コールセンター向けAIエージェントの活用ガイド｜自律思考型AIがもたらす業務変革の全貌

AIエージェントとは

AIエージェントとは、問い合わせ内容を理解し、状況に応じて自律的に判断しながら対応を進めるシステムです。従来のAIのように決められた手順に沿うだけではなく、会話の流れや利用者の意図を踏まえて最適な応対を選べる点が特徴です。

コールセンターでは、オペレーターの負担を減らしながら応対品質を保つための役割を担います。単純な案内だけでなく、情報の確認や判断が必要な場面にも対応できるため、人手不足が続く現場でも活用しやすいです。
AIが一次対応を担うことで、オペレーターはより重要な業務に集中しやすくなります。

また、AIエージェントはリアルタイムで学習内容を反映できるため、応対精度を継続的に高められる点も強みです。問い合わせの傾向や顧客の反応を踏まえながら改善を続けられる仕組みは、従来のシステムでは実現しにくいものでした。

このように、AIエージェントは現場の課題を踏まえつつ、実務に寄り添う形で進化している技術だといえます。

従来のAI・生成AIとの違い

AIエージェントを正しく理解するには、従来のAIとの違いを押さえることが欠かせません。似ているように見えても、仕組みや得意な領域は大きく異なります。

ルールベースAI・従来型チャットボット・生成AIとの違いを整理し、活用面でどのような差が生まれるのかを紹介します。

ルールベースAIとの違い

ルールベースAIは、あらかじめ決められた条件に沿って動く仕組みです。入力に対して決まった応答を返すため、想定外の問いかけが来ると対応できません。仕組みがシンプルな反面、応対範囲が狭い点が課題でした。

一方でAIエージェントは、会話の流れや背景を含めて意図を読み取ります。利用者の言い回しが変わっても、意味を推測しながら応対を進められるため、柔軟な対応が可能です。

この違いは、実際の活用に大きな差を生みます。従来の仕組みでは固定的な案内しかできませんが、AIエージェントは状況に合わせて対応方法を選べるため、より複雑な問い合わせにも自然に対応できます。

従来のチャットボットとの違い

従来のチャットボットは、選択肢を提示しながら進める形が主流でした。質問が選択肢と合わない場合や、入力内容が曖昧な場合には、意図をうまくつかめず対話が続かないことも多くありました。

AIエージェントは、入力された文章から意図を理解し、必要に応じて追加の質問を投げかけます。利用者が言葉を選び直す必要がないため、対話がスムーズに進みやすいです。

こうした違いによって、従来のチャットボットでは難しかった「状況を探りながら最適な案内を行う」ような応対も実現しやすくなります。

生成AIとの違い

生成AIは、文章を生成する能力に優れていますが、出力が必ずしも業務の手順に沿うとは限りません。自由度が高い分、内容がばらつきやすく、コールセンターで求められる正確さを保つには工夫が必要でした。

これに対してAIエージェントは、生成AIの柔軟性を取り込みつつ、応対の流れや業務ルールを組み込むことで、安定した回答ができるように設計されています。必要な確認を抜かさず、案内の順序も維持しながら応対を進められる点が強みです。

業務に合わせて調整された仕組みであるため、実務に直結する形で活用しやすくなります。

AIエージェントが注目される背景

AIエージェントが注目されているのは、コールセンターを取り巻く環境が大きく変わっているためです。人手不足や顧客接点の複雑化が進み、従来の仕組みだけでは現場の課題に対応しきれなくなっています。

AIエージェントへの注目度が高まっている背景を3つの視点から整理します。

人手不足・採用難と応対品質維持の難しさ

多くのコールセンターでは、採用難と高い離職率が続いています。オペレーターの確保が難しくなる一方で、問い合わせの量や内容は複雑化しており、少ない人数で現場を支える状況です。
経験の浅いスタッフが増えると、一定の品質を保つことが難しくなり、応対のばらつきが問題になるケースも増えています。

こうした状況が続く中で、AIが応対を補助する仕組みが注目を集めています。
オペレーターの作業負担を減らしつつ品質を維持できることは、多くの現場にとって大きな支えです。人手不足の影響を和らげ、安定した応対体制を整える方法としてAIエージェントへの期待が高まっています。

