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AIエージェント×コールセンターで実現する次世代の顧客対応|導入メリットと最新事例



最近「AIエージェント」という言葉を聞く機会が増えてきましたよね。2025年はAIエージェント元年だなんて言われたりもします。本記事では、AIエージェントとはなんなのか、コールセンターでどう使えるのか、海外でAIエージェントがサービス化されている事例をご紹介します。

コールセンターにAIエージェントが使えるのか気になっているご担当者に役立つ内容となってますので、ぜひご覧ください。

 

目次

  1. AIエージェントとは?

  2. なぜコールセンターでAIエージェントが求められるのか

  3. コールセンターにおけるAIエージェントの具体的なユースケース

  4. AIエージェント導入を阻む壁とその対策

  5. AIエージェントのサービス事例

  6. まとめ


 

1. AIエージェントとは?

AIエージェントとは、生成AIや外部ツール連携機能を組み合わせ、タスクを自律的に行うシステムのことを指します。AIエージェントは以下のような特徴を持ちます。

  • 外部ツールの活用:必要に応じてWEB検索やAPI、他のAIエージェントとも連携し、新たなデータを取得

  • メモリ活用:過去のやり取りや結果をストアし、次のアクションに反映

  • タスク分解:複雑なゴールに対して自律的にサブタスクを生成し、ステップごとに最適な行動を判断


従来の生成AIチャットボットは、主に「入力→出力」の対話形式に特化しています。一方、AIエージェントは目標達成を軸に「タスク分割・外部ツール連携・メモリ活用」などの高度な機能を組み合わせて自律的に行動します。単なる文章生成に留まらず、目的に応じて自らタスクを組み立て、必要な情報や外部リソースを呼び出して課題を解決できるのが、AIエージェントの大きな違いです。


 

2. なぜコールセンターでAIエージェントが求められるのか

コールセンター業務には、「大量かつ多様な問い合わせに効率よく対応し続ける」ことが求められます。しかし、現場では、慢性的なオペレーター不足や問い合わせ数の変動、そして顧客満足度の維持・向上に対する圧力といった課題に日々対応されていることと思います。以下では、コールセンターの具体的な課題に対してAIエージェントがどのように役立つのかを見ていきましょう。


  1. 慢性的なオペレーター不足と離職率の高さ

    • 課題: 全国的な人材難と離職率の高さから、コールセンターは常に人材不足気味で、一人あたりの対応件数が増えがち。

    • AIエージェントの役立ちポイント:

      • 定型応対の自動化でオペレーターの負荷を軽減

      • 人手をかける必要がある複雑な問い合わせにリソースを集中させ、業務全体を効率化

      • 新人教育のサポートにも活用可能(会話ログからQA作成・シナリオ化 など)

  2. 問い合わせピーク時の待ち時間増大

    • 課題: 企業によってはキャンペーンやセール時、季節的イベントなどで一時的に問い合わせが急増し、電話が繋がりにくくなります。長い待ち時間のせいで、呼損やクレームが発生。

    • AIエージェントの役立ちポイント:

      • 24時間365日、一定の品質で一次応対可能な自動化システムを用意

      • ピーク時でもまずAIエージェントが初期応対や一次切り分けを行い、複雑な問い合わせのみオペレーターへ転送

      • 待ち時間の短縮や離脱率低下に貢献

  3. 複雑化する商品・サービスへの対応品質のばらつき

    • 課題: 現在、多くの企業で商品ラインナップやサービス内容が複雑化しています。オペレーター全員が全製品知識を深く理解することは容易ではなく、対応品質にばらつきが出る要因になります。

    • AIエージェントの役立ちポイント:

      • 外部データベースやマニュアルとの連携により、最新情報を即座に参照

      • 自然言語処理を使った高度な会話理解で、顧客の質問意図を的確に把握

      • 同じ品質・同じスクリプトで対応するため、どの時間帯でもサービスレベルを一定に保つ

  4. 顧客体験の向上(パーソナライズ対応)

    • 課題: コールセンターは顧客満足度を左右する重要な接点です。顧客ごとに背景やニーズが異なるため、マニュアル的な対応では満足度が上がりにくいこともあります。

    • AIエージェントの役立ちポイント:

      • 過去の問い合わせ履歴や購買データを参照し、パーソナライズした提案や対応を自動で実行

      • 学習型のAIエージェントが継続的にデータを蓄積し、より顧客に寄り添った回答へ更新

      • 有人オペレーターと連携する際にも、AIが顧客情報ややり取りの要約を提供してスムーズに引き継ぎ

  5. コンプライアンスリスクとセキュリティ確保

    • 課題: コールセンターでは個人情報や機密情報を扱うことが多く、セキュリティやコンプライアンス遵守が不可欠です。一方で、人が介在するためヒューマンエラーも起こりやすいのが現実です。

