コールセンター最適化とは

お客様とのやり取りの対応方法を改善し、サービスチームがよりスムーズに業務を進められるようにします。組織は通常、テクノロジーと人による業務プロセスの両方を評価し、遅延やばらつきを生むパターンを特定することで、こうした改善に取り組みます。こうしたパターンを理解することで、影響が大きい領域に優先的に注力しやすくなります。

コールセンターのパフォーマンスを最適化するうえでの主要な要素は3つあります。

• 担当者のパフォーマンス：コールセンターの担当者が、問い合わせに自信をもって迅速に対応できるように、必要なトレーニング、テクノロジー、ガイダンスを提供します。多くの場合、コーチングの強化、ワークフローの簡素化、信頼できる情報への容易なアクセスが含まれます。
  
  
• サービス品質：お客様の期待に沿ったやり取りを実現します。迅速なルーティング、スムーズな引き継ぎ、一貫したコミュニケーション基準により、問題を迅速に解決し、不満を軽減できます。
  
  
• 要員管理：人員配置を実際のお客様需要に合わせます。コンタクトセンターの要員最適化では、予測ツールやより適切なシフト編成を活用し、繁忙期の長い待ち時間を減らすとともに、コール件数が減少したときの手待ち時間を抑えます。

これらの柱は、顧客ジャーニー全体を磨き上げるための幅広い取り組みを支えます。チームは、問い合わせがシステム内をどのように流れるかを分析し、各段階の遅延を減らすようにプロセスを調整します。お客様からの需要が増減すると、コールセンターのマネージャーはスケジュールを調整し、それに応じてリソースを配分します。ワークフローが煩雑になった場合は、タスクを整理して、担当者が問題解決に時間を割けるようにし、システムを操作する時間を減らします。

テクノロジーは、このプロセスの重要な要素です。最新のルーティングシステムは、お客様を最初から適切な担当者につなぎます。コールセンターの自動化は、本人確認や基本的なトラブルシューティングなど、定型的なタスクを処理します。統合された顧客関係管理（CRM）ソフトウェアは、関連情報を提供します。担当者は推測ではなく、状況を把握したうえでお客様に対応できます。各システムは、ワークフローを効率化するために必要な機能を備え、不要な複雑さを追加しないことが重要です。

人工知能（AI）は、コールセンターの機能を支援し、拡張します。その方法はいくつかあります。対話型AIは、セルフサービスの問い合わせに対応します。生成AIは、回答の下書きを作成したり、状況を要約したりします。予測AIは、需要を予測したり、顕在化しつつある課題を検知したりします。エージェント型AIはさらに一歩進み、記録の更新やフォローアップのワークフローの起動など、限定的に自律的なアクションを実行します。人の担当者を置き換えることも、単体のチャットボットとして動作することもありません。

これらのツールは連携して、CRMデータから状況を抽出し、定型業務を効率化します。そして、共感や判断が求められる複雑な問題への対応に、担当者が集中できるようにします。

最適化は、人によるサービスを強化します。トレーニングプログラムは、コミュニケーションスキルと製品知識を高めます。リアルタイムのガイダンスツールにより、担当者は自信をもって対応できます。コンタクトセンターの担当者が、支援と情報の両方を得られていると感じられれば、お客様と前向きに向き合い、より良い顧客体験を提供できます。

お客様の期待が変化し、新たなコミュニケーションチャネルが登場するにつれて、最適化は一度きりのプロジェクトではなく、継続的なプロセスになります。最新のコールセンターは、音声、チャット、Eメール、ソーシャルでのやり取りを、接続された単一のシステムで管理します。お客様は情報を繰り返すことなく、一貫したサービスを受けられます。

継続的な改善が全体をつなぎます。リーダーが方向性を示し、マネージャーが日々のプロセスを改善します。ITチームとテクノロジー提供企業が、ワークフローを支えるツールを保守します。担当者は、各対応の場面で最適化の戦略を実践します。このプロセスにより、フィードバックループが生まれます。その結果、コールセンターの効率と応答性が保たれ、お客様が期待する体験に沿った運用を実現できます。

