コールセンターのAI活用ガイド｜できること7選と導入手順

人手不足やオペレーターの離職、応対品質のばらつき、通話後の記録作業の負担。多くのコールセンター（コンタクトセンター）が抱えるこうした課題の解決策として、AIの活用が進んでいます。生成AIやAIエージェントの登場で、AIにできることも大きく広がりました。

結論から言うと、コールセンターのAI活用は「セルフサービスの自動化」「オペレーターのリアルタイム支援」「応対の分析・品質管理」の3つの領域で成果を出します。そして、成果を左右するのは、AIを単体で入れることではなく、顧客データ（CRM）とどう連携させるかです。

本記事では、コールセンターでAIができること7つ、導入のメリットと注意点、失敗しない導入の5ステップ、Amazon Connect CustomerとSalesforceを組み合わせて実現する方法と事例を解説します。

コールセンターでAI活用が求められる背景

コールセンターでAIの活用が進む背景には、人の対応だけでは解決しにくい課題の増加と、生成AIの登場によるAIの進化があります。まずはコールセンターが抱える課題と、AIがどのように変わったのかを確認しましょう。

コールセンターが抱える課題

コールセンターでは、次のような課題が重なっています。

• 人手不足と離職：採用が難しく、育成したオペレーターが定着しにくい
• 応対品質のばらつき：オペレーターの経験によって、回答の正確さや対応時間に差が出る
• 後処理（ACW）の負担：通話後に対応内容を記録する作業に時間がかかり、次の電話に出られない

問い合わせの件数は減らない一方で、人を増やして対応するのは難しくなっています。そこで、AIで業務の一部を自動化したり、オペレーターを支援したりする取り組みが広がっています。

生成AI・AIエージェントで変わったコールセンターのAI

これまでのコールセンターのAIは、あらかじめ用意したシナリオどおりに応答する「シナリオ型」のチャットボットや自動音声応答が中心でした。そのため、シナリオにない質問には答えられず、結局オペレーターにつなぐことも少なくありません。

しかし、生成AIやAIエージェントの登場で、シナリオを細かく作り込まなくても、顧客の言葉を理解して自然に応答できるようになり、通話内容の要約や、回答の下書きを作ることもできます。AIは「よくある質問に答えるだけの仕組み」から、「オペレーターの業務全体を支える仕組み」へと変わりつつあります。

コールセンターでAIができること7選【活用例と必要なデータ】

コールセンターでAIができることは、3つの領域で整理すると理解しやすくなります。

① AIエージェント・ボイスボットによる一次応対の自動化

電話やチャットの問い合わせに、AIが自動で応答します。住所変更や配送状況の確認といった定型的な問い合わせはAIが完結させ、複雑な内容だけをオペレーターに引き継ぎます。夜間や休日の対応にも使えます。

【領域】セルフサービス／【必要なデータ】FAQ・ナレッジ、顧客属性（CRM）

② 音声認識によるリアルタイム文字起こし

通話の内容をリアルタイムでテキストにします。オペレーターは聞き逃しを防げ、管理者は応対中の会話を画面で確認できます。後の要約や分析の元データにもなります。

【領域】オペレーター支援／【必要なデータ】通話音声

③ 生成AIによる通話要約と後処理（ACW）の短縮

通話が終わると、生成AIが会話の内容を要約し、対応履歴の下書きを作ります。オペレーターは確認・修正するだけで記録が終わるため、後処理の時間を短くできます。

【領域】オペレーター支援／【必要なデータ】文字起こしデータ、CRMの記録項目

④ 回答候補・ナレッジの自動提示

AIが会話の内容から、関連するFAQや社内マニュアル、回答の候補を画面に表示します。オペレーターが資料を探す時間が減り、経験の浅いオペレーターでも正確に回答しやすくなります。

【領域】オペレーター支援／【必要なデータ】社内マニュアル、CRMの対応履歴

⑤ 会話分析・感情分析による応対品質の管理とアラート

全通話の文字起こしから、顧客の感情の変化や特定のキーワード（解約、クレームなど）を検出します。管理者は問題のある通話にすぐ気づけるほか、応対の評価を客観的に行えます。

【領域】分析・管理／【必要なデータ】通話録音・文字起こしデータ

⑥ 顧客情報・問い合わせ内容に応じた自動ルーティング

問い合わせの内容や顧客の情報に応じて、最適なオペレーターに自動で振り分けます。たとえば「VIP顧客は専任の担当へ」「購入から30日以内の顧客は導入サポート窓口へ」といった振り分けが可能です。

【領域】セルフサービス・オペレーター支援／【必要なデータ】顧客属性、契約状況、購入履歴（CRM）

⑦ 入電数予測とシフト計画

過去の着信履歴をもとに、日や時間帯ごとの入電数を予測し、必要なオペレーターの人数やシフトを計画します。人員の過不足を減らし、待ち時間の短縮と人件費の最適化につながるでしょう。

