コールセンターにおけるAI活用の進め方/やり方/流れや方法/手法/工程/手順

コールセンターのAI活用は、定型業務から試し、効果を見ながら範囲を広げる進め方が基本です。有人への引き継ぎとナレッジ更新を先に設計し、KPIで効果を確かめると、効率化と顧客体験の向上につながります。活用領域から費用まで、この後の各項目で順に説明します。

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コールセンターにおけるAI活用の全体像

コールセンターのAIは、顧客との会話に加えて、検索や記録の支援にも使えます。品質管理や需要予測にも役立ちます。導入は定型業務から始め、効果とリスクを見ながら適用範囲を広げます。

AIの主な活用領域の4分類

問い合わせ対応を支援するAIは、次の4つの領域で使われます。

• 一次対応：営業時間外の受付、営業時間や手続き方法の案内、予約変更、配送状況の確認。
• オペレーター支援：通話内容のリアルタイムな文字起こしと、承認済みFAQやマニュアルの提示。
• 後処理：通話要約、対応履歴、申し送り、メールの下書きの作成。
• 品質評価とVOC分析：全通話を文字起こしして分析し、サンプル抽出に頼らず、禁止表現や説明漏れ、不満、解約兆候を探します。

回答条件が明確な業務は、一次対応に向いています。オペレーター支援があれば新人も必要な情報へ早く到達できます。また、後処理の自動化はACWを短縮します。

生成AIの用途では、応対要約が74.5%、メール文章作成が63.6%でした（出典：CCAJ「2025年度 コンタクトセンター企業実態調査」）。検索支援や後処理は、誤案内のリスクを抑えやすい領域です。

業界調査から見る導入実態と顧客の期待

CCAJの調査では、生成AIを「センター運営の実務で運用している」企業が48.5%でした。

従事者の91.4%がAIを活用し、そのうち95.8%が効果を実感しています（出典：CCAJ、2025年度）。また、Zendeskの2026年版CXトレンド調査では、日本の消費者も調査対象でした。

消費者の74%がAIを背景に、24時間365日のサポートを期待するようになったと報告されています（出典：Zendesk「CXトレンドレポート2026年版」）。

顧客の期待に応える会話運用では、会話のすべてをAIに任せず、有人との役割分担を設計します。

• 直接対話：AIであることの伝え方や、沈黙・聞き返しへの対応、有人への引き継ぎ。
• 夜間対応：AIが受付と情報整理を担い、緊急度の高い案件だけ当番に通知します。

定量効果で見るコールセンターAI活用事例

AIを入れたかよりも、指標が何時間、何%改善したかを見て効果を確かめます。以下の事例は、自社と条件が異なるため、成果を保証する数字ではありません。KPI設計の参考として読んでください。

工数とコストを削減した事例

業務効率化の事例では、削減できた時間や品質確認の頻度に差が出ています。

• 三井住友トラストTAソリューション：キーワード連動のマニュアル提示と通話の自動要約により、年間約9,200時間を削減。
• 家電メーカーA社：入電量予測AIでシフト作成を20分の1にし、コストは10%減、応答率KPIは100%を維持。
• 製造業B社：全件自動評価で品質チェック工数を80%削減し、フィードバックの頻度は月1回から週1回に増加。

三井住友トラストTAソリューションの事例では、総労働時間の約1割を削減し、2年余りで投資を回収しています。

削減できた時間は、人員削減だけでなく、待ち時間の短縮や教育への再投資にも使えます。さらに、要約、予測、全件評価は、それぞれ顧客対応やコーチングの時間を生みます。

品質と成果を高めた事例

品質や顧客成果の事例では、AI以外の変更や、導入後の更新体制も合わせて見る必要があります。

• KDDIアイレット：Ragasなどを使った評価で人的チェックを月2.6人日、年間31.2人日削減し、分析は週次からほぼリアルタイムへ短縮。
• 採用サービス企業C社：AIによるセールストーク解析と標準スクリプト化で、アポイント獲得率は10%程度から23%超へ向上。
• ベルーナ：AI搭載FAQで問い合わせ件数が50%減少。
• 株式会社Dai：AI搭載FAQへの移行後、ピーク時と比べ問い合わせ数は約47%の減少。

