従来のコンタクトセンター（以下、CC）は、応答品質の維持、オペレータの教育・育成、膨大なレポーティング作業など、様々な課題を抱えています。これらの問題は、顧客満足度の低下や業務効率の悪化につながり、企業の競争力を大きく損ないかねません。

コンタクトセンターはいつの時代も課題解決を行うため、常に改善を求められてきました。
生成AI時代の今なら、この長年対峙してきた課題を根本から変革できる可能性があります。
その理由は、生成AIの圧倒的課題解決力にあります。
生成AIがもたらす革新的アプローチについて、5つの重要な領域で詳しく見ていきましょう。

　　　　AIと人との業務振分で生産性・応答品質を向上！

 
問合せが増加することにより、応答率が低下するという状況に対し、人を増やして解決をはかろうとするも採用難による人件費の膨大が大きな課題となっている現在。
お客様の待ち時間が長くなり、顧客満足度が下がるという事態に悩んでいるコンタクトセンターも多いのではないでしょうか。

これらは生成AIを活用し、プロセスを切り分けることで解決することが可能です。

まず、問合せ内容を切り分け、簡易な受付・手続きはボイスボットで完結するよう構成します。
その他の問合せに対しては、生成AIが過去の応答データを分析し、最適な回答を生成。オペレータはそれを活用し、負担を軽減しつつ、より迅速かつ的確な応答を行います。
AIが応答の一貫性を維持することで、応答品質も担保します。

顧客からの問合せに対して、オペレータ1人あたりの生産性・応答品質を高めることができるため、結果的に顧客満足度の向上を実現します。

＜起きている課題＞
・応答率低下 → 顧客の待ち時間増加 → 顧客満足度　低下
・採用難 → 人件費　増大

＜生成AIによる革新的アプローチの効果＞
・応答率向上
・顧客の待ち時間　減少
・採用人数（人件費）抑制
・顧客満足度向上

問合せの入口であるチャネルを徹底的にノンボイス化することで、呼量自体を削減し、さらに効果を最大化した事例もあります。（※別途ご紹介します）
 

　　　　AIで教材を自動生成し、自己学習環境を整備でスキルアップ！

 
コンタクトセンターにおけるオペレータの教育は、非常に重要な課題です。
生成AIを活用することで、オペレータが必要とする知識を効率的に習得できるようになります。AIが過去の応答データやマニュアルをもとに、FAQを作成したり、オペレータに適切な情報を提供することで、学習時間を大幅に短縮できるのです。これにより、オペレータのスキルアップが加速し、応答品質の向上につながります。
また、管理者の側面からも負荷が大幅に軽減されるというメリットがあります。

＜起きている課題＞
・問合せ 多岐 → オペレータの習得負荷　高
・業務難易度　高 → オペレータ離職率　高
・オペレータ自己解決率 低　→ 手上げ 多（AHT長い）

＜生成AIによる革新的アプローチの効果＞
・SV代替となるオペレータ用生成AIチャットボット整備　→　知識習得負担軽減
・業務マニュアルから顧客対応用FAQを生成　→ 管理者の負担軽減
・オペレータ自己解決率　高　→　手上げ　少

 

　　　　データ収集・レポーティングを自動化、リアルタイム閲覧環境を整備！

 
コンタクトセンターでは、膨大な量の応答データを分析し、レポートを作成する必要があります。従来様々なデータをかき集めて、作成していたこのレポーティング作業を自動化することができます。また、AIが応答データを分析し、重要な指標やトレンドを自動的に抽出することで、レポート作成にかかる時間と労力を大幅に削減できるのです。これにより、管理者は本来の業務に集中でき、生産性の向上が期待できます。
また、リアルタイムでのKPIを誰もがいつでも見られるようにすることができるため、センター全体での目標達成意欲が高まるという効果も生まれます。

＜起きている課題＞
・手作業でのローデータ作業 → レポート作成や分析作業　負荷大
・リアルタイム確認ができず → 対応が後手

＜生成AIによる革新的アプローチの効果＞
・各システムからのローデータを自動抽出・加工（レポートビジュアライズ化）
　→ クイック分析の実現
・リアルタイムでのKPI数値の可視化 → KPI改善意識の高まり

 

