43%が遅延・停滞、それでも65%は「成功」と言う ー コールセンターAIが導入後6ヶ月で止まる4つの型

導入したはずのAIが、半年後には誰も使っていない。コンタクトセンター（コールセンター）業界で、この話は珍しくなくなった。Laivlyの2026年AI Deployment Indexでは、CXリーダーの65%が直近のAIプロジェクトを「成功」と評価する一方、プロジェクト全体の43%が遅延または停滞し、53%が予算を超過していた。成功と自己評価しながら、実態は止まっている。なぜコールセンターのAIは、導入後6ヶ月前後で止まるのか。私は、止まる理由は技術ではなく、導入前に設計されなかった4つの論点に集約できると考えている。

1. 「成功」の自己評価と、止まっているプロジェクトの規模

まず数字から確認したい。前述のLaivly調査では、成功評価65%の裏で、28%の組織が「顧客の複雑な要件を扱えないAI」による収益損失を認め、20%は損失があること自体は認めつつ金額を定量化できていない。Gartnerが432件のAI活用施策を分析した結果はさらに具体的で、カスタマーサービス領域でROIを生んでいる施策は25%にとどまり、25%はマイナスのリターン、42%は「価値が分からない」、損益分岐が11%だった。

比較対象を置くと相対化しやすい。範囲を生成AI全般に広げたMITのGenAI Divideレポート（2025年7月）では、企業の生成AIパイロットの95%が測定可能なリターンを出せていないとされる。つまり「AI施策の大半が価値を出せていない」のはコールセンター固有の問題ではない。もっとも、単純比較には留保が要る。MIT調査は全社的な生成AI活用を対象にした150件のインタビューと300件の公開事例の分析であり、Gartnerの432件はカスタマーサービス施策に限定した集計で、母集団も「失敗」の定義も異なる。それでも、コールセンターは「導入率が高いのに価値化率が低い」領域の代表格である点は動かない。

興味深いのは、これだけ止まっていても投資は続くことだ。Gartnerの同じ分析では、リーダーの4分の3以上が2026年もAI投資を増やす計画で、サービス部門は平均5件近い施策に機能別予算の約13%を投じている。止まる理由を放置したまま投資だけ増える構図が、今の市場の実態に近い。