【領域】分析・管理／【必要なデータ】過去の着信履歴

コールセンターにAIを導入する5つのメリット

コールセンターにAIを導入すると、顧客、オペレーター、管理者のそれぞれにメリットがあります。ここでは、代表的な5つのメリットを紹介します。

① 24時間365日の対応

AIエージェントやボイスボットを使えば、夜間や休日でも問い合わせに対応できるため、顧客は営業時間を気にせずに用件を済ませることができます。

② オペレーターの負担軽減

通話要約による後処理の短縮や、回答候補の提示によって、オペレーター一人ひとりの負担が軽くなることです。空いた時間を、AIでは対応できない複雑な問い合わせにあてられます。

③ 応対品質の平準化と新人の早期戦力化

AIが回答の候補やナレッジを示すことで、経験の差による応対のばらつきが小さくなります。新人オペレーターも早い段階から一定の品質で対応できるようになるでしょう。

④ 待ち時間の短縮と放棄率の改善

定型的な問い合わせをAIが受け持ち、オペレーターの対応時間を短くすることで、顧客の待ち時間が減ります。つながらずに電話を切られる「放棄呼」の削減にもつながるのです。

⑤ 顧客の声（VOC）の可視化と改善への活用

すべての通話がテキスト化・分析されることで、顧客の要望や不満を集計でき、商品やサービスの改善、FAQの見直しに活かせます。

コールセンターAI導入のデメリットと失敗を防ぐ対策

AIは導入すれば必ず効果が出るわけではありません。コールセンターのAI導入でよくある4つの失敗を確認し、それぞれ対策をしましょう。

① すべての問い合わせを自動化しようとする

AIで対応できるのは、主に定型的な問い合わせです。すべてをAIに任せようとすると、解決できない顧客の不満が高まります。

対策：AIで解決できない場合に、スムーズに有人オペレーターへ引き継ぐ流れを設計しておきましょう。引き継ぎ時にAIとの会話内容を共有すれば、顧客に同じ説明を繰り返させずに済みます。

② 生成AIの誤回答（ハルシネーション）と情報漏えい

生成AIは、事実と異なる内容をもっともらしく回答することがあります。また、通話には個人情報が含まれるため、データの扱いにも注意が必要です。

対策：社内のナレッジを検索して回答を作る仕組み（RAG）を使い、回答の根拠を自社の情報に限定します。データの保存先の地域や、個人情報を自動で伏せる機能（マスキング）があるかも確認しましょう。

③ AIを単体で導入し、顧客履歴を活かせない

AIツールだけを導入すると、顧客の契約内容や過去の問い合わせ履歴を参照できず、一般的な回答しかできません。

対策：CRMとの連携を前提にした構成にします。詳しくは次の章で解説します。

④ 費用対効果を試算していない

効果を測る指標を決めずに導入すると、投資に見合う成果が出ているのか判断できません。

対策：導入前に、削減できる後処理時間や対応件数から、人件費の削減効果を試算しておき、導入後も同じ指標で効果を測りましょう。

コールセンターAIの成果はCRM連携で決まる

コールセンターのAIが成果を出せるかどうかは、顧客データ（CRM）とつながっているかで大きく変わります。ここでは、CRM連携が必要な理由、従来の仕組みとの違い、連携時のデータの流れを解説します。

CRM連携が必要な理由

「契約の更新はいつですか」という問い合わせに答えるには、その顧客の契約内容がわからなければなりません。AIがどれだけ自然に会話できても、顧客データにアクセスできなければ、一般的な説明しかできず、結局オペレーターにつなぐことになります。

AIの効果を引き出すには、顧客の属性、契約内容、過去の問い合わせ履歴をAIが参照できる状態にすることが欠かせません。

従来の仕組みとCRM連携型コールセンターの違い

電話の仕組みとCRMが分かれたままでは、AIが使えるデータも限られます。そこで広がっているのが、クラウド型のコンタクトセンターとCRMを連携させる「CRM連携型」の構成です。

ここでは、その代表的な組み合わせとして、AWSが提供するクラウド型コンタクトセンター「Amazon Connect Customer」と、CRMの「Salesforce」を連携した場合を例に、従来のPBXやCTIとの違いを比べます。

比較項目	既存のPBX（構内交換機）	一般的なCTI＋独立したCRM	CRM連携型
オペレーターの画面操作	電話とPCを別々に操作	複数のタブを切り替え	Salesforceの画面内で完結
CRMとの連携	不可	開発が必要なこともある	Salesforce Voiceで開発なしに連携
顧客情報のIVR・振り分けへの活用	機能がなし	顧客情報の参照不可	顧客データを条件に振り分け可能
対応後の後処理	情報が残らない	CRMにすべて手入力	対応履歴・ケースを自動作成
AIの拡張性	不可	ツールが分かれているため限定的	AWSのAIとAgentforceを組み合わせ可能

