コンタクトセンター自動化：より良いサービスのためのガイド

コンタクトセンターには、問題をより迅速に解決し続けるという絶え間ないプレッシャーがあります。サポート依頼が増えるにつれ、有人エージェントは深刻な燃え尽きに陥り、サポート品質、顧客対応、問題解決に影響が出ます。特に緊急の問題を抱え、迅速な解決を期待する顧客にも影響します。 

対策を講じなければ、意欲を失った有人エージェントは離職し、組織は高額な再採用コストを負担することになります。数字は深刻な状況を示しています。2026年の調査によると、コンタクトセンターの離職率は46%に達しました。これは業界平均の3倍です。 

そのため、より多くの組織が、エージェントの燃え尽きを軽減し、顧客体験を向上させ、より効率的に運営するために、コンタクトセンターの自動化に取り組んでいます。AI搭載コンタクトセンターは、従来のIVRシステムが抱える非効率性をAI技術で解消します。 

このガイドでは、AIコンタクトセンターの概要、カスタマーサービスを自動化する仕組み、ユースケース、導入アプローチ、適切なAIコンタクトセンターソフトウェアの選び方を解説します。  

概要

• コンタクトセンターの自動化では、AIを活用して、人による介入をほとんど、またはまったく必要とせずにカスタマーサポートのワークフローを処理します。
• AI搭載コンタクトセンターシステムは、顧客に応答し、意図を理解し、情報を取得して、簡潔に回答します。 
• 従来の自動音声応答システムと比べて、AIコンタクトセンターソフトウェアはより直感的で、効率的かつ自然です。 
• AI自動化により有人エージェントの役割は変化し、複雑なケースに集中できるようになります。 
• AIコンタクトセンターソフトウェアを選ぶ際は、CRMインテグレーション、オムニチャネル対応、レイテンシーなどを検討しましょう。 

コンタクトセンターの自動化とは？ 

コンタクトセンターの自動化では、AI技術を活用して、人による介入を最小限に抑えながら顧客とのやり取りを処理します。音声エージェント、自動音声応答、チャットボットなど、CXチームが業務で一般的に使用するソフトウェア技術とAIを統合します。これにより、電話、メール、チャットなどの異なるチャネルで、より効率的に顧客をサポートできます。 

従来のコンタクトセンターソフトウェアとは異なり、AIコンタクトセンターシステムは、機械学習、ディープラーニング、音声モデル、生成AIなどの高度な人工知能を活用し、顧客と自然に会話します。これらのAIシステムは従来のIVRよりはるかに高度です。ニュアンス、感情、文脈を理解し、人のようによりインテリジェントに応答できます。 

コンタクトセンターの自動化とコールセンターの自動化を区別することも重要です。両者は関連していますが、AIコールセンターの自動化は音声会話の自動化に重点を置きます。一方、コンタクトセンターの自動化は、音声、SMS、メール、その他のコミュニケーションチャネルを対象とします。 

効果的なコンタクトセンターの自動化は、単一の部門にとどまりません。たとえば、最前線の受付担当者を自動化するのではなく、リアルタイムの会話データと補足的な顧客情報に基づき、どの部門がケースを担当すべきかをAIが判断します。 

導入事例：コールセンター自動化が解決時間と待ち時間を改善する方法

従来、顧客は有人エージェントが受電順に電話を処理する間、キューで保留されます。組織が人員不足に直面すると、待ち時間は許容範囲を超え、最終的には通話の途中離脱につながる場合があります。企業は対応を続けるために、スタッフを増やして人員を拡大する必要があり、コストはさらに増加します。

AIで自動化されたコンタクトセンターは、こうした制約を克服します。CRMから履歴データを取得し、顧客の意図を理解して、有人エージェントに文脈を引き継ぎます。その結果、CXチームは初回の問い合わせでより多くの依頼を解決し、待ち時間を短縮できます。

以下の3つのElevenAgents導入事例は、コールセンター自動化がさまざまな業界でいかに大きな効果をもたらすかを示しています。

Klarna：米国の3,500万人の顧客で解決を最大10倍高速化

Klarnaは、米国の3,500万人のすべての顧客を対象に、電話サポートの第一窓口としてElevenAgentsで構築した音声AIエージェントを導入しました。Klarnaへの着信の多くは、商品案内、支払い状況、次の手続きに関する情報提供を求めるものです。