　　　　音声認識・自動要約で後処理プロセスを最小限かつ均質化！

 
生成AIは、オペレータの業務品質向上にも大きく貢献します。
現状、応対履歴入力などの通話後の手続き処理やVOC（Voice of Customer）収集に時間がかかり、記載の質・量・レベル感にばらつきがあります。さらに、VOCの分析・テキストマイニングにも時間を要しています。

生成AIの導入によって、応対音声をテキスト化し、自動要約することで、応対履歴やVOCをCRMシステムへ迅速に格納できます。また、定型手続き（申込・受付・変更・解約）処理の帳票入力を自動化することで、オペレータの事務作業負担を大幅に軽減できます。

加えて、生成AIを活用してVOCを自動収集・分類することで、従来の手作業によるVOC収集の質・量・レベル感のばらつきを解消し、より正確で豊富なVOCデータを効率的に得ることができます。
これにより、顧客ニーズの把握や課題発見がスピーディーに行え、サービス改善につなげやすくなります。

＜起きている課題＞
・応対履歴入力など通話後の手続き処理に時間がかかる
・VOC収集に時間がかかる（記載の質・量・レベル感にばらつき）
・VOC分析・テキストマイニングに時間を要する　

＜生成AIによる革新的アプローチの効果＞
・応対音声のテキスト化→自動要約 → 応対履歴・VOCとしてCRMシステムへ格納
・定型手続き（申込・受付・変更・解約）処理の帳票入力を自動化
・VOCの自動収集 → 自動分類

 
 

　　　　音声認識で自動評価、管理者負荷軽減とEX向上を同時に実現！

 
オペレータの応対評価やフィードバックを行う時間が不足し、育成が困難な状況にあるコンタクトセンターは多くあります。また、評価者によるばらつきや評価機会の少なさはオペレータの不満を増大させる要因になっています。

そのような場合は、音声認識AIを活用することで基礎的な応対スキルを自動評価し、評価者の負担を大幅に減らすことができます。また、ルールと定義に基づいた均一的な評価を行うことで、オペレータのEXを向上させられます。
さらに、生成AIを用いて評価結果の確認と改善目標の策定を支援することで、オペレータの自己学習サイクルを確立できるため、センター全体のスキルアップにつなげられます。

生成AIの導入は、評価者（管理者）の負担軽減とオペレータのEX改善を同時に実現する革新的なアプローチです。オペレータの育成課題解決と、センター全体の応対品質向上に大きく寄与すると期待されています。また、AIによる自動評価と人による評価を組み合わせることで、より効果的な育成体制を構築することができます。

＜起きている課題＞
・オペレータの応対評価・FBを行う時間がない → 育成不可
・評価者によってばらつき有・評価機会　少 → オペレータ不満　増大

＜生成AIによる革新的アプローチの効果＞
・音声認識AIを活用し、基礎的応対スキルの自動評価　→ 評価者の負担　減
・ルール・定義にて均一的な評価 → EX向上
・評価確認・改善目標を策定し、自己学習サイクルの確立　→ センター全体の応対品質向上

 

生成AIの導入は、先に述べた5つの領域のみならず、コンタクトセンターにおける多くの課題解決に大きく貢献します。生成AIを活用することで、最終的には企業の競争力強化につなげることができるのです。

今こそ、生成AIを取り入れた次世代のコンタクトセンターへの移行を真剣に検討すべき時期だと言えます。では、実際はどのように移行を進めるべきでしょうか？

次世代コンタクトセンターへの移行を検討する際は、以下のポイントを考慮することが重要です。

・自社の課題と目標を明確にし、それに適したソリューションを選択する
・AIや自動化技術の導入レベルを決定し、段階的に実装する
・オムニチャネル化に向けて、各チャネルの連携とデータ統合を図る
・クラウドベースのシステムを活用し、スケーラビリティと柔軟性を確保する
・従業員のスキル向上とチェンジマネジメントに取り組み、新しい環境に適応できるようにする
・データ分析基盤を整備し、顧客理解とサービス改善に活かす
・セキュリティとコンプライアンスに配慮し、顧客情報を適切に管理する

