生成AI導入で成功したコールセンターの6の実例紹介
生成AIの導入が、あなたのコールセンター業務にどのような変革をもたらすか、ご存じですか？最新の技術を駆使することで、業務効率や顧客満足度の向上にどれほどの影響があるかを見ていきましょう。
近年、生成AIは急速な進化を遂げており、特にコールセンター業務においてその効果が顕著に表れています。生成AIは、従来のAI技術とは異なり、自ら学習し成長する能力を持ち、より高度な対応を可能にします。
これにより、企業は複雑な問い合わせにも迅速かつ的確に対応できるようになり、顧客満足度の向上を実現しています。
本記事では、生成AIの導入がもたらす具体的なメリットと、成功した実例などを紹介します。
生成AIの進化がもたらすビジネスの変革に、ぜひご注目ください。具体的な成功事例を通じて、その効果と可能性を実感していただけることでしょう。
1分で読める要約
本記事はコールセンター業務における生成AIの導入事例、解決策をまとめています。
生成AIの進化はビジネスにおいて重要な役割を果たしている。
コールセンターにおける生成AIの導入は、オペレーターの負担軽減や業務効率の向上、顧客満足度の向上などのメリットをもたらす。
損害保険ジャパンやソフトバンク、JR西日本など、生成AIを導入し成果を上げてる6社を紹介。
各社が生成AIの導入によって具体的にどのような成果を生み出したかを詳述。
生成AIの活用は、今後さらに広がりを見せる可能性があり、企業の競争力強化に寄与する。
本記事の全文は以下より御覧ください
生成AI導入のメリット
生成AIの導入は、コールセンターの運営において数多くのメリットをもたらします。ここでは、その具体的な利点について詳しく見ていきましょう。
オペレーターの負担軽減
自動化による効率化
生成AIは、よくある問い合わせに対する自動応答を実現します。例えば、料金プランの説明やアカウントの状態確認など、反復的な業務を自動化することで、オペレーターはより複雑な問題に集中することができます。
これにより、全体の業務効率が大幅に向上します。
ストレス軽減とワークライフバランスの向上
単純で反復的な作業からオペレーターを解放することで、職場でのストレスを軽減し、ワークライフバランスの改善に寄与します。
オペレーターは、専門知識を活かして価値の高い業務に専念できるため、職務満足度も向上します。
顧客満足度の向上
迅速かつ正確な応答
生成AIは、大量のデータを瞬時に処理し、顧客に対して迅速かつ正確な応答を提供します。これにより、顧客の待ち時間が減り、迅速な対応が可能となります。
パーソナライズされた対応
AIは、顧客の過去の問い合わせ履歴や購買履歴を分析し、個別のニーズに応じたパーソナライズされた対応を行うことができます。その結果、顧客体験が向上し、満足度が高まります。
24/7のサービス提供
生成AIシステムは24時間365日稼働し続けるため、時間に関係なく顧客にサービスを提供できます。そのため、顧客はいつでもサポートを受けることができ、利便性が大幅に向上します。
業務の属人化防止
情報共有とアクセスの容易化
AIシステムは、全てのオペレーターが同じ情報にアクセスできるようにし、情報の一元管理を実現します。業務知識が属人化せず、誰でも高品質なサービスを提供できる環境が整います。
サービス品質の均一化
AIによる自動応答は、一貫したクオリティでサービスを提供することが可能です。その結果として、オペレーターごとの対応品質のばらつきを防ぎ、全体として均一なサービスを提供できます。
運営管理・マーケティングの改善
データと連動した意思決定
生成AIは、コールセンターの運営データをリアルタイムで分析し、詳細なレポートを提供します。このデータを基に、経営陣は効果的な意思決定を行うことができます。
パフォーマンスの最適化
サービス品質のモニタリングを通じて、問題が発生した場合には即座に対応することができます。常に高いサービス品質を維持し、顧客満足度を向上させることができます。
生成AIの導入は、コールセンター運営における多くの課題を解決し、効率化と品質向上を実現するための強力なツールとなります。次のセクションでは、具体的な導入事例を通じて、その効果をさらに詳しく見ていきましょう。
コールセンターが抱える課題
コールセンターは、顧客サービスの最前線に立つ重要な部門ですが、同時に多くの課題を抱えています。
