コールセンター運営を変える!FAQ×AIエージェント型ボイスボットの効果とは?
2026/02/02
「コールセンターへの入電数が減らず、オペレーターが疲弊している」「せっかくFAQを用意したのに、顧客も社員も活用しきれていない」こうした課題を抱えていないでしょうか。
顧客満足度(CS)を高めつつ運営をスムーズに回すことは、多くのコールセンターが抱える共通の悩みでもあります。
そこで今、注目されているのが、既存のFAQ(よくある質問)とAIエージェント型ボイスボットを組み合わせた取り組みです。FAQを単なるQ&Aの一覧にとどめず、AIが参照できる「ナレッジ」として整えることで、コールセンター運営は大きく変わります。
この記事では、コールセンターでFAQが機能しづらい理由を整理したうえで、AIエージェント型ボイスボットを用いた解決策、導入のメリット、事前の準備について解説します。
目次
・「つながらない」「回答が違う」ことで、顧客満足度(CS)を下げてしまう
・コールセンターにAIエージェント型ボイスボットを導入するメリット
・【2026年春頃リリース予定】電話放送局のAIエージェント型ボイスボットとは
・AIエージェント型ボイスボットの導入に向けて今からできる準備
・FAQのナレッジを活用してAIと共に進化するコールセンター運営を
・コールセンターへのAIエージェント型ボイスボット導入に関するFAQ
コールセンター運営におけるFAQ活用の課題とは?
日々、多くの問い合わせに対応するコールセンターですが、FAQが十分に機能していないケースも少なくありません。まずは、多くのコールセンターが直面している代表的な課題を見ていきましょう。
ナレッジ(知識)の蓄積・共有が進まない
大きな課題の一つは、業務に関する知識やノウハウが組織として蓄積されにくい点です。ベテランオペレーターは、日々の業務を通じて「こう説明すれば伝わりやすい」「このトラブルにはこう対処する」といった独自の解決策やコツを持っています。
しかし、それらが個人のメモや記憶に留まり、属人化が進んでいるのが現状です。組織としてナレッジを共有する仕組みがないと、せっかくの知見も企業の資産になりません。その結果、オペレーター間で知識量や対応スキルに差が生まれ、サービス品質のばらつきを招いてしまいます。
情報の更新や検索に手間取ってしまう
FAQは「作って終わり」ではありません。サービスの変更や新商品の発売などがあれば、FAQの内容を見直す必要があります。しかし、承認の流れや作業体制が追いつかず、更新が滞る現場も少なくありません。
もし新情報の社内周知が遅れると、オペレーターが誤って古い情報を案内してしまい、現場が混乱する原因になります。加えて、FAQの項目が無秩序に増えて整理が追いつかないと、必要な回答にたどり着くまでに時間がかかり、応対スピードにも悪影響が出てしまいます。
質問対応に追われ、現場に余裕がない
FAQが現場で十分に機能していないと、「本来なら減らせるはずの問い合わせ」に時間を取られます。
例えば、資料請求やWeb上の手続きで完結する内容など、定型の質問で電話回線が埋まってはいないでしょうか。こうした状態が続くと、複雑な相談やクレーム対応、丁寧なケアが必要な高齢者の問い合わせなど、本来時間をかけたい案件に手が回らなくなります。
さらに、回線が混み合うと待ち時間が伸び、つながる前に顧客が諦めて電話を切ってしまうケースも増えます。こうした途中離脱(放棄呼)や、回線がパンクしてそもそもつながらない状態(あふれ呼)が重なると、企業にとって大きな機会損失になりかねません。
「つながらない」「回答が違う」ことで、顧客満足度(CS)を下げてしまう
そもそもWebサイトのFAQを見ても解決できず、「仕方なく電話をかけた」という顧客は少なくありません。FAQが問題解決に結びついていないこと自体が、電話対応の混雑を招く要因になっています。
このような悪循環は、最終的に顧客満足度(CS)の低下を招きます。
困っているところへ待ち時間のストレスが重なり、ようやくつながっても担当者によって案内する内容が食い違っていれば、顧客の不信感は一気に強まります。対応品質のぶれを放置すれば、企業の信頼を大きく損なうでしょう。
FAQと生成AIを活用したコールセンターの効率化とは?
