コンタクトセンターAI｜ユースケースと導入方法

従来、企業は問い合わせ件数の変動に悩まされ、長い待ち時間は避けられない課題でした。

そこで登場したのがコンタクトセンターAIです。これは、従来のカスタマーサポートの制約を取り払う、企業向けチャットボットの一種です。

コンタクトセンターにAIを導入することで、顧客対応の自動化やリアルタイムサポートが可能になり、CRMや人員管理ツールと連携して、予測しづらい需要によるストレスを解消します。

企業がどのようにコンタクトセンターAIを活用して、より信頼性の高いカスタマーサポートを提供しているのか見ていきましょう。

コンタクトセンターAIとは？

コンタクトセンター向けのAIエージェントは、会話型AIや機械学習などの技術を使ってカスタマーサービス業務を自動化します。よくある問い合わせへの対応など定型業務を担い、従業員はより複雑な課題解決に集中できるようになります。

2026年には、会話型AIによってコンタクトセンターの人件費が800億ドル削減される見込みであり、効率的なサポート体制の拡大を目指す企業にとって自動化は重要な投資となっています。

コンタクトセンター向けAIはどのように機能するのか？

1. 顧客からの問い合わせを受け取る

コンタクトセンターAIエージェントは、電話、ライブチャット、メール、メッセージアプリなど複数のチャネルからの顧客リクエストを処理します。AIの音声アシスタントやチャットボットは、自然言語理解（NLU）を使って顧客の意図を把握し、緊急度や具体的な要望などの重要な情報を認識します。

例えば、顧客が「注文はどこですか？」と尋ねた場合、AIエージェントはそれを追跡依頼と判断し、システムから該当する注文情報を取得して即座に回答します。

2. 文脈を理解する

コンタクトセンターAIは、より正確な回答を行うために文脈を考慮します。過去のやり取りや購入履歴を分析し、定型的な返答ではなくパーソナライズされたサポートを提供します。

例えば、返金について問い合わせた顧客には、過去の注文履歴に基づいた最新情報を案内し、無駄なやり取りを防ぎます。

3. 情報の取得と処理

意図と文脈を認識した後、AIはCRMやナレッジベースなどのバックエンドシステムと連携し、正確な情報を探し出します。

顧客が注文内容の変更を希望した場合、AIはアカウント情報を検索し、条件を満たしていれば手続きを開始します。トラブル対応時には、関連するガイドを提示したり、状況に応じた次のステップを提案します。

より複雑なケースでは、AIが追加情報を収集した上で、担当者への引き継ぎを行うこともあります。

4. 回答を生成する

AIは収集したデータをもとに回答を作成します。回答は以下の点を重視しています：

• 文脈を考慮：AIは過去のやり取りや今回のリクエスト内容を踏まえ、パーソナライズされた回答を行います。
• 実行可能：注文変更の確認など顧客の操作が必要な場合は、明確な手順を案内します。
• 柔軟に対応：在庫状況やポリシー変更など、リアルタイムの状況に応じて回答内容を調整します。

例えば、注文状況の問い合わせに対しては、単に追跡番号を伝えるだけでなく、配達予定日や再配達・速達などの選択肢も案内します。

5. 担当者へのエスカレーション

コンタクトセンターAIで解決できない場合は、顧客を担当者に引き継ぎます。その際：

• 会話履歴を引き継ぐため、顧客が同じ説明を繰り返す必要がありません。
• 意図やこれまでの対応内容など、重要な情報を要約して担当者に伝えます。

専門的な対応が必要な場合は、AIが内容や緊急度に応じて適切な担当者に振り分けます。例えば、請求に関する問題は経理担当へ、技術的な問題はITサポートへと案内します。

6. パフォーマンスの監視

対応後、コンタクトセンターAIは自身のパフォーマンスを分析し、今後の回答精度や効率向上に役立てます。

• 自己解決率の追跡。
• 顧客の感情分析。
• よくある課題の特定。

7. 継続的な学習と改善

コンタクトセンターAIは、やり取りを分析し、実際の利用状況に基づいて調整を重ねることで、精度と効果を高めていきます。

• 回答の更新：顧客とのやり取りをもとに、より正確で適切な回答へと改善します。
• 知識の拡充：ポリシー変更や製品アップデートなど新しい情報を取り入れ、常に最新の状態を維持します。
• 効率化の推進：繰り返し発生する課題に対応するため、ワークフローを最適化し、不要なエスカレーションを減らします。

コンタクトセンターAIの活用例

効率的なサポートのための高度なコールルーティング

AIはアルゴリズムを使い、発信者情報やサービス内容に基づいて、最適な担当者や自動サービスへ顧客を振り分けます。従来のメニュー選択に頼らず、複数の要素を分析して最適な対応を判断します。

