コールセンター向けAIサービスおすすめ11選！活用方法・メリット・導入事例を紹介

採用難と高い離職率のなかでも増え続ける問い合わせにどう応えるか、多くのコンタクトセンターやコールセンターの責任者が直面しているのは、人を増やせば解決するという単純な構図ではなくなった現実です。

徒手空拳でAI導入の検討を始めても、音声認識、ボイスボット、チャットボット、RAGといった技術が並列に提示されるだけで、自社のどの工程に何が効くのかが見えにくくなります。

本記事では、コールセンター向けAIサービス11社の特徴を整理したうえで、活用領域ごとに使われる技術と改善される指標を対応づけて解説します。あわせて、実際の導入事例、AI Marketに寄せられた相談内容、そして個人情報の取り扱いやランニングコストなど導入前に押さえるべき論点まで扱います。

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コールセンターに最適なAIサービス会社11選

コールセンターの業務課題に対応できるAIサービスを、提供各社の特徴とあわせて比較しながら紹介していきます。

MSYS Omnis（丸紅情報システムズ）

omnisは丸紅情報システムズのコールセンター向けAIサービス。音声感情解析をしており、音声をテキスト化するだけでなく、感情もデータ化し、品質向上やオペレーターの管理を行えます。

チューニングをしなくても認識率85％と他社と比較しても高い精度を持っており、手間なく正しいテキストデータを得られることができるでしょう。セキュリティ対策が抜群のグーグルクラウドを使用しているため、安全性も保証されています。

LITRON Customer Engagement（NTTデータ）

LITRON Customer Engagementは、AIエージェントを中心に据え、顧客エンゲージメントの最大化とCSコスト削減を同時に実現するカスタマーサポート業務変革サービスです。

当サービスは、単なるFAQボットの拡張ではありません。

複数のAIエージェントが決められた業務や役割を遂行し、技術サポートや顧客満足度データの分析、バックオフィス業務など、従来人手に依存していた業務を自律的に実行します。そして、限られた人的リソースをより戦略的な領域に集中させることで、顧客体験の質・量の両方を向上させます。

また、日々の業務実行で蓄積されるデータや人からのフィードバックをAIに継続学習させることで、エージェントのスキルと適用領域を段階的に拡大していく点も特徴的です。

さらに、組織体制・オペレーション設計の見直しやスキルシフト支援、センターマネジメント変革をワンストップで推進します。そのため、PoC止まりにならず、企業全体での業務変革をオールインワンで実現できます。

関連記事：「AIエージェントはカスタマーサポートをどう変える？活用方法・システム例・活用事例・導入ポイントを徹底紹介」

COTOHA Voice Insight（NTTドコモビジネス）

COTOHA Voice InsightはNTT研究所で40年以上培われた技術より、精度の高い音声認識が実現されているAIサービス。コールセンター向けに厳選したチューニングが行われているため、必要なチューニングは辞書にはない商品名程度でOK。

設備費用がいらないため、たった10日で使用可能と比較的早く導入できます。VPN接続によって情報漏洩対策もしっかりと実施。NGワードやクレーム内容をテキスト検索して確認ができるので作業効率向上にも繋がります。

transpeech（トランスコスモス）

transpeechはトランスコスモス株式会社のコールセンター運用ノウハウが組み込まれたAIサービス。あらゆる企業の抱えている課題に対応しています。

音声認識環境による通話解析とナレッジ支援や、顧客やオペレーターの感情検出など機能が充実。クレームの予測やNGワードの注意喚起が行え、トラブル対策を行ってくれます。独自の指標からオペレーター全員の品質向上も可能でしょう。

TRAINA VOICEダイジェスト（野村総合研究所）

TRAINA VOICEダイジェストは野村総合研究所(NRI)が開発したコンタクトセンター向けAIサービス。NRIの長年培ってきた自然言語処理技術とノウハウが詰め込まれたサービスとなっています。高精度の音声認識機能から、お問い合わせ内容の要約、顧客の氏名、住所などの個人情報を自動的に抽出して、作業効率を向上させます。