こうした課題を解決する手段として、近年広がっているのが「FAQデータと生成AIの連携」です。
生成AIや音声認識・音声合成技術の精度は、この数年で大きく向上しました。従来のロボットのような機械的な対応ではなく、文脈を踏まえた自然な対話が可能になりつつあります。その結果、AIがコールセンターの一次窓口として機能する場面が増え、導入を検討する企業も多くなっています。
FAQ・ナレッジベースとAIボイスボットの連携
効率化の鍵となるのが、コールセンターに蓄積されたFAQデータをボイスボットに連携し、AIが参照できる状態にする仕組みです。
これまでは、顧客からの質問に対してオペレーターがFAQシステムを検索し、その内容を読み上げて回答していました。しかし、FAQデータをAIボイスボットと連携させれば、検索から回答までの一連の流れを自動化できます。顧客が電話口で質問すると、AIがFAQから適切な回答を探し出し、音声で答えてくれるのです。
AIによる自動化と有人対応を組み合わせた効率的な運用
もちろん、すべての対応をAIに任せるわけではありません。重要なのは「人とAIの役割分担」です。
よくある質問や、住所変更などの定型的な手続きはボイスボットで完結させます。一方で、判断が難しい相談や感情面のケアが必要なクレーム対応は、ボイスボットが用件を聞き取ったうえでオペレーターへ引き継ぎます。あらかじめ用件が整理されていれば、オペレーターは内容を把握した状態で対応を始められ、心理的な負担も和らぐでしょう。
【参考記事】
生成AI×ボイスボットでできることは?導入ステップ、リスクと対策
AIエージェント型ボイスボットとは?従来型との違い
ボイスボットには大きく分けて、従来のシナリオ型と、AIエージェント型があります。自社の課題や運用スタイルに合ったシステムを選ぶために、まずはそれぞれの違いを正しく理解しておきましょう。
AIエージェント型ボイスボットとは
AIエージェント型ボイスボットは、生成AIを使った高度な音声対話システムです。特徴は、より「自律的」に会話を進められる点にあります。顧客の自然な話し言葉や多少あいまいな表現でも文脈を読み取り、従来型より柔軟に応答します。
<AIエージェント型ボイスボットの主な特徴>
・ 深掘りと誘導:ユーザーの要件を掘り下げ、解決策の提示や担当部署への案内を行います。
・ 確認の問い返し:情報があいまいな場合、AIが自ら判断して確認質問を行います。
・ 意図の読み取り:「ちょっと使い方がわからないのだけど」といった曖昧な依頼から意図を読み取り、必要な手続きを進めます。
・ 複数要件の処理:複数の用件が一度に話されても、順序立てて処理しやすくします。
従来型(シナリオ型)ボイスボットとは
従来型(シナリオ型)ボイスボットは、事前に用意した「シナリオ(台本)」に沿って応答する方式です。
「会員番号を押してください」「〇〇についてのお問い合わせは1を……」のように、決まった質問項目を順番に聞き取り、想定内のキーワードが得られれば対応を進める仕組みです。安定した運用をしやすい一方、想定外の言い回しやイレギュラーな発話には対応しづらい面があります。
| 比較項目 | 従来型ボイスボット(シナリオ型) | AIエージェント型ボイスボット |
|---|---|---|
| 初期構築 | ・シナリオ(対話フロー)の設計が必要・分岐が増えるほど構築工数が大きい | ・AQデータやナレッジベースを参照させて対応可能・対話ロジックはAI任せの部分が増え、設計負担を抑えやすい |
| 運用・更新 | ・変更時はシナリオ自体の改修が必要・更新頻度が低いと最新情報に対応しにくい | ・FAQの更新・追加で応答内容も更新しやすい・フィードバックで精度向上も期待できる |
| 対応範囲 | ・想定問答中心・想定外はオペレーターへ転送 | ・ナレッジベースに回答があれば広範囲の対応が可能・多様な言い回しでも意図を解析しやすい |
| 対話の柔軟性 | ・定型質問を順番に繰り返す形式になりやすい | ・会話の文脈を踏まえた双方向のやり取りが可能 |
| 回答の正確性 | ・スクリプト通りのため回答のぶれが少ない | ・動的生成の利便性がある一方、誤回答(ハルシネーション)のリスクがある |
このように、AIエージェント型では、ユーザーの自由な会話から意図や文脈を読み取り、FAQデータやナレッジベースを参照しながら適切な回答を生成できます。そのため、従来は難しかった「想定外の質問への対応」や「より自然な対話」が実現しやすくなるでしょう。
その一方で、AIが自律的に回答を生成する分、正確性の管理や誤回答時の対処(ハルシネーション対策など)といった新たな課題もあります。両者の特徴を踏まえ、自社の課題に合う型を選ぶことが大切です。
【参考記事】