顧客行動の変化と“即時・正確なサポート”への期待の高まり

顧客が企業に求めるスピードは年々上がっています。サービスを比較しやすい環境が整い、疑問があればすぐに解消したいといったニーズが強まっています。待ち時間が長い、回答が曖昧といった体験は、満足度の低下につながりやすい状況です。

こうした背景から、問い合わせに対して迅速かつ正確に応じられる仕組みが注目されています。
AIエージェントは、情報の提示や判断の補助を即時に行えるため、顧客の期待に応えやすいです。サポート体験の質を高める手段として導入を検討する企業が増えています。

生成AI・音声認識技術の進化で実現性が高まった

ここ数年で生成AIや音声認識技術が大きく進化し、文章理解や対話の精度が向上しました。音声を即時に文字へ変換し、文脈を踏まえて回答を提示するといった処理が、以前よりも現実的なレベルで行えるようになっています。
この変化により、AIが現場業務に入り込むための土台が整ってきました。

技術の成熟によって、これまで難しかった「現場で使えるレベルの自動応対」が可能になりつつあります。実務に耐えられる精度とスピードを確保しやすくなったことで、AIエージェントへの関心が急速に高まっています。
導入のハードルが下がったことも追い風となり、採用が進む環境が整ってきました。

コールセンターの課題とAIエージェントが解決できること

コールセンターには、慢性的な人手不足や応対品質のばらつきといった構造的な課題があります。問い合わせ内容は多様化し、求められるスピードも上がっているため、従来の方法だけでは現場を支えることが難しくなっています。

コールセンターが抱える代表的な課題と、AIエージェントが果たせる役割を整理していきましょう。

人手不足・離職率の高止まり

多くのコールセンターで、人手不足と離職率の高さが続いています。
問い合わせ内容が複雑化する一方で、業務負担の大きさから定着が進みにくい状況が生まれています。さらに、採用も難しくなり、人員にゆとりを持たせることが難しい現場も少なくありません。

この課題を放置すると、少ない人数で業務を回すことになり、ひとりあたりの負荷が一段と上がります。応対に余裕がなくなり、顧客満足度の低下や待ち時間の増加につながるほか、さらなる離職も招きかねません。

AIエージェントは、問い合わせ内容の一部を自動で処理したり、オペレーターの作業を補助したりすることで負荷を軽減します。業務の一部をAIが担うことで、少ない人数でも現場を支えやすくなり、採用や定着の問題を和らげやすくなります。

応対品質のばらつきとナレッジ共有の非効率

経験年数や担当者のスキルによって応対品質が大きく変わることがあります。新人が増えると、知識の習得が追いつかず、案内内容にばらつきが出てしまうケースも少なくありません。ナレッジが十分に共有されていないことも、この状況を招く理由の一つです。

品質の差が放置されると、顧客体験の不均一さが目立ちやすくなります。案内の揺れは信頼低下につながり、再問い合わせやクレームの増加にも波及します。業務のムダが増え、現場全体の負担が大きくなりかねません。

AIエージェントは、必要な情報を瞬時に提示し、案内内容を一定の品質に保つ役割を担います。常に同じ基準で応対できるため、品質の差を最小限に抑えやすいです。ナレッジ活用の効率化にもつながり、現場の安定性を高められます。

AHT・待ち時間など生産性指標の改善

問い合わせ内容が複雑になるほど、調査や確認に時間がかかりやすくなります。話しながら情報を探す必要がある場面も多く、オペレーターの負担が増えがちです。こうした理由から、AHTの長期化や待ち時間の増加が生じます。

この状況が続くと、顧客の不満が大きくなり、サポート体験の質が下がります。待ち時間の増加は解約や離反の要因にもなり、企業にとっては見過ごせない問題です。現場の緊張感も高まりやすく、疲弊につながる恐れがあります。

AIエージェントは、質問の意図を理解し、必要な情報を即時に提示することで対応時間の短縮が可能です。
ナレッジ検索や判断補助が自動化されるため、調査にかかる負担を大幅に減らせます。結果としてAHTや待ち時間の改善につながり、顧客満足度の向上を後押しします。

教育・研修コストの削減と育成スピード向上

問い合わせ内容の幅が広がるほど、教育や研修にかかる負荷が大きくなります。新人が短期間で必要な知識を身につけるのは簡単ではなく、育成に時間がかかりやすい点が課題です。経験に頼る業務が多いため、習熟の差も生まれます。

