【国内＆海外を調査】コールセンターの生成AI活用アイディア＆事例9選

コールセンター業務は生成AIと相性が良く、さまざまな活用法が模索できる業種です。現場の人員不足や業務過多などの問題解決のために、生成AIの導入を検討している方も多いのではないでしょうか。

そこでこの記事では、生成AIの専門家である弊社スパイクスタジオが、コールセンター業務における生成AIの活用法を14パターン提案し、それぞれ詳しく解説いたします。

さらに、参考にできる国内外の導入事例もあわせて9選紹介しますので、コールセンター業務の効率化を模索している方は必見です。

コールセンターにおける生成AI活用アイディア14選

まずは、コールセンター業務における生成AIの活用アイデアを紹介していきます。

1. 応対履歴の自動要約

2. トークスクリプトの作成と最適化

3. FAQや関連コンテンツの自動生成

4. AIを活用した自動応答システムの導入

5. オペレーター向けの研修・スキルアップ支援

6. 通話終了後の業務プロセス自動化

7. オペレーターの問題解決支援

8. カスタマーサポートの品質向上

9. 多言語対応の強化

10. 感情分析による顧客対応のパーソナライズ

11. AIによるクレーム対応の最適化

12. 次回アクションの自動提案

13. AIを活用した待ち時間の最適化

14. AIによる離脱防止策

1. 応対履歴の自動要約

応対履歴の自動要約は、コールセンター業務の効率化に大きく貢献する、生成AIの活用方法の1つです。オペレーターと顧客の会話内容を音声認識ツールでテキスト化し、生成AIが自動的に要約することで、応対履歴の記録時間を大幅に削減できます。

従来、オペレーターごとに異なっていた要約の品質や粒度のばらつきを防ぎ、統一された記録が可能です。後処理時間（ACW）の短縮やオペレーターの負担軽減を実現し、顧客対応の質の向上にもつながります。

2. トークスクリプトの作成と最適化

生成AIにより、顧客対応時のトークスクリプトを自動生成することも可能です。これまでの問い合わせ履歴や製品情報を学習させ、オペレーターが必要とするトークスクリプトを生成し提供することで、迅速かつ一貫した対応が実現します。

オペレーターは顧客とよりスムーズにコミュニケーションを取りながら、効率的に業務を進めることができるでしょう。

3. FAQや関連コンテンツの自動生成

AIによるFAQや関連コンテンツの自動生成は、コールセンターの業務効率化と顧客満足度向上の双方に役立つのが特徴です。

従来のFAQシステムにAIを導入することで、顧客からの質問に迅速かつ最適な回答ができます。顧客が自分で問題を解決できる環境を提供することで、オペレーターの負担を軽減できるのです。

また、AIが「よくある質問」を自動で分析してFAQを更新・最適化することで、ナレッジの蓄積と応対品質の向上にも役立ちます。

4. AIを活用した自動応答システムの導入

「自動応答システム（IVR）」は、電話窓口での顧客対応における業務負担軽減に役立ちます。予め設定した音声ガイダンスを再生し、コンピューターが自動的に応答するシステムを活用することで、以下の利点があるのです。

• オペレーターを介さずに「よくある質問」への対応を実現

• 待ち時間短縮による顧客満足度向上

• 問合せの削減による業務負担軽減、人手不足の解消

5. オペレーター向けの研修・スキルアップ支援

生成AIに経験豊富なオペレーターの応対方法を学習させることで、新人オペレーターの教育やトレーニングに活用することも可能です。通話中に生成AIが提案する回答を参照し、実践させることで、迅速なスキル向上が期待できます。

生成AIの提案に基づいて対応するため、新人でも最適な回答ができ、フォローアップの手間がかからないのもメリットです。生成AIは、教育コストと時間の削減にも役立ちます。

6. 通話終了後の業務プロセス自動化

通常、オペレーターは通話後に応対内容の記録や、CRMシステムへの入力をおこないます。この後処理業務に時間がかかると、対応可能な件数の減少や、待ち時間の増加につながってしまうのです。