このように、CRM連携型では電話対応と顧客データが1つの画面・1つの仕組みにまとまるため、AIが顧客情報を使えるようになります。Amazon Connect CustomerとSalesforceを組み合わせる具体的な方法は、後半の「Amazon Connect CustomerとSalesforceの連携方法」で紹介します。

CRM連携時のデータの流れ

CRMと連携したコールセンターでは、データが次のように流れます。

着信と同時にCRMで顧客を特定し、AIはその顧客の情報をもとに応対や支援を行います。通話の要約はCRMに自動で記録され、次の応対や、営業・マーケティングでの活用にもつながります。AIとCRMが連携することで、データがたまるほどAIの応対の質も上がっていく仕組みができます。

Amazon Connect CustomerとSalesforceの連携方法

先ほどの比較で例に挙げた「Amazon Connect Customer」とSalesforceの組み合わせは、CRMと連携したAI活用を実現する代表的な構成です。ここでは、Amazon Connect CustomerのAI機能、Salesforceと組み合わせる構成、料金の考え方を紹介します。

Amazon Connect CustomerのAI機能

Amazon Connect Customerは、AWSが提供するクラウド型のコンタクトセンターサービスです。2026年4月、Amazon Connectは顧客対応・サプライチェーン・採用・医療の4製品からなるファミリーになり、従来のコンタクトセンターの機能は「Amazon Connect Customer」として提供されています。

主なAI機能は次のとおりです。

• AIエージェント：音声やチャットで顧客の問い合わせに自動で応答し、オペレーターの業務も支援
• 会話分析（Contact Lens）：通話の文字起こし、感情分析、通話後の要約、機密情報の秘匿などを実施
• Connect assistant（エージェント支援）：ナレッジを自動で検索し、回答の候補をオペレーターに提示
• 予測・スケジューリング：入電数の予測と要員計画を作成
• Customer Profiles：顧客の属性や過去の履歴を1つに集約

出典：Amazon Connect Customer とは？エージェンティック AI ソリューションの最新アップデート – 2026 年 4月（AWS）

Salesforce Voice・Agentforceと組み合わせる構成

Amazon Connect Customerは、Salesforce公式の連携機能「Salesforce Voice（旧 Service Cloud Voice）」を使うことで、独自の開発なしにSalesforceと連携できます。SalesforceのAIであるAgentforceと組み合わせれば、通話の要約や対応履歴の作成をSalesforce上で自動化が可能です。

2026年9月には、Agentforce VoiceとAmazon Connect Customerの連携も発表されました。

出典：AWS and Salesforce Put CRM Data, AI Agents, and Model Choice Into the Tools Teams Use Every Day（Salesforce）

料金の考え方

Amazon Connect Customerは、通話時間やチャットの件数に応じた従量課金です。標準のプランでは、AI機能の利用料がチャネルごとの単価に含まれています。席数で課金されないため、小さく始めて、効果を見ながら対象を広げられます。

なお、Salesforce Voiceを使う場合は、Salesforce側のライセンスも必要です。契約の形によって費用の構成が変わるため、全体の費用を試算して比較しましょう。

費用の目安を知りたい方はサンブリッジへお問い合わせください。

コールセンターAI導入の進め方5ステップ

コールセンターへのAI導入を成功させるには、一度にすべてを変えるのではなく、段階を踏んで進めることが大切です。ここでは、KPIの設定から効果検証までの5つのステップを解説します。

STEP1：課題とKPIを決める

まず、AIで何を改善したいのかを決め、効果を測る指標（KPI）を設定します。コールセンターでよく使われる指標は次のとおりです。

指標	意味	AIで改善が期待できる施策
平均処理時間	1件あたりの通話時間と後処理時間の合計	回答候補の提示、通話要約
後処理時間	通話後の記録などにかかる時間	通話要約、対応履歴の自動作成
一次解決率	最初の問い合わせで解決した割合	回答候補・ナレッジの提示、自動ルーティング
放棄率	つながる前に顧客が電話を切った割合	AIによる一次応対、入電予測とシフト計画

STEP2：業務を選定

すべての業務に一度にAIを入れるのではなく、効果の出やすい業務から始めます。問い合わせの件数と、回答がどれだけ決まっているか（定型度）で優先度を付けるのがおすすめです。

件数が多く定型度の高い問い合わせは、AIによる自動化の効果が最も出やすい領域です。件数が多くても定型度の低い問い合わせは、有人対応を基本にしながら、文字起こしや要約などのAIの支援を組み合わせます。