C社の改善は2.3倍ですが、AIだけの成果とは限りません。スクリプトや研修だけでなく、商材や営業対象の変更も含めて評価します。

ベルーナでは、返答時間も半減しました。成果を支えているのは、FAQの質問を分析し、回答を承認済みの情報へ更新し続ける運用です。

人とAIの役割分担とハイブリッド運用の進め方

AIと人のどちらが得意かで業務を分け、それぞれの責任範囲を決めます。

「80%自動化、20%有人」は、全業種に当てはまる数字ではありません。

自社の上限は、安全性と説明責任の面から決めます。顧客の不安や問い合わせの複雑さも踏まえます。

業種別の自動化上限

業種ごとの目安は、誤案内1件の損失と有人対応費を比べて調整するもので、法的な基準ではありません。

• BtoCやEC：大量かつ定型的な問い合わせが多い場合、最大80%程度まで自動化を検討できます。
• 金融や保険：本人確認、契約、説明義務があるため、40〜60%程度を目安に人の確認が残ります。
• 医療や公共：20〜40%程度に抑え、受付整理や情報検索を中心に置く考え方が安全です。

AIに任せる業務は、手続きの条件が明確で、正解データがあり、誤りを人が早く訂正できるものを選びます。一方で、感情を受け止める苦情や例外処理、解約を迷う顧客への提案は、早めに有人へつなぎます。また、カスハラや緊急性を含む会話も、早い段階で有人へ引き継ぎます。

エスカレーション条件と責任者の定義

顧客が人との会話を希望したときに転送するだけでは足りません。そこで、システムが判定できる転送条件も決めておきます。

• 回答の信頼度：一定値を下回った場合の引き継ぎ。
• 会話の停滞：同じ質問を2回聞き返した場合の転送。
• リスク兆候：禁止ワードや怒り、本人確認の失敗を検知した場合は人へつなぐ。

転送するときは、文字起こしと要約を渡します。本人確認の状態や参照したFAQも渡し、顧客が説明を繰り返さずに済むようにします。

回答は、RAGなどを使って承認済みのFAQや業務規程だけを検索して作ります。

答えられないときは「分かりません」と伝えて、有人へ引き継ぎます。

ナレッジは導入後も更新が必要です。誤回答、検索失敗、新しい問い合わせ語を毎週確認し、更新者と承認者をあらかじめ決めておきます。モデルの性能だけで精度を上げようとすると、現場のルール変更に追いつけません。

AI活用スペシャリストとしてのオペレーターの役割

日本では長期雇用を前提とする企業も多いため、AI導入への不安が現場の反発を招きます。

Klarnaでは、人員削減を急いだ後、品質低下を受けて人的採用を再開する動きが注目されました。このため、削減人数だけを成果とみなすのは危険です。

• 役割の明示：導入前に、定型業務をAIへ任せた後の役割を、オペレーター本人に伝えます。
• 担当業務：複雑案件、提案、顧客の感情理解、AIの回答監督。
• 評価項目：処理件数に加え、AIへの適切なフィードバックやナレッジ改善、一次解決率と顧客満足度。
• 難易度補正：難しい案件は平均処理時間が長くなる場合があるため、その分の補正が必要。
• 目的と指標：補正がないと案件を引き受けにくくなるため、導入目的と評価指標を同時に見直す。

導入時に見落としがちな技術的論点

デモで自然に話せても、電話基盤やCRMと接続できなければ、本番では運用できません。録音や認証、監査ログとの連携も必要です。

音声の自然さとデータ保護を中心に、遅延や障害時の継続性も一体で確かめます。

VUXの相槌、沈黙、声の調整の設計

音声AIでは、顧客が「聞いてもらえている」と感じる会話を設計します。

設計した応答は、実際の通話音源で確認します。

会話の自然さは、相槌から応答遅延まで、いくつかの角度で試します。

• 応答：相槌の頻度、割り込みへの対応、聞き返しの言い方。
• 音声表現：沈黙時に「確認しています」と知らせる時機、声の速さや抑揚。
• 認識精度：高齢者や方言話者、騒音環境を含む通話音源で確かめる。
• 応答遅延：生成から再生までの時間。

応答が遅いと電話が切れたと誤解されるため、遅延も評価します。MicrosoftのVoice Live資料では、音声認識、生成AI、音声合成を統合した低遅延対話が説明されています。さらに、WebRTCによるリアルタイム通信も取り上げられています（出典：Microsoft Learn「Voice Live API with WebRTC」）。

