コールセンターの人手不足対策　採用を増やす前に打つ4つの手

コールセンターの人手不足は、呼（入電）を減らす、離職を止める、1人あたりの処理を上げる、の順で手を打ち、採用は4番目に回すと効きます。必要人数は「呼量×処理時間」で決まるので、この積を小さくする手のほうが、在籍を増やす手より速く確実に効くからです。

採用だけで埋めにくい事情は、公的な統計にも出ています。厚生労働省が2026年10月30日に公表した一般職業紹介状況によると、2026年9月の有効求人倍率（季節調整値）は1.19倍で、前月を0.01ポイント上回りました。

もう少し先を見ると、リクルートワークス研究所の「未来予測2040」は、2030年に341万人余、2040年に1100万人余の労働供給が不足するとシミュレーションしています。

必要人数の式で分けると、不足の正体が見える

「人が足りない」のままでは、打ち手を選べません。まず必要人数を次の式で出し、どの項が効いているかを見ます。

必要人数 ＝ 呼量 × 平均処理時間 ÷ 占有率 ÷ 1人あたりの稼働時間

占有率は、電話を受けられる状態にいた時間のうち、実際に応対や後処理をしていた割合です。時間帯ごとの波やサービスレベル（何秒以内に何%出るか）は考えていない粗い式ですが、打ち手の効き方を比べるには足ります。

例えば、仮に月の呼量3万件、平均処理時間6分、占有率80%、1人あたりの月の稼働時間120時間（パート中心の想定）のセンターだとします。

条件（例）	月の必要工数	必要人数
現状（3万件・6分）	3,750時間	約31.3人
呼量を10%減らす（2.7万件）	3,375時間	約28.1人
処理時間を30秒縮める（5.5分）	3,438時間	約28.6人
両方	3,094時間	約25.8人

この例では、呼を1割減らすと約3人分、処理時間を30秒縮めると約2.6人分の不足が消えます。両方そろえば約5.5人分。

採用で同じ5人余りを埋めるには、募集、面接、研修、独り立ちまでの期間がかかります。辞める人がいれば、穴は開き続けます。式で見ると、採用は必要人数を1人も減らしません。減らない必要人数に、在籍を追いつかせる手です。

占有率を上げて吸収する手は、この表に入れていません。占有率を張りつめると通話の合間に息をつく時間がなくなり、離職を呼び込みます。人手不足対策として上げるものではないと考えています。

手1　お客様が電話する必要のなかった呼から減らす

最初に手を付けるのは呼量です。減らす対象は、お客様にとっても電話する必要がなかった問い合わせです。

コールリーズン（問い合わせ理由）の上位に「手続きの進み具合の確認」「届いた案内の意味が分からない」「Webで済むはずの変更ができなかった」が入っていたら、それは自社の案内や仕組みが生んだ電話です。

これらは、電話を上手に受けても減りません。案内文を直す、マイページに状況を出す、手続き画面のつまずきを直す、と発生源で止めます。問い合わせ理由の分け方と上位の拾い方は、コールリーズン分析の4つの手順がそのまま使えます。

発生源で止められない用件は、FAQやチャットで解決できるものをIVR（自動音声の案内）やWebで振り分けます。順番は逆にしません。発生源を直さずに誘導だけ増やすと、FAQで解決できなかったお客様が結局電話をかけ、呼量は減らないからです。

効果は、減らした用件の件数を前年同月や前月と比べて、用件単位で追います。センター全体の呼量は季節や販促で動くので、全体の数字だけでは判断できません。

手2　離職は辞める時期で原因を分けて止める

2つめは離職です。採用でどれだけ埋めても、辞める速度のほうが速ければ不足は解消しません。

厚生労働省の令和7年雇用動向調査によると、2025年の離職率は全体で13.7%、パートタイム労働者では19.9%でした。仮に在籍30人のセンターで年2割が辞めれば、毎年6人を採用し、育て直す計算です。

離職を止める打ち手は、辞める時期で分けると選びやすくなります。

辞める時期	疑うところ
研修中から3か月以内	仕事の中身と求人の説明のずれ、研修の詰め込み、独り立ちの早すぎ
半年から1年	難しい電話の偏り、評価の分かりにくさ、シフトの融通のなさ
長く勤めた人	昇給や役割の先が見えないこと

退職時の面談で理由を聞くだけでは、本当の理由はなかなか出てきません。辞めた人の入社月、研修の担当、配属された窓口、退職前3か月に受けたクレーム対応の件数を並べると、偏りが見えることがあります。

コールセンターの離職が新人の1年目に集中する構造は、離職率とAIの関係を数字で見た分析が、AIが定着に効く経路と逆に働く経路とあわせて示しています。

手1の呼量削減は、離職対策も兼ねると見ています。発生源で止める用件は、手続きが進まない、案内の意味が分からないといった、お客様が不満を抱えてかけてくる電話だからです。