これらの課題を理解し、解決策を講じることは、サービス品質の向上と運営効率の改善に繋がります。以下に、コールセンターが直面する主な課題について詳しく説明します。
離職率の高さと慢性的な人材不足
離職率の高さ
コールセンター業界は、離職率が非常に高いことで知られています。厚生労働省の調査によると、サービス業全体の離職率が高い中でも、コールセンターの離職率は特に顕著です。
この高い離職率は、継続的な人材不足を引き起こし、安定したサービス提供を妨げる要因となっています。
慢性的な人材不足
離職率の高さに伴い、コールセンターは常に人手不足の状態にあります。これにより、既存のオペレーターに過度な負担がかかり、さらに離職を促進する悪循環が生まれます。
人材不足は、サービス品質の低下や顧客満足度の低下を招く可能性があります。
新人教育に時間がかかる
教育コストと時間の負担
新人オペレーターの教育には多くの時間とコストがかかります。特に、未経験の新人に対しては、基本的な応対スキルや商品知識を一から教える必要があります。
これには、座学での研修や実地でのOJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）が含まれますが、いずれも現場の負担となります。
教育の質のばらつき
教育を担当するトレーナーのスキルや経験により、新人の成長スピードや習得度にばらつきが生じることもあります。
このため、教育体制の一貫性を保つことが難しく、新人が戦力として機能するまでに時間がかかる場合があります。
オペレーターごとのレベル差
経験の差
コールセンターでは、オペレーターの経験の差が顕著に現れます。新人オペレーターとベテランオペレーターでは、対応スキルや問題解決能力に大きな差があります。
経験豊富なオペレーターは、複雑な問題にも迅速に対応できますが、新人は基本的な応対にも苦戦することがあります。
対応品質の不均一
オペレーターごとの対応品質にばらつきがあることも課題です。
顧客から見れば、対応するオペレーターによってサービスの質が異なることは、信頼性に欠ける印象を与える可能性があります。
一貫した高品質なサービスを提供するためには、対応品質の均一化が求められます。
以上の課題は、コールセンター運営において避けて通れない問題です。これらの課題に対処し、解決策を講じることが、顧客満足度の向上と業務効率の改善に直結します。
次のセクションでは、これらの課題を解決するために、生成AIの導入がどのように効果的かを具体的な事例を通じて解説します。
生成AI導入事例①：損害保険ジャパン
導入背景と課題
損害保険ジャパンは、大規模な災害が発生した際に、顧客からの問い合わせが急増するという課題に直面していました。
特に、事故サポートセンターには多数の保険金請求が集中し、オペレーターが対応しきれない状況が頻発していました。
また、交通機関の乱れや天候不良によりオペレーターが出社できない場合、対応能力がさらに低下するリスクもあります。こうした問題を解決するために、生成AIの導入が検討されました。
導入した生成AIの機能と成果
損害保険ジャパンが導入したのは、NTTコミュニケーションズの対話型AI「COTOHA Voice DX Premium」です。
この生成AIは、オペレーターが対応できない場合や顧客が選択した場合に、保険金請求手続きに必要な情報を収集し、システムに登録する機能を備えています。
さらに、将来的には顧客からの被害写真の送信も可能にする計画が進行中です。
対話型AIをクラウドサービス上で実装することで、大規模災害時にも平時の100倍以上の問い合わせに対応できるようになりました。
これにより、1時間あたり最大3000件の保険金請求連絡を受け付けることが可能となり、災害時の対応力が飛躍的に向上しました。
生成AI導入事例②：ソフトバンク株式会社
導入背景と課題
ソフトバンク株式会社は、多様な問い合わせに迅速かつ効率的に対応するために、生成AIの導入を決定しました。
従来のコールセンターでは、オペレーターの対応に時間がかかり、顧客の待ち時間が長くなることが問題となっていました。
また、オペレーターごとの対応の質にばらつきがあり、均質な顧客対応が難しい状況でした。これらの課題を解決し、顧客満足度を向上させるため、生成AIの活用が求められました。
導入した生成AIの機能と成果
ソフトバンクは、日本マイクロソフトと共同で生成AIを活用したLLM（大規模言語モデル）自律思考型のシステムを導入しました。