AIが自動的に学習することから要約の精度も向上。オペレーターのスキルに関係なく正確なデータの蓄積が可能です。FAQの自動作成もでき、品質向上に繋がるでしょう。

KARAKURI（カラクリ）

KARAKURIはSBI証券やメルカリなどの上場企業も利用している、カスタマーサポート向けの高機能なAIチャットボット。24時間365日顧客が利用できるので、顧客満足度の向上に繋がります。チャットボットだけを使用して顧客の悩みを解決することも可能で、有人対応の件数削減ができるでしょう。

会話データや行動データなどの分析も自動化し、データ処理へのコストが大幅に少なくなるのもメリット。AIによってこれまで見えなかった顧客が欲するアクションを可視化できるので売上増加にも繋がります。

ベルシステム24

ベルシステム24がコールセンター事業で培った技術をもとに作られたAIサービス「ekubot」。AI、音声認識、音声合成システムを駆使して、お問い合わせを自動化してくれます。
音声合成技術の仕組みや様々な業界での導入事例については、こちらの記事で解説しています。

予約の受付や資料の請求などのよくある受付業務などはテンプレートが用意されているため簡単に利用できます。申し込みして即日利用が可能なこともメリット。無料で試せるので、AIサービスがどのようなものか知りたい企業におすすめです。

Zendesk Answer Bot

Zendesk Answer Botは株式会社Zendeskが開発した、カスタマーサポートの自動化をサポートするAIボットサービス。クラウドサービスのためセットアップに手間がかからず導入後すぐに利用できます。外部チャットボットとの連携が簡単に行えるなど、カスタマイズ性にも優れています。

AmiVoice Communication Suite（アドバンスト・メディア）

AmiVoiceは国内シェアNo.1の音声認識技術でコールセンター以外にも使用されているサービス。20 年以上のノウハウ・データが蓄積された高精度かつ高速の音声認識エンジンです。日本語に対する高い認識精度に定評があり様々なシーンで使われています。テキスト化した通話内容を検索でき、下記などが可能になっています。

• オペレーターへのNGワード発言の警告
• 録音ファイルから必要なキーワードの抽出
• 通話録音の聞きたいところだけの再生

テキストのコピー＆ペーストも簡単にでき、資料作成の支援もしてくれます。

sAI Search (サイシード)

sAI Searchは、ヘルプデスクやコールセンターの問い合わせ対応に使える、導入時から音声認識率95%と高精度なFAQシステムです。学習によりさらに認識率が向上。最初に登録するFAQの類似表現を学習し、導入時から問題なく利用できます。

FAQのデータがない場合はデータの作成から支援。英語も対応可能なので、外国人顧客を獲得できます。株式会社サイシードではシステムだけでなくコンサルも行っているため、よりよい業務改善を行うことができるでしょう。

PKSHA Voicebot AIボイスボット（PKSHA Communication）

PKSHA Voicebot AIボイスボット（旧 BEDORE VoiceConversation）はディープラーニング（深層学習）と日本語特有の自然言語処理技術による構文解析の2つを合わせたアルゴリズムで精度の高いサービスを提供。5000万人の会話履歴を分析し、顧客の電話内容の意図を理解する仕組みになっています。

顧客からのお問い合わせに音声対話エンジンが対応するため、コンタクトセンターのオペレーターが対応しなければならない案件を大幅に削減できるでしょう。他社と比較して音声エンジンだけでお問い合わせが完結する確率も高く、損保ジャパンや資生堂などの大手企業が導入しています。

コールセンターにおけるAI活用例

AIの活用範囲は、コールセンターの入電・チャットという顧客接点から、通話後の後処理・分析までの業務プロセス全体に広がっています。単一の技術で完結するものではなく、以下のような複数の技術的要素が組み合わさって成立している点が特徴です。

ここでは代表的な4つの活用領域を、どの業務工程に、どの技術が、どう効くのかという観点で整理します。

ボイスボット・AI電話自動応答

ボイスボットは、顧客からの入電に対してAIが音声で応答し、用件の受付までを人手を介さず完結させる仕組みです。音声認識で顧客の発話をテキスト化し、LLMや対話エンジンが意図を解釈して、音声合成で返答するという流れで動作します。

