本記事では、生成AI×コールセンターに関心のある方向けに、生成AIの基本からコールセンターへの活用事例までわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成AIをコールセンターに活用するメリットを知りたい
• 具体的な導入事例を知りたい
• 生成AIをコールセンターに活用することを検討している

本記事を読めば、生成AIを活用したコールセンターの導入の検討に必要な最新情報を、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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そもそも生成AIとは？

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成AIをコールセンターでの業務に活用する２大メリット

生成AIをコールセンターでの業務に活用する代表的なメリットとして以下の2つが挙げられます。

• ①顧客対応の最適化・自動化による業務効率化・コスト削減
• ②顧客対応の最適化・自動化による顧客満足度向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①顧客対応の最適化・自動化による業務効率化・コスト削減

生成AIを活用したチャットボットを導入することで、一部の顧客対応業務を自動化することができ、業務効率化やコスト削減を実現することができます。

特に従来コールセンターやお客様対応窓口などが行っていた、定型的な顧客対応は生成AIによる自動化が容易で、それらの業務担当を従業員から生成AIに置き換えることで、コストを削減したり、より重要な業務に注力してもらったりと、企業の競争力強化に繋げることができます。

②顧客対応の最適化・自動化による顧客満足度向上

生成AIと社内データを活用し、顧客対応向けの独自のチャットボットなどを構築することで、顧客からの問い合わせ等に対して、24時間365日自動対応し、パーソナライズされた回答やサポートを行うことができます。

AIと人間が適切な分担を行うことで、従来よりスムーズできめ細やかな顧客が提供可能となり、顧客/ユーザーの満足度が向上します。

【2024年最新】コールセンターでの生成AIの活用事例３選

コールセンターでの業務に生成AIを活用した事例として以下の3つが挙げられます。

• ①ベネッセ：生成AIを活用した次世代のコンタクトセンターの実現へ
• ②ベルシステム：AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化
• ③トランスコスモス：生成AIを活用しエスカレーションを６割削減

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①ベネッセ：生成AIを活用した次世代のコンタクトセンターの実現へ

ベネッセホールディングスが生成AIの活用を前提とした次世代型コンタクトセンターを実現するプロジェクトを発表しました。

まずは、オペレーターの回答支援や応対履歴の要約などで生産性の向上を図り、その後チャットボットの精度向上や、自動応答による「つながらない、待たせる」の解消といった領域へと対象を拡大予定とのことです。

結果として、待ち時間短縮などの顧客の問い合わせ体験の向上と業務プロセスの効率化を目指しています。

②ベルシステム：AIと人間の協働によりコールセンター業務を効率化

コールセンターのベルシステム24は、生成AIと人の力を融合させたハイブリッド型コールセンター運営サービスを提供しています。

このサービスでは、AIチャットボットが顧客からの問い合わせを受け、簡単な質問には即座にAIが回答し、難しい問い合わせには人間が対応するアプローチを取っています。

この新たなアプローチにより、顧客サービスの迅速化と効率化を図り、高品質な顧客対応を実現しています。

また、生成AIの導入により企業側の大幅なコスト削減にも貢献しています。

③トランスコスモス：生成AIを活用しエスカレーションを６割削減

トランスコスモスは、生成AIを活用してコールセンターの生産性と対応品質を向上させる取り組みを進めています。

顧客からの難しい質問に対して、オペレーターが直接生成AIに問い合わせ、過去の社内ドキュメントから最適な回答を得る方法を採用しています。

この取り組みにより、最初に電話を受けたオペレーターが、専門知識を有する別の担当者に質問を引き継ぐ「エスカレーション」の件数を6割削減する見込みとのことで、顧客の待ち時間の大幅な短縮が期待されています。

企業が生成AI活用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AI活用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。