このシステムは、顧客の問い合わせ内容を理解し、データソースから最適な情報を収集して提供することができます。
また、Azure AI Searchを活用し、社内のデータベースを参照して迅速かつ正確な回答を導き出す仕組みが整備されました。
生成AIの導入により、顧客からの問い合わせに対してスピーディーな対応が可能となり、待ち時間の短縮が実現されました。
さらに、AIによる自動応答により、オペレーターの対応品質が均一化され、顧客満足度の向上が図られました。
生成AI導入事例③：東京ガス株式会社
導入背景と課題
東京ガス株式会社は、エネルギー業界のリーディングカンパニーとして、多岐にわたる顧客対応を行ってきました。
しかし、事業拡大に伴い、電話対応やフローの複雑化が進み、顧客対応が困難になる場面が増えていました。
特に、オペレーターが必要な情報を迅速に見つけることが難しく、経験の差によって対応レベルにばらつきが生じる問題が顕在化していました。これらの課題を解決し、効率的かつ一貫性のある顧客対応を実現するために、生成AIの導入が決定されました。
導入した生成AIの機能と成果
東京ガスが導入した生成AIは、音声認識と高度な検索機能を組み合わせたシステムです。
このAIシステムは、オペレーターと顧客の会話内容をリアルタイムで分析し、適切な情報を自動的に提示します。
これにより、オペレーターは迅速かつ正確に顧客の問い合わせに対応することが可能となります。
また、情報の一元管理と最新情報への自動更新機能を備えており、常に最新のデータに基づいた対応が可能です。
生成AI導入事例④：JR西日本
導入背景と課題
JR西日本は、膨大な問い合わせ数と顧客対応に伴う負担が増大しているという課題に直面していました。
同社のコールセンターでは、オペレーターが応対記録を要約する作業に多くの時間と労力を費やしており、業務効率の低下と対応品質のばらつきが問題となっていました。
特に、応対記録の要約における品質のばらつきが、VOC（顧客の声）分析の精度に影響を及ぼしていました。
導入した生成AIの機能と成果
JR西日本が導入した生成AIは、音声認識技術を駆使して通話内容を自動的にテキスト化し、それを要約するシステムです。このシステムは、以下の主要な機能を持っています。
音声認識とテキスト化
通話内容をリアルタイムで音声認識し、正確にテキスト化します。これにより、オペレーターは手動で記録を取る必要がなくなります。
自動要約機能
テキスト化された内容を基に、自動的に要約を生成します。この要約は、特定のキーワードやフレーズを検出して重要な情報を抽出する高度なアルゴリズムを使用しています。
フィラー除去と精度向上
通話内容から不要なフィラー（例えば「あー」「えーと」など）を自動的に除去し、要約の精度を向上させます。
生成AI導入事例⑤：NEC
導入背景と課題
NECは、ユーザー対応の効率化と品質向上を目的として、生成AIをコンタクトセンター業務に導入しました。
これまで、オペレーターは膨大な量のマニュアル、応対履歴、FAQなどを参照しながら対応する必要があり、多大な労力と時間がかかっていました。
この作業の負荷を軽減し、さらに対応の質を均一化するために、生成AIの活用が検討されました。
導入した生成AIの機能と成果
NECが導入した生成AIには、以下の機能があります。
自動回答生成
生成AIは、ユーザー対応マニュアルや過去の応対履歴、FAQなどの資料を基に、自動で回答データを生成します。この機能により、FAQ作成作業の工数が75%削減されました。
実務環境に応じた技術検証
日本マイクロソフトと共同で、実務環境に応じた技術検証を実施しました。これにより、生成AIが顧客との会話内容から自動で回答を導き、オペレーターの業務をアシストすることが可能となりました。
オペレーター回答時間の短縮
生成AIの導入により、オペレーターの回答時間を35%削減することが見込まれています。これにより、迅速かつ効率的な顧客対応が実現されました。
生成AI導入事例⑥：トランスコスモス
導入背景と課題
トランスコスモスは、コールセンター業務の効率化と品質向上を目指し、生成AIの活用を進めています。
特に、オペレーターが対応できない難しい問い合わせへの対応と、エスカレーションの削減が重要な課題として浮上していました。
従来、オペレーターが回答できない場合、専門知識を持つスタッフへの引き継ぎが必要であり、顧客を待たせる時間が発生していました。
