AIの力でコールセンターを効率化！よくある課題と解決方法を解説

顧客と企業の接点であり、重要な役割を果たすコールセンターは、企業の顔といっても過言ではありません。また、効率的な応対が求められている場でもあります。本記事ではコールセンターの効率化の鍵を握るAIとの関係性、ありがちな課題やその解決方法について詳しく解説します。

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コールセンターとAIの関係性

コンピュータがデータに基づいて学習する機械学習は、現在のAIの中心技術となっています。その技術は飛躍的に向上し、コールセンターを含め多くの業務で実用化されています。

コールセンターの主な課題

コールセンターは企業にとって利益の拡大を目指し、ブランドイメージを向上させるために、丁寧で質の高い顧客対応が求められます。なぜなら、対応の質によって、顧客が企業に持つイメージが変わってしまう可能性があるためです。ここでは、コールセンターが抱える主な課題と、その原因について見ていきましょう。

人手不足

本格的な少子高齢化により、労働力不足が深刻な社会問題となりつつあるなか、コールセンターの人手不足も例外ではありません。オペレーターは複雑な機器操作や多くの専門用語を覚えなくてはならず、クレーム対応も必要です。こうした理由から離職率が高く、慢性的な人手不足が大きな課題として指摘されています。

新人が育ちにくい

新人が入社しても適切な教育ができず、ベテランになる前に辞めてしまい、新人が育ちにくい点も課題です。離職した人材を補うために新たな人材の採用を繰り返していると、求人費用の発生や派遣費用がかかるなど、コスト面でもデメリットとなり、負のスパイラルに陥ってしまいます。

対応が属人化する

オペレーター間でノウハウが共有されにくく、属人化する傾向があります。特にコールセンター全体のマネジメントや、新人オペレーターの教育・サポートといった業務を行うスーパーバイザー（SV）の負担は決して軽くなく、属人化しがちです。その結果、業務の分担が難しくなるうえ、スーパーバイザーの負担が増すばかりと考えられています。

他の部署と連携しにくい

オペレーター間の情報共有が思うように進まず、他部署と連携が取れない点も課題です。属人化する要因のひとつが、効率的に情報の共有・蓄積・活用ができずにいることであり、標準化を難しくしているのです。

問い合わせの件数が多い

オペレーターの数に対して顧客からの問い合わせ件数が多く、対応しきれないケースが見受けられます。問い合わせが集中する時間帯はなかなかオペレーターにつながらず、待ち時間が長くなってしまうのです。

コールセンターでのAI活用方法

コールセンターでの主なAI活用方法には、チャットボットやボイスボット、ナレッジマネジメント、問い合わせの自動振り分けがあります。それぞれの具体的な内容を詳しく解説します。

チャットボット

チャットボットは、顧客と半自動的にチャットでのやり取りが可能です。過去の会話ログを利用した応答や、顧客からの質問に対してあらかじめ登録された回答に沿って応答できるため、最低限のオペレーター数でこと足ります。チャットボットであれば24時間対応も可能で、人件費の削減につながります。

ボイスボット

AI音声自動応答サービスや音声認識システムとも呼ばれるボイスボットは、人間が発する音声をコンピューターに理解させ、話し言葉をテキストに変換して最適な返答をテキスト化します。

このテキスト化した返答を、音声合成技術によって読み上げる技術です。従来のIVR（自動音声応答システム）では、ユーザーがガイダンスの案内に沿って電話機の番号を押す必要があり、離脱につながるおそれがありました。

それも、音声入力に対し音声出力できる点がIVRよりも優れているといえます。データが多く集まれば集まるほど、機械学習によって回答の精度が高まる特徴があるのです。

ナレッジマネジメント

コールセンターの顧客対応には、FAQやスクリプト、マニュアルやWebサイトの掲載情報など、さまざまなナレッジ（情報・知識）が必要です。AIを活用することにより、自動的に必要なナレッジに素早く到達でき、コールセンターの品質アップにつながります。顧客を待たせないコールセンターが実現できるうえに、新人でもベテランと同様の応対が可能になります。

問い合わせの自動振り分け

顧客からの問い合わせ内容をAIが判断して、最適なオペレーターへの振り分けが可能になります。待たせないコールセンターの実現をはじめ、業種によっては顧客属性とオペレーター属性を的確にペアリングすることで、成約率の向上が実証されています。