• 顧客履歴と意図：AIは過去のやり取りを確認し、未解決のサポートチケットや継続中の課題がある場合は、対応の一貫性を確保します。
• 問い合わせ内容と複雑さ：パスワードリセットや注文状況確認などの簡単なリクエストは自動対応、より複雑な問い合わせは専門担当者へ振り分けます。
• 緊急度と感情分析：AIは顧客の声やメッセージからフラストレーションや緊急性を検知し、即時対応が必要なケースを優先します。

インタラクティブ音声応答（IVR）AI

AI IVRシステムは、自然言語処理（NLP）を活用して音声リクエストを解釈・応答し、従来のコール対応を進化させます。

顧客が煩雑なボタン操作を強いられることなく、自然な会話で要望を伝えられるため、効率とユーザー体験の両方が向上します。

企業は、音声やキーパッド入力で情報をリクエストできるIVRシステムを導入できます。従来はDTMF信号で録音メッセージや音声合成を呼び出していましたが、AIとNLPの導入により、より自然な対話が可能になりました。

顧客エンゲージメントのためのチャットボット

コールセンターの負担軽減は、定型的な問い合わせを効率的に処理するAIチャットボットの導入から始まります。これらのバーチャルエージェントにより、顧客は待ち時間なしでよくある質問に素早く回答を得られます。

バックエンドシステムと連携することで、コンタクトセンター向けのAIチャットボットは注文状況のリアルタイム更新やアカウント管理のサポートも行えます。

積極的な顧客アプローチ

AIシステムは、顧客に今後の予約や支払い期限を通知します。企業はまた、顧客の好みに合わせたパーソナライズされたプロモーションをAIで送信できるため、エンゲージメントを高めつつ機会損失も減らせます。

顧客感情の分析

顧客の感情を把握するため、AIツールはやり取りをリアルタイムで分析します。

フラストレーションが検知された場合、システムは優先的にエスカレーションします。企業は感情の傾向をもとに、担当者のトレーニングやサービス戦略の改善にも活用できます。

複数チャネルでのフィードバックを継続的に監視することで、AIは顧客満足度に影響する問題を早期に特定します。

リアルタイムの担当者支援

コンタクトセンターAIは、顧客とのライブやり取りを聞き取り、ナレッジベースや過去のやり取りから必要な情報を即座に取得します。これにより担当者の業務効率が向上します。

• 顧客の課題に応じて、FAQやトラブルシューティングガイドなど役立つリソースを提示します。
• 過去のやり取りを認識し、顧客の履歴に合った解決策を提案します。
• 顧客の苛立ちや緊急性を特定し、担当者が重要な会話を優先できるようにします。
• 通話の文字起こしや要約を自動化し、手動でのメモ作成の手間を減らします。

多言語対応

AI翻訳ツールにより言語の壁がなくなり、企業は複数の言語で顧客対応が可能になります。チャットでも音声でも、AIがスムーズなコミュニケーションを実現し、大規模な多言語サポートチームを持つ必要がありません。

不正検出とセキュリティチェック

AIが音声パターンや認証試行を分析し、不審な行動を特定します。異常が見られる場合は、追加認証を求めたり、専門のセキュリティ担当者にエスカレーションしたりできます。

コンタクトセンターAIエージェントを6ステップで導入する方法

1. スコープを定義する

コンタクトセンターAIエージェントを作成する最初のステップはシンプルです——何をさせたいのかを決めましょう。まずはエージェントの目的を明確に定義してください。

次のいずれに重点を置くか決めましょう：

• 顧客からの問い合わせ対応
• エージェント支援機能
• 通話の振り分け
• 積極的な顧客対応
• これらのサービスを組み合わせたもの

範囲を明確に定義することで、AIエージェントが特定のビジネスニーズに合致し、全体的な顧客サポートの向上につながります。

2. プラットフォームを選ぶ

NLPと自動化をサポートし、リアルタイムのデータ取得や連携が可能なAIプラットフォームを選びましょう。

AIエージェントプラットフォームは数多く存在します。インスピレーションが必要な場合は、おすすめAIプラットフォーム一覧をご覧ください。

コンタクトセンターAIのプラットフォームを評価する際は、次のような要素を考慮しましょう：

• CRMやチケット管理システムとの互換性
• テキスト・音声の両方に対応しているか
• 自社のニーズに合わせてカスタマイズできるオプション
• 顧客の需要増加に対応できる拡張性

コンタクトセンターAIには、Botpressのようなプラットフォームがあり、Autonomous Nodesなどの高度なツールを提供しています。これにより、LLMエージェントが構造化されたワークフローに従うか、動的に応答を生成するかを判断できます。開発者は自然言語のプロンプトでAIを誘導でき、リアルタイムで顧客対応を行う柔軟で文脈を理解するバーチャルエージェントを簡単に作成できます。