エージェントが対応する問い合わせでは、解決までの時間が最大10倍速くなり、簡単な依頼の電話キューは短縮され、有人エージェントは複雑なケースに集中できます。エージェントは低レイテンシーで自然な対話を通じて顧客に対応し、有人エージェントが必要な通話は引き継ぎます。Klarnaは、GDPR対応の制御機能やデータレジデンシーの選択肢を含む、エンタープライズグレードの拡張性、セキュリティ、パフォーマンスを評価してElevenLabsを選びました。

Rohlik：顧客コミュニケーションの90%を自動処理 

Rohlikは、チェコ、ドイツ、ハンガリー、ルーマニア、オーストリアで300万人の顧客にサービスを提供しています。以前のサポートは完全に人手で行われており、5市場・6言語へと事業を拡大する中で、ピーク時には待ち時間が長くなり、夜間や早朝にはリアルタイムの対応がありませんでした。Rohlikは、エージェントのMaiaをElevenAgents上で電話、Web、モバイルアプリ、WhatsAppに導入しました。Maiaはホットラインへの通話の90%を処理し、現在ではすべての顧客コミュニケーションの90%が自動処理され、その大部分は人を介さずに解決されています。 

Maiaは、Model Context Protocolを通じてRohlikのバックエンドに接続されています。注文状況の確認、注文内容の変更、クレジットの発行、顧客に代わるサポート依頼の作成など、30以上のアクションを実行します。問題を解決できない場合や顧客が担当者を希望した場合は、完全な会話記録とともにすぐに通話を転送するため、顧客が同じことを繰り返す必要はありません。Rohlikは、解決速度が2倍以上向上し、5市場・6言語で24時間365日の対応を実現しつつ、CSATを維持したまま運用コストを50%削減する見込みだと報告しています。

Getmobil：初回問い合わせでの解決率75%、コンタクトセンターコスト60%削減

Getmobilは、32,000社を超える販売事業者のネットワークを持つ、トルコ有数の再生電子機器マーケットプレイスです。以前のカスタマーサービスはすべて手作業で行われていたため、注文状況の問い合わせ、返品、製品に関する質問にはすべて有人エージェントが必要で、マーケットプレイスの成長とともにコストも増加していました。現在、ElevenAgentsは音声、Webチャット、WhatsAppにおける受信インタラクションの100%を処理しています。複雑な問い合わせは人間の担当者にエスカレーションされます。 

Getmobilによると、会話の75%がエスカレーションなしでエンドツーエンドに解決され、コンタクトセンターコストは60%削減され、応答時間は3倍改善しました。ElevenAgentsは3つすべてのチャネルをネイティブにサポートしているため、チームはチャネルごとにカスタムインテグレーションを行う必要がありませんでした。現在は、プロアクティブなフォローアップ、販売事業者のオンボーディング電話、回収日程の調整など、アウトバウンドのユースケースにもプラットフォームを拡張しています。

顧客の許可を得て共有した成果です。個別の結果は異なる場合があります。

AIコンタクトセンターがカスタマーサービスを自動化する仕組み 

AIで自動化されたコンタクトセンターソフトウェアでは、24時間365日、すぐに顧客対応を開始できます。メニューを延々とたどる代わりに、AI音声エージェントが顧客と自動で会話し、主な懸念事項を特定し、社内ナレッジベースを参照して適切な回答を選びます。 

顧客がコンタクトセンターに電話をかける場面を考えてみましょう。有人エージェントが電話を取る代わりに、AIが応答します。高度なAIシステムは適切なイントネーションを用いて自然に話せるため、会話も自然に聞こえます。AIは顧客の応答に応じて、次に取るべき行動を判断します。 

以下は、AIコンタクトセンターのワークフローです。

応答

まず、AIは顧客が開始したコミュニケーションに応答します。媒体に応じて、AIシステムは音声またはテキストで特定の依頼に答えます。多くのAIエージェントは多言語サポートも提供しており、言語を切り替えることができます。 

理解

次に、AIエージェントは高度な自然言語理解技術を使い、顧客の依頼に含まれる文脈、感情、ニュアンスを特定します。これにより、従来のコンタクトセンターソリューションと比べて、一貫性があり、正確で、関連性の高い応答を作成できます。 

ナレッジベースの検索

最新のAIコンタクトセンターは、組織の社内ナレッジベースに直接接続し、AIエージェントがより正確に応答できるようにします。最新の音声エージェントやチャットボットは、自然に会話できるように訓練されています。しかし、特定の問い合わせに答えるために必要な、製品、サービス、組織に固有の情報が不足していることも少なくありません。組織固有のデータを取得することで、自動化されたAIコンタクトエージェントは有人エージェントと同じ回答を提供できます。 

