「AHT（平均通話処理時間）を30秒短縮するために、オペレーターの画面にFAQを自動でレコメンドしてくれる最新のAIシステムを導入します！」と華々しくスタートしたプロジェクト。しかし、1ヶ月経ってもAHTは全く減りません。それどころか、オペレーターは画面に次々と表示されるAIの提案を読み込むのに必死になり、お客様の話を聴くのがおろそかになってATT（通話時間）が伸びてしまうという、最悪の結果になってしまいました。

IE（インダストリアル・エンジニアリング）の基本は、全体の作業を細かく切り分ける「作業分解」です。1本の電話応対は、「①オープニング（15秒）➔ ②顧客情報の特定（30秒）➔ ③主訴のヒアリング（60秒）➔ ④ナレッジの検索・確認（45秒）➔ ⑤解決策の提示（60秒）➔ ⑥クロージング（15秒）➔ ⑦後処理（90秒）」のように因数分解できます。今回の失敗は、この要素分解をせず、コール全体に一律でAIを適用しようとしたためです。削るべき「ボトルネックの工程」をピンポイントで狙い撃ちしなければ、AIはただの作業妨害ツールになりかねません。

1本のコールをWBSで7工程に分解し、それぞれAIを表示すべきかどうかを整理します。

7工程すべてにAIを表示するのではなく、実測で最も時間がかかっている「④ナレッジの検索・確認」だけにピンポイントで絞り込むことで、情報過多による混乱を防げます。

☐ SVとして、オペレーターの隣でストップウォッチを持ち、通話中の「沈黙（調べている時間）」を3件分測る

☐ 測った時間を7つの工程に当てはめ、最も時間がかかっている工程を1つ特定する

☐ その工程にだけAIを配置する案を検討する

AHTが縮まらないのは、コール全体にAIを一律適用しているからかもしれません。1本のコールの工程を作業分解し、最も時間がかかる工程だけにAIを配置する。狙い撃ちの発想がAHT短縮の近道です。