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
コールセンターにAIエージェント型ボイスボットを導入するメリット
では、AIエージェント型ボイスボットを導入することで、コールセンターにはどのようなメリットがもたらされるのでしょうか。
問い合わせ対応の効率化
導入によって得られる大きなメリットは、業務効率の向上です。「パスワードを忘れた」「営業時間を知りたい」といったよくある質問は、蓄積されたFAQ情報をもとにボイスボットが自動応答します。
これにより、オペレーターはAIでは解決しにくい複雑な案件や、より丁寧な対応が求められる問い合わせに集中しやすくなります。結果として、オペレーター1人あたりの対応件数増加や、平均処理時間(AHT)の短縮が見込めるでしょう。
【参考記事】
コールセンターのAHTとは?計算式や目標値、長くなる原因と改善方法
顧客の利便性向上
「待ち時間の短縮」と「24時間対応」は、顧客の利便性を大きく高めます。
有人対応のみでは、夜間や休日に問い合わせを受け付けることが難しい状況でも、ボイスボットなら24時間365日、即座に応答可能です。顧客は自分の都合の良いタイミングで問い合わせができ、コールセンターの営業時間を気にする必要がありません。
さらに、キャンペーン直後のような回線が混雑するタイミングでも、「いつまでも電話がつながらない」という事態を防げるため、顧客に無用なストレスを与えずに済みます。
回答品質の均一化
有人対応では、経験年数や知識量によって回答の質やスピードに差が出ることがあります。しかし、ボイスボットは用意されたFAQに基づき、一定の品質で回答ができます。これにより、オペレーターの習熟度による回答品質のばらつきが緩和され、企業として一貫性のある顧客対応が可能になります。
さらに、AIボイスボットの応対ログを分析して回答内容を改善できる仕組みが整えば、継続的な対応品質の向上にも寄与します。
オペレーター負荷軽減と人材定着
顧客からの「定型的な質問」が集中すると、コールセンターは常に「電話が鳴り止まない」状態になってしまいます。同じ説明を何度も繰り返すことは、オペレーターにとって大きなストレスです。ボイスボットがこれらのやり取りを担うことで、オペレーターの精神的・肉体的な負荷を軽減できるでしょう。着信のプレッシャーが弱まれば、働きやすさにもつながり、離職率の低下も期待できます。
問い合わせ削減とコスト効果
コールセンターの自動化が進めば、オペレーターが受ける総問い合わせ件数(着信数)の削減が見込めます。これは人件費換算でのコスト削減に直結するほか、採用難の中でオペレーターの増員を抑制できるという点でも、ROI(投資対効果)が高い施策となり得ます。
そのため、AIボイスボットの導入には初期費用や運用コストがかかりますが、中長期で見ればメリットを生み出す余地があるといえるでしょう。
【2026年春頃リリース予定】電話放送局のAIエージェント型ボイスボットとは
ここまで見てきたように、AIエージェント型ボイスボットは、定型的なFAQ対応を自動化しながら、有人対応が必要な問い合わせに人のリソースを集中させやすくする仕組みです。こうした流れの中で注目されるのが、電話放送局の新サービスであるAIエージェント型ボイスボットです。
電話放送局は、2026年春頃にAIエージェント型ボイスボットのリリースを予定しています。大きな特徴は、「コールセンターに蓄積されたFAQをAIのナレッジとして活用できる点」です。
これまでオペレーターが「FAQを検索して読み上げる」ことで対応していた定型問い合わせについて、AIがFAQを参照しながら応答できるようになります。そうすることで、現場の負荷軽減や応答品質の安定化が期待されます。
電話放送局はIVRやボイスボットサービスを展開しており、電話応対の効率化を支援してきました。今回リリース予定のソリューションは、同社として初のAIエージェント型ボイスボットとなる見込みです。従来型のボイスボットが得意としてきた確実な回答を行う制御性に、AIエージェント型の柔軟な対話を兼ね備えることで、FAQ回答業務の効率化に寄与すると期待されます。
また、その他の注目機能としては、感情解析による顧客満足度の向上や、多言語対応によるグローバルな顧客への対応が挙げられます。これらの機能も順次実装予定です。
問い合わせ内容だけでなく状況に応じた案内や、言語の壁を越えた一次対応が可能になれば、顧客体験の改善と現場運用の最適化を同時に進めやすくなるでしょう。
AIエージェント型ボイスボットの導入に向けて今からできる準備
AIエージェント型ボイスボットは、導入するだけですべての課題を解決できる万能なツールではありません。
能力を十分に発揮するためには、導入前の準備が重要です。ここでは、将来的な導入を見据えて、今から取り組める準備について解説します。