実装時は、モデルに加えて音声ストリーミングとリージョンを確認し、PBXとの中継数やタイムアウト時の応答も見ます。

個人情報と決済情報のリアルタイムマスキング

録音や文字起こしをAIへ渡す前に、個人情報の種類と保存条件を分類します。そのうえで、保護すべき情報と実施事項を整理します。

• 情報の分類：氏名、住所、電話番号、口座番号、健康情報など。
• 保存条件：保存可能な情報、一定期間だけ保持する情報、保存禁止情報。
• データ保護：入力、転送、保存、表示の各段階でのマスキングや暗号化。
• モデルとログ：プロンプトやログへの情報の残存。

外部モデルの学習に使われない契約かどうかも、あわせて確かめます。

電話決済の場合は、PCI SSCの資料を確認します（出典：PCI SSC「Protecting Telephone-based Payment Card Data」）。

電話決済では、カード情報の表示と録音を次のように扱います。

• カード番号：表示をマスクし、完全な番号へアクセスできるのは必要な担当者だけ。
• 検証コード：録音に残らないようにする。

全通話を保存すると、セキュリティと矛盾する可能性があります。そのため、認識精度の向上だけを理由に保存せず、先にデータフローを描きます。

レガシーPBX接続とAI障害時の切替の設計

既存PBXとの接続方式と、現行の運用との互換性を確かめます。

• 接続方式：SIP、音声ストリーム、クラウドコンタクトセンターへの段階移行を比べる。
• 既存機能：録音、発信者番号、保留、三者通話、CRM画面のポップアップ。
• 障害への備え：有人キュー、固定音声、別リージョンやモデル、通話の後日再処理。

生成AI API、音声認識、CRM、ネットワークの停止に備えて、障害時の切替を用意します。中継が増えると遅延や音質低下が起きやすいため、API接続の確認だけで済ませず、実通話でも試します。

運用手順書には、切替の条件と復旧の確認者を書いておきます。顧客への告知や、障害中の通話の再送処理も書きます。

失敗しないコールセンターAI活用の進め方とKPI設計

導入は、目的設定と現状分析から始めます。そのうえで対象を選び、PoCと評価を経て本番に展開し、継続改善へ進みます。業務フローで時間や品質のばらつきが大きい箇所を起点にし、PoCは、効果を測りやすく有人で救済できる範囲に絞ります。

段階的なスモールスタートとPoC

PoCでは、まず現状値を測り、優先業務を選びます。そのうえで、代表通話を使って回答と引き継ぎの品質を評価します。

1. 問い合わせ分類と入電量に加え、AHT、ACW、FCR、CSAT、放棄呼率、転送率、誤案内率を測ります。
2. FAQ検索支援や要約、メール下書きから、特定カテゴリのボイスボットまでを候補にします。
3. 顧客への影響、データの準備度、削減できる工数、セキュリティリスクを基準に、優先順位を付けます。
4. 過去3か月の代表通話を使い、人が要約の正確性や根拠表示、転送漏れを採点します。
5. テスト後は、対象者や時間を絞って運用し、週次のレビューでFAQを更新します。
6. 同じ条件で改善を測り、効果がなければ、機能を止めるか対象を変えます。

初期はAIの回答を顧客へ直接出さず、オペレーターだけに提示する方法もあります。この方法なら、誤りや検索失敗を集めやすくなります。

AHT・ACW・CSATを組み合わせた評価

効率、品質、顧客体験の指標は、組み合わせて見ます。AHTだけを下げると、説明不足による再入電が増えることがあります。

• 効率：平均処理時間（AHT）と後処理時間（ACW）、応答率、放棄呼率。
• 品質：一次解決率（FCR）、誤案内率、転送率、コンプライアンス違反率。
• 顧客体験：CSAT、再入電率、苦情率、解約率など。

AIが簡単な問い合わせを担うと、有人窓口には難しい案件が集まります。そのため、AHTが上がっても、FCRやCSATが改善する場合があります。導入前後で難易度が変わるので、問い合わせカテゴリ、経験、時間帯別に分析します。