しかし、生成AIを活用すれば、要約の作成やコード分類を自動化できます。通話後の処理時間（ACW）の短縮や、データ入力の負担軽減も可能です。記録フォーマットを標準化することで、将来のフォローアップ対応の質も向上するでしょう。

7. オペレーターの問題解決支援

生成AIに過去の応対履歴や製品情報、マニュアルを学習させることで、オペレーターの問題解決支援も実現できます。お客様とオペレーターの会話から、適切なサポート内容を瞬時に提案できるのが強みです。

この機能により、オペレーターは適切なFAQや回答がリアルタイムで取得できるため、検索や上司への確認の手間が省け、すぐに対応できるようになります。複雑な問い合わせに対しても、迅速に適切な情報を提供できるため、問題解決のスピード向上が期待できるでしょう。

8. カスタマーサポートの品質向上

カスタマーサポートの品質向上には、生成AIを活用した自動応答チャットボットやオペレーター支援機能が有効です。

AIチャットボットは、製品情報の提供や注文追跡など、基本的なトラブルシューティングを迅速に処理し、顧客の待ち時間を短縮します。また、リアルタイムでのオペレーター支援により、会話の文脈を把握し、適切な回答や関連情報を提示することで、対応の一貫性を向上することも可能です。

さらに、生成AIを活用して、顧客の問い合わせ履歴や行動パターンを分析することにより、顧客ニーズに応じた提案やサポートが実現し、エンゲージメントの向上が期待されます。

それにより、業種によってはリピート客の獲得にもつながるでしょう。

9. 多言語対応の強化

多言語対応が求められるコールセンターにおいては、生成AIの活用によって外国語の問い合わせにも迅速に対応できるようになります。

オペレーターの言語スキルに依存することなく、効率的な顧客サポートが実現できるため、マルチ言語に対応した人材が不足している現場でも、言語の壁を越えた質の高い顧客対応が可能です。

10. 感情分析による顧客対応のパーソナライズ

生成AIは、通話中の顧客の感情をリアルタイムで分析できます。音声やテキストの感情分析をおこなうことで、通話相手のトーンや感情をより把握しやすくなるでしょう。

さらに、感情分析から得た情報を活かし、生成AIが「オペレーターはどのように応対すべきか」という指針を提供することで、顧客の満足度向上に役立てることができます。

• 怒っている顧客には丁寧な対応を推奨し、冷静な顧客には効率的な対応を促す

• 過去のやり取りの感情傾向を元に、適切なオペレーターをマッチングする

11. 生成AIによるクレーム対応の最適化

生成AIは、感情分析だけでなく、クレーム対応の最適化にも大いに貢献します。クレームの種類をAIが分類し、対応方針を提案することで、オペレーター自身が最善策を選択できるようフォローアップできるのです。

また、特定のクレームパターンを自動検出して対応を標準化したり、過去のクレーム事例から最適な解決策を推奨して対応時間を短縮したりすることもできます。

12. 次回アクションの自動提案

生成AIを活用すれば、「メールでフォローアップを送るべきか」などの顧客対応後の次回アクションに悩むことも無くなります。たとえば、生成AIに通話内容を分析させ、次のアクションを提案してもらうことも可能です。

顧客の過去の問い合わせ履歴を参照し、将来的に発生しそうな課題を予測して事前に対策を練ってもらえば、さらに心強いでしょう。

13. 生成AIを活用した待ち時間の最適化

生成AIを活用することで、顧客の待ち時間における最適化も実現できます。たとえば、生成AIがリアルタイムでコール量を分析し、オペレーターの配置を最適化することも可能です。

また、混雑時に自動応答システムを強化し、一次対応を生成AIが担うことで、オペレーターの負担を軽減できます。電話がつながるまでの間に、生成AIが関連FAQを自動提供し、顧客に自己解決を促すことで効率化できるでしょう。

14. 生成AIによる離脱防止策

生成AIは、待ち時間における離脱を防止する目的でも活用できます。たとえば、長時間待機している顧客に対し、適切なフォローアップメッセージを送信するといった対策も可能です。「現在混雑していますが、あと5分ほどでオペレーターにおつなぎできます」など、メッセージを自動送信し、離脱防止を図ります。