研修が長期化すると、人員が戦力になるまで時間がかかり、現場の負担が増します。教育コストが増えるだけでなく、育成の遅れが生産性低下にもつながります。人材不足の状況では、この遅れが現場の大きな痛手になりかねません。

AIエージェントは、必要な情報をリアルタイムで補うことで新人を支えます。
調べる手間を減らし、応対の流れも自然に学べるため、習熟のスピードが上がります。研修の負荷が軽くなり、教育にかかるコストも抑えられるため、現場の立ち上げがスムーズになるでしょう。

コールセンターで広がるAIエージェントの活用領域

AIエージェントは、オペレーター支援から自動応対まで幅広い場面で活用されています。業務負担の軽減だけでなく、応対品質の向上にもつながるため、導入の検討が進む分野です。

コールセンターにおけるAIエージェントの活用領域を紹介します。

リアルタイムでの回答支援

応対中に必要な情報を探すには時間がかかり、負担が大きくなりがちです。顧客の質問に答えながら資料を確認する作業は、聞き漏れや案内の迷いを生む原因になります。新人にとっては特に難しい場面です。

AIエージェントは、会話内容を理解しながら必要な情報を即時に提示します。関連する手順や注意点がすぐに確認できるため、応対の流れを止めずスムーズに案内できます。結果として、品質の安定と負荷軽減が可能です。

ナレッジ検索・推奨回答の自動提示

ナレッジが増えるほど、必要な情報にたどり着くまでの時間が長くなります。検索ワードの選び方で結果が変わるといったように、オペレーターのスキルに左右される面も多い状況です。ナレッジの量が多いほど負担も大きくなります。

AIエージェントは、会話内容をもとに適切なナレッジを自動で選び、推奨回答まで提示可能です。検索作業が不要になり、回答の根拠も明確に確認できます。誰が対応しても必要な情報に素早くアクセスできる点が大きなメリットです。

対応記録・要約の自動化

通話後の記録作業は、時間と労力がかかる業務のひとつです。要点をまとめるには集中力が必要で、内容が抜けてしまうこともあります。後処理に時間がかかるほど、次の応対への影響も大きくなるでしょう。

AIエージェントは、通話内容を認識したうえで、必要な項目を自動でまとめます。記録のばらつきが減り、後処理の時間も短縮されます。オペレーターは応対に集中しやすくなり、業務全体の効率化が可能です。

チャットボット・ボイスボットによる会話自動応答

問い合わせの中には、確認事項が決まっている内容も多くあります。住所変更や手続き案内のように、特定の手順で進むケースは自動化の余地が大きいです。人が対応する必要がない場面もしばしば見られます。

AIエージェントは、質問に応じて適切な回答を行い、必要に応じて追加の確認も進めます。会話の流れを理解しながら案内を続けるため、違和感の少ない自動応対が可能です。一次対応を任せることで、オペレーターは難しい案件に集中しやすくなります。

コールセンターにおけるAIエージェントの導入事例

AIエージェントは、すでに多くの企業で実用段階に入りつつあります。課題の解消や業務効率化といった目的だけでなく、応対品質の向上を見据えた取り組みも広がってきました。

実際にAIエージェントを導入した企業の事例をもとに、どのような成果が得られているのかを具体的に紹介します。

三井住友カード

三井住友カードは、問い合わせ増加と採用難が重なり、業務負荷の高さが課題でした。特にカード利用停止や支払い相談のような長時間化しやすい案件では、オペレーターの負担が大きくなりやすい状況です。

この課題に対し、同社は自律思考型AIエージェント「X-Ghost」を先行導入しました。
X-Ghostは顧客の意図を理解し、社内データや状況判断を踏まえて応対を自動で組み立てられる点が特徴です。ソフトバンクの公開情報では、将来的に対応業務の約7割をAIで自動化する構想も示されています。

AIが一次対応を担うことで、オペレーターは高度な案件に集中しやすくなり、生産性の向上が期待されています。

※出典1:ソフトバンク「 AIは人を代替するのではなく、支える存在へ。コンタクトセンター向け自律思考型AIオペレーター「X-Ghost」が始動 – ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース 」（2025年12月10日閲覧）
※出典2:Gen-AX「 24時間365日、顧客に寄り添うAIオペレーター「X-Ghost（クロスゴースト）」を開発～コンタクトセンターの業務負荷と品質課題を自律思考型AIで解決～ | Gen-AX株式会社 」（2025年12月10日閲覧）