コールセンターには、増大する複数の課題が集中しています。問い合わせ件数の増加、お客様の期待の高まり、業務の複雑化により、手作業の反復業務だけでは対応しきれないことが明らかになります。手作業の反復業務はチームの速度を落とします。コンタクトセンターの担当者が、自動化できるタスクやAIで支援できるタスクに時間を費やすと、生産性は低下し、お客様には待ち時間の長期化や体験のばらつきとして影響が表れます。

多くのコールセンターは、分断されたシステムと散在するデータの上で運用されています。担当者は、1つの問題を把握するためだけに、顧客関係管理（CRM）プラットフォーム、チケット管理ツール、ナレッジベース、レガシーアプリケーションを行き来します。こうしたギャップは不要な作業を生み、信頼性の低いインサイト（洞察）を生成し、担当者が不正確な回答をしてしまう原因になります。

AI、自動化、そしてデータの準備状況の改善に支えられた最適化は、新しいソフトウェアが一貫した運用モデルに適合することを確実にし、人の担当者とAIエージェントの両方が、明確な状況理解と自信をもって行動できるようにします。

最適化は、特にAIなどのテクノロジー投資における投資収益率（ROI）を示す必要性が高まる中で、リーダーの対応にも役立ちます。データ品質の問題やワークフローの不明確さが原因で、パイロットがスケールできずに苦戦する組織は多くあります。戦略的な最適化の取り組みにより、AIを目的に沿って導入し、整備され連携されたデータで支え、意味のある成果に照らして効果を測定できるようになります。

コールセンター最適化は、サービスを遅らせ、不満を生むボトルネックを解消することで、顧客体験を改善します。効率的なワークフローとスマートなツールによって、お客様は待ち時間が短くなり、やり取りがスムーズになり、解決までの時間も短縮されます。コールセンターの担当者が、自信をもって一貫して対応できるように必要な支援を提供することで、各対応の効果と満足度が高まります。

最適化によって顧客体験が強化される主なポイントは次のとおりです。

• 担当者の業務体験の簡素化担当者が、システムを切り替えるのではなく1つの場所であらゆる対応を管理できれば、応答が迅速になり、ミスも減ります。これにより混乱が減り、ストレスが軽減され、お客様の対応に遅れを生む回避行動の防止にもつながります。
  
  
• お客様データへの即時アクセス担当者は、直近で誰がセンターに連絡したか、どのような問題が提起されたか、苦情の履歴や継続中の懸念があるかどうかを把握できます。こうした状況により、担当者は対応を個別化し、意味のある問題解決にすぐに移れます。
  
  
• コールルーティングと解決率の向上より明確な分析と、よりスマートな音声自動応答（IVR）およびルーティングツールにより、お客様は初回から適切な担当者につながります。このプロセスにより転送が減り、解決が迅速化します。また、個々の問題に必要なスキルを持つ担当者にお客様を確実に振り分けやすくなります。

こうした改善により、よりスムーズで一貫した体験が実現し、顧客維持を強化します。お客様の待ち時間は短くなり、同じ説明を繰り返すことも減り、必要なツールを備え自信をもって対応できる担当者からサポートを受けられます。より広範な顧客維持戦略の一環として、最適化は、すべてのやり取りが長期的なロイヤルティーの醸成につながるようにします。

カスタマー・サービスの改善に加え、コールセンター最適化は他の領域でも測定可能な効果をもたらします。

要員活用の改善：予測分析とより適切なシフト編成により、必要な人数の担当者を必要な時間帯に配置できます。このアプローチにより、閑散期の過剰配置を減らし、繁忙期の燃え尽きを防ぎます。

お客様データの一元化とアクセス性の向上：最適化されたシステムにより、直近で誰が企業に連絡したか、どのような問題が提起されたか、お客様に継続的な履歴があるかどうかを、担当者が容易に確認できます。こうした状況把握により、重複する質問が減り、会話が短縮され、対応の個別化が進みます。