    • AIエージェントの役立ちポイント:

      • 特定の問い合わせ対応手順に準拠し、規定の手続きを必ず踏むことでヒューマンエラーを最小化

      • エージェント内のアクセス権限管理やログ取得により、情報漏洩リスクを低減



 

3.コールセンターにおけるAIエージェントの具体的なユースケース

ここでは導入が予想される代表的なユースケースを3つご紹介します。

ケース1:より幅広い問い合わせへの自動一次対応・エスカレーション

課題

  • 顧客からの問い合わせ内容が定型的かつ大量で、オペレーターが疲弊している

  • FAQで対応できるのは顧客情報に紐づかない一般的な質問のみ

  • 難易度の高い問い合わせにじっくり時間を割けず、クレームが増えがち

具体的な活用例

  1. AIエージェントによる一次対応

    • 24時間365日で、CRMの閲覧が必要になるような個人性の高い質問まで自動応対が可能

    • FAQの更新や製品情報のバージョンアップがあっても、ナレッジを更新することで随時学習・反映が可能

  2. 複雑な問い合わせはエスカレーション

    • 一定のトピックや顧客の感情変化を検知すると、人間のオペレーターへ自動的に転送

    • AIエージェントが会話ログや要点を要約して引き継ぐため、オペレーターは顧客の状況を即把握できる


ケース2:インバウンド/アウトバウンドコールの自動化

課題

  • キャンペーンやセール期間などで問い合わせ件数が急増し、対応が追いつかない

  • アウトバウンドの架電やメール送信業務に多くのリソースを割いており、コストが高い

具体的な活用例

  1. インバウンドコール対応の最適化

    • 商品説明や契約手続き、返品・交換などのシンプルなシステム操作が発生する問い合わせは、AIエージェントが自動化

    • クレームや専門知識が必要な案件のみ、人間のスタッフへ転送

  2. アウトバウンドコール対応の自動化

    • リマインドや顧客フォロー、新商品の案内など、定期的に一斉送信できるタスクはAIエージェントが担当

    • 音声やメール、チャットなど、複数チャネルでのアプローチを一元的に管理し、顧客ごとに最適なタイミングを自動判定

  3. アフターサービス/クロスセルの提案

    • 購入後のサポートや追加商品・サービスの案内をAIエージェントが担当し、機会損失を削減

    • 購買履歴や問い合わせ内容を解析し、顧客に合った提案を提示して満足度と売上を同時に向上


ケース3:データドリブンなコールセンター運用と品質管理

課題

  • 通話履歴やチャットログの分析に時間がかかり、改善策がなかなか打てない

  • 教育やマニュアル整備が追いつかず、オペレーターごとに対応品質のばらつきが大きい

具体的な活用例

  1. AIによる運用データの解析・レポート

    • 通話ログやメール、チャット履歴をリアルタイムで収集し、AIエージェントが問題点や改善点を抽出

    • 感情分析キーワード頻出度を活用し、クレームの傾向や顧客満足度を可視化

  2. 品質モニタリングとオペレーター支援

    • AIエージェントがリアルタイムに会話をモニタリングし、オペレーターが使うと良い言い回しや情報のヒントを提示

    • 新人オペレーターへの教育やフォローアップに活用し、教育コストを削減しつつ品質を均一化

  3. PDCAサイクルの高速化

    • 日々の問い合わせデータから得た洞察をもとに、FAQやスクリプトを改善

    • エージェントが自動的に学習し続けるため、短期間で次の対応レベルを底上げできる



 

4.AIエージェント導入を阻む壁とその対策

AIエージェントを導入することで得られる効果は大きい一方で、コールセンターに実際に導入するとなるといくつかの「壁」が存在します。ここでは代表的な3つの課題をご紹介します。

  1. 導入コストとROI(投資対効果)の説明

    • 課題: AIエージェントの開発・カスタマイズ、システム連携などの初期投資が高額になる場合がある

    • 対策: 小規模なトライアル導入利用でリスクを低減し、効果が見込める業務から段階的にスケールアップ

  2. 既存システムとの連携・情報セキュリティ

    • 課題: CRMやCTI、在庫管理システムなど、複数の基幹システムとの連携が煩雑になりがち。個人情報を扱うため、セキュリティ強化も重要

    • 対策: API連携やクラウド基盤での統合を計画的に進める。セキュリティ要件の洗い出しと権限管理を明確化し、コンプライアンスを遵守

  3. AIコミュニケーションに対する抵抗感

    • 課題: 従来の対面対応や人間らしい会話を好むユーザーは、AIとのやりとりに抵抗を感じる場合がある。またオペレーターの抵抗感や学習コストも無視できない

    • 対策: 「対話の最後は人が確認する」ハイブリッド運用を導入当初は取り入れ、ユーザー体験とスタッフの安心感を確保。実績と品質が安定してきたら自動化範囲を拡大する


