつなぎます。
• ナレッジ更新：誤回答、問い合わせ増加、制度変更を週次で確認します。
• 評価の効率：KDDIアイレットの事例では、Ragas等で人的チェックを月2.6人日程度削減し、分析を短縮しました。

こうした情報を守る具体策の一つが、音声認識の前に電話番号やカード番号を検知して置き換えるリアルタイム・マスキングです。

レガシーPBX接続とAI障害時の切り替えの確認

既存基盤との接続と、障害時の継続手順は、実測と訓練で確かめます。

• 接続確認：SIP接続や録音連携、CTI画面を確認し、CRMの顧客情報と転送時の会話履歴も確かめます。
• 遅延：混雑時の画面表示と音声応答までの総時間を実測します。
• フェイルオーバー：外部生成AI APIや音声認識サービスの停止時は、定型案内をIVRへ、複雑な相談を有人へ切り替えます。
• 業務継続：録音や要約を止める手順を決めて訓練し、復旧後は滞留問い合わせを優先順位順に処理します。

失敗しない導入ステップとKPI設計

AI導入は、問い合わせ業務を再設計するプロジェクトです。まず、対象業務と成功指標を決め、小さく検証します。そのうえで、ナレッジと運用を整えてから、対象を広げていきます。

対象業務を絞るスモールスタート

最初の対象には、問い合わせが多く、回答が比較的安定していて、誤案内のリスクを管理しやすい業務が適しています。

• 営業時間の案内
• 配送状況の確認
• 予約変更
• 必要書類の案内
• 応対要約

導入前の状態として、入電数、AHT、ACWを4〜8週間計測します。転送率、再入電率、CSATも同じ期間に見て、導入後の数字と比べます。

2026年時点のクラウド型AIコールセンターは、初期費用が数十万円〜数百万円、月額は1席あたり数千円〜数万円が目安です（出典: Zendesk「2026年版 コールセンターのAI活用とは」、2026年）。AIチャットボットだけであれば、月額数万円から始められる場合があります。一方で、自社開発やオンプレミスでは、数百万円〜数千万円になることもあります。

見積もりには、FAQ整備とCRM連携に加えて、音声データの保存、評価、運用担当者の工数も含めます。

AHT・ACW・CSATを組み合わせた効果測定

効果測定では、処理時間やボットの解決状況、品質を見るとともに、顧客体験と従業員負荷も組み合わせて確認します。

• 処理時間：AHT（1件の平均処理時間）とACW（通話後処理時間）を測り、AI要約や回答候補表示で短縮を確認します。
• ボット対応：AI完結率や再入電率を見るとともに、有人転送後の解決率と放棄呼率も確認します。
• 品質：重大な誤案内や違反を見つけるまでの時間を測定します。
• 顧客と従業員：CSAT、NPS、再利用意向を、負荷、離職率、研修期間と併せて見ます。
• 改善：月次だけでなく、業務・時間帯・顧客属性別に分析し、対策へつなげます。

AIが速く処理しても顧客満足度が下がる場合や、難しい案件を担う人の負荷が増える場合は、導入方法を見直します。

よくある質問

コールセンターへのAI導入では、完全自動化や費用、誤案内がよく質問されます。従業員への影響についても、導入前に確認しておきたい疑問です。

コールセンターのAI導入で何ができますか？

チャットボットやボイスボットによる自動応答のほか、回答候補の表示、通話の文字起こしと要約まで対応できます。品質評価やVOC分析も行えます。まずは要約や検索支援から始めると、顧客体験への影響を抑えながら効果を確かめられます。

コールセンターAIの費用相場はいくらですか？

2026年時点では、クラウド型の初期費用は数十万円〜数百万円、月額は1席あたり数千円〜数万円が目安です。ボイスボットは通話量に応じた従量課金、生成AIはトークン課金が加わる場合があります。

問い合わせ件数と会話時間から、月額を試算します。そのうえで、CRM連携やナレッジ整備に加えて、セキュリティ対応や運用改善の費用も含めて比較します。

AI導入でオペレーターの仕事はなくなりますか？

定型業務は減りますが、難しい相談や共感が必要な対応は人が担います。例外判断やAI回答の確認、ナレッジ改善も、人の仕事として残ります。

解決が難しい案件や品質改善への貢献も評価すると、AI活用スペシャリストや品質コーチへ役割を広げ、現場の不安を減らせます。

まとめ

コールセンターのAI活用は、顧客対応の置き換えにとどまらず、定型処理を自動化して人が判断を要する相談に集中できるよう、業務を再設計する取り組みです。

応対要約や検索支援、品質評価、FAQから始め、効果と安全性を確かめてから、ボイスボットや複雑な自動応答へ広げると、失敗のリスクを抑えられます。

導入前に確認するチェックポイント

導入前には、対象業務の課題とKPI、AI完結と有人対応の境界を確認します。さらに、切り替え条件や承認済みナレッジの管理者、個人情報のマスキング方法も確かめます。

PBX・CRMとの接続、AI障害時の代替手順、オペレーターの評価制度を確認します。特に、「誰が誤回答を直すのか」「誰が回答を承認するのか」を明確にしておくことが大切です。

導入初月の自動化率だけでなく、数か月後もナレッジが更新され、顧客と従業員に使いやすい状態が続いているかを見ます。数字と現場の声を照らし合わせながら、段階的に広げます。

参考情報

AI活用の動向や導入効果、費用を確認する際に参照した資料です。

• 一般社団法人日本コンタクトセンター協会「2025年度 コンタクトセンター企業実態調査」
• Zendesk「CXトレンドレポート2026年版」: https://www.zendesk.co.jp/company/press/cxt2026/
• トランスコスモス「三井住友トラストTAソリューション導入事例」
• IBM「三井住友海上火災保険株式会社 事例紹介」: https://www.ibm.com/jp-ja/case-studies/ms-ins
• Zendesk「2026年版 コールセンターのAI活用」

CCAJ調査の資料は https://ccaj.or.jp/telemarketing/doc/outsourcing_research_2025.pdf で確認できます。トランスコスモスの事例は https://www.trans-cosmos.co.jp/customercase/customer/sumitra_ta.html で見られます。

Zendeskの解説は https://www.zendesk.co.jp/blog/ai/productivity/ai-call-center/ で確認できます。

費用や効果は、提供時期や業務範囲、データ量、連携要件によって変わります。導入時は、自社の条件で再見積もりします。

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執筆者プロフィール

張田谷凌央

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。