問い合わせの種類が多く、新人オペレーターは通話中にマニュアルを探すため、お客様を長く保留にしていました。対応への不安やクレームがストレスとなり、早期離職と採用・育成コストの増加にもつながっていました。

アスタは、通話をリアルタイムで文字起こしし、AIが問い合わせ意図を判定して、適切なFAQ回答候補を画面へ表示する仕組みを構築しました。新人も必要情報へすぐ到達でき、保留時間と平均応対時間を25％短縮、新人離職率を半減した事例です。

クライアント概要

抱えていた課題｜答えを探す時間が、顧客と新人双方の負担になっていた

AI導入前に確認したのは、表面上の作業時間だけではありません。判断がどこに集中し、現場や顧客、経営へどのような影響が広がっているかを整理しました。

問い合わせの種類が多く、検索に時間がかかった

FAQやマニュアルがあっても、通話を聞きながら適切なページを探すには経験が必要です。新人は検索語を決めることにも迷い、保留時間が長くなっていました。

応対品質が経験年数でばらついていた

ベテランは意図を素早く理解して回答できますが、新人は同じ質問でも確認に時間がかかります。顧客体験が担当者によって変わり、管理者によるフォローも増えていました。

不安とクレームが早期離職につながっていた

回答に自信を持てない状態で電話を受け続けることは大きな負担です。必要だったのは、通話中の判断を支え、新人が落ち着いて会話できる環境でした。

アスタの支援内容｜データと現場運用を一つの流れにする

アスタは、AIツールを入れることだけを目的にせず、現在の業務、利用できるデータ、導入後に人が確認する範囲を整理しました。そのうえで、AIの出力が日々の具体的な行動へつながるよう、次の流れで仕組みと運用を整えています。

1．問い合わせと回答情報を整理

過去の通話とFAQを照合し、よくある意図、表現の違い、回答先を整理しました。ベテランがどの情報を参照しているかも確認しています。

本事例では、次の情報を判断材料として整理しました。

• 過去の通話録音
• FAQデータベース
• ベテランオペレーターの応対履歴

2．通話をリアルタイムで文字起こし

お客様とオペレーターの会話を通話中に文字化し、後から記録するだけでなく、その場の支援に使える状態にしました。

3．問い合わせ意図とFAQ候補を提示

AIが発話内容から問い合わせの意図を捉え、関連性の高いFAQ回答候補を画面へ表示します。新人が大量のマニュアルから探し始める時間を減らします。

4．候補を確認してオペレーターが回答

画面の回答候補は、オペレーターが会話に合わせて確認して使用します。AIが自動で返答するのではなく、担当者の応対を支える役割として運用しました。

得られた成果｜平均応対時間25％短縮、新人離職率は半減

必要な回答へ早く到達できるようになり、保留時間と平均応対時間は25％短縮しました。新人でもベテランに近い品質で対応しやすくなり、管理者が都度フォローする負担も減っています。

回答への不安が軽くなったことで、新人の離職率は半減し、採用・育成コストの削減にもつながりました。AIを顧客へ直接答える役割ではなく、オペレーターの判断を支える役割に置いたことが、品質と定着の両立につながっています。

ご担当者様の声

「画面に答えが出るので、新人が自信を持って電話に出られるようになった。離職が減ったことで、センター全体の運営が非常に安定している。」

コールセンターで検討できるAI活用テーマ

コールセンターでは、応対中の支援だけでなく、品質評価、FAQ更新、人員配置、顧客の声の分析にも通話データを活用できます。録音・個人情報の扱いと確認責任を明確にして運用します。

アスタは特定のAIツールを導入することから始めず、経営課題と現場業務を確認し、効果を見込めるテーマを整理します。小さく試したうえで、データ、確認手順、担当者の役割まで整え、現場で使われる状態へ伴走します。

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