従来のIVR（自動音声応答）が「ご用件の方は1番を」というプッシュ操作の分岐に限られていたのに対し、ボイスボットは自由発話をそのまま受け取り、必要な情報を対話で聞き出しながら受付処理まで進められる点が大きな違いです。

住所変更、予約受付、配送状況の確認、資料請求といった定型度の高い用件と相性が良く、コンタクトセンターの夜間・休日の一次受付を担わせる構成も一般的です。

判断が必要な相談やクレームは有人へエスカレーションする設計とし、CTIやCRMと連携して対話内容を引き継げるかどうかが実用性を左右します。

音声認識・文字起こし・要約

音声認識は、コールセンターで最も導入実績が積み上がっている領域です。通話をリアルタイムでテキスト化し、オペレーターと顧客を話者分離して記録します。

ここにLLMによる要約を組み合わせることで、応対履歴の作成までを自動化する構成が主流になっています。

従来、通話終了後にオペレーターが記憶と手元のメモを頼りに入力していた応対履歴が自動生成されるため、後処理時間（ACW）の短縮に直結するのが導入効果として分かりやすい部分です。

もう一つの価値は、全通話がテキスト資産になる点にあります。

従来のモニタリングは管理者が抽出した数％のサンプルに依存していましたが、テキスト化すれば以下タスクを全件に対して行えます。

• NGワードの検知
• 解約意向の兆候抽出
• 問い合わせ理由の傾向分析

VoC分析として商品開発やマーケティング部門へ還元する動きも広がっています。

オペレーター支援・FAQ検索

オペレーター支援は、コールセンターの通話を自動化するのではなく、応対中のオペレーターをAIが後ろから支える活用方法です。リアルタイムに文字起こしされた会話内容からAIが用件を推定し、参照すべきマニュアルの該当箇所や回答候補をオペレーターの画面に自動表示します。

この領域では、社内ナレッジを検索してから回答を生成するRAG（検索拡張生成）の構成が採用されるケースが増えています。

キーワードの完全一致に頼っていた従来の社内検索と異なり、ベクトル検索によって表記ゆれや言い換えを吸収し、質問の意味が近い文書を探し出せるためです。

効果として大きいのは、ベテランと新人の応対品質の差を埋められる点です。回答を探す時間そのものが減るためAHT（平均処理時間）が短縮され、研修期間の短縮や、商材改定時の知識アップデート負荷の軽減にもつながります。

チャットボット・自己解決支援

チャットボットは、Webサイトやアプリ、LINEなどのチャネル上で顧客の質問に自動応答し、電話やメールに至る前に問題を解決してもらうための仕組みです。コールセンターへの入電そのものを減らす、いわゆる「呼量削減」を狙う施策の中心に位置づけられます。

近年は、あらかじめ用意した分岐をたどるシナリオ型から、LLMとRAGを組み合わせて社内文書やFAQを根拠に回答を生成する方式への移行が進んでいます。

想定外の聞き方をされても意図をくみ取って回答できるため、シナリオ設計と保守の負担を抑えながら対応範囲を広げられる点が評価されています。

重要なのは、解決できなかった際に有人チャットへスムーズに引き継げる導線です。あわせて、回答できなかった質問のログを分析してFAQを改善し続ける運用体制を組めるかどうかが自己解決率を伸ばせるかの分かれ目になります。

コールセンターにAIサービスを導入するメリット

コールセンターは、採用難と離職率の高さによる人員確保の難しさ、応対品質の維持、チャネル多様化への対応という課題を同時に抱えています。

AIサービスの導入は単なる人員削減の手段ではなく、限られた人員でどこまで処理量と品質を確保できるかという生産性の問題に対する打ち手です。効果は顧客対応だけでなく、後処理や管理業務にも分散して現れます。

ここからは、具体的にどのようなメリットが得られるのかを領域ごとに見ていきます。

問い合わせ対応を自動化・効率化できる

最も直接的なメリットは、定型的な問い合わせをAIだけで完結させられる点です。

コールセンターに寄せられる問い合わせは、営業時間の確認、手続き方法の案内、配送状況の照会といった内容が一定割合を占めており、この層をボイスボットやチャットボットが引き受けることで有人対応の件数を減らせます。

