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次世代コンタクトセンター実現の課題と求められるAI技術とは
導入効果や活用事例を解説!

トレンド・ニュース

UPDATE :

SNSの普及をはじめとするデジタル環境の変化に伴い、コンタクトセンターの業務は複雑化し、多くの役割が求められていますが、対応すべき課題も山積みです。そうした課題を解決しつつ、業務効率化や顧客満足度の向上を図るためにAI技術の活用が注目されています。本記事では、コンタクトセンターを取り巻く環境変化や課題、それを解決するAIの活用事例をご紹介します。

コンタクトセンターを取り巻く2つの環境の変化

コンタクトセンターとは、電話のみならず、SNSやメール、チャットなどあらゆる手段を用い、顧客などの問い合わせに一括で対応し、サポートを行う部門のことです。従来のコールセンターでは、原則電話による問い合わせにしか対応していませんでしたが、メールやSNSの普及に伴い、コンタクトセンターの仕組みへと進化していきました。

多種多様な手段を用いるコンタクトセンターについては、以下で詳しくご紹介しています。あわせてぜひご覧ください。

コンタクトセンターとコールセンターの違いとは?求められる理由・構築に必要な機能を解説

コールセンターのDXについては以下の記事で解説しております。

コールセンターのDXとは?
-背景・効果・流れ・システム選定ポイントをまとめて解説-

このような特徴を持つコンタクトセンターですが、昨今、以下に示す2つの環境変化から、次世代のコンタクトセンターへの進化が求められています。

顧客接点の多様化による業務複雑化

前述の通り、コンタクトセンターはSNSやメールなどの普及に対応できるよう進化しましたが、現在ではデジタルチャネルの多様化・増加がさらに進んでいます。この背景には、スマートフォンやECが普及したことで、時間や場所を選ばないデジタルの購買体験が一般化したことが挙げられます。
自社ECサイトやメール、チャット、SNSなどのデジタルチャネルは、それぞれ運用方法やスキル要件などが異なるため、コンタクトセンターの業務は複雑化しているのが実情です。

顧客体験(CX)向上の場としての需要増加

近年、情報化社会の発展やビッグデータ活用などによって、商品やサービスそのものから価値を提供する以上に、それを通じていかに優れた顧客体験(CX)を提供できるかが重要になってきています。
こうした中、コンタクトセンターは顧客へのサポートを行う場としてだけではなく、顧客体験を提供する場としても認知されるようになり、経営上の観点からも大きな存在感を持つようになっています。

以上2つの環境変化から、新たなコンタクトセンターの形が模索されている昨今ですが、現在のコンタクトセンターは多くの課題を抱えています。次章では、コンタクトセンターが直面している課題について見ていきます。

コンタクトセンターが直面している4つの課題

コンタクトセンターの現在抱える課題として、以下4つがあります。

課題①:離職率が高い

コンタクトセンターのチャネルが増えたことで、業務が複雑化するとともに業務内容も増加し、オペレーターの負担が増加しています。また、コンタクトセンターはクレーム対応が多く、ストレスを受けやすい労働環境です。
こうした要因により、コンタクトセンターはほかの業種よりも離職率が高い傾向があります。特に、経験の浅い新人オペレーターは、顧客とのトラブルが起こりやすいため、人材が定着せず離職が加速してしまっている現状があります。

課題②:人手不足

コンタクトセンターは離職率が高いため、多くの現場では人手不足に陥っています。そのため、人材の確保、および確保した人材の育成・定着が喫緊の課題です。
少人数で業務を運営できるよう効率化を進めたり、在宅ワークを可能にする対応をしたりと、オペレーターの負担軽減と生産性向上を両立する柔軟な仕組みづくりが求められています。

課題③:対応品質のばらつき

一般に、コンタクトセンターの対応品質は担当オペレーターのスキルに依存しがちです。担当者の業務ノウハウや知識、さらには言葉選びや声質といった微妙な違いによっても、顧客が受ける印象や満足度にばらつきが生じます。
このようなスキルは属人的であり、現場の人材育成・定着も困難なことから、全体的な品質の低下が課題となっています。また、チャネルの多様化に伴い、オペレーターに求められるスキルが増加しているため、品質のばらつきがさらに拡大しています。

課題④:自動化が進まない

人手不足といった問題から、コンタクトセンターでは業務自動化の進展が期待されています。
しかし、チャネルが多様であり、顧客体験の提供の場としての需要も高まっていることから、人による対応が現状必要であるとされ、自動化がなかなか進んでいません。

これらの課題については以下でも詳しく記載していますので、ぜひご覧ください。

コロナ前後で変わった。コールセンター業務の課題と必要な対応とは

AI技術の活用によりコンタクトセンターが得られる3つの効果

以上のようなコンタクトセンターが抱える課題を解決しつつ、次世代のコンタクトセンターを実現する方法としてAI技術の活用があります。
AI技術の活用は、雇用をすべて代替するものではありません。業務の一部をAIに置き換えることで、オペレーターの負担軽減やサービスの向上を図ることがねらいです。

実際にコンタクトセンターにAI技術を導入することで得られる効果として、以下3つがあります。

次世代コンタクトセンター実現の課題と求められるAI技術とは 導入効果や活用事例を解説!