カスハラの兆候をSVへ通知する機能では、検知数に加えて、介入までの時間や離職率も見ます。

コールセンターAI活用の費用相場とコストの内訳

費用は、既製サービスを使うか、既存のPBXやCRMに合わせて開発するかで大きく変わります。音声をリアルタイムで処理するかどうかでも差が出ます。そのため、費用は初期費用、月額費用、従量課金、運用費に分けて考えます。

初期費用を決める要件定義・データ整備・連携

初期費用は、業務とデータの準備、AI設計、連携と運用準備に分けて見ます。

• 業務・データ：ヒアリング、現状分析、会話分類、FAQ整理。
• AI設計：プロンプトやガードレール、音声認識・LLM・音声合成の選定。
• 連携・運用準備：PBX・CRMとの接続、チケット管理、画面と権限、監査ログ、テスト、研修。

FAQが古い場合は、AI開発よりもデータの整理に工数がかかります。

個人情報を洗い出す作業やセキュリティ審査が必要な企業では、その対応も見積もります。

小規模な要約・FAQ検索のPoCは、数週間から数か月で検証できます。

既存の電話基盤に音声ボットを接続する場合や、複数業務・CRMと連携する場合は、要件とテストの範囲が増えます。

費用は開発会社の料金表だけで決めず、条件をそろえて比較します。比べるのは、対象チャネル、通話量、言語、稼働時間、連携先、品質保証です。

月額費用の変動要因：席数、通話量、トークン従量課金

月額費用は、固定費と、利用量に応じて増える費用に分けて見ます。

• 固定費：基盤利用料、AIライセンス、監視、保守、ナレッジ更新。
• 従量費：電話回線、音声認識・合成、LLMの入力・出力トークン、ストレージ。
• 生成AIの変動要因：会話の長さ、要約回数、モデル、再試行回数。

簡単な分類には軽量モデル、難しい判断や品質監査には高性能モデルを使い分けると、品質と費用のバランスを調整できます。

Amazon Connectは、通話や機能ごとに従量課金される仕組みです。

生成AIの要約や評価は、料金項目が分かれる場合があります（出典：AWS「Amazon Connect Customer Pricing」）。

見積もりでは、1通話当たりの平均秒数、月間通話数、ピーク同時通話数を前提に置きます。そこに、文字起こしの保存期間やモデルの呼出回数も含め、通常月と繁忙月を試算します。

コールセンターAIの見積もりを取る際のポイント

相見積もりでは、総額だけでなく作業範囲も比べます。データ準備や回答精度の評価、研修、運用後の改善が別料金になっていると、初期費用だけでは予算を見誤ります。

見積依頼の要件と前提条件の整理

見積を依頼する前に、業務、通話、システムの前提条件をそろえておきます。

• 通話条件：対象業務、月間とピークの通話数、平均時間、言語、営業時間。
• システム条件：PBXやCRM、録音期間。
• 情報と運用：個人情報の種類、有人への転送条件。

FAQやマニュアルは、ファイル名と更新日、承認者が分かるように整えておきます。

代表通話を匿名化できれば、認識精度や要約品質を具体的に評価できます。

提案依頼書では、必須要件と希望要件を分け、受け入れ基準を数値で示します。

「要約が正しい」だけでは足りないため、項目ごとに測り方を決めます。

• 回答品質：要約の重要項目記載率、禁止情報の混入率。
• 運用品質：転送漏れ、応答遅延、稼働率。

基準をそろえておくと、デモの印象だけでなく本番の品質を検証できる会社を選びやすくなります。

複数社比較での実装力と運用力の確認

候補会社の経験を、技術や運用の分野と、自社との近さで比べます。

• 技術・運用：音声AI、RAG、CRM・PBX接続、セキュリティ、監視、障害対応。
• 導入条件：自社に近い業種、問い合わせ量、個人情報、有人連携。

PoCから本番への移行割合や、FAQの更新担当、誤回答の報告と修正の流れも聞いておきます。

契約では、学習データや生成物の所有権と、外部モデルへのデータ利用の扱いを確かめます。ログの保存場所や再委託先、SLA、障害時にどこまでを誰が受け持つか、解約時のデータ返却も確認しておきます。

特定のモデルへの依存が強いと、料金変更やサービス終了のときに移行が難しくなります。そのため、モデルを交換できる構成や、最低限の有人運用へ戻せる構成かどうかも評価します。

