コンタクトセンターの生成AI活用術！導入メリットやポイントを解説

2025年10月20日

オペレーターの生産性向上やコスト削減、顧客体験（CX）の向上が期待できるため、コンタクトセンターに生成AIの導入を検討する企業が増えています。本稿では、最新の活用事例や導入メリット、成功のポイントを解説します。

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INDEX

コンタクトセンターにおける生成AI活用の現状

現在、多くのコンタクトセンターで生成AIが業務の効率化や顧客体験の向上に活用されています。

生成AI導入が進む理由

コンタクトセンターの業務負担や複雑化は、近年ますます大きな課題となっています。顧客ニーズの多様化や、迅速かつ高品質な応対の要求が増加している中で、従来の運営体制だけでは限界を感じる企業も多くなりました。

このような状況を背景に、生成AIが注目を集めています。特に「生産性向上」や「顧客体験」、加えて「コスト削減」を目指すために導入する動きが強まっています。具体的には、AIによる自動応答や、応対履歴の要約、教育支援などが大きな導入理由となっているのです。

さらに、市場競争力の強化を目的として、生成AIの導入を優先的に進める企業も増えています。

実際の導入事例

大手通信会社では、生成AIによる問い合わせの初期対応を自動化し、オペレーターの負担軽減とコスト削減を実現しています。

金融機関では、応対履歴をAIが要約・整理し、問題解決までのリードタイム短縮につなげています。

小売業界では、FAQコンテンツの自動生成やチャットボットによる24時間応対の導入が進み、顧客満足度やブランド評価の向上が報告されるケースが増えています。

これらの導入事例は、業務効率化と競争力強化の両面で生成AIの有効性を示しています。

生成AIが解決するコンタクトセンターの課題

生成AIの導入は、オペレーターの育成や生産性向上、呼量（コールボリューム）の削減といった課題の解決に寄与します。

オペレーターの育成

オペレーターの採用と育成は、現在コンタクトセンターにおいて特に深刻な運営課題の一つです。コンタクトセンターに生成AIを導入することで、オペレーターの育成方法が大きく変わり始めています。

生成AIを活用することで、応対履歴の分析に基づく教育プランの策定や、実践的なトレーニング環境の構築が可能になり、教育コストの削減や育成スピードの向上が期待できます。具体的な活用方法については、後述の「オペレーターの教育」で詳しく解説します。

オペレーターの生産性向上

コンタクトセンターでは、通話後の記録作成や情報整理といったアフターコールワークに多くの時間が割かれており、オペレーターが本来の応対業務に集中しづらいことが生産性上の課題となっています。また、応対レポートの品質が担当者ごとにばらつきやすい点も、運営上の悩みの一つです。生成AIを活用すれば、こうした後処理業務の効率化や応対レポートの平準化が期待でき、オペレーターの業務負荷を軽減することが可能です。さらに、蓄積されたレポートをもとにした社内ナレッジの活用やVoC分析の精度向上といった、二次的な効果も見込まれます。

呼量（コールボリューム）の削減

顧客からの問い合わせ件数の増加は、オペレーターの業務負荷を高め、応対品質の低下や人員不足を招く要因となっています。生成AIを活用してFAQコンテンツの自動生成やチャットボットによる一次対応の自動化を進めることで、オペレーターが直接応対すべき呼量そのものを削減できる可能性があります。呼量が削減されれば、限られた人員をより複雑な問い合わせや付加価値の高い業務に振り分けることが可能になり、コンタクトセンター全体の運営改善につながります。

生成AIの導入によるメリット

生成AIの導入による主なメリットとして、業務効率化とコスト削減、応対品質の改善、顧客体験価値（CX）の向上などが挙げられます。

業務効率化とコスト削減

生成AIの活用は、コンタクトセンター業務の効率化とコスト削減に大きく貢献します。自動応答や通話履歴の要約、FAQコンテンツの自動作成などにより、従来時間がかかっていた作業が大幅に短縮され、オペレーターやバックオフィスの業務負荷も軽減されます。さらに、24時間利用可能なチャットボットの導入によって、夜間や休日であっても追加の人員を確保することなく顧客応対が可能になります。これにより、人件費の抑制やシフト体制の最適化が実現し、削減できたリソースをより付加価値の高い業務へ配分することも期待できます。