運用効率の向上：プロセスの合理化、より適切なルーティング、統合プラットフォームにより、品質を損なうことなく、担当者がより多くの問い合わせに対応できるようになります。担当者がシステムの操作に費やす時間が減り、問題解決により多くの時間を割けるようになることで、平均保留時間や放棄率などの指標も改善します。

初回解決率の向上：担当者に必要なツール、トレーニング、状況情報を提供することで、お客様からの連絡を初回で解決しやすくなります。初回解決率（FCR）が高まることで、再度の問い合わせが減り、コストが削減され、より予測しやすいサービス運用環境を実現できます。

コスト削減効果の向上：最適化により、ルーティングの改善、再コールの削減、人員配置の実需への適合を通じて、お客様1人あたりの対応コストを下げられます。自動化されたセルフサービスの選択肢によって、担当者の負荷がさらに軽減され、長期的な拡張性も高まります。

より正確で実用的な分析：より強力なレポートとAIによるインサイト（洞察）により、リーダーはトレンドを把握し、需要を予測し、ルーティングや人員配置の戦略を改善できます。こうしたインサイトは継続的な改善を支え、問題が見過ごされたまま大きくなるのを防ぎます。

従業員エンゲージメントと定着の強化：実用的なツール、明確なプロセス、継続的な育成による支援を受けた担当者は、自信を持ちやすく、従業員体験にも満足しやすくなります。その結果、離職率が低下し、士気が高まり、より安定したサービス運用につながります。

主要なパフォーマンス指標をモニタリングすることで、チームはコンタクトセンター運用の強みと、改善が必要な領域を把握できます。以降で紹介する指標は、コールセンター最適化の取り組みの効果を評価するために広く使用されています。

放棄率：担当者につながる前に通話を切断したお客様の割合を追跡します。放棄率が低いことは、適切な人員配置、短い待ち時間、受電フローの効率化を示します。

平均処理時間（AHT）：通話時間、保留時間、通話後処理を含め、やり取りに費やした合計時間を追跡します。AHTが短いほどワークフローがスムーズであることを示す場合が多い一方で、サービス品質とのバランスも必要です。

顧客満足度（CSAT）：対応直後に、お客様のフィードバックを収集します。顧客満足度スコアが高いことは、良好な体験と効果的なサービスを示します。成熟したAI導入企業（カスタマー・サービス機能にAIを運用または最適化して組み込んでいる組織）は、顧客満足度が17％高いと報告しています。¹

初回解決率（FCR）：お客様の問題が初回の連絡で解決する割合を測定します。初回解決率が高いことは、効率的な問題解決を示し、再度の問い合わせを減らします。

ネット・プロモーター・スコア（NPS）：企業を他者に勧める可能性に基づいて、お客様のロイヤルティーを測定します。NPSが高いことは、より強い信頼と、より長期的な関係性を示唆します。

サービス・レベル合意（SLA）遵守率：定義された応答または解決の時間枠内に処理されたやり取りの割合を示します。遵守率が高いことは、タイムリーで信頼性の高いサポートを提供できていることを示します。

コールセンターの最適化は、より効率的でお客様中心の環境を実現するための、構造化された多段階の取り組みです。各ステップは、顧客体験と担当者のパフォーマンスの両方を支えます。これらを組み合わせることで、継続的改善のサイクルが生まれます。

最適化が貴社にとって何を意味するのかを定義します。処理時間の短縮、初回解決率の向上、オムニチャネルでの一貫性の強化、担当者への支援強化などです。明確な目標は、その後のあらゆる意思決定の指針になります。

コールセンターのパフォーマンス、プロセス、技術スタック、ルーティングロジック、要員体制を徹底的に評価します。このプロセスでは、主要業績評価指標（KPI）を分析し、お客様のフィードバックを確認し、ワークフローを点検し、再発する課題を特定します。その結果、コール件数の多さや、担当者が対応しきれないコールの増加といった課題が明らかになる場合があります。

