コールセンターDXの進め方　AI導入の前に整える4つのこと

Gartnerの2025年10月の発表によると、カスタマーサービス部門のリーダー265人のうち77%が経営陣からAI導入の圧力を感じており、75%がAI関連の予算が前年より増えたと答えています。予算と期待が先に来ている状況で、コンタクトセンター（コールセンター）の責任者が本当に知りたいのは、DXを何から、どの順で進めればよいかという段取りのはずです。筆者が確認した範囲では、「コールセンター DX」で上位に並ぶページの多くは定義やメリット、一般的なステップの説明にとどまり、AIを載せる前に何をどこまで整えておくかには踏み込んでいません。本稿では、AI導入の前提となる整備を4つに分け、公開されている調査の数字と現場運営の視点から、その順序を具体的に示します。先に立場を述べておくと、AIは最後に載せるものであり、その前の整備の質が導入後の成果をほぼ決めると考えています。

1. 業務の棚卸し：コールセンターの問い合わせを用件と手順に分解する

最初に整えるのは、どんな問い合わせが、どれだけ来て、どう処理されているかという業務の棚卸しです。倉庫の在庫表に近いもので、何がどこに何個あるかが分からないまま、自動倉庫の機械だけを入れても動きません。

比較のために、全社のDXの議論を見ておきます。経済産業省のDXレポート（2018年9月）は、既存システムの問題を克服できなければ、2025年以降に最大で年12兆円の経済損失が生じる可能性があると試算しました。ここでの議論の中心は、老朽化したシステムの刷新とデータ活用の遅れです。もっとも、全社のシステム刷新とセンターの業務改善は規模も論点も異なり、この試算をそのままコールセンターに当てはめることはできません。それでも、「データを活用しきれない」ことをリスクの筆頭に置いた点は、センターのDXにもそのまま通じます。

棚卸しで押さえたいのは3点です。第一に、用件の分類です。上位10〜20の用件で入電の大半を占めるのか、長い裾野があるのかで、自動化の余地は大きく変わります。第二に、用件ごとの処理手順です。本人確認、システム照会、判断、記録のどこに時間がかかっているかを分けて見ます。第三に、例外の割合です。手順書どおりに終わる問い合わせと、判断や上長確認が要る問い合わせの比率が、後でAIに任せる範囲の上限になります。

この棚卸しは、AIの使いどころを選ぶ作業でもあります。前述のGartnerの発表は、価値の高いAI活用を、オペレーター支援、顧客のセルフサービス、運営業務の自動化、エージェント型AIの4領域に整理しています。用件と手順が分かれていれば、どの用件をどの領域に当てるかを具体的に議論できます。