応対品質の改善

生成AIはコンタクトセンターの応対品質改善にも大きな役割を果たしています。たとえば、顧客との会話データをもとにAIがFAQや回答例を提示することにより、適切な応対フローをガイドして抜け漏れや遅延を減らす効果が確認されています。
加えて、品質管理や評価基準の均一化にも生成AIが貢献しています。

顧客体験価値（CX）の向上

生成AIを活用したVoC分析により、顧客ニーズの把握やサービス改善に役立てられる点も大きな強みです。収集した顧客のニーズをもとに、顧客向けの自己解決ツールを公開し、呼量や待ち時間を減らすなどの取り組みも多くの企業で行われ始めています。こうしたCXの底上げは、企業全体の競争力強化とブランド信頼の向上に寄与します。

生成AIを導入するデメリット

コンタクトセンターに生成AIを導入するにあたっては、効率化などのメリットばかりではありません。実運用においては注意すべきデメリットやリスクも存在します。導入を検討する段階でこれらの課題を正しく把握し、事前に対策を講じることが重要です。ここでは、コンタクトセンターで直面しやすい3つのデメリットについて詳しく解説します。

デメリットの種類	発生する主なリスク	推奨される対策例
ハルシネーション	事実と異なる誤った情報の出力	人による最終確認、学習データの定期更新
セキュリティ	顧客の個人情報や機密情報の漏洩	アクセス権限の管理、データの暗号化通信
環境整備の手間	導入費用の発生、AIへの学習期間	計画的な予算策定、段階的なシステム導入

ハルシネーション（虚偽情報の出力）のリスクがある

生成AIは大量のデータをもとにもっともらしい文章を作成しますが、事実とは異なる内容を出力するリスクがあります。このようなAI特有の現象は「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれています。コンタクトセンターで顧客に対して不正確な案内をしてしまうと、企業の信頼を大きく損なう原因になります。また、法的な手続きや契約に関する重要な対応において誤答が発生すると、重大なトラブルに発展しかねません。

そのため、AIの出力結果をそのまま顧客へ提示するのではなく、オペレーターや管理者による確認体制を整える必要があります。正確な社内データのみを学習させる仕組みを取り入れるなど、リスクを最小限に抑える工夫が求められます。

セキュリティ対策が必要

顧客の氏名や連絡先、購買履歴といった個人情報を扱うコンタクトセンターでは、強固なセキュリティ対策が非常に重要です。生成AIに顧客情報を入力した場合、そのデータがAIの学習に利用され、意図せず外部へ漏洩してしまう危険性があります。情報漏洩のトラブルは、企業のブランドイメージを著しく低下させてしまいます。そのため、入力したデータが学習に二次利用されないよう、エンタープライズ（企業向け）プランを契約するなどの対策が必要です。

さらに、通信の暗号化やシステムへのアクセス権限を厳密に管理することも重要です。安全に生成AIを活用するための社内ルールやガイドラインを策定し、従業員への教育を行うことも重要です。

導入コストや学習・環境整備の手間がかかる

生成AIは導入すればすぐに完璧な対応ができるわけではなく、事前準備や学習に多くの時間とコストがかかります。たとえば、自社の業務に合った回答を出力させるには、過去の応対履歴や製品マニュアルなどのデータを大量に読み込ませる工程が必要です。

また、システムの初期導入費用だけでなく、毎月の利用料やメンテナンス費用といったランニングコストも発生します。導入後も、製品情報やサービスの変更に合わせて学習データを最新の状態へ更新し続ける必要があります。このように、AIを運用するための環境づくりには相応の手間がかかります。導入の際は、自社の予算内で継続的に運用できるシステムを選定し、長期的な視点で計画を立てることが大切です。

コンタクトセンターでの生成AI活用例

コンタクトセンターにおける生成AIの活用範囲は非常に多岐にわたります。業務の効率化はもちろんのこと、オペレーターの精神的な負担軽減や、顧客体験の向上にも大きく貢献します。実際の現場でどのように生成AIが活用されているのか、具体的なアイデアを順番にご紹介します。

通話内容・応対履歴の要約

生成AIを音声認識システムと連携させることで、顧客との通話内容を自動でテキスト化し、瞬時に要約することができます。これにより、オペレーターが電話を切った後に行う記録作成業務が大幅に削減されます。従来はオペレーター自身の文章力によって、記録の分かりやすさにばらつきが生じていました。生成AIが要約を行えば、常に一定の基準で整理された正確なログを残すことができます。結果として一件あたりの対応時間が短縮され、コンタクトセンター全体の生産性向上につながります。

