投稿者 global-ai-media 
米国ウィスコンシン州の複数の郡で、警察への非緊急通報をAIエージェントに任せる動きが始まっています。保留時間の短縮と人的リソースの最適化を狙ったこの事例は、慢性的な人手不足と高品質な顧客対応の両立に悩む日本企業にとっても、コンタクトセンターやヘルプデスク運用の重要なヒントを含んでいます。
米国ウィスコンシン州におけるAI活用の実態
米国のウィスコンシン州の一部の郡では、警察署にかかってくる電話のうち、緊急性の低い「非緊急（non-emergency）」の問い合わせ対応にAIエージェントを導入し始めています。これは、911（日本の110番に相当）のような生命に関わる緊急通報ではなく、行政手続きや一般的な相談、軽微な報告などを対象としたものです。
元記事によれば、このAIシステムは通話者を保留状態で待たせることなく即座に応答し、適切な部署や、場合によっては指令員（ディスパッチャー）よりも詳しい専門知識を持つ担当者へ直接案内することが可能です。これにより、限られた人的リソースである指令員は、一刻を争う緊急事態への対応に集中できるようになります。
音声AIとLLMが変える「電話対応」の現場
従来のIVR（音声自動応答装置）のように「ダイヤルの1を押してください」といった無機質な対応ではなく、近年の生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）と音声認識・合成技術を組み合わせた「ボイスボット」は、より自然な対話が可能になっています。文脈を理解し、曖昧な表現からでも問い合わせの意図（インテント）を分類できるため、複雑な振り分け業務を自動化できる領域が広がっています。
この技術導入の背景には、世界的な労働力不足と、重要業務へのリソース集中という課題があります。AIが「一次受け」を行うことで、人間は高度な判断や感情的なケアが必要な業務に専念できるというわけです。
日本企業における適用可能性と課題
日本国内に目を向けると、コールセンターや自治体窓口における人手不足は深刻化しており、電話がつながりにくい状況は顧客満足度（CS）低下の主要因となっています。また、オペレーターへの過度なクレーム（カスタマーハラスメント）も社会問題化しており、AIを「防波堤」として活用するニーズは高まっています。
しかし、日本の商習慣や文化においては「おもてなし」の精神や「電話対応の品質＝企業の誠実さ」と捉える傾向が強く、AIによる自動化には慎重な設計が求められます。単に効率化だけを追求し、ユーザーが「たらい回しにされた」と感じるような設計になってしまえば、ブランド毀損のリスクがあります。
リスク管理とガバナンスの視点
特に警察や医療、金融といったクリティカルな領域でAIを活用する場合、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクは致命的です。非緊急とはいえ、AIが誤った法的助言や指示を行わないよう、回答範囲を厳密に制限するか、あくまで「振り分け（トリアージ）」に特化させるといった制御が必要です。
また、音声データには個人の感情やプライバシー情報が含まれるため、データの保管や学習への利用に関するガバナンスも重要です。日本企業が導入する際は、個人情報保護法への準拠はもちろん、ユーザーに対して「AIが対応していること」を明示し、緊急時やAIが答えられない場合にスムーズに有人対応へ切り替える「エスカレーションフロー」の確立が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の米国の事例は、日本企業に対して以下の3つの実務的な示唆を与えています。
1. 「コア業務」と「ノンコア業務」の明確な選別
すべての問い合わせを人間が受けるのではなく、AIに任せられる定型・低リスクなタスク（非緊急対応、FAQレベルの回答、取次）を切り出すことで、貴重な専門人材を付加価値の高い業務（緊急対応、複雑な折衝）に集中させるべきです。
2. 「待たせない」ことへの価値転換
「人間が出るまで長時間待たせる」よりも、「AIでも即座に繋がり、解決策や正しい窓口へ誘導される」方が、結果として顧客体験（CX）が向上するケースが増えています。特に若年層を中心に、電話よりもテキストやボイスボットでの自己解決を望む層へのアプローチとして有効です。
3. 段階的な導入とリスクヘッジ
いきなり全面的な自動化を目指すのではなく、まずは社内ヘルプデスクや夜間・休日受付から導入し、日本語特有のニュアンスや自社ドメインの知識をAIに学習させながら精度を高めるアプローチが推奨されます。その際、AIの誤答リスクを前提とした「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を必ず組み込んでおくことが、信頼性を担保する鍵となります。