STEP3：ナレッジ・CRMデータを整備

AIの回答の正確さは、元になるデータの質で決まります。ナレッジやFAQ、社内マニュアルを最新の状態にし、重複や古い情報を整理します。CRMの顧客データも、項目の入力ルールをそろえておきましょう。

STEP4：運用

まずは特定のチャネルやチーム、問い合わせの種類に絞って検証します。小さく始めることで、想定外の課題を早く見つけ、本格導入の前に改善できます。

STEP5：効果を検証

STEP1で決めたKPIを導入前と比べ、効果を確認します。AIの回答ログを確認して精度を調整しながら、対象とする業務やチャネルを広げていきましょう。

コールセンターAIの導入事例

本章ではサンブリッジが支援した、AIとクラウドを活用した問い合わせ対応の事例を紹介します。コールセンターの事例と、社内ヘルプデスクの事例の2つです。

CTIのシステムコストを約3割削減（金融・保険業界 T社）

ユーザー数に応じて課金される既存のCTIツールの費用が高く、通話内容の要約もオペレーターの負担になっていました。IVRの機能が足りず、目指す問い合わせの流れも実現できないという課題を抱えていました。

そこで、従量課金のAmazon Connect CustomerへCTIをリプレイスし、Salesforce VoiceでSalesforceと連携しました。Agentforce Serviceの自動要約で記録作業を効率化し、IVRによるオペレーターへの自動振り分けも実現しています。

CTIのシステムコストを約3割削減し、問い合わせ後の後処理業務を効率化しました。

生成AIヘルプデスクで問い合わせ対応を週1,750分削減

社内のヘルプデスクに、Slackと生成AIを組み合わせた問い合わせ対応の仕組みを導入した事例です。問い合わせの件数と平均対応時間から算出して、1週間あたり1,750分（約29時間）の対応時間を削減しました。社内向けの問い合わせ窓口でも、AIの活用で負担を減らせることを示す事例です。

生成AIヘルプデスクの動作は、以下の動画でご覧いただけます。

そのほかの事例や、サンブリッジがご支援しているAmazon Connect Customerを見たい方は以下をご覧ください。

コールセンターのAI活用に関するよくある質問（FAQ）

コールセンターのAI活用について、検討段階でよくいただく質問とその回答をまとめました。

Q1. AIを導入するとオペレーターは不要になりますか？

不要にはなりません。AIが得意なのは、定型的な問い合わせへの対応や、記録・検索などの作業です。複雑な相談や感情に配慮が必要な対応は、引き続きオペレーターが担います。AIは、オペレーターがこうした対応に集中できるよう支える役割です。

Q2. コールセンターへのAI導入費用・ランニングコストの目安は？

導入するAIの範囲や仕組みによって大きく異なります。Amazon Connect Customerのように従量課金のサービスであれば、初期費用を抑え、利用量に応じた費用で始められます。まずは対象業務を絞って試算するのがおすすめです。

Q3. 既存のCTI／PBXを活かしたまま、AI機能だけを導入できますか？

製品の組み合わせによっては可能です。ただし、通話の文字起こしや要約、顧客データを使った振り分けまで活用するには、電話の仕組みとCRMを連携させる構成のほうが効果を出しやすくなります。CTIの更新時期に合わせて見直すのも1つの方法です。

Q4. 小規模なコールセンター（10〜30席）でも導入効果はありますか？

あります。従量課金のサービスであれば、席数が少なくても始めやすく、通話要約による後処理の短縮などは席数に関係なく効果が出ます。少人数で対応しているからこそ、1人あたりの負担を減らす効果は大きくなります。

Q5. 生成AIと従来のチャットボットの違いは何ですか？

従来のチャットボットは、あらかじめ用意したシナリオやFAQに沿って応答します。生成AIは、質問の意図を理解して文章を作れるため、シナリオにない質問にも柔軟に応答できます。一方で誤回答のリスクがあるため、社内ナレッジを参照させる仕組み（RAG）と組み合わせて使うのが一般的です。

まとめ

コールセンターでのAI活用は、次の3つの領域で効果を発揮します。

• セルフサービス：AIエージェントによる一次応対、顧客情報に応じた自動ルーティング
• オペレーター支援：文字起こし、通話要約、回答候補の提示
• 分析・管理：会話分析による品質管理、入電予測とシフト計画

ただし、AIを単体で導入するだけではなく、CRMの顧客データと連携させることで、AIの効果を引き出せます。導入の際は、KPIを決め、効果の出やすい業務から小さく始めて、検証しながら広げていきましょう。

サンブリッジは、Amazon Connect CustomerとSalesforceの両方の知見をもとに、AIを活用したコールセンターの構築を、ご相談から運用の定着まで支援します。

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