コールセンターAIの種類と選び方｜受電の取りこぼしを防ぐ5つの活用法と導入の進め方

コールセンターでAI活用が求められる背景

コールセンターでAIの活用が検討される背景には、人の確保の難しさと、電話の取りこぼしやすさという2つの事情があります。

人が集まりにくく、定着しにくい

厚生労働省の「令和7年雇用動向調査結果の概要」によると、令和7年（2025年）1年間の離職率は、調査対象の産業全体で13.7%でした。これに対し、コールセンター業が含まれる「サービス業（他に分類されないもの）」の離職率は21.2%で、産業全体を上回っています。なお、この分類にはコールセンター業以外の事業も含まれるため、コールセンター業だけの数値ではありません。

出典：厚生労働省「令和7年雇用動向調査結果の概要」

人が入れ替わると、そのたびに採用と教育が必要になります。新しいメンバーが一人で応対できるようになるまでには時間がかかり、その間は既存のメンバーの負担が増えます。

入電の波や、営業時間外の電話を取りこぼしやすい

広告やキャンペーンをきっかけに、電話は短い期間で一気に増えることがあります。一方で、席数は採用と教育を経なければ増やせないため、入電の増減にすぐには合わせられません。席を多めに確保すれば閑散期の人件費がかさみ、絞ればピーク時に電話を取りこぼします。

また、有人対応だけで受けている場合、営業時間外にかかってきた電話には応えられません。日中は仕事で電話できない人が、夜や休日に問い合わせてくることもあります。

注文や申込を受ける電話では、取りこぼした1本が、そのまま販売機会の損失になります。一度つながらなかったお客様が、かけ直してくれるとは限りません。人を増やすだけでは解きにくいこうした課題に対して、AIでどの業務を支えられるのかを見ていきましょう。

コールセンターAIの5つの活用法

コールセンターで使われるAIは、入電の前・受電の入口・応対中・後処理・管理という業務の流れに沿って整理すると、自社のどこに効くかがわかりやすくなります。ここでは代表的な5つの活用法を紹介します。

図1　コールセンターの業務の流れとAIの5つの活用法

図1のとおり、電話を取りこぼさないことに直接効くのは、受電の入口を担う「1. 電話の一次受付」です。2〜5は、応対時間の短縮や品質の向上など、つながる前後の業務を支える活用法です。

1. 電話の一次受付を自動応答で受ける

AIが電話に出て、お客様の話す言葉を聞き取り、音声で応答します。受付・注文・よくある質問への回答など、決まった流れの用件を受け持ち、AIでの対応が難しい用件はオペレーターへ転送します。

ボイスボット
AIが音声で応答する自動応答の仕組みです。従来のIVRと違い、ボタン操作ではなく、お客様の話す言葉で用件を受け付けます。

IVR（自動音声応答）
「〇〇の方は1を」のように、音声ガイダンスとボタン操作で用件を振り分ける仕組みです。

同時にかかってくる電話や営業時間外の電話にも応答できるため、ピーク時や夜間の取りこぼしを減らす手段になります。一方で、個別の事情を聞き取る相談や、感情のこもった問い合わせには向きません。そうした用件を人へ転送する設計が前提になります。

入電の波にAIの一次受付で対応する考え方は、こちらの記事をご覧ください↓
関連記事：AI電話対応の選び方｜入電の波に人数が左右されない一次受付の設計と5つのチェックポイント

2. 応対中のオペレーターを支援する

通話の内容をAIがリアルタイムで文字にし、話の流れに合った回答の候補や関連するFAQを、オペレーターの画面に表示します。

回答を探す時間が減り、経験の浅いオペレーターでも応対しやすくなります。保留や折り返しが減れば、1件あたりの応対時間の短縮にもつながります。

AHT（平均処理時間）
1件の電話にかかる時間の平均です。通話時間に、通話後の記録などの処理時間を加えて計算します。

ただし、電話を受けるのは人のままなので、受けられる件数の上限は席数で決まります。取りこぼしそのものを減らす効果は限られます。

3. 通話をテキスト化・要約する

通話の音声を文字に起こし、要点をまとめます。応対履歴の入力など、通話後の作業（後処理）を減らす使い方です。

記録を書く時間が減り、次の電話を受けられるまでの時間が短くなります。記録の書き方がそろうため、後から履歴を探しやすくもなります。一方で、固有名詞や専門用語は聞き取りを誤ることがあるため、重要な記録は人の確認が必要です。