アクションの実行

必要な知識を統合した後、AIエージェントは顧客に対応するための適切なステップを実行します。一般的なケースでは、回答を直接返します。複雑な解決が必要なサポートでは、データベースのレコード更新、追加情報の取得、有人エージェントへのエスカレーション、その他の業務プロセスの開始などを行う場合があります。 

分析

自動化されたコンタクトセンターソフトウェアは、プライバシーポリシーに従ってインタラクションデータを収集し、オペレーションチームによるサポートワークフローの改善を支援します。たとえば、顧客の問題に見られる共通パターンを可視化し、ワークフローのボトルネック特定に役立てられます。 

継続的な学習

導入後、AI搭載サポートエージェントは過去のインタラクションから継続的に学習できます。これらのエージェントは推論能力を洗練させ、さまざまな状況により機敏に適応できます。 

AI音声エージェントと自動音声応答システムの比較

長年にわたり、カスタマーサポートチームは、発信者を担当の有人エージェントへ案内するために、自動音声応答（IVR）システムに頼ってきました。顧客は音声メニューを聞き、選択肢を選び、有人エージェントが応答するまでこの手順を繰り返します。

IVRは人による介入を減らすものの、効率的ではありません。さらに、顧客はIVRを操作する手間を好みません。2019年には、McKinseyが、顧客がIVRを直接回避しようとしている状況を取り上げたレポートを公開しました。顧客にとってIVRは、エージェントが応答するまで進まなければならない、終わりのないメニューの迷路のように感じられることがあります。 

AI音声エージェントは、オペレーションチームがIVRで直面する課題を解決します。これらのエージェントはすぐに電話に応答し、インテリジェントに対応して、チケットキューを滞らせません。AI音声エージェントは、発信者を適切にルーティングするインテリジェントIVRと連携できるため、顧客は柔軟性のないメニューに苦労する必要がなくなります。

音声AIエージェントとインテリジェントIVRが価値を生む場面 

音声AIエージェントは、アクセントを理解し、自然な言語で話し、変化する顧客の意図に適応できるように訓練されています。コンタクトセンターでは、こうしたエージェントが、アカウント状況の確認、予約の変更、よくある質問への回答といった一般的な依頼の自動化を支援します。

一方、かつて厳格なルールに依存していたIVRは、現在では自然言語理解を活用し、発信者を適切なエージェントへルーティングしています。特定のキーワードがなくても、インテリジェントIVRは「マネージャーと話したい」のようなフレーズを認識して通話を振り分けられます。

まず始めるべきカスタマーサービス自動化のユースケース 

主要なAI音声エージェントとチャットボットは、コンタクトセンターの運営方法を変えています。Statistaによると、コンタクトセンターの35%は、すでに何らかの形で生成AIによりワークフローを自動化しています。 

導入を始める際に、AI自動化の効果が期待できるカスタマーサポートのワークフローをいくつかご紹介します。

• アカウントに関する問い合わせ：AIエージェントは、パスワードの更新、注文の追跡、顧客プロフィールの更新といったセルフサービスの定型業務を処理できます。 
• リアルタイム支援：サポートを求める顧客は、エージェントが社内ナレッジベースを検索して依頼を満たす間、すぐに回答を受け取れます。 
• 部門間 ルーティング：顧客の意図を分析し、必要に応じてAI音声エージェントが通話を適切な部門へエスカレーションできます。さらに重要なのは、AIエージェントが文脈を引き継ぐため、顧客が同じ説明を繰り返す必要がないことです。 
• 通話の要約：手作業による文字起こしの代わりに、音声エージェントが会話を自動で文字起こしし、要約します。 
• 感情分析：音声エージェントは顧客の感情を継続的に評価し、通話に満足しているか、不満を感じているかを検出できます。これにより早期介入が可能になり、顧客離れを抑えられます。 
• AI支援による返信：有人エージェントに対応が引き継がれた後も、AIは丁寧でコンプライアンスに準拠した、プロフェッショナルな返信の下書きを支援できます。 

AIエージェントは、日常的なカスタマーサービス業務だけでなく、複雑な会話にも役立ちます。たとえば、激しい対立が起きた場合、AIエージェントは異なるシナリオをリアルタイムでシミュレーションし、状況を鎮静化するためのスクリプトを有人エージェントに提示できます。 