導入した生成AIの機能と成果
生成AIの活用によるエスカレーション削減
トランスコスモスは、米Microsoftの「Azure OpenAI Service」を活用し、生成AIを導入しました。
生成AIはFAQや製品の仕様書など、過去の社内ドキュメントを参照してオペレーターに回答を提供します。
オペレーターは難しい質問にも即座に対応できるようになり、エスカレーションを6割削減することができました。
即時回答による顧客満足度の向上
生成AIの導入により、オペレーターは顧客を待たせることなく迅速に回答できるようになりました。これにより、顧客満足度が大幅に向上し、サービス品質の向上が実現しました。
専門スタッフの業務負荷軽減
生成AIの活用により、専門知識を持つスタッフへのエスカレーションが減少し、これらのスタッフはより重要な案件に集中することができるようになりました。
その結果、専門スタッフの業務負荷が軽減され、全体の業務効率が向上しました。
オペレーターの生産性向上
生成AIはオペレーターの作業負荷を軽減し、生産性を向上させることに寄与しています。特に人手不足が課題となっている中で、AIによるサポートは大きな助けとなっています。
生成AI導入の成功要因と失敗を避けるためのポイント
明確な目的設定と期待効果の共有
生成AIの導入に成功するためには、まず明確な目的設定が欠かせません。
企業が生成AIを導入する理由を明確にし、その期待効果を全社で共有することが重要です。
例えば、顧客対応の迅速化やオペレーターの作業負担軽減、サービス品質の向上など、具体的な目標を設定することで、プロジェクト全体の方向性が定まり、関係者全員が同じ目標に向かって動くことができます。
導入前の現状分析と課題の把握
生成AIの導入を成功させるためには、現状の業務プロセスや課題をしっかりと分析することが必要です。
現状の業務フローの中で、どの部分に生成AIを導入することで最も効果が得られるのかを見極めるため、詳細な現状分析を行います。
これにより、導入後の改善効果を最大化し、具体的な課題解決に向けた計画を立てることができます。
トラブル発生時の対応マニュアル
生成AI導入に際しては、トラブル発生時の対応マニュアルをあらかじめ用意しておくことが不可欠です。
AIシステムは常に完璧ではないため、予期せぬトラブルが発生する可能性があります。こうしたトラブルに迅速かつ的確に対応するためには、事前に対応策を整備し、関係者に共有しておくことが重要です。
定期的なメンテナンスと改善
生成AIシステムの効果を持続的に最大化するためには、定期的なメンテナンスと改善が必要です。
導入後の運用状況を継続的にモニタリングし、システムのパフォーマンスや顧客満足度などの指標を基に、必要に応じて調整やアップデートを行います。
そのため、システムが常に最適な状態で運用されるようにし、長期的な効果を維持することができます。
継続的なトレーニングとサポート
生成AIの効果を最大限に引き出すためには、オペレーターや管理者への継続的なトレーニングとサポートが重要です。
システムの導入初期だけでなく、運用開始後も定期的なトレーニングを実施し、システムの使用方法や新機能についての知識を深めることで、効果的な利用を促進します。
また、サポート体制を整備し、オペレーターが困った時に迅速に対応できるようにすることも重要です。
これらのポイントを押さえることで、生成AIの導入を成功させ、コールセンターの業務効率化やサービス品質の向上を実現することが可能となります。企業全体での効果的な生成AI活用に向けた取り組みが、未来のビジネス成長を支える鍵となるでしょう。
まとめ
生成AIの導入は、コールセンター業務において多くのメリットをもたらしています。オペレーターの負担軽減や顧客満足度の向上が実現し、迅速で正確な応答が可能となりました。成功事例から学ぶと、目的の明確化や現状分析、定期的なメンテナンスが重要です。
これからも生成AIは進化し続け、さらなる業務効率化とサービス向上が期待されます。企業はこの技術を活用し、競争力を高め、より良いサービスを提供することで成長を続けるでしょう。
生成AIを活用したバーチャルヒューマン「i.human」は、顧客対応やWebサイトの問い合わせに利用できる画期的なソリューションです。これにより、より効果的な顧客対応が可能となり、企業の顧客満足度向上に寄与します。ぜひ「i.human」の導入を検討してみてください。