AIエージェントとは？コールセンターに導入するメリットや注意点

• AIエージェント

2025/11/26

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コールセンターやカスタマーサポートの現場において、日々高度化する顧客の要求に応えつつ、オペレーションの品質を維持・向上させることは重要な課題です。このような状況において、新たな技術として「AIエージェント」が注目を集めています。

AIエージェントは、従来の自動応答システムとは異なる自律的な動作を特徴とし、コールセンター業務のあり方を大きく変える可能性を秘めています。しかし、その導入には多くのメリットがある一方で、事前に知っておくべき注意点も存在します。

この記事では、AIエージェントの基本的な仕組みや、コールセンターにおける具体的な活用シーン、導入のメリット、注意点を解説します。

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・AIエージェントとは？

　・AIエージェントの仕組み

　・AIエージェントと生成AIの違い

・コールセンターにおけるAIエージェントの主な活用シーン

　・自律的な顧客対応

　・高度なオペレーター支援

　・ナレッジ活用と業務改善

・コールセンターにAIエージェントを導入するメリット

　・オペレーション効率の向上

　・コスト削減

　・顧客満足度（CS）の向上

・コールセンターにAIエージェントを導入する際の課題と注意点

　・導入コストと開発期間の課題

　・運用・メンテナンスの複雑さ

　・正確なナレッジとFAQデータの整備

　・ハルシネーション（誤回答）対策

・コールセンターのAIエージェント化を始めるなら、まずは「DHK CANVAS」から

AIエージェントとは、単に指示を待つだけでなく、ユーザーや企業が設定した目標に向けて自律的に計画を立て、必要なタスクを実行するAIシステムを指します。従来のAIが特定の「処理」を得意としていたのに対し、AIエージェントは「目的達成のための連続的な行動」を特徴とします。

AIエージェントは、主に次の4つの要素が連携することで機能しています。

1. 環境
AIエージェントが関わることになる外部の状況全体を指します。コールセンターの業務においては、顧客からの音声やチャット入力、CRM（顧客関係管理）システムに保存されているデータ、現在の通話状態など、AIが認識すべき情報が「環境」に分類されます。

2.センサー
環境から情報を取得する役割を担います。コールセンターでは、音声認識技術による顧客の発話のテキスト化、チャットのテキスト入力の読み取り、あるいはAPI連携を通じた顧客データの取得などが該当します。センサーによって集められる情報は、「誰が、どんな目的で、何を求めているのか」をAIが推察するための素材となります。

3.意思決定メカニズム
センサーが取得した情報を分析し、目標達成のために適切な応答や行動を判断する中枢部分です。自然言語処理（NLP）や機械学習モデルを使い、顧客の意図を解析します。その上で、「FAQから回答を提示する」「人間のオペレーターに引き継ぐ」「別システムで処理を実行する」といった対応パターンを決定します。

4.アクチュエーター
意思決定メカニズムによる判断の結果を、実際の行動に移す役割を持ちます。例えば、AIが決定した内容に基づき、音声合成で回答を返したり、チャットで案内文を送信したりします。

これら4つの要素が連携し、「情報の取得・判断・行動」というサイクルを繰り返すことで、AIエージェントは自律的に環境に適応しながら処理を行っていきます。

AIエージェントと生成AIは混同されがちですが、その役割は異なります。
AIエージェントは、「目的に向かって自律的に行動し、複数のタスクを管理・遂行する」高度なシステムです。環境に合わせた意思決定を行いながら、目標達成のために連続的かつ自律的に動作します。

一方、生成AI（単体利用）は、「指示（プロンプト）に応じてテキストや画像などのコンテンツを生成する」技術であり、与えられた入力に対して単発的に応答やコンテンツを作成します。

なお、本記事では比較のため「生成AI（単体利用）」を対象としていますが、AIエージェントの多くは、その中核となる「意思決定メカニズム」の部分に高度な生成AIを組み込んでいます。

AIエージェントの自律的な仕組みは、コールセンターのさまざまな業務に応用できます。ここでは、主な3つの活用シーンをご紹介します。

AIエージェントは、自然言語理解を通じて顧客の要件を正確に把握し、人手を介さずに業務を完結させることが可能です。

＜自動化できる業務の例＞
・契約内容・請求情報の照会
・住所変更、再発行申請などの受付
・オーダー・キャンセル手続き

従来のボイスボット（音声自動応答システム）が決められた定型スクリプトで応答していたのに対し、AIエージェントは会話の文脈理解と動的な判断が可能です。そのため、顧客の意図の確認を行ったり、必要に応じて複数の社内システムを横断して回答を導き出したりするなど、より人間に近い自然な対応が実現しやすい点が特徴です。

