コールセンターでは、応対時間の短縮と応対品質の向上が、常に同時に求められます。AI活用も「効率化」の文脈だけで語られがちですが、効率だけを追うと、顧客の納得感や現場の疲弊といった形で跳ね返ってきます。ここでは、特定の企業の事例ではなく、多くの現場で応用できる「型」として、品質と効率を両立させる進め方を整理します。

型の第一歩：後処理と記録からAIを入れる

最初にAIを入れるべきは、顧客と直接話す場面ではなく、通話後の記録や要約といった後処理です。応対履歴の要約、問い合わせ内容の分類、FAQへの振り分けなどは、オペレーターの負担が大きく、かつ間違いの影響を人が確認しやすい領域です。

ここで効果と安心感を得てから、次の段階へ進むのが基本の順番です。いきなり応対そのものを自動化しようとすると、品質のばらつきと現場の抵抗が同時に起きやすくなります。

応対中は「置き換え」ではなく「支援」に徹する

応対中のAIは、オペレーターを置き換えるのではなく、支援する形が機能します。顧客の問い合わせに対する回答案の提示、関連する手続きや規約の検索、過去の類似対応の参照など、オペレーターが判断するための材料を素早く出す役割です。

最終的な言葉選びと判断は人が担うため、品質の責任の所在が明確になります。また、新人の立ち上がりを助ける効果も大きく、ベテランとの品質差を縮める土台にもなります。支援の型は、ベテランの対応を記録し、参照できる形に整えることとセットで進めると効果が上がります。

品質の物差しを先に決めておく

両立のためには、効率の指標だけでなく、品質の物差しを先に決めておくことが重要です。例えば、応対履歴の正確さ、顧客への説明の分かりやすさ、再問い合わせの発生状況など、品質側の確認項目を現場と一緒に決めます。そのうえでAI活用の範囲を広げれば、「速くなったが品質が落ちた」という事態を早期に察知できます。

現場の受け止めにも配慮が必要です。AI活用が「監視」や「人員削減」の文脈で伝わると、現場は身構え、かえって定着が遅れます。後処理の負担が減ること、新人の支援になることなど、オペレーターにとっての利点を先に伝え、品質の確認結果は個人を責める材料ではなく、支援の改善に使うことを共有してください。また、AIの要約や回答案に誤りが混ざる前提で、気づいた誤りを気軽に報告できる雰囲気を作ることも、品質を保つうえで欠かせません。誤りの報告が集まる現場ほど、型は早く磨かれていきます。

効率と品質は対立するものではなく、測り方と順番を設計すれば、同じ取り組みの中で両方を前に進めることができます。

選ぶ際の目安は、件数が多く、担当者ごとの書き方の差が大きい作業です。そうした作業ほど、要約や分類の下支えによる負担軽減と品質の均一化の両方が見えやすくなります。最初の一歩は、自センターの業務を「後処理」「応対中の支援」「応対そのもの」の3つに分け、後処理の中で負担の大きい作業を1つ選ぶことです。そこから始めるのが、品質と効率を両立させる最短のルートです。

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本稿について

本稿はAOHA LAB編集部の実務知見に基づく解説です（2026年11月時点）。特定の外部文書・調査に依拠した記述ではありません。制度やサービスの最新情報は、各公式発表をご確認ください。本記事の内容は2026年11月時点の公表情報に基づきます。内容は変更される可能性があります。