効果が出やすいのは、呼量の変動が大きい業務です。

キャンペーン期や月初などのスパイクに合わせて人員を確保しておく必要がある体制では、あふれ呼や放棄呼が発生し、機会損失につながります。AIによる自動応答は同時処理数の上限が人員に縛られないため、ピーク時の取りこぼしを抑えながら平常時の人件費を増やさずに済みます。

24時間365日の受付が可能になる点も、営業時間外の問い合わせが多い業種では投資判断の根拠になりやすい要素です。

後処理や管理業務を効率化できる

コールセンターの工数は通話中だけで発生するものではありません。通話後の応対履歴入力、CRMへの登録、エスカレーション報告といった後処理業務（ACW）が積み重なり、1件あたりの処理時間を押し上げています。

音声認識と要約を組み合わせれば、通話内容の要点、対応結果、次のアクションが自動で整理され、オペレーターは内容を確認・修正するだけで完了します。

入力作業そのものが減るだけでなく、記載粒度がオペレーターごとにばらつく問題も解消され、後から分析可能なデータとして蓄積できる点が管理側にとっての価値です。

管理業務でも効果が現れます。従来のモニタリングは抽出した一部の通話を管理者が聴取する運用でしたが、全通話がテキスト化されれば、応対フローの遵守状況やNGワードの発生を網羅的に確認でき、品質管理にかかる工数を大幅に圧縮できます。

応対品質を均一化・向上できる

コールセンターにAIを導入することで、応対品質の向上も期待できます。AIの支援によってどのオペレーターも顧客満足度の高い対応ができるようになります。

また、24時間365日いつでも対応できるようになり、顧客の利用機会や満足度を向上させることも可能でしょう。

オペレーターの負担を軽減できる

コールセンターで働くオペレーターの離職要因は、応対件数の多さだけでなく、調べながら答えるプレッシャーや、感情的な対応を受ける精神的負担にもあります。AIの導入は、この負担構造そのものに働きかけます。

定型対応や一次受付をボイスボット・チャットボットが引き受け、回答の情報検索はAIが候補を提示するため、オペレーターは「探す」「打ち込む」といった付随作業から解放され、判断や共感が必要な対応に集中できる状態になります。

とくに効果が大きいのは、複雑な相談やクレーム、例外処理といった人でなければ扱えない案件への集中です。

一次受付で用件と顧客情報が整理された状態で引き継がれるため、オペレーターは初めから本題に入れます。応対の難易度に応じた業務設計が可能になることで、新人が対応できる範囲を明確にでき、育成期間中の離職抑制にもつながります。

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AI Marketに寄せられたコールセンター・カスタマーサポートでのAI導入の相談事例

AI Marketには、コールセンター・カスタマー対応業務の効率化・自動化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. 音声認識・CRM一元管理・メール自動対応支援・FAQ検索の統合導入（問い合わせ対応業務全体のAI化）
2. インバウンド・アウトバウンド両対応のコンタクトセンターへの受注AI導入と社内業務効率化
3. 電力販売事業のコールセンター自動化とIVR刷新・音声AIによる問い合わせ対応）
4. 社内サポートデスク向け音声AI問い合わせ対応システムの導入（対話エンジン・LLM活用）
5. 通信機器レンタルサービスにおけるメール自動返信・チャットボット実装

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① 音声認識・CRM・メール対応を統合したAI導入相談

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：非公開

要件・技術整理内容

コールセンター事業を運営する企業が、以下の4領域を統合的にAI化したいとのことでした。

• 音声認識
• CRM
• メール対応支援

音声認識については、入電時の会話をリアルタイムで文字起こしし、内容の正確性をダブルチェックできる仕組みを想定しています。既存ツール（での実現可能性も把握した上で、顧客対応履歴の一元管理システムとのセット導入を希望しています。

