生成AI×RAGで進むコールセンター1次対応自動化：管理者の新課題にどう備える？
更新日：2 日前
近年、生成AI（Generative AI）の進化によって、問い合わせ窓口での1次対応自動化を進める企業が増えています。特に、RAG技術の普及により、社内ナレッジを参照しながら、顧客に個別・最適な回答を提供することが容易になりました。
その結果、オペレーターへの負荷軽減や顧客満足度の向上、さらに顧客接点の増加など多くのメリットが生まれる一方で、管理者が抱える新たな課題も浮上しています。
本記事では、生成AIを使った問い合わせ自動化のメリットと、管理者の新たな課題、それに対処するための分析手法の重要性を解説します。
目次
生成AI導入で1次対応が劇的に変化
管理者に重くのしかかる3つの課題
効率的な分析手法が鍵を握る
最初から分析機能を備えたチャットボット導入も一手
まとめ
1. 生成AI導入で1次対応が劇的に変化
1次対応の自動化が進む背景
コールセンターや問い合わせ窓口の対応の大半を占める「よくある質問」や定型的な質問。生成AIを活用した自動回答により、オペレーターの負荷が大幅に削減されます。
また、RAG技術の普及によって、社内の膨大なFAQやマニュアルを参照し、顧客の状況に応じた最適回答を生成できるため、以前よりも正確性・スピードが向上しています。
顧客との接点が増える可能性も
AIが迅速・的確に応答することで、顧客からの問い合わせハードルが下がり、「少し疑問に思ったらすぐ問い合わせる」というケースが増加する可能性があります。
問い合わせ数が増えると、さらに多くの顧客の声（VOC）が蓄積されていくため、効率的かつ高度な分析手法がますます重要になります。
2. 管理者に重くのしかかる3つの課題
1次対応の自動化が進む一方で、管理者の課題も増えています。
2-1. 回答内容の正誤チェック
生成AIによる回答が、100%正しいとは限りません。いわゆる「AIの幻覚（ハルシネーション）」で、存在しない情報をそれらしく回答してしまうリスクがあります。そのため、AIが回答している内容が正しいかどうか正誤チェックを行う業務が発生します。
具体事例：AIによる一次対応内容のモニタリング
定常的なモニタリングの重要性
例えば毎週、AIが返している回答ログを管理者が抜粋チェックし、回答が正確かどうかを確認する運用があります。
不適切回答や回答不能が多い場合
「AIが答えられませんでした」や「顧客が混乱した」というフィードバックが一定数以上になる場合は、参照ナレッジの見直しや回答ロジックの再設定を行う必要があります。
こうしたチェックを怠ると、誤回答が長期間放置されるリスクが高まり、企業イメージの低下にも直結しかねません。
2-2. AI参照ナレッジの整備
社内ナレッジの更新が追いついていない場合、AIが誤った回答を返してしまうことがあるため、常に最新の情報を反映しておく必要があります。
・新商品・新サービスの情報追加
・利用規約やFAQの更新
・過去に発生したクレームを踏まえた注意喚起
など、日々変化する情報をナレッジに反映しないと、誤回答率の上昇や顧客満足度の低下を招きます。
2-3. 問い合わせ数増加による分析業務の肥大化
顧客がAIに気軽な質問をしやすくなった結果、問い合わせ全体の件数は増える可能性があります。そうなると、分析対象のデータが急増し、従来のエクセル集計や簡易的なマニュアル分析だけでは追いつかなくなるケースが多発します。
具体事例
問い合わせカテゴリ傾向の監視
たとえば、従来は「商品使い方」が7割を占めていたのが、突然「アフターサービス」に関する問い合わせが急増した場合、顧客の不満ポイントが変化している可能性が高いです。
こうした急なカテゴリ分布変化があった場合は、新しいナレッジの追加や既存FAQの修正が必要であるサインといえます。
管理者の分析負担増大
大量に寄せられるログをすべて手作業で仕分けするには限界があり、従来手作業で行ってきた分類やログ分析を自動化する仕組み作りが必要です。
3. 効率的な分析手法が鍵
管理者の負担を増やさずに、生成AIの恩恵を最大化するためには、以下のような分析体制の整備が不可欠です。
AIと人を組み合わせたモニタリング体制
すべての自動応答内容を人手でチェックしていては、人的コストが膨大になります。そこで「部分的に別のAIでモニタリングする」「重要度の高い問い合わせやクレーム対応のみ人がチェックする」など、AI＋人のハイブリッド体制が有効です。
低リスクな問い合わせ → AIがモニタリングし、問題なしと判断すればスルー。
高リスクな問い合わせ → 管理者が直接チェックし、必要に応じてナレッジ修正。
こうした役割分担ができれば、管理者の負担を大幅に軽減できます。
自動問い合わせ分析ツールの活用
問い合わせデータが増えれば増えるほど、手動での集計・分析では限界がきます。
問い合わせ内容の自動分類
キーワード抽出による問い合わせ傾向分析
自動の会話分析による正誤判断業務の自動化
などの仕組みを整え、数字やキーワードをベースにした改善施策を打つことで、管理者の業務の肥大化を防止できます。
4. 最初から分析機能を備えたチャットボット導入も一手
これから生成AIを活用した1次対応自動化を検討する場合、最初から分析機能を備えたチャットボットを導入するのも有効な手段です。
DigestCallでは、以下のような特徴を持つソリューションを提供しています。
RAG機能を持ったチャットボットを簡単に構築
社内で保有するFAQやドキュメントをアップロードするだけで、RAGベースのチャットボットをスピーディに構築し公開可能。
自動問い合わせ分析機能
チャットボットへの問い合わせはDigestCall上に記録され、さらにカテゴリやVOC分析が自動で実行された後に集計・可視化が可能。管理者の分析負担を大幅に削減。
これにより、最初から問い合わせ分析を前提としたAI応対の仕組みが整い、後から追加ツールを導入するよりもスムーズに運用を開始できます。
5. まとめ
生成AIによる1次対応の自動化は、コールセンターや問い合わせ窓口の業務効率化と顧客満足度向上に大きく寄与します。しかし同時に、以下の新たな課題に対応しなければ、管理者の負担が増えすぎる可能性もあります。
回答内容の正誤チェック業務
AIナレッジベースの整備
問い合わせデータの分析業務の増加
こうした課題を解決するには、AI＋人のハイブリッドモニタリングや、問い合わせ分析の自動化が欠かせません。さらに、最初から分析機能を備えたRAGチャットボットを導入することで、運用開始時から一貫してログを活用し、PDCAを回していく体制を整えやすくなります。
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。
DigestCallをはじめとするソリューションやコンサルティングを活用し、コールセンター全体の負担を軽減しながら応対品質を高める最適解をご提案いたします。
最後までお読みいただき、ありがとうございます。
コールセンターの効率化を検討の際は、ぜひご活用ください。
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