4. FAQ・ナレッジを整えて自己解決を促す

よくある質問への回答をWebサイトのFAQやチャットボットで示し、お客様が電話をかける前に自分で解決できるようにします。質問の意図をAIで読み取り、合う回答を探しやすくする仕組みもあります。

チャットボット
文字のやり取りで、質問に自動で答える仕組みです。
電話でなくても解決できる問い合わせが減れば、入電そのものを抑えられます。ただし、電話で話したいお客様の問い合わせは残ります。回答を最新の内容に保つ手間もかかります。

5. 応対品質を評価・分析する

通話の記録をAIで分析し、話し方や案内の抜け漏れ、お客様の感情の変化などを確認します。すべての通話を同じ基準で見られる点が特徴です。

一部の通話を抜き出して聞いていた品質チェックの手間が減り、指導のポイントを見つけやすくなります。お客様の声から、商品やサービスの改善点を拾うこともできます。ただし、分析の結果をどう指導や改善に生かすかを決めるのは人です。評価の基準づくりにも時間がかかります。

AIに任せる業務と、人が担う業務の分け方

どの活用法を選ぶにしても、「AIに何を任せ、人に何を残すか」を先に決めておくと、導入後の効果が見えやすくなります。とくに電話の一次受付をAIに任せる場合は、この線引きが顧客体験を左右します。判断の軸は、次の3つです。

・用件が定型か：受付・注文・よくある質問のように、聞く内容と答えがおおむね決まっているか
・手順が決まっているか：確認する項目や順番が、誰が対応しても同じか
・個別の判断や配慮が必要か：お客様ごとの事情を聞き、その場で判断したり、気持ちに寄り添ったりする必要があるか

図2　用件の仕分けの考え方

前の2つに当てはまり、3つ目に当てはまらない用件は、AIに任せやすい用件です。反対に、個別の判断や配慮が必要な用件は、人が担うほうが安心です。迷う用件は、AIが受け付け、必要に応じて人へ転送する組み合わせで考えます。

大切なのは、AIで受けきれない用件の行き先を決めておくことです。転送先に加えて、営業時間外にAIで対応できない用件をどう案内するか（営業時間内のかけ直しを案内するなど）まで設計しておくと、お客様を行き止まりにさせずに済みます。

また、AIは人の代わりにするだけのものではありません。熟練したオペレーターの言い回しや確認の順番をAIの応対に反映させれば、ベテランの応対を、人の手が届かない時間帯にも広げられます。AIの応対記録を人が聞き直し、自分の応対を見直すきっかけにすることもできます。AIを「人の強みを広げる手段」として位置づけると、任せる範囲も決めやすくなります。

コールセンターにAIを導入するメリットとデメリット

AIの導入には利点がある一方で、準備や運用の負担もあります。両方を比べたうえで判断しましょう。

図3　コールセンターにAIを導入するメリットとデメリット

メリット

1. 時間外や同時着信にも対応できる
AIは同時に複数の電話を受けられ、営業時間外にも稼働させられます。人の数に縛られずに受けられる範囲が広がります。

2. 人件費と教育の負担を抑えられる
定型の用件をAIが受けることで、ピークに合わせて人を増やす必要が減ります。新しいメンバーに覚えてもらう定型業務も減らせます。

3. 応対の品質をそろえやすい
AIは決めた流れで応対するため、担当者による案内のばらつきが出にくくなります。

4. 通話データを分析に使える
通話が記録・テキスト化されるため、問い合わせの傾向やお客様の声を分析に使えます。

デメリット

1. 準備と精度の向上に時間がかかる
応対の流れや回答の準備が必要です。導入直後から思いどおりに応対できるとは限らず、運用しながら精度を上げていく期間を見込んでおく必要があります。