3. ツールやナレッジベースを統合する

プラットフォームを選んだら、次はAIワークフローに関連するツールやシステム、プラットフォームを統合します。

ローコードプラットフォームなら事前構築済みの連携機能があります。柔軟なチャットボットプラットフォームならカスタム連携も可能で、開発者が社内システムやプラットフォームと連携できます。

また、チャットボットが参照できるナレッジベースも作成しましょう。公式の方針や手順、最新の待機リスト、法的要件などが該当します。

4. テストと改善

コンタクトセンターAIエージェントを導入した後も、継続的な改善の機会があります。実際のやり取りを通じて、応答精度や複雑な顧客対応の効率化など、AIの改善点が明らかになります。

AIエージェントを繰り返し改善できる体制を計画に組み込んでください。これがROIを最大化する最良の方法です。

5. 導入

コンタクトセンターAIエージェントの準備ができたら、導入してカスタマーサービス業務に統合しましょう。利用可能にする方法はいくつかあります：

• IVRシステム内に組み込み、着信対応をサポートする。
• ウェブサイトにライブチャットウィジェットとして導入する。
• ZendeskやSalesforceなどのカスタマーサービスプラットフォームと連携する。
• WhatsApp、Facebook Messenger、Slackなどのメッセージングチャネルと接続し、シームレスな顧客対応を実現する。

最大限の効果を得るために、顧客やサポートチームにAIエージェントの利用開始を周知しましょう。適切なオンボーディングと認知が、ユーザーの効果的な活用とコンタクトセンター業務の効率化につながります。

6. モニタリング

質の高いAIエージェントプラットフォームは、パフォーマンスを追跡し改善点を特定するための継続的な分析機能を提供します。主要な指標を監視することで、AIが顧客サポートを向上させ続けることができます。

• リアルタイム分析により、応答の正確性や自己完結率を測定できます。AIエージェントが本来対応すべき案件を頻繁にエスカレーションしている場合は、応答内容を調整して改善できます。
• 会話ログからは、繰り返し発生する課題を把握でき、業務フローの見直しや顧客対応の向上に役立ちます。特定のトピックで不満が多い場合は、トレーニングデータの更新や自動化の見直しが有効です。

チャットボット分析が利用できる場合、企業はエンゲージメントの傾向を把握し、AIのさらなる最適化が必要な部分を特定できます。

コンタクトセンターエージェントを導入する

2026年までに、AIソリューションはコンタクトセンターの人件費を大幅に削減し、カスタマーサポート業務を変革します。

Botpressは、企業が顧客対応と業務効率を向上させるための安全で信頼性の高いAIエージェントツールを提供します。

事前構築された連携機能、エンタープライズレベルのセキュリティ、柔軟なカスタマイズ性により、企業は効率を高め、顧客満足度を向上させるAI搭載のコンタクトセンターエージェントを構築できます。

ここから構築を始めましょう。 無料です。

よくある質問

1. コンタクトセンターAIは大企業だけに役立つものですか？それとも中小企業にもメリットがありますか？

コンタクトセンターAIは大企業だけでなく、中小企業にも有効です。繰り返し発生するサポート業務を自動化し、少人数のチームでも24時間体制のサービス提供や効率的な拡張が可能になります。

2. コンタクトセンターAIとバーチャルアシスタントの違いは何ですか？

コンタクトセンターAIとバーチャルアシスタントの違いは、その役割と機能にあります。コンタクトセンターAIは大規模な顧客サポート管理（チケット振り分け、通話の振り替え、CRM連携など）に特化しているのに対し、バーチャルアシスタントは個人のスケジュール管理や一般的な質問対応など、個人のタスク支援に重点を置いています。

3. 顧客対応で自動化と人間らしさのバランスはどう取っていますか？

自動化と人間らしさのバランスを取るには、AIに定型的で大量の問い合わせを任せ、複雑またはデリケートな案件は明確なルールで人間の担当者にエスカレーションする仕組みを作りましょう。これにより、迅速な対応と必要なときの共感や個別対応の両立が可能です。

4. AIは過去のサポートチケットや通話記録を使って学習できますか？

はい、コンタクトセンターAIは過去のサポートチケットや通話記録を活用して、貴社のトーンや解決パターンを学習できます。これにより、チームのスタイルを反映し、時間とともに精度が向上します。

5. AIはあいまいだったり不明確な顧客の要望にどのように対応しますか？

曖昧または不明確な顧客の要望に対しては、コンタクトセンターAIが意図を絞り込むための確認質問を行うか、エスカレーションのロジックに従って人間の担当者に引き継ぎます。