コンタクトセンターでのAI活用が新たな段階に入っている。これまでも、ボットやFAQといったAIツールは効果を発揮してきたが、局所的な改善にとどまっていた。AIの進化は、これをより面的なCXの向上へとつなぐ可能性を秘める。伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）とRightTouchの取り組みから、その実像を探る。
（取材・文／山本浩資）
 
　コンタクトセンターは、以前からAI活用が進んできた分野だ。チャットボットやボイスボットを使い、問い合わせへの自動応答や有人オペレーターへの振り分けを進めてきた。ただ、AIの進化によって、AIの役割はさらに広がり始めている。本人確認や各種手続きまで担う「AIオペレーター」の導入検討が本格化しつつある。

　違いは、AIが担える業務の深さにある。従来のボイスボットでは、問い合わせ内容を聞いて担当窓口へ振り分けるなど、比較的限定された用途が中心だった。これに対し現在は、AIが顧客と会話を続けながら本人確認を行い、その後の手続きまで担うフローが可能になっている。

　さらにAI活用の対象は、電話応対だけにとどまらない。顧客が電話をかける前に何を見て、どこで迷ったのか。その行動まで捉える。顧客は電話をかける前に、Webで情報を調べる。FAQやチャットボットで答えを探し、それでも解決できなければ電話をかける。

電話基盤からの視点を変える

　CTCは長年、PBXなどの電話基盤を中心にコンタクトセンター向けシステムを構築してきた。その中で、コミュニケーションデザイン部の橋本明・CXエバンジェリストは、「電話基盤からの視点だけでは、消費者が何をして、何に困って電話をかけてきたのか分からない」と限界を感じていたという。CTCは電話だけでなく、この一連の流れ全体を改善する必要があると考え、目を付けたのがRightTouchの製品だった。
 
　RightTouchはAIを活用したカスタマーサポート向け製品群「QANT」シリーズを展開し、AIオペレーター「QANT スピーク」やWeb上の自己解決を支援する「QANT Web」などをそろえる。代表取締役の野村修平CCOは、企業側のAI製品導入の動きがこの1年で大きく変わったとみる。2025年は、500席以上の大規模なコンタクトセンターでも、20～30席規模のPoCが中心だったが、「今は対象をセンター全体に広げようという動きがあり、取締役や社長が旗を振るケースも増えている」と話す。

　CTCはRightTouchと25年9月、コンタクトセンター領域での協業を開始した。もっとも、両社が最初に取り組んだのはAIオペレーターではない。まず電話をかける前の顧客行動を可視化し、自己解決率を高める取り組みだった。この協業では、大手金融2社にQANT Webを導入した。問い合わせ前の顧客行動と問い合わせデータを分析し、顧客がWebサイトのどこでつまずき、問い合わせにつながっているのかを可視化し、課題を把握。つまずきに応じて適切なFAQや問い合わせチャネルへ誘導し、電話をかける前の自己解決を促す仕組みだ。

　この金融2社は、QANT Web導入前にもFAQやチャットボットを使っていたが、それぞれが個別に運用されており、顧客行動全体を踏まえた改善には至っていなかった。相場変動時やシステム更新時などには問い合わせが一時的に集中し、電話がつながりにくくなる課題があった。QANT Webによって、自己解決が促進され、導入した1社では、Web経由での自己解決を示すノンボイス比率が、導入前の約29％から約50％まで改善したという。

課題は他部署間の合意形成

　AIオペレーターの本番導入では、既存システムへの組み込みが大きな課題になる。特に金融機関では、問い合わせ内容の7～8割程度で個人認証や基幹システムとの連携が必要になるケースもあるという。契約内容や口座情報を確認し、その後の処理までAIに担わせようとすれば、既存の電話基盤やCRMなどとの接続が欠かせない。

　CTCの野沢宣之・CXエバンジェリストは、「（AIの）プロダクト自体は1カ月で提供できるかもしれないが、音声基盤や基幹システムと連携しようとすると半年、場合によっては1年かかる」と語る。