コールセンターにAIを導入するメリット

AI導入によるコールセンター運営では、営業時間外や問い合わせが集中する時間帯であっても、いつでも電話がつながる体制が実現できるでしょう。そのことで人手不足の解消やオペレーターの負担軽減、応対品質の安定や顧客満足度向上、オペレーター自身の成長促進など、多くのメリットが考えられます。それぞれの詳しい内容について解説します。

人手不足を解消できる

コールセンターは製品に関する問い合わせだけではなく、意見やクレームなど、対応範囲が多岐にわたります。限られた人員のなかで、電話応対を適切かつ迅速に対応する必要があるのです。また、問い合わせ対応の一部を自動化したり、チャットボットを導入したりすることで、業務の効率化が実現します。人手不足の解消につながるほか、業務効率化によって対応時間の短縮、オペレーター一人あたりの対応件数増加に期待が持てます。

オペレーターの負担を軽減できる

シンプルな問い合わせに対しては、AIの活用が効果的です。一方、複雑で難しい問い合わせについては、オペレーターが分担するといった役割分担を行うことで、オペレーターの負担軽減につながります。

応対品質が安定化する

オペレーター間の応対品質には新人やベテランなどによって、違いが出てしまいがちです。しかし、AIを導入すれば一元化されたナレッジから適切な回答を選択できるようになります。これによって応対品質の安定を期待でき、企業のブランドイメージアップに貢献してくれるはずです。

顧客満足度が向上する

顧客からの問い合わせに対して速やかな答えや問題を取り除いてあげると、顧客満足度の向上を見込めます。反対に回答までに長い待ち時間を要したり、不適切な応対をしたりしていると、顧客離れにつながりかねません。AI導入によって待ち時間の短縮や応対品質が向上するため、既存顧客のリピート率の向上や、顧客離れ防止が期待できます。

オペレーターの成長にもつながる

コールセンターの応対品質を維持するためには、「人材育成に力を入れる」ことが必要不可欠です。AIの導入によって、管理者が的確なフィードバックを実践できるようになり、オペレーター自身が成長できる点もメリットです。

コールセンターにAIを導入するプロセス

コールセンターの効率化に欠かせないAIのメリットについて理解したところで、実際にAIを導入するプロセスについて、ステップごとに詳しく説明します。

1.課題を洗い出す

まず、コールセンターにおける課題を洗い出します。オペレーターの定着率アップ、コールセンターのコスト削減、シフト管理業務の軽減など、AI化により解決できる内容を熟考します。

2.構築するシステムを検討する

解決したい課題が決まった後、構築するシステムの検討段階に入ります。たとえばチャット対応の場合は、顧客と半自動的にチャットでのやり取りができるチャットボットを、簡単な問い合わせが多い場合は、AI完結型システムなどの導入がおすすめです。

また、顧客との会話中にAIが声を解析して、顧客の感情に配慮した回答を準備できる感情分析では対応品質の向上を見込めます。

3.AIサービスを選定する

問い合わせの自動振り分けや音声認識技術、感情解析技術など、実装するシステムにマッチしたAIサービスを選択します。

4.必要なデータを学習させる

次に必要なデータをAIに学習させます。AIは集積したデータから学習するため、必要なデータを集めて学習させるプロセスが発生します。

たとえば、AIに問い合わせの多いQ＆Aや過去データなどを学習させると、オペレーターが質問を入力するだけで的確な回答を表示してくれるようになります。

オペレーターの経験値の差がなくなり、顧客からの質問にもすぐに対応でき、オペレーター間の応答品質のムラをなくせます。顧客満足度の向上につながるほか、新人教育にも活用できます。

5.業務に投入する

システムが完成した後、テスト運用を経て業務に投入します。

6.定期的にフィードバックして修正する

業務に投入して終わりではなく、その後も定期的にフィードバックや修正を繰り返し、さらに精度を向上させていきます。

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まとめ

AIの力でコールセンターを効率化する方法と、その課題および解決方法について解説してきました。コールセンターでのAI活用に際しては、丁寧にヒアリングを⾏い、納得いただいてからUMWELT・HRBESTを導⼊していただけます。導入後もコンサルタントが伴⾛し、解析をサポートや導⼊の効果を十分に発揮できるようにAI導⼊を支援いたします。ぜひお気軽にお問い合わせください。