JALカード

JALカードでは、番号入力型IVRが複雑でわかりにくい課題がありました。問い合わせ内容の幅が広く、適切な窓口につながるまでに時間がかかることも、顧客体験の低下につながっていました。

この状況を踏まえ、同社はAIエージェント「X-Ghost」を活用し、より自然な対話で案内できるIVRへの転換を進めています。顧客が話しかけるだけでAIが用件を判断し、自動回答や適切な窓口への振り分けを行える仕組みを目指します。

ソフトバンクの情報によると、「簡易な問い合わせはAIで即時解決し、複雑な内容は文脈情報とともにオペレーターへ引き継ぐ」モデルを構想しています。24時間体制での高品質な案内を可能にする取り組みとして期待されています。

※出典:ソフトバンク「 AIは人を代替するのではなく、支える存在へ。コンタクトセンター向け自律思考型AIオペレーター「X-Ghost」が始動 – ITをもっと身近に。ソフトバンクニュース 」（2025年12月10日閲覧）

SBIいきいき少短

SBIいきいき少額短期保険では、高齢の利用者が多いことから「聞き返しが多い」「用件の特定に時間がかかる」といった課題がありました。丁寧な聞き取りが必要なため、繁忙期は待ち時間の増加も避けられない状況でした。

この課題に対し、同社はモビルスの「AIエージェント型ボイスボット」を導入しました。
生成AIにより話し方の揺れにも柔軟に対応でき、シニア層でも自然に手続きを進められる点が特徴です。AIが来電内容を深掘りし、用件の特定や手続き案内まで自動で進めます。

モビルスの公開情報では、PoC段階で「受付完結率7割超」「折り返し依頼6割削減」といった成果が確認されています。一次対応をAIが担うことで、オペレーターは判断が必要な相談に集中でき、全体の生産性向上につながりました。

※出典:モビルス「 生成AI活用の新機能「AIエージェント型ボイスボット」を提供開始、SBIいきいき少短に本導入決定 電話口で顧客一人ひとりに寄り添い、人が応対しているような自然な対話で用件を特定し受付完結 | モビルス株式会社 」（2025年12月10日閲覧）

AIエージェント導入で押さえるべき技術と運用上のポイント

AIエージェントを効果的に活用するには、技術面と運用面の両方を整える必要があります。仕組みとして導入するだけでは十分ではなく、基盤づくりや業務の見直しも欠かせません。

AIエージェントの導入前に確認しておきたい主なポイントを紹介します。

クラウドネイティブ化・基盤移行の検討

AIエージェントは高い処理能力や柔軟な拡張性を求めるため、クラウド環境で活用されるケースが増えています。オンプレミスのままでは、必要なリソースを確保しづらい場合もあり、機能を十分に発揮できないことがあります。
基盤が古いほど、AIの導入に合わせた接続や統合にも制約が生まれやすい状況です。

基盤が整っていない状態で導入を進めると、性能が安定せず、現場の負担が大きくなる恐れがあります。障害対応やメンテナンスにも手間がかかり、運用が複雑になる可能性もあります。

クラウドネイティブ化を進めることで、AIエージェントが必要とする処理能力や柔軟なスケールの確保が可能です。環境のアップデートも容易になり、安定した運用につながります。
AI導入を見据え、基盤移行を検討する企業が増えているのはこのためです。

ナレッジ／RAGデータベースの整備と運用課題

AIエージェントは、社内に蓄積された情報を参照しながら適切な回答を組み立てます。
そのため、ナレッジの整理やRAGに対応したデータ構造の準備が欠かせません。情報が分散していたり、古いまま更新されていなかったりすると、AIが正確な案内を行いにくいです。

ナレッジが整備されていない状態で運用すると、誤った回答が返されたり、案内が安定しなかったりする恐れがあります。品質の揺れが増え、信頼性の確保が難しくなるかもしれません。

RAGに適した形でデータを統合し、更新ルールを決めておくことで、AIエージェントの回答精度を維持しやすくなります。必要な情報を確実に参照できる環境を整えることが、安定した運用の土台になります。

