AI(人工知能)をコールセンターで活用する事例が増えてきました。コールセンター業務の課題解決に有効な方法としてAIに注目が集まっています。この記事ではAIをコールセンターに導入するメリットや導入方法を詳しくご紹介します。

そもそもAI(人工知能)とは?

AI(人工知能)とは、人の脳の機能を模倣して知覚や知性を再現できるように作り上げられた疑似的な知能システムです。機械学習や深層学習によって人と同じように学びながらインプットに対してアウトプットを出せるのが特徴です。AIには特定の業務の処理をするために設計された特化型AIと、さまざまな業務に対応できるように構築された汎用AIがあります。コールセンターへの導入で注目されているのは特化型AIです。

特化型AIは人が担ってきた業務を代行する役割を果たします。人の業務負担を軽減するだけでなく、ヒューマンエラーが起こりやすい業務を機械的に処理することでミスを減らす目的でも用いられている技術です。特化型AIでは専門業務の詳細を分析して最適化されたアルゴリズムを使用します。業務の性質に合わせたAIを使えるので作業スピードが速くて効率的です。人とAIが業務を分担して協力することで業務の品質もスピードも向上させられます。

AIの活用シーン

コールセンターでは業務の自動化や支援にAIが活用されています。オペレーターが電話、メール、チャットで顧客からの問い合わせに対応するときに、AIの自動音声やチャットボットが対応するのが典型的な活用方法です。問い合わせ内容に対して回答するために必要なマニュアルやデータをAIによって自動で検索して表示する応用もおこなわれています。

コールセンターでは顧客のデータ分析にもAIが用いられています。顧客情報に基づいてニーズを分析し、的確なアプローチで営業・マーケティングをすることが可能です。ビッグデータの分析もスムーズにできるのはAIの強みです。人ではすぐに処理できない量のデータを生かしたプロモーションができます。

近年のコールセンターに求められること

コールセンターにAI導入が進められているのは、近年になってコールセンターのニーズが変化してきたからです。コールセンターは以前は顧客のクレーム対応やアフターフォローのために設置されていました。しかし、近年ではコールセンターは顧客との関係構築のための窓口になり、CX(顧客体験)の向上を担うことが求められるようになっています。

コールセンターでの顧客対応の品質は企業イメージを決める重要な要因です。的確なサポートを受けられた、問い合わせにすぐに対応してもらえたといった顧客体験を提供できると企業価値を高められます。コールセンターは企業の「顔」として、品質の高い対応を求められる時代になっています。

コールセンターにAIを導入するメリット

AIをコールセンターに導入すると業務の全体的な品質向上を実現できます。ここでは具体的にAI導入のメリットを紹介します。

チャットボットによる自動化が可能

AIチャットボットの導入によってコールセンター業務の一部を自動化できます。有人チャットで問い合わせに対応するには、オペレーターを常駐させなければなりません。AIチャットボットを導入すれば、簡単な問い合わせであれば的確に自動対応することができます。通常のチャットボットとは違い、AI搭載のチャットボットでは学習をするため、過去の問い合わせ事例に基づいて顧客の質問に合わせた回答をすることが可能です。

業務効率化によりオペレーターの負担軽減ができる

AIの導入はオペレーターの業務負担の軽減につながります。業務支援や自動化により、業務効率を上げられます。定型的で自動対応できる内容はAIに任せてしまい、個別に対応が必要な問い合わせにオペレーターが対応するという仕組みを整えることが可能です。無数の問い合わせの中で重要な案件だけをオペレーターが直接対応するようにできます。業務支援システムを導入すればオペレーターが回答する際の業務負担も軽減されます。

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対応品質を平均化・向上できる

AI活用をすればコールセンターの対応品質を改善して顧客満足度を上げることができます。電話がつながらない、チャットで問い合わせてもなかなか返答がないというときに顧客は不満を抱えます。AIコールセンターならまずはAIによる対応ができるので、顧客を待たせません。AIが学習したデータに基づいて同じ質問に対して同じ回答をするため、対応品質は平均化されます。データが増えれば品質が向上していくので、顧客満足度を継続的に上げられます。

採用・育成のコスト削減につながる

AIによってオペレーターの採用や育成にかかるコストを削減することが可能です。オペレーターによるコールセンター業務は属人性が高いのが課題です。優秀なオペレーターが常駐して対応すれば顧客から喜ばれます。しかし、多数の問い合わせに対応できる数の優秀なオペレーターを揃えることは容易ではありません。人は採用して育成しなければならないので大きなコストがかかりますが、AIはシステムが確立したら低コストで運用を続けられます。