CRMは複数クライアントの顧客情報を一覧化し、電話・メール・LINEといった複数チャネルの対応履歴を統合管理できることが要件です。

メール対応支援では、クライアントごとのトークスクリプトをシステムに読み込ませ、問い合わせ内容に応じたテンプレート返信を複数社分まとめて運用できる構成を求めています。

② 受注対応を自動化するAIの導入相談

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

インバウンド・アウトバウンド双方のコールセンターを運営する企業が、既存の受注AIソリューションの調査と自社への適用可能性の検討を求めています。

主な関心領域は以下です。

• 顧客のFAQやトークスクリプトをAIに学習させた上で問い合わせに自動応答する仕組みの構築
• 通販インフォマーシャル経由の入電に対して人を介さず受注処理まで完結させる自動応答システム

チャットを活用した受注管理の効率化も視野に入れており、社内業務の効率化と顧客向けの外部対応の両面でソリューションを検討しています。複数のアプローチを比較検討しながら自社のコールセンター業務に適したソリューションを選定したい意向です。

③ IVRと音声AIを活用した問い合わせ対応の自動化相談

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：501〜1,000人

要件・技術整理内容

月間数百件の入電を少人数体制で対応しているコールセンターの自動化を検討しています。クレームも含めた問い合わせを人手に依存せず処理できる体制の構築が急務となっています。

現状は異なる番号で運用している複数回線の一本化も検討中で、番号体系の再設計とあわせて音声AIシステムの導入を進めたい意向です。

ユーザー属性（年配層が多い）からチャット対応は想定せず、電話ベースでの自動応答・自動振り分けに絞った設計を希望しています。

④ 社内サポートデスク向け音声AIの導入相談

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

要件・技術整理内容

金融領域での事業を展開する企業が、社内サポートデスクへの問い合わせ対応をAI音声システムで自動化することを検討しています。対象となる問い合わせは社内業務に関するものが中心で、既存マニュアルを知識ソースとして活用し、AIが音声で回答を返すRAG（検索拡張生成）構成を想定しています。

チャット形式は想定せず、電話ベースで完結することが前提条件です。

対話エンジンを最重要要件として位置づけており、次いでLLM（大規模言語モデル）および音声認識の能力が高い企業を選定基準としています。金融領域での導入実績を持つ開発会社との取引を希望しています。

⑤ メール自動返信・チャットボットの導入相談

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

通信機器レンタルサービスを展開する企業が、成約後の顧客問い合わせを対象とした自動応答システムの実装を検討しています。複数商材合計で月間数百件問い合わせ量があり、最終的にはコールセンター業務全体の自動化を目指しています。

当面は大部分を占めるメール問い合わせへの自動返信を優先しています。

顧客問い合わせデータの過去データのうち有効性の高いものを学習データとして活用する構成を想定しています。自社構築も検討していたものの、専門知見を取り入れた設計を希望しており、既存システムAPIとのシステム連携が必須要件です。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、企業選定など、人が介在しないと判断が難しい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、累計1,000件以上の支援実績を持つ専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、要件ヒアリングから適切なベンダー選定までを無料でサポートしています。コールセンター・カスタマー対応領域でのAI活用をご検討中の際は、ぜひお気軽にご相談ください。

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コールセンター窓口でのAIサービス導入事例4選

ここからは、コンタクトセンターへのAIサービス導入事例を紹介します。導入目的に応じてぜひご参考ください。

話内容の書き起こしを自動化（JALカード／アドバンスト・メディア）

JALグループのクレジットカード「JALカード」事業を行う株式会社JALカードは、株式会社アドバンスト・メディアが開発したコールセンター向けAI音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite」を導入。

顧客対応領域での導入事例でとくに多い音声認識機能のAIです。
これまでは通話データをテキスト化したいとき、自ら音声データを聞いて書きおこしをしなければなりませんでした。
また、電子マニュアルは紙媒体にすると1000ページ分もあり、FAQを探すのに工数がかかっていました。

業務改善のため、音声認識の精度が高く、日本語に強いAmiVoiceを採用しています。AmiVoiceは顧客とオペレーターの会話をテキストに変換し、NGワードを使用していないか、対応に問題はないか等を管理するために役立てられています。
また、テキスト化したログを研修の際に活用するなど、人材の底上げや品質管理の向上にも適しています。