お客様が各チャネルをどのように移動するか、担当者が問題を解決するためにシステムをどのように操作しているかを文書化します。こうした顧客ジャーニー・マップにより、つまずきやすいポイント、重複作業、チャネル間のギャップ、ツールやプロセスが体験を妨げている領域が明らかになります。

評価結果とジャーニーのマッピングを踏まえ、必要な具体的改善点を定義します。これらの変更には、ワークフローの見直し、ルーティングロジックの再設計、テクノロジーの集約、自動化の導入、要員管理プロセスの変更などが含まれます。影響度と実現可能性に基づいて優先順位を付けます。

最適化計画を直接支援するプラットフォームを導入またはアップグレードします。最新のコールセンターでは、業務の効率化とよりスムーズな顧客体験の提供のために、AI、自動化、統合システムへの依存度が高まっています。

例えば、あるグローバルなキャンプ関連企業が、コンタクトセンターをモダナイズするためにIBMのコグニティブツールを導入したところ、担当者の効率が33％向上し、平均待ち時間はわずか33秒になりました。²

自動化
反復的またはルールベースの手順を自動化することで、担当者は複雑なお客様ニーズにより多くの時間を割けるようになります。自動化により次のことが可能になります。

• 本人確認、認証、データ入力の処理
• 通話後の更新の実行とフォローアップのワークフローの起動
• 意図、スキル、またはお客様の履歴に基づくやり取りのルーティング

AIエージェントとAIアシスタント
AIは、お客様と人の担当者の双方を支援するうえで中心的な役割を果たします。AIツールのタイプによって、効率と正確性を高められます。

• 対話型AIは、音声やチャットを通じて、定型的なセルフサービスの質問に対応します。例えば、英国の大手小売・商業銀行では、利用者が自然言語で投げかける質問を理解し、チャット上で先んじて回答できるAIシステムを採用しています。この導入により、一部の回答では満足度が150％向上しました。³
• 生成AIは回答の下書きを作成し、状況を要約し、回答案を提示します。
• 予測AIは需要を予測し、顕在化しつつある課題を特定し、人員配置の判断を支援します。
• エージェント型AIは、記録の更新、フォローアップの送信、データの取得など、自律的なアクションを実行できます。全米経済研究所（NBER）の調査によると、カスタマー・サポート担当者がAIエージェントを利用できるようになると、生産性が平均14％向上しました。⁴

統合プラットフォーム
最新のカスタマーサービス運用は、サイロ化を解消し、あらゆるやり取りを効率化する連携システムにより成り立っています。統合された技術スタックでは、次のことが可能になります。

• オムニチャネル・システムを通じてチャネルを連携し、電話、チャット、Eメール、ソーシャルメディアでのやり取りをシームレスにし、お客様が情報を繰り返し伝える必要をなくします。
• 統合されたCRMにより担当者が、お客様の履歴、嗜好、過去のやり取りにリアルタイムでアクセスできるようにし、より迅速で個別化されたサポートを提供します。

データと分析
インサイトにより、チームは何が機能しているか、どこに改善が必要かを把握できます。AIを活用した分析ツールにより、次のことが可能になります。

• パフォーマンスと作業負荷のトレンドを示すリアルタイム・ダッシュボードの提供
• テキスト分析と音声分析を活用し、お客様の感情や共通する課題を可視化
• ボトルネックを特定し、プロセス改善を提案
• 一度きりの対処ではなく、継続的な最適化を支援

また、各ツールが意図したワークフローを支えるように設定されていることを確認します。既存の課題の上に単に追加するのではなく、テクノロジーが複雑さを増やす要因ではなく、推進力となるようにするためです。

新しいシステム設計に合わせて、本人確認の手順、ルーティングの流れ、コミュニケーション基準、担当者の手順を更新します。運用チーム、スーパーバイザー、担当者が、改訂したプロセスがより広範な最適化目標をどのように支えるかを理解していることを確認します。