 

5.AIエージェントのサービス事例

最後に、海外のAIエージェントサービス事例をご紹介します。

自律型営業AIエージェント「11x」

11x.ai」は、自律型AIデジタルワーカーを提供している企業で、特に営業プロセスの効率化に特化したソリューションを展開しています。代表的なAIエージェントとして、「Alice(アリス)」と「Jordan(ジョーダン)」という2種類のプロダクトがあります。

  • Alice: AI営業担当者(SDR)

    • 24時間365日稼働する営業開発エージェント

    • 新規リードの発掘・リサーチを自動化し、理想的な顧客プロファイルに基づいて優先順位をつける

    • 人間のSDR(インサイドセールス)と比較して3倍以上のレスポンス率が報告されており、効率的かつパーソナライズされたフォローアップが可能

  • Jordan: AI電話対応エージェント

    • 自然な音声会話を実現し、30以上の言語に対応

    • リードへの応答時間を大幅に短縮(最大10倍)し、グローバル対応や複雑な電話対応の自動化までサポート

    • ユーザーからのフィードバックを学習し、継続的に精度を高める

導入効果

  • 業務効率の大幅向上:人力では難しい24時間連続稼働や、大量の顧客情報を同時に扱う作業を自律的に遂行

  • コスト削減:人件費や採用コストの圧縮

  • 顧客満足度の向上:すばやいレスポンスや正確な情報提供により、潜在顧客との関係性をスムーズに構築

  • 競争力の強化:営業活動のスピードと精度が上がることで、競合他社よりも早く商談機会を獲得

11x.ai」の事例は、営業領域におけるコールセンター的業務(電話・メール対応など)をAIエージェントが担った場合の可能性を示しています。問い合わせの一次対応やリード育成など、顧客対応を自律的に最適化する仕組みは、コールセンター運営にも応用可能です。


AIエージェント型リクルーター「Moonhub」

Moonhubとは

「Moonhub」は、AIを活用した革新的な採用プラットフォームを提供するスタートアップです。サンフランシスコに本拠を置き、以下のような機能を通じて人材採用の効率化を実現しています。

  • AI駆動の採用プロセス:企業が求めるスキルや職種条件をもとに、LinkedInやGitHub、StackOverflowなど、複数のプラットフォームから最適な人材を自動で探索

  • 時間と資源の節約:従来の採用手法と比べて、候補者発掘を約2倍速く行い、採用プロセス全体で90%の時間を節約

  • 候補者に対する職務の自動推薦:機械学習アルゴリズムによって、候補者に最適化された職務を提案

  • 24時間対応サポート:AIチャットボットが常時稼働し、候補者からの問い合わせに即座に回答

導入効果

  • 採用スピードの向上:少人数の採用チームでも大量の候補者を効率よくスクリーニング

  • バイアス軽減:AIによる客観的評価により、人間の先入観を排除しやすい

  • コスト削減:反復的なタスクの大部分を自動化し、人的リソースを重要な面談やクロージングに集中

  • データ活用の高度化:過去の採用履歴や候補者とのやり取りから継続的に学習し、マッチング精度を高める

MoonhubのAIリクルーターは、採用プロセスで膨大な作業量を占めるファーストコンタクト段階での候補者とのコミュニケーションを自動化・効率化している点が特長です。コールセンター業務と同様、「複数の候補者(顧客)を同時に扱い、高品質のやりとりを行う」必要があり、その作業をAIエージェントが支援している良い例と言えます。


 


6. まとめ

いかがでしたでしょうか。本記事では、AIエージェントとは何かという部分から、なぜコールセンターと相性がよいのか、さらに海外でのサービス事例や具体的な活用ケースを取り上げました。AIエージェントを導入することで、今まで以上に問い合わせ対応の効率化やコスト削減、顧客満足度の向上が期待できます。

一方で、導入コストや既存システムとの連携、ユーザーやオペレーターの受容性といった課題も存在します。

こうしたポイントを踏まえながら、まずは小規模なパイロット導入やサブスクリプション型のサービスを試し、徐々に運用の幅を広げていく方法が考えられます。また、DigestCallのような通話要約・分析ツールとの併用によって、コールセンターの通話ログから得られる膨大な知見をAIエージェントに学習させることも可能です。


もし「生成AI導入を検討中だが運用や分析面が不安」「すでに導入したが問い合わせ急増により手が回らない」などのお悩みがある場合は、ぜひお気軽にご相談ください。コールセンター運営で生じる課題を、最先端のAI技術で一挙に解決するチャンスです。

DigestCall

企業規模や業種を問わず、個別相談も承っております。AIエージェントやコールセンター業務効率化について、ぜひお気軽にご相談ください。AI技術を活用した次世代のコールセンター運営を、一緒に実現していきましょう。

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