AIエージェントは、オペレーターをリアルタイムに支援する役割も担います。人とAIが協調することで、経験の浅いオペレーターであっても均一な対応品質を実現できるよう支援します。

＜オペレーター支援の例＞
・顧客発話をリアルタイムで解析し、回答候補やマニュアルを即時提示
・会話終了後、応対履歴を自動要約・記録し、CRMに登録
・顧客の感情やトーンを分析し、クレームの兆候を早期に検知

AIエージェントは、日々の対話ログを解析・分析し、顧客が抱える課題、製品やサービスの改善点、問い合わせのトレンドを可視化します。
さらに、これらのデータを学習させることで、AIの回答精度が継続的に向上します。「AIが対応して終わり」ではなく、蓄積された対話データを企業の貴重なナレッジに変えることができるのです。

AIエージェントをコールセンターに導入すると、多くのメリットが期待できます。

AIが一次対応や定型業務を担うことで、オペレーターは人間にしかできない複雑な問い合わせや、高度な判断が求められる業務に集中できるようになります。
また、リアルタイムの回答支援や応対履歴の自動要約といったオペレーター支援機能によって、保留時間や後処理時間（ACW）が削減されるため、コールセンター全体の生産性向上につながるでしょう。

従来オペレーターが対応していた定型業務を自動化することにより、オペレーターの採用コストや研修コストを削減できます。
さらに、AIは24時間稼働できるため、深夜や早朝のシフト人員配置を最適化することも可能です。加えて、電話が集中してつながらない状態（あふれ呼）もAIがあれば防げるため、機会損失を防止し売上の維持や拡大にも貢献します。

AIエージェントは、学習したナレッジに基づき、一貫性のある応答を提供します。これにより、「待たされない・間違えない・いつでもつながる」という安定した顧客体験を実現しやすくなるでしょう。
また、顧客履歴を参照したパーソナライズ応答や、AIでは対応が難しいと判断した場合の適切なオペレーターへの引き継ぎ判断により、対応の解決率と顧客の満足度の向上が期待できます。

多くのメリットがある一方で、AIエージェントの導入にはいくつかの課題や注意点が存在します。導入を成功させるためには、これらの点を事前に把握しておくことが重要です。

独自に仕様を設計し、ゼロからシステム構築を行って開発するAIエージェントは、要件設計から実装、テストまでに時間がかかり、プロジェクトが長期化しがちです。
投資対効果（ROI）を明確にし、最初から大規模なシステムを目指すのではなく、まずはスモールスタートできる領域を見極めるようにしましょう。

AIは「導入して終わり」のシステムではありません。顧客の問い合わせ傾向の変化に合わせてシナリオを更新したり、新しいサービスに合わせてFAQを改訂したり、AIの回答精度を維持するための学習データを再調整したりするなど、継続的な運用プロセスが欠かせません。
こうした一連の運用プロセスは、AIの仕様に関する知識やデータ分析のノウハウが必要となるため、特定の担当者にしか分からない状態（属人化）に陥りがちです。そのため、属人化を防ぎ、チームで管理しやすい運用設計が求められます。

AIの性能は、参照するナレッジ（知識データベース）の質に大きく依存します。データベース内の不適切なデータを特定し、修正または削除する作業や、定期的なメンテナンス体制の構築が必要です。
古い情報や社内で矛盾したFAQデータが残っていると、誤回答を生み出す原因となるため、参照させるデータの整備が重要になります。

AIエージェントの意思決定部分に生成AIを統合する場合、学習していない未知の質問に対して、事実と異なる情報を「もっともらしい回答」として返してしまう「ハルシネーション」のリスクが伴います。
顧客の契約内容や金銭に関わる重要な情報については、AI単独の判断で完結させず、ルールベースの制御を組み合わせたり、人間のオペレーターによる確認ステップを設けたりするなどの対策が不可欠です。

AIエージェントはコールセンター業務を大きく前進させる可能性を持ちますが、本格導入には「開発コスト」「複雑な運用」「ハルシネーションのリスク」といった課題もあります。
そこで、まずは「確実な自動化」から始めるアプローチをおすすめします。
電話放送局が提供する「DHK CANVAS」は、ノーコードでシナリオを構築できるボイスボット（IVR）です。「音声認識」「自動応答」を手軽に実装でき、将来的なAIエージェント化の基盤としてご活用いただけます。

DHK CANVASには、以下のような特長があります。
・ハルシネーションのリスクを制御可能：ルールベースで動作するため、AIによる誤回答リスクを制御でき、確実な応答が求められる業務に適しています。

・将来的な拡張性：API連携により既存システムと接続し、利用している既存システムと組み合わせることも可能です。

コールセンターのAIエージェント化に向けた確実な第一歩として、「DHK CANVAS」による安全な自動化をご検討ください。

DHK CANVAS

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・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
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