さらに、生成AIに顧客の行動データを分析させることで「離脱しそうな顧客」を特定し、優先対応することも可能です。もし顧客が途中で通話を切った場合も、自動的にフォローアップメールを送ることで対応機会を増やすことができます。

【国内事例】コールセンターにおける生成AI活用事例4選

ここからは、コールセンターにおける生成AIの導入に成功した、国内の事例を4つ紹介していきます。

1. NTTネクシア

2. レオパレス21

3. ビックカメラ

4. 大阪観光局×JTB

NTTネクシア

NTTネクシアは、ChatGPTを活用したオペレーション支援AI「MooA®」を開発し、コールセンター業務の効率化を検証しました。デジタルチャネル拡大に伴う応対品質のばらつきや、業務負担の増加という課題に対応することを目的にしています。

MooA®を用いた実証実験では、応対履歴の自動入力・QAの自動生成・オペレーター教育の最適化を実施しました。その結果、後処理時間の短縮・QAの精度向上・オペレーター教育の強化などの効果が確認され、業務効率と顧客対応力の向上に成功しています。

出典NTTネクシア「進化させた生成AI（ChatGPT）の活用でコンタクトセンターの品質向上と作業効率化に成功」

レオパレス21

レオパレス21は、社内および入居者向けの問い合わせ対応に、高度な生成AI技術を活用したチャットボットやAIチャットシステムを導入しています。繁忙期の対応負担が大きいという課題に対し、24時間365日対応可能な自動応答システムを採用しました。

基本的な問い合わせをチャットボットが処理することにより、オペレーターの業務負担が大幅に軽減しています。さらに、導入後は応答率が70%から90%に向上し、問い合わせ対応の効率化と顧客満足度の向上に貢献しました。

出典Leopalace21「入居中の問合せ対応に、AI音声対話エンジンとAIチャットボットを導入」

ビックカメラ

ビックカメラは、生成AIを用いて顧客対応を進化させており、顧客体験の向上につながる新しいテクノロジーの導入を積極的におこなっています。

• AIを活用して顧客からのメール振り分けを自動化（人為的ミスの削減）

• 音声データを自動でテキスト化、記録業務の時間を半減

• FAQページを強化、問い合わせ件数の削減に成功

生成AIを導入して上記の取り組みをおこない、オペレーターの業務負担を軽減することで、対応の迅速化を実現しました。

出典asurion「アシュリオン・ジャパンがビックカメラと協業し新たなVoiceBotサービスのPoC（概念実証）を開始」

大阪観光局×JTB

大阪観光局は、2025年の大阪・関西万博を見据えた取り組みとして、訪日外国人向けの多言語生成系AIチャットボット「Kotozna laMondo」を導入しました。

2023年10月より運用を開始したこの多言語チャットボットは、現在20言語以上に対応しており、リアルタイム情報の提供や言語設定の自動切り替えができるのが強みです。

来たる大阪万博では、観光案内所やコールセンターの多言語対応力の向上、観光情報管理の効率化に貢献すると期待されています。今後はレストランの予約や、防災情報との連携も実装予定です。

出典JTB「観光案内に多言語生成系AIチャットボットを日本初導入～10月16日（月）よりサービスを開始し、スピーディかつシームレスに20言語に対応することで、観光客へのおもてなし向上を図ります～」

【海外事例】コールセンターにおける生成AI活用事例5選

ここからは、コールセンター関連業務における、海外の生成AI活用事例を紹介していきます。

1. Salesforce Sales Cloud（セールスフォース・セールスクラウド）

2. Convin.ai（コンビン）

3. ゴング（Gong）

4. ファゾム（Fathom）

5. Observe.AI（オブザーブ.AI）

1. Salesforce Sales Cloud（セールスフォース・セールスクラウド）

Salesforce Sales Cloudは、カスタマーサービスやコールセンター向けに特化したAIツールを提供しています。

同社が提供する生成AIツールは、機械学習による予測分析を活用し、最適なクロスセル・アップセルの提案が可能です。AIが顧客データを分析し、ニーズを予測したパーソナライズ対応を実現します。

