コンタクトセンターDXを成功させるには？AI活用と人の役割分担、失敗を防ぐ方法

監修：アデコ株式会社 アウトソーシングデベロップメント事業本部　ソリューション推進部　西川 寛

本記事では、コンタクトセンターDXの推進や業務改善、委託先の見直しに携わる方に向けて、人とデジタルの役割を整理し、問い合わせ対応を見直す考え方を解説します。

FAQやチャットボット、生成AIの活用により、お客さま自身で解決できる問い合わせは増えています。一方で、「AIやツールを導入したのに現場が楽にならない」という課題も生まれています。

背景にあるのは、定型的な問い合わせがデジタル化される一方で、例外対応やお客さまの不安・不満を伴う相談など、判断が難しい問い合わせが「人」に残っていることです。コンタクトセンターDXでは、問い合わせの性質に応じた役割設計が必要です。

電話対応が減っても、コンタクトセンターの運営が楽にならない理由

コンタクトセンターでは、FAQやチャットボットなどの自己解決チャネルが普及し、営業時間や手続き方法といった、答えが決まっている問い合わせはオペレーターに届く前にお客さま自身で解決できるようになっています。

一方、オペレーター対応が必要な問い合わせには、複数情報の確認、例外対応、不安や不満を抱えたお客さまへの対応などが残ります。件数は減る傾向にあっても、1件あたりの難易度と重要性は高まっています。

その結果、オペレーターにはより高い判断力が求められ、コンタクトセンターの管理者（スーパーバイザー）もエスカレーション対応やオペレーターの教育に追われるようになります。電話対応の件数は減ったのに、オペレーターが楽にならない場合は、その要因として、コンタクトセンターの運営設計と問い合わせの変化が合っていないことが考えられます。

自己解決で減る問い合わせ／人に残る問い合わせ

コンタクトセンターDXが失敗する3つのパターン

コンタクトセンターDXでは、「ツールを導入すること」自体が目的になると、省力化にもCX向上にもつながりません。現場で起きやすい失敗は、主に次の3つです。

1. 目的・KPIが曖昧

AIやチャットボットなどのツール導入ありきで進めると、「何を改善したいのか」「どの状態になれば成功なのか」が曖昧になり、導入効果を正しく評価できません。

例えば、問い合わせ件数の削減、応答時間の短縮、一次解決率の向上、顧客満足度の改善など、目的によって導入すべき施策や見るべきKPIは異なります。まずは解決したい課題を明確にし、その成果を測る指標を設定することが重要です。

2. データが未整備

AIを活用するには、FAQやナレッジ、顧客データなど、回答や判断のもとになる情報が整理されている必要があります。

情報が古い、重複している、担当者ごとに回答が異なるといった状態では、AIを導入しても回答品質が安定しません。ツールを導入する前に、既存のFAQや業務ルール、顧客情報を整理し、継続的に更新できる運用体制を整えることが必要です。

3. 人の設計が旧来のまま

見落とされやすいのが、DX後の人材配置や教育です。定型的な問い合わせがFAQやチャットボットなどのデジタルチャネルへ移るほど、オペレーターには複雑な判断や個別対応が必要な問い合わせが残ります。

それにもかかわらず、従来と同じ人材配置や教育を続けていると、オペレーターやSVの負荷が高まり、期待した省力化につながらないことがあります。

コンタクトセンターDXは、ツールだけの話ではありません。顧客導線、データ、システム、保守・改善に加え、人材配置や教育まで含めて「業務と人の設計」として考えることが重要です。

問い合わせを4領域に分け、人とデジタルの役割を設計する

オペレーターとデジタルの役割をそれぞれ決める際は、問い合わせ対応を「すべて自動化する」「すべて人が対応する」と一律に考えず、「判断・対応の難易度」と「顧客体験への影響度」の2軸で、問い合わせを4つの領域に分類します。

問い合わせの4領域と役割

① 判断・対応の難易度が低く、顧客体験への影響度も低い問い合わせは、FAQやチャットボットなどを活用し、できるだけデジタルで完結させます。

② 判断・対応の難易度は低いものの、顧客体験への影響度が高い問い合わせは、基本的にはデジタルを活用しながら、必要な場面では人が対応します。

③ 判断・対応の難易度が高く、顧客体験への影響度が比較的低い問い合わせは、オペレーターがAIを活用し、情報検索や回答案の作成を行いますが、最終的にはオペレーターが判断を行います。

④ 判断・対応の難易度が高く、顧客体験への影響度も高い問い合わせには、不満・不安、解約相談、重大なトラブルなどがあります。これらは顧客満足度や企業への信頼に大きく影響するため、AI支援を活用しながら、経験豊富なオペレーターが判断・対応することが重要です。

重要なのは、「全部自動化」でも「全部人」でもなく、問い合わせの性質に応じて最適な使い分けを設計することです。

コンタクトセンターDXの成果を測るKPI

コンタクトセンターDXの成果は、処理件数や平均応答時間だけでは判断できません。KPIは、「効率」「品質」「顧客体験」「現場負荷」の観点から複数の指標を組み合わせて確認することが重要です。

たとえば、応答時間が短くなっても再問い合わせが増えていれば、二度手間が発生し、結果としてコストが下がっていないことが示唆されます。問い合わせ対応の効率だけではなく、「一回の対応で解決できたか」「顧客体験が改善したか」「オペレーターへの負荷が下がったか」まで確認します。