オペレーターの定着率が向上する

AIを導入するとコールセンターのオペレーターの定着率を上げられます。AIによってオペレーターのストレスを減らすことができるからです。定型的な問い合わせにAIが対応する仕組みを整えると、オペレーターは重要な問い合わせに特化して対応できるようになります。顧客対応を通して売上になる成果を出したり、達成感を感じられたりするケースが多くなるので、仕事に対するやりがいを持って働けるようになるのがメリットです。

コールセンターの抱える課題

コールセンターは企業と顧客の接点になる重要な組織ですが、近年の役割の変化を受けて課題が大きくなっています。コールセンターでは優秀なオペレーターの獲得と定着が課題です。顧客からの問い合わせに速やかに対応できる体制を整える必要もあります。コールセンターのオペレーターが定着せずに退職してしまうケースも多く、新たに採用して教育するためにコストがかかっています。

現場経験を積んで長期的に活躍しているオペレーターが少ないため、対応品質にも問題が生じがちです。コールセンターのインバウンド業務では柔軟かつスピーディーな対応力が求められます。顧客の質問や希望を速やかに理解して、的確な回答をすることが必要です。インバウンドコールセンターでは対応品質がオペレーターの技量や経験に依存することが多く、顧客の不満が生じる原因になっています。

このような状況があるため、限られた数の人材を有効活用して、顧客満足度の高いコールセンターサービスを提供することが求められています。AIのメリットを生かすことで課題解決の糸口を見いだせるため、コールセンターでのAI活用が進んでいます。

インバウンドコールセンターの業務内容

AI活用をする上ではインバウンドコールセンターの業務内容を把握することが大切です。ここでは一般的なインバウンドコールセンターの業務を紹介します。

お問い合せ

お問合せの対応はインバウンドコールセンターの主要業務です。商品の不具合やサービスの解約方法などの質問を受けて適切な回答をします。お問合せの内容は個々の顧客によって異なるため、臨機応変に対応することが必要です。コールセンターでは電話だけでなくチャット、メール、SMSなどによる問い合わせの受付や回答に対応することも多くなっています。顧客が希望する方法で問い合わせに対応し、顧客体験をできるだけ向上させることが重要です。

サービスオーダー

サービスオーダーは商品やサービスの注文を受け付ける業務です。企業にとっては売上に直結する受注業務で、電話やメールなどのさまざまな方法で顧客からの注文を受け付けます。メールやウェブフォームによるサービスオーダーでは順次処理して商品の発送手続きや支払い依頼などを進めます。電話注文ではオーダーの内容をヒアリングしてシステムに入力し、受注処理をして発送などの手続きを進められるようにすることが役割です。

製品案内

製品案内はインバウンドだけでなくアウトバウンドでもおこなわれている業務です。インバウンドコールセンターでの製品案内は、顧客からの問い合わせを受けて製品の詳細を紹介します。顧客とのコミュニケーションを通して、他の製品も提案してより顧客に合っている製品を購入・契約してもらうことを目指します。製品の購入・契約を通して売上を出すことが最終目標で、営業やマーケティングのサポートとしての役割も果たします。

製品サポート

製品サポートは製品を購入・契約した顧客の疑問やトラブルを解決する業務です。購入した製品の使用方法の問い合わせや故障の修理対応の依頼などを受け付けて対応します。顧客との良好な関係を保つために欠かせない業務で、速やかに顧客の課題を解決することが求められる業務です。電話での問い合わせが多く、その場で的確に回答できると喜ばれます。専門スタッフによる検討が必要なときなどにはメールでの回答を提案するといった臨機応変な対応が必要になります。

AIの導入でオペレーターはいらなくなるのか?