　AIオペレーターに先行して両社が取り組んだWebにおける自己解決の領域でも、実装の難しさはすでに表れていた。ある金融機関の案件では、CTCのチームが約半年にわたり顧客企業にほぼ常駐するかたちで支援した。特に時間を要したのは、現状の顧客導線を分析して課題を特定し、どこから手を付けるのか優先順位を決め、複数の関係部署と合意形成した上で実行計画に落とし込む工程だった。野沢CXエバンジェリストは「一部署だけのジャッジで『やりましょう』とはならない」とし、他部署への説明や合意形成まで含めて「かなり寄り添ったコンサルティングが必要」と強調する。

　生成AI特有のハードルもある。顧客に誤った情報を伝えるハルシネーションへの懸念や、顧客情報を生成AIに扱わせることへの不安から、金融機関では社内のセキュリティー審査が厳しい。橋本CXエバンジェリストは「技術的には本当にいろいろなことができるようになってきているが、世の中の受け入れ体制がまだ整っていない」と言う。

AIの運用工程を顧客の業務に“溶かす”

　AIオペレーターの本番運用では、導入後にAIをどう改善し続けるかも重要になる。RightTouchの小塩順平・Customer Engineerは「AIが正しく答えるためのナレッジを人の運用と一体で整備できる仕組みを、プロダクトに取り込んでいる」と説明する。

　こうした仕組みが必要になるのは、PoCと本番運用では規模が大きく異なるからだ。20～30席程度で限られた問い合わせを対象にするなら、人手でプロンプトを調整することもできる。しかし、対象業務が広がり、問い合わせ理由が1000を超える規模に広がれば、一つずつ人手で調整するのは難しい。RightTouchの野村CCOはこれを「プロンプト地獄」と表現する。

　そこでRightTouchは、大量のプロンプトを個別に調整するのではなく、FAQやマニュアル、応答スクリプトなどのナレッジを一元化し、AIオペレーターや有人オペレーター、FAQが共通して参照する仕組みを取り入れている。AIが応対ログからナレッジ不足や改善点を抽出し、人が確認・承認しながら反映することで、応対精度を高めていく。AIの運用を既存の業務から切り離さず、日々の改善活動の中に組み込む考え方だ。小塩Customer Engineerは「AIの運用も顧客企業の業務に溶かしていくことが大きな特徴」と話す。

　AI導入の目的は、必ずしもオペレーターを減らすことではない。問い合わせ件数が増える一方、コンタクトセンターでは人手不足が課題となっている。限られた人員を、より複雑で個別性の高い対応に振り向ける必要性が高まっている。RightTouchの野村CCOは「人じゃないと解決できない応対に集中できれば、顧客体験も上がる」と話し、CTCの橋本CXエバンジェリストも「AIと人でどう役割分担し、一緒に働くかが重要になる」とみる。

　RightTouchが証券会社にAIオペレーターを導入した事例では、ログインやID・パスワードに関する問い合わせをAI-IVR（自動音声応答システム）で振り分け、氏名や生年月日などを聞き取る本人確認を行う。必要に応じて有人オペレーターに引き継ぐ仕組みで、本人確認をAIに任せることで、オペレーターの平均対応時間を約2分削減した。ある製造業では商品相談窓口の18％をAIオペレーター化し、有人対応件数を11％抑制した。営業時間外だけでも年間5000件の問い合わせが自己解決につながり、結果的に増員を回避できたという。

　CTCとRightTouchは現在、10社程度でAIオペレーター導入を検討している。金融に加え、メーカー、インフラ、情報通信にも展開を広げる。RightTouchがAIオペレーターやWeb、ナレッジを含む製品群を持つ一方、CTCは大企業の既存システムとの連携や業務設計、社内調整まで担う。両社の協業は、AIを単体で導入するのではなく、企業の業務に組み込み、本番運用までつなげるための役割分担でもある。  

　コンタクトセンターにおける面的なCX改善を実現するには、一気通貫で消費者の悩みを把握・解決できるツールが必須だが、それだけでは不十分だろう。顧客企業の中に入り、ツールと既存システムとのインテグレーション、業務フローの見直し、場合によっては社内調整までをも求められる。SIerが果たすべき役割は大きくなっている。