既存FAQデータの棚卸しと修正
AIが正しく答えるためには、回答の判断基準となる「FAQデータ」の精度が重要です。まずは、現在社内にあるFAQデータの棚卸しを行いましょう。古い情報が残っていないか、内容が重複していないか、専門用語ばかりで顧客に伝わりにくい表現になっていないかを確認し、データを整理します。
また、マニュアルや個人のメモ、チャット履歴などに散らばっている情報を一つの場所に集約しておくことも大切です。
運用・更新ルールの策定
顧客に案内する情報は常に変化します。そのため、「誰が、いつFAQを更新するか」という運用ルールを事前に決めておきましょう。
導入後は、対話ログから「AIが答えられなかった質問」や「誤回答」を定期的に抽出・分析することになります。その際、不足していた情報を素早くFAQに追加・修正し、AIに反映して精度を高める体制づくりが求められます。
リスク管理とルールの確認
生成AIは時として事実と異なる回答(ハルシネーション)をするリスクがあります。そのため、定期的に人の目で回答内容をチェックする管理体制の構築が必要です。
また、個人情報の扱いやセキュリティポリシーについて、自社の社内ルールやコンプライアンス規定と照らし合わせ、安全に運用できる環境を整えておきましょう。
FAQのナレッジを活用してAIと共に進化するコールセンター運営を
AIエージェント型ボイスボットは、FAQ対応を自動化することで、業務の効率化と顧客満足度(CS)の向上を同時に目指せる心強い選択肢です。定型的な問い合わせをAIが担うことで、オペレーターは本来注力すべき複雑な相談や丁寧なケアが必要な対応にリソースを割けるようになり、結果としてコールセンター全体の運用品質も高めやすくなります。
2026年春頃に電話放送局からリリース予定の新サービスは、コールセンターが保有するFAQを資産として活かし、運営を次の段階へ進めるためのツールとなることが見込まれます。FAQが「置いてあるだけ」の情報から、「顧客対応を支える実働のナレッジ」へ変わることで、問い合わせ対応の在り方そのものが変わっていくでしょう。
ボイスボットをスムーズに導入し、効果を最大化するためには、まずは自社のFAQ情報の見直しから始めることが重要です。FAQを整えることは、AI導入の土台づくりであると同時に、今後のコールセンター運営の改善にも直結します。できるところから一歩ずつ準備を進めてみてはいかがでしょうか。
コールセンターへのAIエージェント型ボイスボット導入に関するFAQ
Q.コールセンターにAIエージェント型ボイスボットを導入するメリットは何ですか?
繰り返しが多い定型的な対応を自動化することで、オペレーターの負荷軽減と応答の効率化が期待できます。なお、高度な判断が必要な質問や、感情的な寄り添いが必要な相談は、引き続き人による対応が重要です。
AIボイスボットはすべての問い合わせに答えられるのでしょうか?
ナレッジベースに登録された内容や、過去に学習・参照できる範囲の質問には強いですが、万能ではありません。想定外の質問や、文脈が複雑すぎるケースでは正確に答えられず、オペレーターへの引き継ぎが必要になる場合もあります。導入時には、ボイスボットが不得意な領域を見極め、適切にオペレーターへ転送する導線設計が重要です。
FAQの情報が古くてもボイスボットは機能しますか?
システムとしては動作しますが、古い情報を参照して誤った回答をするリスクが高まります。そのため、FAQデータは常に最新の内容に更新しておく必要があります。AIボイスボットの導入前にFAQの棚卸しを行い、不足しているQ&Aを追加・修正しておくことで、より正確な応答が期待できます。
AIエージェント型ボイスボット導入時に注意すべき点はありますか?
最初から完璧な回答率を求めず、運用しながら段階的に精度を上げていく心構えが必要です。回答品質を監視し、誤回答があればFAQを修正するといった改善サイクルを回す体制を整えましょう。また、ボイスボットが対応できない場合のオペレーターへの引き継ぎルールの明確化、個人情報の取り扱いなどコンプライアンス面にも注意が必要です。
ボイスボットを導入したらオペレーターは不要になりますか?
いいえ、オペレーターの役割も引き続き重要です。ボイスボットは一次対応を効率化するためのツールであり、複雑な問題解決やイレギュラーな対応など、オペレーターでないと対応が難しい場面も多くあります。ボイスボットの導入により、オペレーターは定型対応から解放され、より高度な問い合わせやホスピタリティが求められる顧客ケアに注力できるようになります。ボイスボットと人が補完し合う「協働」が理想です。
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