AI技術によるオペレーター業務の削減

コンタクトセンターにAI技術を導入することで、対応窓口の一部を自動化できます。たとえばAI型のチャットボットを導入すれば、単純な疑問はチャットボットで解決し、より複雑な業務にオペレーターが注力できるようになります。
また、AIは自動で決められた回答を行うだけではなく、顧客のフィードバックを通じて自動回答の精度を徐々に高められるため、顧客対応の質が向上する効果も期待できます。

AIを活用して、オペレーターをサポート

AI技術を活用することで、24時間365日対応可能なサポート体制を実現でき、顧客の悩みを迅速に解決できるようになります。
また、AI技術は応対のヒントとなる解答例や資料を提示するなどオペレーターのサポートが可能です。更にこれにより、経験の浅いオペレーターでも大きな負担を感じることなくスムーズに業務に取り組めるようになり、顧客への対応品質のばらつきも小さくなります。
また、オペレーターのスキルや稼働状況に応じて、着信を自動的に振り分けることも可能です。これにより、特定のオペレーターへ負担が集中する事態を回避することができます。このようなあらかじめ定められたルールにもとづいて顧客からの着信を自動分配する機能をACD機能といいます。

ACD機能について詳しく知りたい方は、以下のページをご覧ください。

MediaCalls機能ページ

AIを活用して、顧客満足度を向上

顧客満足度の向上を図るためにはVOC(Voice of customer:顧客の声)の収集が必須です。そのため、効率的に大量のVOCを収集し管理・分析する必要があります。

AI技術を活用すれば、VOCを内容ごとに分類したり、対応すべき優先度順に管理したりでき、顧客満足度向上に向けた施策を、効率的かつスムーズに実施できるようになります。

コンタクトセンターにおけるVOC収集・分析については、以下記事で解説しています。

VOC分析による顧客満足度の向上

コンタクトセンターにおけるAI技術の活用事例

実際のAI技術の活用事例を、ここでは2つご紹介します。

事例①:自動音声応答

コンタクトセンターでのAI技術の活用事例として、IVR(Interactive Voice Response)があります。IVRは「自動音声応答機能」といい、自動音声の案内にしたがって入力された情報に基づき、顧客の電話対応をする機能のことです。入電内容ごとにあらかじめ指定しておいた番号に振り分け、最適なオペレーターへつなぐことが可能です。

IVRによって、よくある簡単な問い合わせはすぐにその場で解消され、自動音声で解決が難しい疑問や悩みに対しては、それに適したオペレーターにつなぐため、顧客満足度を高められます。また、オペレーターが応対する電話の件数や時間も削減できるため、負担軽減にも寄与します。

IVRの活用でコールセンターの業務効率化を実現する方法については、以下で詳しく紹介しております。

コールセンターの業務効率を改善する、IVR活用方法とは

事例②:AIチャットボット

チャットボットとは対話ができるロボットのことであり、チャットのようなテキストベースのコミュニケーションによって顧客の課題を解決します。
このチャットボットにAI技術を活用することで、コミュニケーション内容を蓄積でき回答の精度が上がるため、オペレーターの業務負担軽減と、顧客満足度向上の両立を実現します。

チャットボットで解決できる課題についてご興味のある方は、以下をぜひご覧ください。

運用を丸投げできるチャットボット MediaTalk

最後に、次世代のコンタクトセンターを実現する機能やAI技術を搭載したコールセンターシステムであるMediaCalls(メディアコールズ)をご紹介します。

事例③:テキストマイニング

テキストマイニングとは大量のテキストデータを単語別に分け、単語の相関関係や出現頻度を分析し、有益な情報を抽出することです。ベテランオペレーターの対話内容をテキストマイニングにより分析し、抽出された応対のコツやポイントを応対マニュアルやトークスクリプトの中に反映することで、応対品質を高いレベルで標準化することができます。ノウハウの共有・蓄積によりオペレーターの教育に活かすこともでき、結果的には顧客満足度を向上につながります。

テキストマイニングについては以下で詳しく説明しております。

VOC分析を深める、テキストマイニングとは?

AI技術を搭載し次世代のコンタクトセンターに対応した「MediaCalls」

MediaCalls(メディアコールズ)は、メディアリンク株式会社が独自開発したオールインワン型コールセンターシステム(音声テックCTI)です。次世代のコンタクトセンター構築のために役立つ機能が充実しており、業務効率化や顧客満足度の向上を実現します。

ACD、IVR、といった自動化機能も備わっており、CRM連携によってAIチャットボットや外部サービスとの連携も可能です。

すべての「必要」をカバーする充実の機能

シンプルでわかりやすい操作画面により、オペレーターの負担軽減にもつながります。

次世代コンタクトセンター実現の課題と求められるAI技術とは 導入効果や活用事例を解説!

SVの負担を減らす、直感的に使える管理画面

以下リンク先の資料では、MediaCallsをはじめコールセンターシステムの選定ポイントを詳しく解説しています。コールセンターシステムにご興味がありましたらぜひご覧ください。

システム選定のポイントと構築ガイド

CTI・PBXシステムについて、詳しく知りたい方は以下をご覧ください。

音声テック事業部 営業部 コミュニケーションデザインチーム マネージャー
阿久根 工
経歴

1989年に株式会社CSK(現SCSK)入社。
エンジニア、営業支援、営業企画、コンサルティングやセンター認定監査など様々な業務に従事。
2011年に独立後、2015年当社入社。
音声テック事業のCTI/IVR等の営業を経て、現在は「CC Survey」やIVR関連サービスなどコールセンター向けサービスを管掌。

保有資格

HDI国際認定オーディタ(2003-2011)

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