使い方がシンプルでテキストの書き起こしやFAQ検索機能により作業時間が大幅に時間短縮され、業務の効率化が実現されました。

なお、AI（人工知能）音声認識の仕組みとは？技術や企業の活用事例を紹介では、AIでの音声認識について、コンタクトセンター以外の業界での活用事例も紹介しているので、あわせてご覧ください。

ボイスボットで電話対応を自動化（SBIいきいき少額短期保険）

SBIいきいき少額短期保険株式会社ではシニア世代向けの保険商品を提供しており、電話窓口にはデジタル操作が苦手な顧客からの問い合わせが多く寄せられていました。従来、導入していたボイスボットでは、話す速度の遅さや途中で言葉に詰まるといったシニア特有の話し方に対応できませんでした。

こうした状況を改善するため、モビルス株式会社と共同で生成AIを活用した「AIエージェント型ボイスボット」の実証実験を実施しました。

ボイスボットでは、生成AIにより顧客の話し方や状況に合わせた柔軟な対話が可能です。また、曖昧な問い合わせでも意図を正確にくみ取り、必要な情報を聞き出して受付手続きを完結できます。

導入の結果、自然な誘導により途中離脱を防ぎ、ボイスボットだけでの受付完結率が70%超を達成しました。

さらには、テレビ音声と顧客の声を聞き分ける高精度な認識により情報取得の正確性が向上しています。結果として、顧客のコールバックが63%削減されるなど、顧客・オペレーター双方の負担軽減に成功しました。

関連記事：「AIエージェントはカスタマーサポートをどう変える？活用方法・システム例・活用事例・導入ポイントを徹底紹介」

AIが問い合わせ内容を理解（東京ガス／アクセンチュア）

アクセンチュア株式会社ではAIを活用して、社内に埋もれた知見やデータを経営や事業改善につなげるサービス提供をしています。東京ガス株式会社ではコールセンターの顧客対応に、このサービスを導入しました。東京ガスでの活用は、顧客との通話から問い合わせ内容をAIが理解し、推奨する回答および確認が必要な項目を、オペレーターが使用するディスプレイ上に表示します。

音声や文字情報からAIが文脈や意図を理解、膨大なデータをもとに最適な回答の提示。顧客対応の現場での活用が進められています。自然言語処理や音声認識をベースとして、体系化されずに点在している知見やデータを集約し、活用の環境を整えます。

AIに学習させたのは社内に蓄積された過去の応対記録などです。横断的な情報収集が可能となり、従来型の検索では探すのが難しかった最適な回答を提示できます。オペレーターによる回答のばらつきを防ぎ、対応時間も短縮できたということです。

今後は、定型の問い合わせには自動で対応できるよう体制の構築を目指していくということです。

【徹底比較】コールセンター向けおすすめAIサービス会社の記事にて、おすすめのサービスを紹介しています。ぜひご覧ください。

チャットボットで問い合わせ対応を効率化（SMBC日興証券／NTTコミュニケーションズ）

SMBC日興証券株式会社は、日本語を高精度に理解できるNTTコミュニケーションズの「COTOHA」を採用して、LINEを使った問い合わせにAIチャットボットを活用しています。

SMBC日興証券株式会社は、三井住友フィナンシャルグループで個人の資産形成や法人の事業を資金面で支援しています。

事業の一つにコールセンターを使って自分のペースで株式投資できるサービスがあります。

SMBC日興証券は問合せ窓口の格付けにおいて、最高評価を11年連続で取るなど水準の高い問い合わせサービスを行っていました。しかし、利用者増加に伴い、品質を維持しながら対応していくためにはどのようにすれば良いのかという課題がありました。

対策として、LINE問い合わせにAIチャットボットを活用し、回答できないときはすぐにオペレーターにつなげられるようなシステムへと変更しています。結果、オペレーターがいない場合でも自動応答で問い合わせ対応可能となり、品質を維持することができました。

