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生成AIによって変わるコールセンターの未来とは？

昨今、よく耳にするようになった「生成AI」という言葉。みなさんもすでに利用したことがあるのではないでしょうか。その生成AIが、コールセンター業務にも利活用が進んでいます。今回は、生成AIの概要から生成AIがコールセンターにもたらす変革、生成AIのメリット・デメリット、導入ステップをご紹介します。

目次

  1. コールセンター業界の現状課題
  2. 生成AIとは？
  3. コールセンター業界において生成AIはどのような変革をもたらすか
  4. 生成AIのメリットとデメリット
  5. コールセンターに生成AIを導入するステップ
  6. まとめ

コールセンター業界の現状課題

昨今、コールセンター業界では、次のような課題に直面しており、AIやシステム活用による業務効率化が期待されています。

労働力不足

日本国内の少子高齢化による労働力不足の波は、コールセンター業界にも広がっており、人手不足が慢性化しています。昨今、顧客ニーズが多様化していることからオペレーターの対応範囲や求められる応対品質などが高まっています。そのような中、ますますオペレーターの敷居が上がり、採用にも影響が及んでいます。

高い離職率

問い合わせ対応業務の負荷が高いケースもあり、業界ではオペレーターの離職率が高まっているといわれています。人手不足の最中ではさらに、深刻な問題となっています。

多様化する顧客ニーズへの対応

近年、顧客ニーズが多様化しており、コールセンターにおいても電話やメール、チャットなどのさまざまな問い合わせチャネルがあり、それぞれ便利な方法で問い合わせが寄せられます。また、商品やサービスについての要望や嗜好も多様化していることから、問い合わせ内容も複雑化しやすくなっています。それらの対応には一定のスキルが求められます。

コストの高騰

離職率の高さは採用や教育コスト増しにつながり、高いスキルの人材を雇うには人件費もかかります。あらゆる側面からのコスト高騰もコールセンター業界の課題の一つといえます。

これらの課題に対して、業務効率化を進め、課題解決に寄与する可能性のある、生成AIに注目が集まっています。

生成AIとは？

生成AIとは、AI（人工知能）の一種で、さまざまなコンテンツを自ら生成できるAIを指します。AIは機械学習により、自らレベルを上げていくところに特徴があることがよく知られていますが、生成AIは、生成するために学習も行います。

生成AIと従来のAIの違い

従来の一般的なAIと呼ばれるものと、生成AIはどのような違いがあるのでしょうか。大きな違いとして、生成AIは「創造」が目的である一方、従来のAIは「認識・判別」や「予測」が目的である点が挙げられます。

従来のAIも結果データを生成していましたが、ただ求められる結果を決められた形式で出力していただけで、「創造」的な要素はありませんでした。生成AIは、話題の生成AIチャットボットサービス「ChatGPT」に見られるように、柔軟に質問への回答を創造し、新しいコンテンツを生み出します。

生成AIの業務活用例

生成AIは、すでにあらゆる業務に活用されています。例えば、チャットボットとしてのお客様からの問い合わせ対応や、資料作成、情報リサーチおよび分析、議事録自動作成、文章要約・翻訳などが挙げられます。

生成AI技術の進化がもたらすもの

今後もますます生成AIは業務やビジネスに利活用されていくと思われます。今後も技術進化が期待されており、その進化は私たちの業務をさらに改善・効率化するものと期待されています。

コールセンター業界において生成AIはどのような変革をもたらすか

コールセンターでは、生成AIはどのように活用されているのでしょうか。ぜひ活用例を確認していきましょう。

生成AIのコールセンター業務活用例

・FAQの自動生成
これまで人力で作成していたよくある質問集であるFAQを、生成AIがお客様からの問い合わせ内容を分析し、適切な回答を生成して自動作成します。

・トークスクリプトの生成
オペレーターがお客様との通話で使用する台本であるトークスクリプトを、生成AIが問い合わせ履歴や商品・サービス情報などのデータを学習した上で、人に代わって自動生成します。

・AIチャットボットによるお客様対応
お客様への一次対応窓口として、生成AIチャットボットを設置することで、オペレーターを介することなく、定型的な質問への回答を自動で返します。

・新人教育用教材・コンテンツの生成
生成AIが社内ナレッジデータなどをもとに、新人教育用教材・コンテンツを人に代わって自動生成します。

・ナレッジの検索
オペレーターが通話中に複雑な問い合わせがあった際などに、生成AIが社内のナレッジを迅速に検索して結果を提供します。

・電話対応の文字起こしと要約
生成AIが、お客様への電話対応の内容を、文字起こしして要約します。

・VoC分析
VoCとは「Voice Of Customer」の略称で、「お客様の声」と訳されます。電話対応で集めたVoCの要望やニーズを、生成AIが分析します。

このように生成AIは、人が行っていた負荷の高い業務を代わりに行ってくれたり、人にはできない膨大なデータの検索なども可能にしてくれたりと、業務負荷軽減および業務効率化に役立てられています。

将来的に、生成AI技術がさらに進化することで、人間の感情に寄り添った対応やサポートができるようになることが期待されています。

生成AIのメリットとデメリット

コールセンターをはじめとして、一般的な業務で生成AIを活用することは、次のようなメリットとデメリットがあります。

メリット

先述の通り、生成AIは人の代わりにさまざまなコンテンツの生成や調査・分析を行うことができます。そのため、効率化はもちろんのこと、作業の自動化も可能になります。またアイデアを生み出すヒントをくれたり、文章や画像、動画などの革新的なクリエイティブの生成を実現できたりすることもメリットです。

デメリット

一方で、生成AIを利用したサービスをオンラインで利用する際には、情報漏洩リスクが生じます。また、生成AIが生成するものは必ずしも正確で信頼の高いものとは限りません。時には誤った情報を含むコンテンツを生成することもあり、取り扱いには十分注意が必要です。また生成AIの対応可能な範囲の広さから、従来、人が行っていた仕事が奪われるという考え方もあります。

生成AIを利用する際には、デメリットを課題ととらえ、あらかじめ対応策を講じた上で取り組むのをおすすめします。

コールセンターに生成AIを導入するステップ

自社のコールセンターに生成AIを導入する際は、次の手順を踏むとよいでしょう。

1.課題の洗い出しと要件定義
コールセンターの現状課題を洗い出し、生成AIが解決できる課題を見据え、導入目的を定めます。そして生成AIが課題を解決するにはどのような要件が求められるかを定義します。

2.システムとパートナー企業選定
生成AIを搭載したシステムやシステムの開発元などのパートナー企業を選定します。システムは要件定義に合致するものを選定し、パートナー企業はコールセンターへのAI導入実績があるところを選ぶと安心です。

3.データ収集・学習
実際にAIを導入するにあたっては、データの準備と学習が必要なことが多いです。AIチャットボットならシナリオ登録、FAQシステムなら過去の問い合わせ履歴のデータを学習させることなどが必要になるでしょう。

運用・改善

運用しながら、課題を解決できているか、生成AI導入の目的が達成できているかどうか、の効果測定を行いましょう。問題があれば改善していきます。

まとめ

生成AIは、コールセンター業界の課題を解決に導き、今後もさらなる技術進化により、可能性が広がっています。
しかし、まだまだセキュリティに対する不安など、生成AIの導入には適切な管理と人間との協力が不可欠です。人間が複雑な問題解決能力を補完する形で、生成AIをうまく活用し、共存していく環境を模索することが良いでしょう。