加えて、経営・部門責任者は顧客体験や生産性を含む全体成果を、SVなどの現場管理者は一次解決率やエスカレーション率、現場負荷などを中心に確認することで、DXの効果と改善点を把握しやすくなります。

コンタクトセンターのDXは現状把握から段階的に進める

コンタクトセンターのDXでは、最初から大規模なシステム導入を行う必要はありません。重要なのは、現在の問い合わせ内容や件数、オペレーターの対応状況、エスカレーションの発生状況などを把握したうえで、「どこをデジタル化し、どこに人の対応を残すのか」を整理することです。

そのうえで、小規模な検証から始め、効果を確認しながら対象範囲を広げていきます。コンタクトセンターDXは、一度のシステム導入で完成させるものではなく、現場の状況や問い合わせ内容の変化に合わせて継続的に改善していくことが必要です。

1. 現状アセスメント

まずは、問い合わせの種類・件数・対応時間・発生理由を整理し、現在の業務負荷や課題を可視化します。

単に「電話が多い」「人手が足りない」と捉えるのではなく、どの問い合わせに時間がかかっているのか、どこでエスカレーションが発生しているのか、FAQやナレッジが十分に活用されているかなど、業務プロセスまで確認します。

2. 役割設計

次に、問い合わせの難易度や顧客体験への影響度を踏まえ、人とデジタルの役割を整理します。

定型的な問い合わせはFAQやチャットボットで自己解決できるようにし、複雑な判断や感情への配慮が必要な問い合わせは人が対応するなど、問い合わせの性質に応じて適切な対応方法を設計します。

また、AIをオペレーターの代替としてだけではなく、情報検索、回答案作成、通話内容の要約など、人の判断を支援する仕組みとして活用することも選択肢になります。

3. 選定・PoC

役割設計ができたら、その課題に適したツールやソリューションを選定し、小規模なPoC（概念実証）を行います。

特定の問い合わせだけをチャットボットで対応する、FAQ検索に生成AIを活用する、通話要約を一部のオペレーターで試すなど、対象範囲を限定して検証します。

この段階では、対象となる問い合わせ対応に必要な機能の有無だけではなく、回答精度、現場での使いやすさ、既存システムとの連携、運用負荷なども確認することが重要です。

4. 段階導入・改善

PoCで一定の効果が確認できたら、対象となる問い合わせや利用部門を広げていきます。

導入後も、問い合わせ削減率や平均処理時間だけでなく、一次解決率、顧客満足度、オペレーターの負荷、エスカレーション率などを確認しながら改善を続けます。

FAQやナレッジの更新、AIの回答内容の見直し、オペレーター教育なども継続的に行い、ツールと業務の両方をアップデートしていくことが重要です。

現場に適さないツールを選んでしまわないためには、ツール選定の前に、問い合わせを分類できているか、処理件数以外のKPIを把握しているか、AIやツールを既存システムと連携できるか、導入後の保守・改善を誰が担うのかまで確認する必要があります。

確認すべき点は、FAQの更新状況、再問い合わせ率、エスカレーション理由、AI導入後のオペレーター負荷などです。これにより、改善すべき領域を把握しやすくなります。

コンタクトセンターの現在地を整理し、課題に応じて小さく検証しながら導入範囲を広げることで、AIやデジタルツールを単なるシステム導入で終わらせず、現場の負荷軽減や顧客体験の向上につなげやすくなります。

こうした見直しでは、問い合わせ分類、配置・教育、FAQやナレッジ整備、品質管理、改善運用まで一体で設計することが重要です。必要に応じて、運営改善と人材面の知見を持つ外部パートナーの活用も有効です。

アデコでは、問い合わせや業務プロセスの現状整理から、人とデジタルの役割設計、運営体制の構築、採用・育成、品質管理、デジタル活用までを組み合わせて支援しています。

まとめ

コンタクトセンターでは、自己解決チャネルやAIの活用により電話対応は減る一方、人が対応する問い合わせは複雑化しています。DXの成否は、問い合わせの変化に合わせて業務設計と人の役割を見直せるかに左右されます。

コンタクトセンターのDXを成果につなげるには、ツール導入を目的にせず、まず現状の問い合わせを分類し、オペレーターによる対応とデジタルによる対応に分けて、コンタクトセンターの運営を設計することが重要です。定型的な問い合わせはデジタルへ、人の判断や共感が必要な問い合わせはオペレーターへ配分し、AIはオペレーターの対応を支援する形で活用します。

アデコでは、現状整理、役割設計、運営、採用・育成、デジタル活用、品質管理を組み合わせ、改善が続くコンタクトセンターづくりを支援しています。「AIやチャットボットを導入しても現場負荷が下がらない」「問い合わせ分類やKPI設計から見直したい」といった課題は、アデコまでお問い合わせください。

【監修者】

西川 寛
アデコ株式会社
アウトソーシングデベロップメント事業本部　ソリューション推進部
コールセンターの運営会社2社で20年以上、さまざまな業界のコンタクトセンター運営に従事。現在はアデコで、コンタクトセンター領域のデジタル化、AI・DX案件の提案や運用改善を推進している。現場運営の知見をもとに、人とデジタルの役割設計、CX向上、VOC活用を含むコンタクトセンターの高度化に取り組んでいる。

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