コンタクトセンターは、企業と顧客をつなぐ重要な役割を担っています。しかし近年では顧客接点のデジタル化が加速し、従来型のコンタクトセンターは人手不足や顧客満足度の低下といった課題に直面しています。
そこで注目されているのが、AI（人工知能）の活用です。これにより顧客対応の自動化やエージェントの業務効率化が可能となり、コンタクトセンターの課題解決に大きく貢献すると期待されています。
本記事では、AI導入のメリットや具体的な活用事例、導入のポイントについて解説します。AIがコンタクトセンターの未来をどのように変えていくのか見ていきましょう。
コンタクトセンターにおけるAI活用の必要性
顧客接点のデジタル化が急速に進む昨今では、顧客と密に接するコンタクトセンターの業務が複雑化しています。顧客体験には欠かせない、一定水準のサービス品質を確保することが難しくなっているのが現状です。
たとえば、デジタルチャネル経由で顧客の問い合わせに応対すると同時に、電話を中心とした従来型の問い合わせチャネルで「緊急時の即時応対」や「込み入った内容の相談」などを並行して行うといったケースも珍しくありません。
しかしチャネルごとに求められるスキルは異なります。電話応対では「複雑な内容の問い合わせに対応できるだけの豊富な知識」と「高品質な顧客対応」が必要です。一方でチャットやメールでは、応対時間を短縮できる手際の良さが求められます。
同一人物が複数チャネルで同時に対応するのは効率的ではないものの、コンタクトセンター業界における慢性的な人手不足や人材育成の難しさから、ひとりのサポートエージェントが複数の業務を抱えざるを得ない状況です。
そのため、人間が行う業務をサポートして顧客体験を向上させる目的で、AI技術が期待されています。AIは構造化・非構造化データの認識に長けており、入電時の音声から顧客の感情を分析したり、応対内容をデータとして蓄積したりといったことが可能なため、よりスムーズかつ質の高い顧客対応を行えるようになります。
膨大な量のデータ分析も効率よく実行できるため、顧客満足度の高いトークスクリプトを自動作成することも可能です。こうした形でAIを活用すれば、組織内の業務効率化や生産性向上に貢献し、多様かつ膨大な量の問い合わせでも対応しやすくなるでしょう。
コンタクトセンターでAIを導入するメリット
AIソリューションの導入により、コンタクトセンターはどのようなメリットを得られるのでしょうか。具体的なメリットについて、順番に見ていきましょう。
①顧客満足度を向上できる
コンタクトセンターは従来のコールセンターとは異なり、電話応対だけでなく、メールやチャットなどさまざまな問い合わせチャネルを持っています。問い合わせのチャネルが広がると、それに応じて顧客の相談内容も多様化します。問い合わせ件数が増え、要求レベルも高くなり、「即座に解決策を提示してほしい」と望む顧客も少なくありません。
膨大なチャネル数を人間だけで処理するのは困難ですが、AIなら、24時間のサポート体制を実現することが可能です。問い合わせが混み合っている状態であっても、AIが初期対応を行うことで顧客の待ち時間を短縮でき、長時間待たされることによるストレスを軽減します。
結果的に、チャネルを問わず、顧客が問題解決するまでの時間を短縮・即時化できるため、顧客満足度の向上につながります。
②対応品質の均質化を見込める
AIはデータの収集や分析に長けており、コンタクトセンターに蓄積された膨大なデータを活用するのに向いています。
顧客との応対により蓄積したデータと、あらかじめ回答の選択肢として設定しておいたFAQやマニュアルと連携させることで、より適切な回答を導き出せるのがポイントです。
実際に現場では、エージェントと顧客の会話を即座にテキスト化し、リアルタイムで感情分析をしたり、キーワードを抽出してエージェントへの回答をサジェストしたり、特定ワードを検出してSVへエスカレーションしたりといった用途でAIが利用されています。
こうした機能により、エージェントのスキルの差に左右されることなく、対応品質の均質化につなげられるでしょう。
③EX向上につながる
AIの導入により、コンタクトセンターのEX向上が期待できます。
EX（Employee Experience）とは企業組織内における従業員の体験のことです。この体験は業務に関するものだけでなく、組織・職場内で得られるすべての体験を意味します。