コールセンターにAIを導入してもオペレーターが不要になることはありません。コールセンターで用いられる特化型AIは専門業務に特化した柔軟な対応ができ、オペレーターの業務をサポートしたり、一部の業務を自動化したりすることが可能です。AIの性能が向上すると対応可能な業務の範囲も広がるでしょう。しかし、AIを活用するのは人なのでオペレーターの存在は不可欠です。

その一方で、AIの導入によってコールセンターでのオペレーターの役割は変わる可能性があります。オペレーターには、AIでは対応しきれない問い合わせへの対応能力が求められるほか、AIでの質疑応答の内容を速やかに把握して顧客対応をするスキルも必要になります。また、AIの挙動を管理し、AIコールセンターの品質を向上させる役割も担うようになると考えられます。

また、コミュニケーションによって顧客の印象も向上するため、特に大切な顧客にはオペレーターが直接対応することが好ましい場面もあります。たとえ大半の業務がAIに取って代わられたとしても、オペレーターと顧客の間でのコミュニケーションは必要です。AIを活用して単純な業務を効率化し、顧客とのつながりを強める役割を果たすことがオペレーターにとって重要になります。

コールセンターでのAIの導入方法

コールセンターにAIを導入するときには、現場での業務内容と現状の課題を整理してからシステムを検討します。そして、AIチャットボットやビッグデータ分析などの必要な機能があるAIシステムを選定しましょう。次に、CRMやSFAなどに蓄積された顧客データや過去のコールセンターでの対応事例など、データを整理してAIに学習させます。そして、AI導入後のワークフローを構築して運用を開始しましょう。

コールセンターにAIを導入する際の注意点

AI導入によってコールセンターではトラブルが起こるリスクがあります。機械学習によってAIが導き出した回答は必ずしも正しいとは限りません。オペレーターの出す答えとAIの出す答えが異なる場合もあります。AIが導き出した回答の根拠を示すことは技術的に難しいため、AIが対応した内容について注意が必要です。顧客から根拠を説明して欲しいという問い合わせを受けたときにトラブルになります。

AIによるコールセンター対応をするときには責任を負う管理者を置くことが重要です。誤った回答や根拠が不明な回答をしたときに顧客フォローをしたり、精度を高めるためのシステムの改善をしたりする責任者を割り当てて柔軟に対応できるようにしましょう。

AIの導入が向いているコールセンターとは?

コールセンターにAIを導入する効果が大きいのは、規模が大きくて顧客からの問い合わせ数が多いときです。大量の入電に対して的確に対応し、「あふれ呼」にならないようにするには相応のオペレーターを確保しなければなりません。AIによる自動対応や業務効率の向上によってコールセンターの品質の向上と業務負荷の低下を実現できます。

大企業で多彩な事業を展開している場合にもAI導入が向いています。事業内容が多いと顧客からの問い合わせの内容が多岐にわたるため、オペレーターの対応力の高さが求められます。AIによって業務支援をすれば問い合わせへの回答が容易になり、品質の高いサポートを実現することが可能です。

また、営業時間外の入電が多いコールセンターでもAIを有効活用できます。土日や夜間に電話で問い合わせをしたいというニーズがあるBtoCビジネスでは、時間外に働くオペレーターの確保が課題です。AIによって時間外の入電に対応することで課題の解決につながります。BCP対策や災害対策としても有効で、オペレーターが出勤できない状況になったとしても、AIによる自動応答で顧客対応をおこなえます。

業務効率化ならSMSの活用もおすすめ

AIによるコールセンターの業務効率化は効果的ですが、小規模な企業のコールセンターでは期待しているほどの効果が得られない場合もあります。コールセンター業務の負担を減らすにはSMSの活用も検討しましょう。電話対応をSMSに切り替えることでオペレーターの業務を軽減できます。SMSは電話と違って記録が残るため、予約のリマインドや支払いの督促をするシーンでは特に役に立ちます。AIとの併用もできるのでSMSの導入も考えてみてください。

法人向けSMS送信サービスなら「KDDI Message Cast」

コールセンターの業務効率化にSMSを導入するなら、KDDI Message Castがおすすめです。KDDI Message Castは企業がSMSを活用するために必要な機能を網羅的に搭載しているSMS送信サービスです。顧客にSMSを一斉送信したり、顧客情報の管理手段として活用されているSalesforceと連携して使用したりすることができます。SMSの予約送信にも対応しているので、コールセンターで電話やメールによる対応の負担を減らすのに有効です。

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まとめ

コールセンターではAIの導入による業務改善を通して顧客満足度を向上させられます。特化型AIを活用して自動化や業務支援をするとコールセンターの品質改善にもつながります。人材不足で顧客からの問い合わせに対応しきれていないときにはAIの導入を積極的に進めましょう。コールセンターの業務効率の向上にはSMSも役に立ちます。一斉送信による連絡が可能なSMS送信サービスを導入してコールセンター業務を改善しましょう。