ハルシネーション、費用超過、現場反発への事前対策

ハルシネーションは、一つの方法では抑えきれないため、複数の対策を組み合わせます。

• 誤回答：承認済みデータの参照、根拠表示と有人転送、定期評価。
• 費用超過：モデル別の上限、長い会話の要約前処理、キャッシュ、軽量モデルへの振り分け、繁忙期の上限アラート。
• 現場反発：導入目的と評価制度の早期説明、オペレーターのテスト参加。

使いにくい画面や誤った候補回答は、現場が最初に見つけます。そのため、AI監督やナレッジ編集も、新しい専門性として評価します。

改善会議に現場の責任者を加えて、机上の効率化を実際の運用へつなげます。

人の判断が必要な案件は、AIに抱えさせず有人へ回すことで、顧客の損失と再対応コストを抑えられます。

よくある質問

AI活用は、業務設計やセキュリティ、現場の役割の変更にも関わります。導入前によくある疑問と、その判断の目安を紹介します。

コールセンターのAI導入は何から始めればよいですか？

まずは、AHT、ACW、FCR、CSAT、放棄呼率、誤案内率といった現状の指標を測ります。そのうえで、負担が大きく、AIで支援しやすい業務を選びます。ボイスボットより要約やオペレーター向けFAQ検索から始めると、リスクを抑えやすくなります。

AIでコールセンターを完全無人化できますか？

完全無人化は、業種や問い合わせの内容によっては現実的でない場合があります。定型受付は自動化できても、苦情や例外、本人確認の失敗、緊急や感情の相談には人が対応します。そのため、回答できない条件と転送先を決め、有人との組み合わせで運用します。

コールセンターAIの費用はどのように見積もりますか？

費用は、初期費用と月額ライセンスに分けて考えます。そのうえで、電話や音声の処理、LLMトークン、連携開発、保守、ナレッジ更新を項目ごとに見積もります。

発注側は、通話数や平均通話時間に加えて、ピーク同時通話数、要約回数、保存期間、モデル呼出回数を示します。さらに、通常月と繁忙月の両方で試算を依頼します。

ハルシネーションによる誤案内を防ぐ方法はありますか？

承認済みのFAQや規程を検索するRAG構成にして、回答の根拠を表示します。回答できない場合は、有人へ転送します。

代表通話で誤回答率や根拠一致率、転送漏れを評価します。また、ナレッジの更新者と承認者を決め、現場の誤り報告を週次でFAQの更新に反映します。

まとめ

導入前に確認するチェックポイント

導入前の確認項目を業務フローと見積条件にまとめておくと、社内承認やベンダー比較に使えます。

• 業務と評価：対象業務、KPI、AIと人の役割、エスカレーション条件。
• 情報と接続：FAQ更新責任者、個人情報の保存範囲、PBX・CRMとの接続。
• 費用と継続：通常時・障害時の運用、初期費用、従量課金。

最初の一歩となる現場データの洗い出し

導入は、現場データを起点に進めます。まずは直近の通話と後処理を分析し、定型業務と難しい業務に分けます。

1. 改善する工程を定め、応対要約、FAQ検索、品質評価、需要予測、チャットやボイスボットを候補にします。
2. 自動化の上限とリスクを踏まえて、小さなPoCで効果とリスクを測ります。
3. 人とAIの役割、承認済みナレッジ、引き継ぎを整えます。VUX、機密情報のマスキング、PBX接続、障害時の切替も用意します。
4. AHT、ACW、FCR、CSATを組み合わせて、効率と顧客体験の効果を測ります。

AI機能は、改善する工程が決まってから選びます。

PoC後は現場の声を運用に反映し、評価結果を踏まえて導入範囲を広げます。

人員削減だけでなく、オペレーターが難しい相談や顧客理解に集中できる設計も、効率化とCX向上の両立につながります。

参照した主な情報源は、一般社団法人日本コンタクトセンター協会の調査ページです。

Zendesk「CXトレンドレポート2026年版」も参照しました。

AWS「Amazon Connect Customer Pricing」も参照しました。

ほかに、PCI Security Standards Council「PCI DSS v4.0.1」も参照しました。

電話決済カード情報保護資料も参照しました。

Microsoft Learn「Voice Live SDK」も参照しました。

会社紹介

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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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。