高度なスキルが求められるコンタクトセンター業界では、身体的・心理的負担を感じているエージェントもおり、場合によっては離職してしまうケースも少なくありません。AI導入によって業務負荷の軽減が実現できれば、EXを高められ、離職率の低下や定着率の向上につなげられます。
たとえば、AIで以下のことが可能となれば、エージェントの負担を抑えられます。
- スマートフォンの生体認証を活用した、顧客特定の自動化
- 画像や動画のデータ、各種関連情報の自動取得
- 問い合わせ内容と顧客情報の迅速な紐づけ
- 会話内容の自動的なテキスト化
- ユーザーの質問に対する、最適な回答候補の提案 など
コンタクトセンターの窓口が込み合った結果、待ち時間が長くなったユーザーは不満を感じ、エージェントに対して感情をぶつけるケースがあります。
AIが初期対応を行うことで待ち時間を短縮できれば、顧客の不満を解消し、最終的にエージェントの心理的負荷を減らすことになるでしょう。より質の高いサービスを提供することで、顧客体験の向上にもつながっていきます。
KDDIウェブコミュニケーションズの「UJET」であれば、高度なAIによりエージェントの負担を軽減し、良質なサービスにつなげることが可能です。詳しくは下記のリンクをご覧ください。
④人件費の削減につながる
上記のように、AIが人間の業務の一部を代替すれば、業務効率化だけでなく人件費のカットにもつながります。
たとえばコンタクトセンターの対応窓口の1つとしてチャットボットを用意すると、24時間365日、休むことなく無人での対応が可能です。
簡単な質問に絞ってAIが回答するだけでもエージェントや担当者の数を最小化できるため、人件費の削減につながります。
コンタクトセンターにおけるAIの活用事例
コンタクトセンターでは実際に、どのようなAI活用がなされているのでしょうか。具体例について把握していきましょう。
対応内容の自動入力と要約による後処理時間の短縮
AIソリューションは、後処理時間を短縮するために活用できます。後処理時間とは、ユーザーとエージェントの応対内容をシステムなどに入力する際に発生する時間のことです。
AIの導入により応対内容を自動で要約し、テキスト入力することで後処理時間を短縮できます。エージェントの生産性向上や、待ち時間が短くなることによる顧客満足度の向上につながった事例があります。
エージェントの問題解決サポートによる顧客満足度向上・業務効率化
コンタクトセンターでは、ユーザーに対して的確かつスピーディな対応が求められます。過去の問題解決履歴やFAQを学習したAIは、ユーザーとの会話内容を分析し、最適な回答候補を瞬時にエージェントに提案することが可能です。
複雑な問い合わせはエージェントが対応し、よくある問い合わせにはAIが自動回答することで、顧客満足度の向上と業務効率化の両立を可能にする事例も見られます。
新人エージェントの教育・育成
コンタクトセンター業界では、離職率の高さによる人材不足や、新人エージェントの育成の難しさといった課題を抱えています。経験の浅いエージェントでも、サービス品質が下がることのないように教育・支援を進めるために、AIは有効な手段となるでしょう。
たとえばベテランエージェントや回答例・対応例を学習したAIによって、適切な回答・対応候補を提示することで、新人エージェントをサポートでき、早期の戦力化を実現できます。
またエージェントの会話内容を分析し、改善点を提案することで、さらなる応対品質の向上に貢献するケースもあります。
FAQのチャットボット化
自社サイトのFAQページに、AI型チャットボットを導入している事例もあります。悩みを抱えたユーザーがFAQから解決策を探し出す際、情報量の多いデータベースの中から最適な回答を見つけ出す必要があります。
顧客の悩みとFAQ上での表現が乖離しているケースも考えられ、必要な情報を見つけ出すまでに時間と労力がかかってしまうかもしれません。
よくある問い合わせ内容や手続きに関する情報をデータベース化したものをAIに学習させ、チャットボットとして導入すれば、ユーザーは求める情報に素早くたどり着くことができます。
自然な会話表現に優れたAIであれば、ユーザーは話し言葉をベースとする表現でやりとりできるため、情報検索時のストレスを軽減でき、顧客体験の向上にもつながります。
多言語への対応