FAQの自動作成

よくある質問とその回答をまとめたFAQも、生成AIによって効率的に作成・更新することが可能です。過去の問い合わせ履歴やマニュアルをAIに学習させれば、顧客向けの分かりやすい回答文を自動で生成してくれます。常に最新の問い合わせ傾向を分析してFAQを追加していくことで、顧客が自力で問題を解決できる割合が高まります。自己解決率が上がればオペレーターへの入電数そのものを減らすことができ、業務負担の軽減に直結します。

オペレーターの教育

高い離職率や人材不足に悩むコンタクトセンターにおいて、新人オペレーターの早期育成は重要な課題です。生成AIは、優秀なオペレーターの応対履歴を分析し、研修用の教材やマニュアルを自動で作成することができます。また、生成AIを顧客役に見立てたロールプレイング研修を実施することも可能です。実際の管理者が時間を割くことなく、AI相手に何度でも実践的な受け答えの練習ができます。これにより、新人オペレーターが自信を持って現場に出るまでの期間を大幅に短縮できます。

オペレーターの応対サポート

通話中のオペレーターに対して、生成AIがリアルタイムで適切な回答候補を画面に提示する支援ツールも普及しています。顧客の質問内容をAIが即座に解析し、マニュアルや社内データベースから最適な答えを見つけ出します。このサポートがあれば、オペレーターが情報を探すために通話を保留して顧客を待たせる時間が少なくなります。さらに、経験の浅いスタッフでもベテランと同等の正確な案内ができるようになり、応対品質の大幅な向上が期待できます。

VoC（顧客の声）分析

VoCとは「Voice of Customer」の略称で、顧客から寄せられる意見や要望、不満などの声を指します。生成AIを活用すれば、膨大な通話ログやアンケート結果から、顧客の感情や隠れたニーズを高速で分析することが可能です。
人力では何日もかかるようなデータ集計作業も、AIであれば短時間で傾向を分類してレポート化してくれます。ここで得られた分析結果を商品開発やサービスの改善にフィードバックすることで、企業全体の利益向上に貢献します。

マルチ言語・外国語対応

海外からの旅行者や外国籍の顧客が増加する中で、多言語への対応力もコンタクトセンターには求められています。生成AIの自動翻訳機能を活用すれば、英語や中国語などの外国語での問い合わせにもリアルタイムで対応可能です。マルチリンガルのオペレーターを採用・維持するのは、多くの企業にとってハードルが高いのが現状です。しかし、生成AIがチャットボットやテキストを通じて適切な外国語に翻訳してくれれば、語学スキルに依存しないサポート体制が整います。

トークスクリプトの生成・改善

顧客との会話の流れをあらかじめ定めたトークスクリプトも、生成AIの力でより洗練されたものに進化します。これまでの成功事例や商品の最新情報をAIに読み込ませることで、最適な会話のシナリオを自動的に作成してくれます。一度作成して終わりではなく、顧客の反応や新たな問い合わせ傾向を取り入れて、スクリプトを継続的に改善できるのが強みです。状況に応じた柔軟な言い回しをAIが提案してくれるため、より顧客に寄り添った自然なコミュニケーションが実現します。

チャットボットなどによる自動応答

あらかじめ決められた選択肢を選ぶだけの従来のチャットボットとは異なり、生成AI型は自由記述の質問にも柔軟に回答します。顧客が自然な言葉で入力した内容の文脈を読み取り、人間と対話しているようなスムーズな文章をその場で生成してくれます。これにより、複雑な問い合わせや想定外の質問に対しても、24時間365日いつでも一次対応を行える環境が整います。顧客の待ち時間を大幅に短縮できるため、顧客満足度（CX）の飛躍的な向上が期待できます。

生成AI活用を成功させるためのポイント

コンタクトセンターにおける生成AI導入を成功させるには、導入目的の明確化や運用設計の最適化、安全管理、自社業務への適用可否を検討することが重要です。

導入目的の明確化

業務効率化、CX向上、コスト削減など、重視する目的を具体化しましょう。目的が明確になると、優先要件の特定や効果を見据えたシステム選定が可能になり、導入後の検証・改善にも活かせます。目標設定から運用まで一貫した方針により、生成AIは課題解決に大きく貢献します。

運用設計の最適化

生成AIの導入効果を最大化するには、導入後も継続的な設定のチューニングや、プロンプトの調整などが欠かせません。たとえば、顧客や実務を担うオペレーターからのフィードバックを定期的に収集し、よりよいアウトプットができているのか、実際に業務効率が改善したか、といった定量的な測定を行いましょう。それをもとに、利用部門や管理部門、ベンダーが一体となり、改善を継続することが重要です。

