コールセンターの自動応答の仕組みは？音声認識AIが人手不足を解消

最終更新日:2024/03/01

コールセンターの対応をAIが支援！自動応答の仕組みとは｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

コールセンターでの音声認識AI

AI技術の発展に伴い、さまざまな業界でAIが導入され始めています。その中でも特にコールセンター業界は人手不足問題が深刻化していたことから、音声認識AIの活用による人手不足解消に大きな注目が集まっているのです。

そこで今回は、コールセンター業界で多く導入されている音声認識AIシステムについてご紹介していくとともに、「AIを活用した自動応答」についても解説していきますので、ぜひ参考にしてみてください。

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コールセンター業界で発生している深刻な課題とは？

■コールセンター業界で発生している深刻な課題とは｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

冒頭でもご紹介したように、コールセンター業界は特にAI導入の動きが注目されているのですが、AIが積極的に導入され始めているのはいくつかの深刻な課題が発生しているからです。その課題というのは、主に以下の3つになります。

コールセンター業界の課題１：人手不足問題

昨今のコールセンター業界ではオペレーターの離職率が高まっており、人手不足の状態が深刻化しています。クレームの対応をしなければならない場面も多く、精神的な負担が大きいことなどが主な原因となっているのです。また、教育体制が十分に整っていないケースも多く、知識が不十分な状態で対応業務に望まなくてはならないケースなどもあり、それが大きなストレスにつながっている可能性もあるでしょう。

コールセンター業界の課題２：SNSの発展により、サービスレベルの向上が求められるようになった

SNSの発展によって個人が大きな影響力を持てるようになったため、企業のサービスレベルが低い場合には、一気にそのサービスに関する情報が拡散されるようになりました。もちろん、SNSに関わらずサービスレベルは向上していくべきですが、これまで以上に「企業の信頼を失う“きっかけ”となるものは増えている」といえるでしょう。ただし、上質なサービスへの評価が拡散されていく可能性もありますので、必ずしもデメリットばかりというわけではありません。どちらにせよ、以前よりも慎重にオペレーターのモニタリングを行っていくことが大切になるわけです。

コールセンター業界の課題３：価値のあるデータの蓄積と分析が求められるようになった

AI技術の発展により、高度なビッグデータ分析が行えるようになった現在においては、いかに多くのデータを収集し、蓄積できるかどうかが重要な鍵を握っていると言っても過言ではありません。そのため、年間に何万件という問い合わせがあるコールセンターは、企業にとって貴重なデータを集める場となっているわけです。
ただし、音声データは非構造化データなので、そのままデータとして分析するのは簡単ではありません。そのため、オペレーターの対応履歴を利用して分析を行うのが一般的だったのですが、オペレーターによって対応履歴の残し方が異なるケースもあるため、分析の精度を落としてしまうケースも多々あったのです。このように対応履歴を均一化できないという点は、コールセンターにおいて大きな課題のひとつでした。

音声認識AIの導入によって自動応答などが可能となり対応工数を削減

■AI音声認識システムの導入によって課題の解消が可能に｜人工知能を搭載した製品・サービスの比較一覧・導入活用事例・資料請求が無料でできるAIポータルメディア

このように、これまでのコールセンター業界には深刻な課題が存在していたのですが、音声認識AIを導入することで、多くの課題を解決することができるようになりました。具体的に音声認識AIを導入すると何ができるようになるのか、詳しくみていきましょう。

音声認識AIの事例１：自動対応が可能になり、人数と工数を削減できる

電話での問い合わせを行った時に「○○をご利用の方は1を押してください」といった自動音声を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。これは、IVR（Interactive Voice Response：自動音声応答装置）というもので、多くのコールセンターで導入されています。最近ではさらにIVRが進化しており、「○○について知りたい」といったユーザーの声をAIが聞き取り、適切に担当を振り分けるといったシステムも登場しているのです。
また、人を介することなく音声認識システムのみですべての対応を行うコールセンターも少しずつ増えてきているため、これまで以上にオペレーターの数と工数を削減することができるようになっています。

音声認識AIの事例２：オペレーターの業務を補助し、負担を軽減できる

現状、ユーザーからの問い合わせに対して自動応答だけで完璧に対応することは難しく、オペレーターの業務を補助する役割としてAIを活用しているのが一般的です。ただ、対応を行うオペレーターに対して適切なFAQを表示させたり、予測される回答をあらかじめ表示させたりすることで、オペレーター自身もよりスムーズに業務を行うことができるようになります。
これまでのコールセンターでは、オペレーターの経験や知識量によって対応の質に差が生まれることも少なくありませんでした。ただ、AIに提示された回答例を参考にしながら顧客対応を行っていくことで、ベテランに近い安定した顧客対応を行うこともできるようになります。そのため、顧客満足度の向上や教育時間の削減といったメリットも得られるのです。

コールセンターに音声認識AIを導入する際の注意点

人手不足が深刻化しているコールセンター業界において、AI音声認識の導入は大きなメリットがあることがお分かりいただけたかと思います。ただし、音声認識AIを導入する際には「認識精度」に注意しなくてはなりません。優秀な機能が多く備わっているものでも、肝心の認識精度が悪ければ良いパフォーマンスを発揮できないからです。

また、初期の認識精度に注意するだけでなく、導入後の認識精度の変化についても注視していく必要があります。認識精度を維持していくためには、定期的なメンテナンスが欠かせません。ただ、このメンテナンス作業というのは一般的にベンダー側が行うものであり、その作業にも費用が発生するのが一般的です。そのため、認識精度の維持とメンテナンス費用のバランスを見ながら、長期的に最も大きな成果を期待できる音声認識を選んでいくことが重要になります。

どれだけ優秀な音声認識AIを導入したとしても、そのメンテナンス費用が高額すぎるために支出のほうが多くなってしまっては意味がありません。企業の規模によっても適切な音声認識AIは異なる場合がありますので、ぜひ今回ご紹介したポイントを参考に音声認識AIの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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