コールセンターに生成AIを導入するメリットは？事例や注意点

• 生成AI
• コールセンターシステム

2025/07/29

• シェア
• Tweet

コールセンター（コンタクトセンター）業界では、生成AIを活用したカスタマーサポートの効率化や品質向上の取り組みが始まっています。既存の自動化技術と生成AIを組み合わせることで、現状のコールセンター業務の問題を解決できる可能性があるでしょう。

本記事では、コールセンターに生成AIを導入するメリットや、導入時の注意点、活用事例などを解説します。生成AIの導入を検討しているコールセンター運営者様は、ぜひ参考にしてみてください。

• お問い合わせ
• 資料請求

・生成AIの導入でコールセンターはどう変わる？

　・【比較で分かる】生成AIと他の自動化技術との違い

　・なぜ今コールセンターで「生成AI」が注目されているのか

・生成AIをコールセンターに導入する主なメリット

　・リアルタイムオペレーター支援による応対品質の向上

　・通話内容の自動要約・分析による工数削減

　・FAQ・マニュアル自動生成によるナレッジ管理の最適化

　・チャットボットによる顧客対応の自動化と24時間対応の実現

・知っておくべき生成AI導入の注意点

　・ハルシネーション（誤情報生成）のリスク

　・導入・運用コストと投資対効果（ROI）

　・セキュリティとプライバシー保護の課題

・コールセンターにおける生成AIの導入事例

　・AIアバター型オペレーターによる音声自動対応（保険業界）

　・VoC分析によるサービス改善（鉄道業界）

　・チャットボット・ナレッジ自動化による業務効率化（教育業界）

・生成AIの活用でコールセンターの業務改革を実現しましょう！

近年はコールセンター業務への生成AIの導入が注目されています。シナリオ（ルールベース）型である従来型AIでは、あらかじめ決められたパターンに基づいて対応が行われていました。それに対して生成AIは、大規模言語モデル（LLM）によって文脈を理解し、自然な応答文を生成できることが特徴です。

まずは、生成AIの導入で今後のコールセンターがどう変わるのか、従来の自動化技術と比較しながら解説します。

まずは、コールセンター業務で用いられる「生成AI」「従来型AI」「RPA」「IVR（自動音声応答システム）」の役割や、得意・苦手な業務について解説します。それぞれの自動化技術の特徴を、以下の表にまとめました。

生成AIをコールセンター業務に導入すると、自然な対話による顧客対応が可能となります。また、文章の生成・要約によってオペレーターを支援したり、データ分析で現状の運営状況を把握したりすることが可能です。その一方で、生成AIは学習データに含まれない情報を扱えないため、最新情報を案内する業務には適していません。また、ハルシネーション（＝事実と異なる情報の生成）のリスクがあるため、回答に絶対的な正確さを求められる業務では、人間の専門家による確認が必要です。

生成AIによる情報案内では、従来型AIやIVRとは異なり、シナリオに基づかない自然な対話が可能です。そのため、より柔軟性の高いサービスの提供が実現できるでしょう。また、定型業務に特化したRPAとは異なり、生成AIはオペレーターの支援をはじめとした非定型業務でも活用できます。こうした背景から、生成AIを既存のさまざまな自動化技術と組み合わせることで、コールセンターにおける高度な業務改革を実現できると期待されています。

生成AIをコールセンターに導入すると、具体的にどのようなメリットが期待できるのでしょうか。ここでは、生成AIをコールセンターに導入する主なメリットをご紹介します。

オペレーターが応対中の支援に生成AIを活用し、リアルタイムでFAQの自動提示やナレッジ検索を行うことで、人材のスキルにかかわらず即時に適切な対応が可能となります。課題解決に必要な情報の抽出にかかる時間を短縮できることに加えて、SVへ指示を仰ぐエスカレーションの件数を低減できるのがメリットです。

生成AIで顧客との通話内容の文字起こしや要約を自動化することで、オペレーターが後処理を迅速に完了できるようになります。問い合わせ対応後にテキスト化する負担をなくし、スムーズに次の問い合わせへ対応することが可能です。また、通話内容を生成AIで分析すれば、自社の応対傾向や課題の可視化にも役立てられるでしょう。

