コールセンターの顧客努力指標（CES）を測る ー 手間が残る問い合わせの見つけ方

「解決しました」と「楽に解決できました」は別物である。この区別に数字の裏付けを与えたのが、CEB（現Gartner）の研究者らが2010年にHarvard Business Reviewへ寄稿した論文で、7万5,000件を超える顧客接点の分析から、ロイヤルティを高めるのは期待を超える感動体験ではなく、顧客の手間（エフォート)を減らすことだと結論づけた。手間が少なかったと答えた顧客の94%が再購入の意向を示し、88%が支出を増やすと答えた一方、手間が大きかった顧客の81%は否定的な口コミを広げる意向を示したという。ここから生まれた指標が顧客努力指標、CES（Customer Effort Score）である。

問いはこうだ。**あなたのセンターで「解決はしたが、顧客をひどく疲れさせた問い合わせ」は、今どの指標に表れているか。**CSATにも解決率にも表れないなら、それを見つける設問が要る。私の立場を先に言えば、CESは万能指標ではないが、AIと有人をまたぐ問い合わせ動線の「摩擦の在りか」を特定する道具としては、いま最も費用対効果が高いと考えている。なお本稿の手順例は編集部の設計案であり、公式標準ではない。

1. なぜ今CESなのか ー 手間はAI導入後に偏在する

CESが再注目される背景には、AI導入で手間の分布が変わったことがある。定型の用件はAIチャネルで即解決する一方、複雑な用件は複数チャネルを渡り歩くようになった。AIチャットで解決せず、電話をかけ直し、本人確認からやり直し、経緯を一から説明する。この「たらい回しの近代版」こそがCESの測定対象である。

現場側のデータもこの偏在を裏づける。NoJitterが紹介したCavell Groupの北米オペレーター調査（米国・カナダ500名超）では、AIが簡単な用件を処理するようになった結果、55%のオペレーターさんが「扱うタスクの量と複雑さが増した」と回答している。残った呼が難しくなっているなら、顧客側の手間も同じ場所に集中しているとみるのが自然だ。日本でも、アイ・エヌ・ジー・ドットコムの全国1,597名調査（2026年9月発表）で、複雑な用件では69.3%が「人に対応してほしい」と答えており、複雑用件の動線設計が体験の分水嶺になっている。

当て馬としてCSATと並べると、役割の違いがはっきりする。CSATは応対への満足という「感情の総和」を聞くため、オペレーターさんの感じの良さで高く出ることがある。CESは「楽だったか」という一点に絞るため、感じは良かったが3回説明させられた、という体験を拾える。ただし単純な優劣ではない。CESは接点単位の摩擦検出に強く、関係全体の評価には向かない。既に運用しているCSATを置き換えるのではなく、目的の違う計器として併設するのが実務的である。