クレディセゾンの「2028年春AIコールセンター」は何を先に片づけたのか ー オペレーター着信10万件から3万件を削減した順序と、累計300万時間という目標の分母

「月に10万件あったオペレーターへの着信件数を3万件も削減することができています」。LINE WORKSの導入事例で、株式会社クレディセゾンのカスタマーサービス部の担当者はこう語っている（ベンダー事例ページ上の同社担当者発言、2025年1月取材時点）。同社は2025年9月、CSAX戦略のプレスリリースで「2028年春までに本格的なAIコールセンターのサービス開始を目指す」と発表した。核の問いはこうだ。クレディセゾンは、AIコールセンターの前に何を片づけてきたのか。先に言えることと言えないことを区分しておく。言えるのは、AIによる振り分けで着信を減らした実績（ベンダー事例上の同社発言）と、同社が公表した目標・計画の中身と順序。言えないのは、AIコールセンターの効果と、累計300万時間のうちコールセンターが占める割合。前者はまだ実現しておらず、後者は公表されていない。

1. 公表事実の時系列 ー 振り分けが先、音声基盤が次、AI応答はその後

• ［2019年3月］［同社発表］DXの取り組みを開始。内製開発チームは「プログラマー1名」から始まった（CSAX戦略説明会の書き起こし資料）。［事実経過］

• ［2020年11月］［ベンダー事例: PKSHA］東京インフォメーションセンターにデジタルコンタクトチームを新設。同チームはWebのチャットボット（PKSHA ChatAgent）の導入当初、電話で多い質問を拾って約400のFAQを一気に作成した（PKSHAの導入事例、チャットボットの導入年月は同事例に記載なし）。［前提整備］

• ［2021年］［業界誌掲載のベンダー提供記事］LINE WORKS AiCallを使った振り分けの仕組み「AIナビ」の本格運用を開始（コールセンタージャパンの導入事例記事、PR表記のある記事）。オペレーター20人程度のデスクから始め、対象デスク・拠点を段階的に広げた（ベンダー事例）。［導入事実］

• ［2024年12月］［ベンダー事例上の同社発言］繁忙期の12月、オペレーター着信件数が前年比約30%減少。［実績］

• ［2025年6月末〜8月初め］［同社発表］ChatGPT Enterpriseのパイロットを315名で1カ月強実施（説明会の書き起こし資料）。［検証］

• ［2025年9月］［同社発表］CSAX戦略を発表し、全社員を対象にChatGPT Enterpriseを導入。AIコールセンターの計画を公表。［計画］

• ［2026年9月］［同社発表］音声基盤の更改を予定。更改後にOpenAIのRealtime APIなどの音声認識を使い、AIによる応答や処理を段階的に拡大するとしている。［目標・計画。2026年9月18日時点で、更改完了の公表は確認できていない］

• ［2027年度末］［同社発表］累計300万時間の業務削減を目指す。［目標・計画］

• ［2028年春］［同社発表］本格的なAIコールセンターのサービス開始を目指す。［目標・計画］

デジタルコンタクトチームの新設（2020年11月）から数えると、AIが自分で答えるコールセンターの目標時期まで約7年半ある。ここまでで実績と呼べるのは2024年12月の行までで、それより後の行はすべて目標・計画である。