2. 複雑な用件には向かない
個別の事情を伴う相談は、AIだけでは対応が難しいことがあります。人への転送の設計が欠かせません。

3. AIの応対に抵抗を感じるお客様もいる
機械と話すことに抵抗を感じる人や、すぐに人と話したい人もいます。人につながる選択肢を残しておくことが大切です。

4. セキュリティの確認と運用の体制が必要
個人情報を扱うため、自社のセキュリティ要件を満たすかの確認が必要です。導入後に応対の内容を見直す担当者も決めておきましょう。

方式別に比べる：AIと増員・外部委託の違い

受電の課題への打ち手は、AIだけではありません。人を増やす、外部に任せる、音声ガイダンスで振り分けるといった方法と比べたうえで、自社に合う組み合わせを考えましょう。

図4　受電の課題への打ち手の比較

図4のとおり、どの打ち手にも向いている場面と負担があります。増員や外部委託は複雑な相談まで任せられる一方で、立ち上がりに時間がかかり、入電の波に合わせて柔軟に増減させるのは簡単ではありません。IVRは導入しやすいものの、用件を振り分けるだけで、受ける人の数は増えません。

AIの自動応答は同時着信や時間外に強い一方で、複雑な用件は人が担う前提です。AIのオペレーター支援は応対の質と速さを高めますが、受けられる件数は席数で決まります。

実際には、「定型の用件と時間外はAI、複雑な相談は自社のオペレーター、繁忙期の一部は外部委託」のように、組み合わせて使う考え方が現実的です。

コールセンターAIを選ぶときの6つのチェックポイント

AIを導入すると決めたら、次は製品やサービスを比べる段階です。「電話に出られる」「文字にできる」といった機能だけでなく、自社の業務に合わせて使い続けられるかを確認しましょう。

図5　コールセンターAIを選ぶときの6つのチェックポイント

1. 任せたい範囲に対応できるか
受付だけを任せたいのか、本人確認や注文の受付など手続きまで任せたいのかで、必要な機能は変わります。前の章で整理した「任せたい用件」を実際の会話例で試し、対応できるかを確かめましょう。

2. 既存システムと連携できるか
顧客管理システムや受注システムの情報を参照できるか、さらに更新までできるかを確認します。連携の範囲によって、AIに任せられる用件の幅が変わります。

3. 有人への転送を柔軟に設計できるか
どの用件で、どのタイミングで人につなぐかを、自社の運用に合わせて設定できるかを確認します。営業時間外の案内の仕方も決められると安心です。

4. 入電の集中に耐えられるか
広告やキャンペーンで電話が集中したときに、同時にどのくらいの件数を受けられるかを確認します。ピーク時の入電数をもとに相談すると、判断しやすくなります。

5. 導入後に改善を続ける体制があるか
通話の記録をもとに、応対の流れや回答を見直していけるかを確認します。改善を自社で行うのか、提供会社が支援するのかも確かめておきましょう。

6. 自社のセキュリティ要件に合うか
個人情報の扱い方、データの保存場所、アクセスの管理などが、自社の基準を満たすかを確認します。情報システム部門や法務部門にも早めに相談しておくと進めやすくなります。

熟練者の応対をAIに反映し、営業時間外の電話にも応えられるようにした取り組みは、こちらの事例をご覧ください。

コールセンターAIの導入の進め方と注意点

AIの導入は、一度にすべてを任せるのではなく、効果を確かめやすい範囲から始めて広げていくと進めやすくなります。ここでは電話の一次受付から始める場合を例に、5つのステップで紹介します。

1. 入電の内訳を把握する
用件ごとの件数、電話がかかってくる時間帯、応答率を確認します。どの用件が、どの時間帯に取りこぼされているかが見えると、AIに任せる効果を見込みやすくなります。

応答率：かかってきた電話のうち、応答できた電話の割合です。

2. AIに任せる用件を絞る
定型で、件数が多い用件から選びます。最初から多くの用件を任せるより、効果を確かめやすくなります。

3. 応対の流れと転送の基準をつくる
AIが聞く項目や答える内容、人へ転送する条件、営業時間外に対応できない用件の案内方法を決めます。熟練したオペレーターの応対を参考にすると、自然な流れをつくりやすくなります。