オペレーターの役割再定義と業務設計

AIエージェントが応対の一部を担うようになると、人が担当する業務の内容が変わります。
AIが一次対応を引き受けることで、オペレーターはより専門性の高い案件に向き合う時間が増えます。従来の業務フローのままでは、新しい役割に合わない部分が出てくることもあるでしょう。

役割が曖昧なまま導入すると、AIと人の分担が進まず、かえって負担が増えるかもしれません。業務の流れが複雑になることで、現場の混乱につながる場合もあります。

AIとオペレーターの協働を前提に、業務設計や役割分担を見直すことで、互いの強みを活かした体制を築けます。AIが不得意な判断や感情面のケアを人が担当するといったように、両者の役割を明確にすることで安定した運用が可能です。

説明可能性・AIガバナンスへの対応

AIが応対判断を行う場面が増えるほど、「どのような理由で回答に至ったのか」を説明する必要性が高まります。
企業としての透明性や、顧客への説明責任を果たすためにも、AIガバナンスは重要なテーマです。特に金融や保険のように規制が厳しい領域では、説明可能性が欠かせない要件です。

この対応を怠ると、誤った案内があった際に原因を特定できず、改善や再発防止が難しくなります。信頼性の低下につながるだけでなく、企業リスクにも発展しかねません。

説明可能性を担保できる仕組みやログ管理を整えることで、AIの判断根拠を確認しやすくなります。ガバナンスの基準を明確にし、継続的にチェックする体制を整えることが、安全で透明性の高い運用につながります。

コールセンターの未来：AIエージェントがもたらす変化

AIエージェントの進化は、業務効率化にとどまらず、コールセンターの役割そのものを変えつつあります。コールセンターは単なる問い合わせ対応の場ではなく、価値を生み出す拠点へと進化していくでしょう。

AIエージェントの普及によって起こりつつある3つの変化を紹介します。

オペレーターの役割転換

AIが一次対応を担うようになると、オペレーターの業務は「誰にでもできる作業」から「人にしかできない役割」へと変わります。
感情に配慮した対応や、状況を踏まえた判断が求められる場面で、人の力がより発揮されるようになります。複雑な相談や高度な調整を必要とする場面では、オペレーターの専門性が重要です。

役割の転換が進むと、定型業務に追われることが減り、顧客の状況に寄り添った丁寧な支援が行いやすくなります。AIと協働することで、対応の質が高まり、サポート価値そのものが向上する未来が見えてきます。

コンタクトセンターの価値創出・収益化

AIが負荷の大きい作業を引き受けることで、コンタクトセンターは「コストセンター」から「価値を生む部門」へと役割が広がります。顧客のニーズを深く理解し、適切な提案につなげる取り組みが行いやすくなるためです。
サポートと提案を自然につなげる仕組みが整えば、企業にとっての収益機会も増えていくでしょう。

この変化が進むと、問い合わせ対応の場が、顧客との関係を深める場へと変わります。スムーズな案内と、顧客ごとの状況に合わせた支援ができるようになり、企業全体の価値向上にもつながります。

AIガバナンス人材、AI倫理オフィサーの台頭

AIの判断が業務の一部になるほど、透明性や公平性を担保する仕組みが不可欠になります。
どのような基準で回答しているのか、判断に偏りはないかといった点を確認する役割が求められ、AIガバナンス人材やAI倫理オフィサーの重要性が増しています。技術と業務の両面を理解し、リスクを適切に管理する役割です。

こうした専門人材が関わることで、安全性と信頼性の高い運用が可能になります。AIを活用する企業が増えるほど、ガバナンス体制の強化が求められ、組織としての成熟度が問われる時代へと進んでいきます。

AIエージェント活用でコールセンターはどう変わるのか

AIエージェントは、一次対応や情報提示を自動化し、オペレーターの業務負荷を減らす役割を担います。人では時間がかかる作業をAIが支えることで、現場の生産性向上が可能です。

また、必要な情報を即時に提示できるため、応対品質を一定に保ちやすくなります。顧客が求める「早く、正確で、わかりやすい」サポートにも応えやすくなり、顧客体験の向上にもつながります。

自社の課題や業務の流れに合うAIエージェントを選ぶには、比較検討が欠かせません。機能や提供方式、連携範囲はサービスごとに異なるため、複数のツールを把握することが重要です。まずは資料を取り寄せ、特徴や導入事例を比べてみるところから始めるのがおすすめです。