AI自動化のためのコンタクトセンターソフトウェアの選び方 

カスタマーサービスのワークフローを自動化するAI搭載コンタクトセンターソフトウェアを選ぶ際は、次の点を検討しましょう。 

• CRMインテグレーション：CRMとシームレスに統合できるAIコンタクトセンターソリューションを探しましょう。AIがAPI呼び出しを通じて顧客データを直接取得し、会話を支援できます。 
• オムニチャネル対応。顧客はWebサイト、SNS、電話、その他のチャネルでタイムリーな応答を期待しています。 
• 統合ナレッジベース。AIによるコンテキストの切り替えを防ぐため、組織の知識を単一の情報源に集約するコンタクトセンターソフトウェアを検討しましょう。 
• シームレスなAI介入。複雑なケースへの対応では、チームがAIエージェントの支援を受けることでメリットを得られる場合があります。煩わしさなく介入できるAIエージェントを選びましょう。 
• 有人エージェントへのエスカレーション。必要だと感じた場合、顧客は人と話したいと思うことがあります。ニュアンスをくみ取り、コミュニケーションを迅速に振り分けられるエージェントを選びましょう。 

ElevenAgentsは、企業が構築できる単一のプラットフォームです。カスタマーサービスを支援する会話型AIエージェントを構築できます。ブランドガイドライン、コンプライアンス要件、手順に基づいてエージェントを設定できます。その後、音声、チャット、メールにわたってサポートエージェントを導入・拡張できます。 

よりシンプルなエージェントワークフローが必要な中小企業には、ElevenAgentsのReceptionを選びましょう。これは、AI受付エージェントで、自然な音声で電話に応答し、問い合わせへの回答、予約の設定などを行います。

コンタクトセンターの自動化を責任を持って導入する方法 

コンタクトセンター自動化の導入が増える中、組織はスムーズな実装を実現するために、ガバナンス、プライバシー、運用面を含むベストプラクティスに注意を払う必要があります。 

1）対象を限定したユースケースから始める

初日からサポートワークフロー全体にAIツールを統合しないでください。そうすると、同じレベルの注意を必要とする複数の接点が追加され、リソースが分散しすぎる可能性があります。代わりに、情報提供の電話や注文状況など、対象を絞った大量の依頼から始め、徐々に拡大しましょう。これにより、デベロッパーは問題を修正し、エージェントのパフォーマンスを検証し、ポリシーの遵守を確認できます。 

たとえば、オープンファイナンスプロバイダーのInsurelyは、パフォーマンスを向上させるためにAIエージェントの役割を限定しています。また、エージェントを最新のナレッジベースに接続しています。InsurelyがAIエージェントを統合する際に用いている、カスタマーサービスシステムへの導入におけるその他のベストプラクティスをご覧ください。 

2）有人エージェントへエスカレーションする経路を用意する 

最先端のAIエージェントを使っていても、特にトラブルの管理や複雑なケースの処理では、人による対応が依然として重要です。そのため、顧客が有人エージェントにつながる選択肢を提供しましょう。会話が始まる前にその選択肢を明確にし、苦痛の兆候を識別して早期に人による介入を可能にするよう、AIエージェントを訓練してください。 

3）AIエージェントの利用を開示する

顧客は、AIエージェントと通話またはテキストメッセージでやり取りしていることを知るべきです。EU AI法などの法律では、組織にAI利用を事前に開示することが求められます。「こんにちは、私はAIエージェントです」のようなシンプルで曖昧さのない冒頭の一言は、コンプライアンスの維持と顧客との信頼構築に役立ちます。 

4）データプライバシーポリシーを公開する

音声エージェントやチャットボットは、会話データをトレーニングに使用する場合があります。顧客には、共有した情報がトレーニングデータセットの一部になるかどうかを知る権利があります。そのため、組織は顧客とのコミュニケーションにおいて、AIエージェントが顧客データをどのように収集、保存、利用するかに関する免責事項を提示する必要があります。 

コールセンター向けAIツールで確認すべきポイント 

AIツールは、コールセンターが人らしく応対し、迅速に応答し、必要に応じて人へエスカレーションできるものであるべきです。これらの特性は、基盤となる音声エージェントまたはチャットボットに直接左右されます。コールセンター向けAIツールを選ぶ際は、次の領域に注目しましょう。 

カスタマーサービス向けElevenAgentsを始める 

ElevenAgentsは、90以上の言語での会話に対応する、目的に合わせて設計された人らしい音声のエージェントにより、コンタクトセンターの自動化をシンプルにします。既存のカスタマーサービスプラットフォームを置き換えることなく、会話型AIエージェントを構築・導入し、既存のプラットフォームと連携させることができます。また、ブランドガイドラインやセキュリティガードレールを適用し、インタラクション全体のパフォーマンスを追跡できます。

AIエージェントを作成して、他のブランドによるElevenAgentsの活用方法を見ることで、CXワークフローを自動化する方法をご確認ください。 

コンタクトセンターの自動化に関するよくある質問