4. テスト運用で確認する
一部の用件や時間帯で動かし、聞き取りの精度や、お客様が途中で迷っていないかを確認します。

5. 通話データを見て改善する
通話の記録から、AIの応対で用件を受け付けられた割合や、転送の多い用件を確認し、応対の流れを見直します。効果が見えたら、任せる用件や時間帯を少しずつ広げます。

導入するときの注意点

一度にすべてを任せない
任せる用件を広げすぎると、うまくいかなかったときに原因をつかみにくくなります。まずは一部の用件から始め、結果を見ながら広げましょう。

精度は運用の中で上がる
導入直後の数字だけで判断せず、通話の記録を見直して応対を直していく期間を見込んでおきましょう。

お客様の体験を確かめる
自社の担当者も実際に電話をかけてみて、話しやすさや、人につながるまでのわかりやすさを確認します。

コールセンターAIに関するよくある質問

Q. AIを導入すると、オペレーターは不要になりますか？

不要にはなりません。AIが得意なのは、定型の用件を決まった流れで受けることです。個別の事情を伴う相談や、気持ちに寄り添う応対は、人が担う場面が残ります。定型の用件をAIに任せ、人はより判断が必要な応対に時間を使う、という役割分担を前提に考えるとよいでしょう。

Q. AIの応対で、顧客対応の質が落ちたり、お客様に嫌がられたりしませんか？

任せ方しだいで変わります。AIに任せる用件を定型のものに絞る、すぐに人と話したい人のために転送の選択肢を残す、通話の記録を見て応対の流れを直していく、といった工夫で、品質の低下を防ぎやすくなります。導入前のテストで、自社の担当者が実際に電話をかけて確かめておくと安心です。

Q. 導入までに、社内で準備しておくことは何ですか？

主に次の4つです。

・担当者と関係部署を決める：コールセンターの責任者に加え、情報システム部門や法務部門など、確認が必要な部署を早めに巻き込む
・FAQや応対マニュアルを整理する：AIに答えさせる内容のもとになるため、最新の内容にそろえておく
・転送先と対応時間を決める：AIから人へつなぐ窓口と、有人で対応する時間帯を決める
・セキュリティ要件を確認する：個人情報の扱い方など、自社の基準を整理しておく

まとめ

コールセンターのAIには、電話の一次受付、応対中のオペレーター支援、通話のテキスト化・要約、FAQによる自己解決、応対品質の評価・分析という5つの活用法があります。電話の取りこぼしに直接効くのは一次受付の自動応答で、応対時間や品質の改善には支援や要約が役立ちます。

どの活用法でも、AIに任せる用件と人が担う用件の線引き、人への転送の設計が成果を左右します。まずは自社の入電の内訳を確認し、人とAIの役割分担を決めるところから始めてみてください。

導入事例：熟練の応対をAIに反映し、営業時間外の電話に応えた株式会社オリコカーライフ

ここからは、AIを電話の一次受付に活用した事例として、BOTCHAN AICALLを導入した株式会社オリコカーライフの取り組みを紹介します。

同社は、カーリースサービス「オリコで乗ーる」を、全国の保険代理店とWebを通じて提供しています。仮審査の電話は有人のみで受けていたため、営業時間外の電話に応えられず、機会損失が生まれていました。専門性の高いカーリースの提案を、質を保ったまま広げることも課題でした。

そこで、優秀なオペレーターのノウハウを言語化してAIの応対に反映し、営業時間外の入電にAIが応対する仕組みをつくりました。AIでの回答が難しい個別の事情には、ネガティブな印象を与えずに営業時間内のかけ直しを促す流れを用意しています。現場とカスタマーサクセスのチームが音声の記録を1件ずつ聞き込み、改善を重ねました。

「『熟練化』というコンセプトに強い可能性を感じ、課題を打破する解決策であると直感。」（担当者様より）

※ AIの応対を育てる過程で、メンバーが音声の記録を聞き直して自らの応対を見直すようになり、人が対応した場合のCVRも導入前後で2倍になりました。

取り組みの詳細は、こちらの事例記事をご覧ください↓
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