生成AIを利用して、問い合わせ履歴から自動的にFAQや業務マニュアルを作成できます。「業務のオペレーション」「トークスクリプト」「商品・サービスの詳細情報」といった膨大な情報をマニュアル化して、属人化防止や新人教育の効率化を実現できます。人材不足のコールセンターでも管理者の負担を軽減し、効果的に人材育成を行うことが可能です。

コールセンターの顧客対応に生成AIを搭載したチャットボット・ボイスボットを導入すると、定型対応を自動化し、社内の生産性向上や顧客の自己解決向上が期待できます。さらに、導入後に24時間365日の顧客対応が可能となると、待ち時間や対応漏れが削減され、顧客満足度向上につながるのもメリットです。

【参考記事】
チャットボットの種類と特徴｜メリット・デメリットと業界別の選び方

生成AIはコールセンター運営企業に多くのメリットをもたらす一方で、対応品質や投資対効果のほか、顧客データの取り扱いには注意が必要です。ここでは、生成AI導入の注意点を解説します。

生成AIには、事実と異なる情報を生成する「ハルシネーション」のリスクがあります。リスク管理の観点から、顧客へ誤った情報を提供しないよう人間によるファクトチェックを実施したり、明確な運用ルールを整備したりすると良いでしょう。また、コールセンター業務に関する社内データを学習させて、回答精度を向上させる取り組みも有効です。

生成AIを用いたソリューションを導入する際は、初期費用・ランニングコストに対して、求める成果を得られるかを十分に見極めましょう。その際は、工数削減などの定量面だけでなく、顧客満足度などの定性面も含めて評価することがポイントです。

コールセンター業務では顧客データを取り扱います。そのため、生成AIを導入する際は「アクセス権限の管理」「ログの監視」「データの暗号化」などのセキュリティ対策が不可欠です。システムに搭載されたセキュリティ機能や、サービス提供会社のプライバシー保護体制を事前に確認しておくと良いでしょう。

最後に、コールセンターにおける生成AIの導入事例をご紹介します。他社の成功事例を参考に、自社のDX推進へ向けて活用方法を検討してみましょう。

保険業界では、生成AIを活用したカスタマーサポート業務の大規模な自動化が進められています。AIアバター（＝人物や動物を模した仮想空間におけるキャラクター）を用いて、バーチャルオペレーターが顧客対応を行う仕組みです。この施策により顧客対応の自動化とコスト削減が期待されています。

鉄道業界では、生成AIによる分析を活用して、VoC分析によるサービス改善が進められています。コールセンターに寄せられる大量の顧客の声を生成AIで分析することで、埋もれがちな意見や要望を効率的に収集し、サービス品質向上に役立てています。

教育業界では、オペレーター支援に生成AIを活用し、人材育成の効率化や電話対応の品質向上が進められています。例えば、生成AIを使用して顧客へ送信するメール文面を自動作成し、オペレーターの負担軽減を図っています。

ここまで、コールセンターに生成AIを導入するメリットや、導入時の注意点、活用事例などをお伝えしました。既存の自動化技術と組み合わせて生成AIを活用することで、コールセンターの業務改革を実現できます。その際、電話放送局のノーコード ボイスボット「DHK CANVAS」なら、簡単な操作でコールフローを自由に設計でき、業務の効率化・自動化に寄与します。分かりやすいUIでストレスなく操作でき、短納期かつ低価格で運用が可能です。投資対効果の高いソリューションをお探しのコールセンター運営者様におすすめします。ぜひ以下のページからサービス詳細をご覧ください。

DHK CANVAS

本資料では、ボイスボット・IVRを活用した電話業務を自動化する手法や、ボイスボット・IVR提供会社を選ぶポイントを知ることができます。

【本資料は、下記の関心をお持ちの方におすすめです】
・コールセンターの電話業務をどこまで自動化できるのか知りたい
・自動化に適したコール内容を知りたい
・ボイスボット、IVR導入により、自動化に成功した事例を知りたい

• シェア
• Tweet