また、オペレーターの勤務時間が短縮したことで、働き方改革を複合的に行えました。

コールセンターでAIチャットボットを導入している事例については、こちらの記事でさらにたくさんの事例を紹介しています。

関連記事：「証券会社のAI活用事例8選！AI Marketへの相談事例、AIエージェントが必要な理由とは？株価予想・自動売買で潜在顧客獲得」

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コールセンター・コンタクトセンターへのAIサービス活用・導入時の注意点

AIサービスの活用はコールセンターに大きなメリットをもたらしますが、導入にあたって注意しておきたい点もいくつかあるので紹介します。

関連記事：「AI導入失敗ケース5例の原因徹底解説！失敗するプロジェクトには理由」

音声認識精度を高める環境造りを整える

コンタクトセンターで用いる音声認識システムは使えば使うほど精度が向上します。AIを導入するためには音声認識システムの精度が高まるような環境づくりを整備しましょう。導入時の認識精度だけでなく、導入後どのように向上していくかが大切です。音声認識システムは使えば使うほど精度が向上するシステムなので、できる限り使用してください。

ハルシネーションへの対策を行う

AIサービスもどんなに精度が高くても判断を間違えてしまい、大きなトラブルを招く場合があります。特に、生成AIが学習していない情報について、事実ではない内容をもっともらしく生成してしまうハルシネーションは大きな課題です。

このリスクを大幅に軽減する一つの方法としてRAG（検索拡張生成）が有効です。RAGは、AIが回答を生成する際に、必ずコールセンター内の正確なマニュアルやFAQといった根拠のある社内情報を検索し、それに基づいて回答を作成する仕組みです。

これにより、AIが不確かな情報だけで応答するのを防ぎ、回答の信頼性を大きく向上させます。

しかし、参照する元データが古いなど、RAGを用いても100%間違いが起きないわけではありません。そのため、AIが万が一判断ミスを起こした際に、サービス提供側に責任があるのか、利用者であるコールセンター側の責任になるのかを事前にしっかり決めておくことが引き続き重要です。

関連記事：「RAGを活用したクレーム対応で何ができる？LLMとの連動の仕組みやメリット」

個人情報や通話データの取り扱いに注意する

コールセンターの通話データには、氏名、住所、電話番号、契約内容、場合によってはカード番号や健康状態といった機微な情報が含まれます。AIサービスの利用はこれらのデータを外部に送信する行為を伴うため、導入前に取り扱いの整理が欠かせません。

確認すべき論点は主に次の3点です。

あわせて、金融・医療・保険といった規制業種では、通話テキストからクレジットカード番号などを自動マスキングする機能の有無も実務上の必須要件になりやすい部分です。

ランニングコストまで考慮する

コスト面もしっかりと考える必要があります。あなたのコールセンター用の音声認識システムにするためには専門用語のチューニングが必要です。チューニングは導入時だけでなく定期メンテナンスで行われ、その都度コストが発生してしまいます。

そのため、どれくらいのコストが必要なのかをあらかじめはっきりとさせておきましょう。

【徹底比較】コールセンター向けおすすめAIサービス会社の記事にて、おすすめのサービスを紹介しています。ぜひご覧ください。

コールセンターでのAI導入についてよくある質問まとめ

まとめ

コールセンターへのAI導入は、技術の選定以上に「自社のどの工程のどの指標を動かしたいのか」を定義できるかどうかで成否が分かれます。

呼量そのものを減らしたいのか、後処理時間を削りたいのか、新人の立ち上げ期間を短縮したいのか、狙う指標が変われば、選ぶべき技術構成もベンダーも変わります。

ここが曖昧なまま提案を受けると、機能の多寡でしか比較できず、導入後に想定した効果が出ないという事態を招きます。

AI Marketでは、累計1,000件以上の相談実績を持つAIコンサルタントが、要件の言語化が済んでいない段階からヒアリングを行い、対応可能なベンダーを1〜3営業日でご紹介しています。

公開情報からは見えない各社の実績や得意領域を踏まえた選定が可能です。

ご相談は無料ですので、検討の初期段階からお気軽にお声がけください。