コンタクトセンターには外国人からの問い合わせもあるため、日本語以外の言語にも対応する必要があります。しかし、人材不足の課題に直面しているコンタクトセンター業界では、外国語を話せるエージェントの確保は容易ではありません。
複数の言語を学習させたAIを導入すれば、それを外国語対応の一部に充てることができ、必要なエージェントのリソースを削減することが可能です。AIであれば、人間がゼロから学び始めるより早く外国語をマスターできます。
これにより外国語話者のユーザーへの対応を早期に実現可能です。併せて、サービスの品質向上にも寄与するでしょう。
顧客の感情分析
コンタクトセンターでは、ユーザーの感情の変化を確実にキャッチし、ユーザーの求める対応を行うことも大切です。
従来のコンタクトセンターで使用されていた自動音声では、ユーザーの感情に関わらず、無機質な音声がくり返し流されるばかりでした。そのため、ユーザーが不満を持っていたり解決を焦っていたりする場合、かえってネガティブな感情を増大させてしまうケースもありました。
AIであれば学習データをもとに、ユーザーの音声や文章から感情をリアルタイムに分析することができ、ユーザーに寄り添った対応が可能となります。
AIがユーザーの感情を理解することで、ユーザーのネガティブな体験を回避でき、エージェントの心理的負担の軽減にもつながります。
コンタクトリーズンの特定
過去の音声データをAIによってテキスト化し、顧客の問い合わせ理由（コンタクトリーズン）を分類・特定することで、その情報をIVRの項目策定やボットの質問設定に活用できます。
これにより最適なエージェントへのルーティングができるようになるほか、FAQの回答作成などに活用して、セルフサポートの比率を上げることも可能です。
コンタクトセンターにAIを導入する際のポイント
コンタクトセンターにAIを導入する際は、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。
導入目的を明確にする
一概にコンタクトセンター向けのAIと言っても、その種類はさまざまです。前述のチャットボットに加え、ナレッジベース構築ツールや音声認識システム、自動ルーティングなど、幅広い種類のツールが存在します。
こうしたAIの中から安易にツールを選択してしまうと、自社の課題解消につながらない可能性が生じます。
そのため、事前にコンタクトセンターの主要な課題を洗い出し、何のためにAIを導入するのか、目的を明確にすることが大切です。
利用頻度が高そうな業務・チャネルからAI化する
機械学習やディープラーニングにより、自ら学習して回答や分析の精度を高められるのがAIの特徴です。しかし、利用頻度が少ないAIは、精度がなかなか上がらずにますます使われなくなり、最終的に廃止されるケースもあります。
AIシステムを導入する際は、できるだけ組織内でAIの利用頻度が高そうな業務プロセスやチャネルを特定し、優先的に導入することがポイントです。利用頻度が高くなるほど、システム内に蓄積されるデータも多くなり、AIの学習範囲も広がります。
AIの学習スケジュールを作成する
AIは初めから精度の高い作業を行えるわけではなく、学習をくり返してその精度を高めます。そのため、AIに学習させる準備期間も考慮に入れて、導入するシステムやツールを検討しなければなりません。
中には、ある程度の学習を済ませた製品も存在するため、製品ごとに学習レベルが異なる点に注意が必要です。
コンタクトセンターへのAI導入における注意点
コンタクトセンターにAIを導入しても、エージェントが不要になるわけではない点は、あらかじめ理解しておく必要があります。
AIの活用は業務の負担軽減、効率化に大きく寄与しますが、顧客の利便性向上と現場の生産性を真の意味で実現させるためには、運用のための人的リソースを確保することが必須です。
AIはデータの蓄積や分析、定型的なやり取りでは力を発揮するものの、イレギュラーな対応は不得意なため、やはりエージェントの力が求められます。AIの得意・不得意をしっかりと理解し、高品質な対応に向けた体制を整えることが重要です。
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まとめ
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