移行にあたっては、長期的な視点で計画を立て、段階的に実行していくことが重要です。
本番導入までのフェーズを以下の3つに分け、現状課題の把握～スモールスタートにて検証。PoC結果からの課題を解消しつつ、効果が最大化するようチューニングしながら適用領域を拡大していくのが、最適なステップだと考えます。

＜生成AI導入における理想の変革ステップ＞

ここでのポイントは、各フェーズ移行の際に、結果を見て正しい進め方の判断ができているかどうかということです。
やはりここでも、事業全体を広い視座で見渡し、円滑な移行を進めるためにアドバイスを行うコンタクトセンター業務とAIの知見を持ったパートナーの存在はとても重要です。

―　貴社の傍らに、相談しながら歩みを共にできるパートナーはいますか？

コンタクトセンターの未来を切り開く「TMJ　Generative　Solution」はコンサルティングを通して、貴社と共にカスタマーサポートの在り方そのものを考え抜く、生成AI時代のCC構築ソリューションです。実際の試行錯誤から得たノウハウを知る専門家がパートナーとして伴走します。生成AIの力を最大限に活用し、コンタクトセンターの業務効率化と顧客体験の向上を実現するために設計されたCC構築ソリューションの活用も、是非ご検討ください。

次世代コンタクトセンターへの移行において、一度にすべてをAIで自動化することは現実的ではありません。現状では、人とAIの共生であるハイブリッド構成を採用することが多いです。これにはいくつかの大きなメリットがあります。
その効果について、説明していきましょう。

AIを段階的に適用した場合、リソースとリスクを適切に管理しながら移行が可能です。
例えば、初期段階では簡単な問合せや受付対応をAIチャットボットに任せ、複雑なケースは人間オペレータに引き継ぐ。これにより、オペレータの負担を減らしつつ、サービスの質を維持できます。

また、AIとオペレータが協働することで、相乗効果が期待できます。AIが顧客データを分析し、オペレータに適切な対応を提示することで、応対の質とスピードが向上するといった効果が生まれます。加えて、オペレータの対応履歴をAIが学習することで、更なる自動化と効率化が可能となります。
AI自身が自動的に学習し、人によるチューニングを加えることでAIの精度はさらに向上するため、よりハイレベルな対応もAIに委ねられるようになります。

効果を創出するためには、業務可視化し、プロセスごとに段階的にAIを適用していくのも１つの方法です。
そうすることで、社内に蓄積されたノウハウを活用しながら歩みを進めることができます。AIの学習も段階的に着実に進み、徐々に人的リソースを再配置するといったことも可能となります。

この過程では、業務フローを見直し、業務自体を最適化していくことも重要です。
また各所で導入するツールに関しても、広い視野を持って検討する必要があります。
実際の業務での効果は導入してみるまでわからないと言われることもあるかと思います。

しかし、このリスクは絶対に回避すべきものです。
なぜなら、ツールには相性や掛け合わせによる相乗効果というものがあるからです。
ツール同士の結びつきや運用におけるクセやポイントを把握しているか。選定にあたっては、そこは非常に重要です。それを証明するためには、そのツールの使用経験や運用実績に勝るものはありません。

「TMJ Generative Solution」では、運用実績からツール同士の相性を考え抜き、自社で主要なツールをラインナップしています。
AIの導入効果を最大限に高め、変革を成功させる近道の１つとして、こちらのサービスの活用を是非ご検討ください。

AIの段階的な適用ではAIの活用範囲を最適化しながら、あらゆるプロセスにシステムを適用していくことで、問合せ50%削減も現実となるでしょう。

しかし、AI導入の効果は使い方一つで大きく変わるという側面も見えています。
最大限に活用するためには、運用実績に裏付けされた知識とノウハウに勝るものはありません。

生成AI時代は驚くほどの速さで進化しています。
この時代に競争力を向上させ、ビジネスの成長を止めないための最適解は、AIとコンタクトセンターに精通したパートナーと共に歩み続けることと言えるかもしれません。

広い視座で見て、実際に生成AIを組み込んだコンタクトセンターを構築していくためのポイントは何なのか、実際に直面する課題はどんなものなのか。次の回では、共に伴走するパートナーの視点から実例を踏まえてご紹介します。

※伴走パートナーとしてのTMJにご興味のある方はお気軽にお問い合わせください