このような取り組みにより、生成AIとコンタクトセンター運営の持続的な成長が期待できます。

安全に活用するためのシステムやルール策定

コンタクトセンターで生成AIを安全に運用するためには、システム構築だけでなく明確な運用面や管理体制についても検討する必要があります。情報管理の体制整備やアクセス権限、セキュリティポリシーに沿った設定を徹底し、運用ルールを明確化します。

生成AIの出力内容についても、定期的に確認し、不適切な情報や誤りが含まれていないかをチェックすることが重要です。また、オペレーターが疑問点や懸念事項をすぐに報告できる体制を整えることで、より安心してAIを活用することができます。

生成AIの性質をよく理解したうえで、できるところから業務に取り入れる

生成AIは、与えられた情報の要約・構造化や多様な表現生成に強みがある一方、誤った推論（ハルシネーション）のリスクもあります。そのリスクの解消のためには、人の目による判断が求められます。このような生成AIの性質を理解したうえで、人による確認を組み合わせ、業務に適用しやすい範囲から導入を進めていくことで、信頼性と生産性の両立が可能になります。

外部サポート・アウトソーシングを有効活用する

生成AIを効果的にコンタクトセンターへ導入するには、AIに関する深い専門知識とシステム構築のノウハウが必要です。自社内にAIに精通した人材が不足している場合は、専門企業のアウトソーシングや導入サポートサービスを有効活用しましょう。外部の専門家の支援を受けることで、自社の課題に最適なツールの選定から初期設定、テスト運用までをスムーズに進められます。

また、AIは導入後も継続的なデータのメンテナンスや精度のチューニングが重要です。運用後の改善プロセスまで伴走してくれるパートナーを選ぶことで、失敗のリスクを減らし、AI投資の確実な成功へとつなげることができます。

生成AIを活用し、コンタクトセンターの業務効率化を推進する

本稿では、コンタクトセンターの業務改善における生成AI活用の重要性について解説しました。
丸紅I-DIGIOグループが提供する音声認識システム「MSYS Omnis」では、生成AIを活用した各種機能により、コンタクトセンターの業務効率化を強力に推進します。

通話内容の要約

Omnisは、通話内容を自動でテキスト化し、生成AIにより要約を自動生成します。オペレーターと顧客の発話をそれぞれ認識し、必ず残したいセンテンスを指定したうえで要約に反映できるため、業務に合わせた精度の高いサマリーを短時間で作成可能です。これにより、通話後処理にかかる記録作成の手間を大きく削減し、次の応対へスムーズに移行できます。要約結果は、顧客の要望や対応内容、合意事項などを整理した形で自動生成されるため、応対履歴の標準化・一貫性向上にも貢献します。

オペレーター支援

Omnisはリアルタイム音声認識とFAQ検索機能により、オペレーターの応対をその場で支援します。通話内容からあらかじめ登録したキーワードを自動抽出し、関連FAQをサジェストすることで、マニュアル検索の時間を削減しながら、回答の品質を平準化します。検知ワードやNGワード、感情分析結果も画面上に表示できるため、オペレーターはお客様の感情変化やクレーム兆候に気付きやすく、適切なトーンや説明に素早く切り替えることが可能です。新人オペレーターでも、FAQサジェストと要約機能を活用することで、早期戦力化を実現できます。

管理者支援とデータ分析

管理者・スーパーバイザー向けには、シートマップによるリアルタイムモニタリング機能を提供します。どのオペレーターが、どの程度の通話時間で対応しているか、NGワード・感情値・手上げ状況などを一画面で把握でき、トラブルの芽を早期に発見してフォローに入ることができます。さらに、蓄積された通話テキストや要約データは、分析ツールなどと連携することで、ワードクラウドやトークフロー、ヒートマップといった多角的なレポートとして可視化することが可能です。これにより、FAQの改善、トークスクリプトの見直しなど、データに基づいた運営改善を継続的に行えます。

また、OmnisはGoogle Cloud Platform 上で提供されており、Googleサービスと同等レベルのセキュリティと各種第三者認証（ISO27001、SOCレポート等）に対応しています。高い認識精度と生成AI要約、FAQサジェスト、モニタリングをワンパッケージで提供することで、コンタクトセンターの業務効率化と顧客体験価値（CX）の向上を包括的に支援します。