担当者、スーパーバイザー、ITチームに対し、新しいワークフロー、ツール、求められる役割や期待事項についてトレーニングを実施します。運用改善を定着させ、一貫性を保つには、要員の整合が欠かせません。

変更は段階的に展開し、KPIへの影響を評価するとともに、担当者とお客様からフィードバックを収集します。このデータを基に、プロセスを改善し、テクノロジーの設定を調整し、人員計画を見直します。

継続的なモニタリング、定期的なパフォーマンスレビュー、反復的な改善のための運用方法を確立します。最適化を継続するには、主要指標、プロセス、お客様の期待を定期的に評価することが必要です。

効果的なコンタクトセンター最適化には、プロセス改善、テクノロジーのアップグレード、担当者への強力な支援を組み合わせた、構造化されたアプローチが必要です。以下で紹介するベスト・プラクティスでは、チームが高いパフォーマンスを維持し、変化するお客様の期待に適応する方法を示します。

明確な目標と測定可能なパフォーマンス基準の設定：最適化は、全員が目指す方向を理解していると効果的です。初回解決率、平均処理時間、顧客満足度などの指標を具体的に定義し、担当者とスーパーバイザーが進捗を把握し、リアルタイムで取り組みを調整できるようにします。

オムニチャネル・アプローチの採用：お客様はチャネル間を移動することが多いため、体験は統一され、一貫している必要があります。オムニチャネル・モデルでは、チャットから開始して電話に切り替える、Eメールに移行するなどの場合でも、問題を繰り返し説明する必要がありません。

データと分析に基づく改善：強力なレポートにより、コールのパターン、担当者のパフォーマンス、お客様の行動、運用上のボトルネックを把握できます。正確なデータがあれば、需要を予測し、ルーティングロジックを改善し、トレーニングのニーズを特定し、推測ではなく根拠に基づいて意思決定できます。

ナレッジ管理の強化：一元化されたナレッジベースにより、担当者は正確で一貫した回答を提供できます。情報を見つけやすくすることで、担当者は検索に費やす時間を減らし、問題解決により多くの時間を割けます。最新のAIツールは、通話中に関連する記事を提示できます。これにより、担当者は変化する製品やポリシーに追随しやすくなります。

トレーニングと継続的な育成への投資：効果的な初期研修が基盤を作りますが、継続的なトレーニングにより、担当者の自信と対応力を維持できます。定期的なコーチング、スキルの再確認、シナリオに基づく演習により、コミュニケーションを改善し、変化するお客様の期待に沿った対応を維持できます。

最新のコールセンター・テクノロジーの活用：自動化ワークフロー、AIエージェントとアシスタント、統合CRMシステム、オムニチャネル・プラットフォーム、分析など、AIを活用したツールを使用します。これらのツールにより手作業が減り、やり取りが効率化され、担当者が効率的に作業するために必要な状況情報を得られます。

リアルタイムでのパフォーマンス監視：リアルタイム・ダッシュボードにより、スーパーバイザーは、処理時間の増加、キューの滞留、品質の問題などを、サービス品質に影響する前に把握できます。リアルタイムの可視性により、即時のコーチング、迅速なワークフロー調整、想定外の事態が発生した際の速やかな是正も可能になります。

担当者のフィードバックと参加の促進：担当者は、課題や非効率に誰よりも早く気付くことが多くあります。気付きを共有できるチャネルを整備することで、課題の早期発見につながり、担当者が大切にされていると感じられる環境を作れます。

感情知能と共感の支援：技術的な正確性は重要ですが、担当者がお客様に与える印象も同じくらい重要です。共感トレーニングは、担当者が緊張が高い会話でも落ち着いて対応し、不満を受け止め、信頼を築くのに役立ちます。

前向きで持続可能な職場環境の構築：担当者が支援と評価を実感できると、定着率は向上します。公平なシフト編成、建設的なフィードバック、達成可能な目標、利用しやすいリソースは、より健全な職場づくりに貢献します。