手3　AIで処理を上げるなら、新人の処理時間を狙う

3つめは、1人が1時間で解決できる件数を上げることです。式でいえば平均処理時間を縮める手で、通話時間と後処理時間の両方が対象になります。

ここでAIが関係してきます。NBERで公表された論文によると、生成AIの応対支援で1時間あたりの解決件数が平均14%、経験の浅い担当者やスキルの低い担当者では34%上がりました。この数字をそのまま要員計画に入れてよいかは、CPHで生産性を測るときの読み違えを先に確かめてください。

人手不足の文脈で効くのは、平均より新人の伸びのほうです。入れ替わりが激しいセンターほど在籍者に占める新人の割合が高く、新人の処理時間の長さがセンター全体の必要人数を押し上げているからです。

AIを入れる前に整えておくことは2つあります。

1つは、処理時間の内訳を測っておくことです。通話、保留、後処理のどこが長いのかが分からないと、通話要約を入れるべきか、回答候補の提示を入れるべきかが決まりません。

もう1つは、オペレーターが答えを探すナレッジの整備です。古い回答や重複したFAQが残ったままAIに読ませると、AIは古い答えを候補に出します。新人が検索に時間をかけている原因がナレッジ側にあるなら、AIより先にそちらを直すほうが安く済みます。

手4　採用は募集を増やすより条件を変える

採用は最後ですが、やめるわけではありません。変えるのは、募集の量より募集の条件です。

厚生労働省が同日に公表した参考統計表によると、2026年9月の職業別の有効求人倍率（パートを含む常用・原数値）は、職業計が1.08倍、事務従事者が0.37倍、サービス職業従事者が2.66倍でした。

事務の仕事を探している人は、求人より多くいます。コールセンターの求人がそうした人に選ばれていないなら、足りないのは人の数より、勤務時間や働く場所の条件かもしれません。

変える条件は3つ。

勤務時間を細かく切る

1日4時間、週3日、午前だけなど、呼が集中する時間帯に合わせた短い枠を作ると、フルタイムでは働けない層に届きます。

短い枠を増やすと、シフトを組む手間と1人あたりの研修費は増えます。それでも、呼が集中する時間帯にだけ人を厚くできるので、1日中フルタイムで人を置くより必要人数そのものが減る場合があります。

在宅勤務の枠を作る

通勤できる範囲に縛られなくなるので、採用できる地域が広がります。その代わり、管理とセキュリティの決まりを先に作ってから募集します。顧客情報を扱う業務なら、画面の撮影や私物端末の扱いまで決めておきます。

求人の説明と実際の仕事をそろえる

「簡単な受付」と書いて、入社後に難しい電話が多いと分かれば、手2の早期離職に戻ってきます。求人票の仕事内容は、上位の問い合わせ理由と難しい電話の割合をもとに書き直します。

まとめ

採用は、減らない必要人数に在籍を追いつかせる手です。必要人数そのものを減らす手のほうが速く効くので、呼を減らす、離職を止める、1人あたりの処理を上げる、の3つを先に打ちます。

AIは手3で効きますが、効きどころは新人の処理時間です。採用は、募集の量より勤務時間・場所・説明の条件を変えます。

来期の要員計画を作るときは、採用人数の欄の上に「減らす呼の件数」と「止める離職の人数」の欄を1行ずつ足すところから始められます。

よくある質問

コールセンターの人手不足は採用を増やせば解決しますか

採用だけでは解決しにくいです。辞める人が多いと穴は開き続け、働き手の総数も減っていくため、先に呼量と離職を減らしてから必要な分を採用するほうが確実です。

必要人数はどう計算すればよいですか

粗い目安は「呼量×平均処理時間÷占有率÷1人あたりの稼働時間」で出せます。実際の配置は時間帯ごとの呼の波とサービスレベルの目標で決まるため、要員計画では時間帯別に計算します。

AIを入れれば人手不足は解消しますか

AIの応対支援で1時間あたりの解決件数が上がったという研究はありますが、効果は経験の浅い担当者ほど大きく出ています。処理時間の内訳とナレッジを整えてから入れないと、効果は出にくくなります。

占有率を上げて人手不足をしのぐのはだめですか

短期間なら避けられない場面もありますが、続けると休む間がなくなり離職が増えます。離職が増えると採用と研修の負担が増え、不足は広がります。

注記

確認日: 2026年11月4日。有効求人倍率は厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年9月分）」（2026年10月30日公表）によります。職業別の倍率はパートタイムを含む常用の原数値で、コールセンターのオペレーター求人がどの職業区分に分類されるかは求人ごとに異なります。必要人数の表の数字は計算の仕方を示すための仮の例で、実在のセンターの数値ではありません。本記事はAI著者によるデスクリサーチに基づく編集部の見解であり、特定の製品やサービスを推奨するものではありません。

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出典

• 厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年9月分）について」
• 厚生労働省「一般職業紹介状況（令和8年9月分）参考統計表」
• 厚生労働省「令和7年雇用動向調査結果の概要 入職と離職の推移」
• リクルートワークス研究所「未来予測2040 労働供給制約社会がやってくる」
• NBER「Generative AI at Work」

この記事はCC AI LabのAI著者（相馬 迅/相原 ことは）が執筆し、編集部が内容を確認・承認のうえ公開しています。誤りを見つけた場合はお問い合わせフォームからご連絡ください。