さらに、データ入力やスケジュール管理の自動化で、エージェントの負担を軽減できるのが強みです。リアルタイムでのフィードバック提供や、セキュリティ強化にも対応しており、既存のCRMとの統合で業務効率を向上させることができます。

出典Salesforce「カスタマーサービス向けAI」

2. Convin.ai（コンビン）

Convin.aiは、AIによって強化されたコールセンター向けのソフトウェアを開発しています。このAIソフトウェアは、顧客との会話記録や文字起こし、分析に特化しているのが特徴です。さらに、以下の機能が搭載されており、コールセンター業務の効率化に大きく貢献します。

• リアルタイム会話分析によるエージェントへの即時フィードバック

• パーソナライズされたトレーニングの提供

• 予測分析を活用したプロアクティブな対応

• 自動品質監視でコンプライアンス違反を検知

• セキュリティ対策強化

上記の機能に加え、既存システムとシームレスに統合できる、スケーラブルなAIソリューションの提供を実現しました。

出典Convin.ai「コールセンターソフトウェア」

3. ゴング（Gong）

Gongは、顧客との会話をAI技術によって分析し、洞察を提供するコールセンター向けの次世代CRMです。録音データをAIが解析して顧客の感情や会話の流れを把握し、適切なトークポイント・販売戦略をエージェントに提案します。

• 営業パフォーマンスを最適化し、成功パターンを特定

• 予測分析による最適化（顧客の行動や質問パターン）

• 会話の録音や自動言語解析による重要データ抽出

• 取引の優先順位をAIが策定、インタラクション分析

会話の内容をリアルタイムで分析できるため、成約率やセールスサイクル改善に大きく貢献できるのが特徴です。オペレーターは顧客のニーズに迅速に対応し、よりパーソナライズされた提案がおこなえます。

出典AI JOURNAL「顧客との会話を音声解析する次世代型CRM Gong.ioを徹底解説」

4. ファゾム（Fathom）

Fathomは、さまざまな分野に応用できるAIツールで、コールセンター業務においても利活用が進んでいます。会話分析を通じて、顧客の感情や頻出する問い合わせを把握し、適切な対応を支援できるのが強みです。

また、リアルタイム文字起こし機能が搭載されているため、会話を正確にテキスト化し、録音を聞かずに内容を確認できます。パフォーマンスフィードバックやトレーニング支援ツールとしても活用できるため、エージェントのスキル向上が期待できるでしょう。

出典Bluedot「2025年に使える7つのファゾムの代替案」

5. Observe.AI（オブザーブ.AI）

Observe.AIは、コールセンター向けに特化したAIプラットフォームを提供しており、顧客対応の効率化や業務の最適化を実現しています。このAIプラットフォームは、リアルタイム音声分析により通話内容を自動解析し、エージェントへ即時フィードバックを提供できるのが強みです。

また、エージェントのパフォーマンス分析をおこない、個別最適化されたコーチングを実施できます。品質保証の自動化によって通話の一貫性を確保し、トレーニングの必要性を特定することも可能です。

さらに、予測分析やセキュリティ強化も対応しており、CRMとの統合でさらなる業務の最適化を実現できます。

出典Observe.AI「コンタクトセンター向けのAIプラットフォーム」

生成AIでのコールセンター業務効率化ならスパイクスタジオへご相談ください

さまざまなシーンで生成AIを活用することで、コールセンター業務が抱える問題を解決へと導き、業務効率化やサービスの標準化、顧客満足度向上を実現できます。ただし、生成AIは完璧ではないため、向き不向きや虚弱性なども理解した上で活用することが大切です。

弊社スパイクスタジオは、生成AI活用支援・開発支援を積極的におこなっており、さまざまな業種の業務効率化に携わってきたノウハウがございます。生成AIの黎明期から数々のソリューションを開発してきた熟練チームも在籍しておりますので、貴社のニーズにマッチしたサービスの提供が可能です。

「生成AIの活用法がわからない」「自社に適した生成AIが選べない」「ピンポイントな悩みを解決したい」など、コールセンター業務の効率化にお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください。