投稿者 global-ai-media 
コンタクトセンターにおけるAI活用は、単なるコスト削減のための「自動化」から、人間と技術が連携する「協働」のフェーズへと移行しつつあります。グローバルで進むバーチャルエージェントとエージェントアシストの融合事例を参考に、日本の商習慣や人手不足という課題に対し、企業がいかにして実効性のあるAI実装を進めるべきかを解説します。
「置き換え」から「支援・拡張」へシフトするAIの役割
コンタクトセンター（コールセンター）領域におけるAI活用は、長らく「いかに人間のオペレーターを減らすか」という自動化率の向上に主眼が置かれてきました。しかし、近年のグローバルな動向、特に生成AI（Generative AI）や大規模言語モデル（LLM）の実用化以降、そのトレンドは大きく変化しています。元記事でも触れられているように、現在の主流は「バーチャルエージェント（顧客と直接対話するAI）」と「エージェントアシスト（オペレーターを支援するAI）」がシームレスに連携するモデルです。
顧客からの単純な問い合わせはバーチャルエージェントが即座に解決し、複雑な相談や感情的なケアが必要な案件は人間に引き継ぐ。さらに、その人間が対応する際には、AIがリアルタイムで会話内容を分析し、最適な回答候補や関連ドキュメントを画面上に提示する――。このように、AIは人間を完全に置き換える存在ではなく、人間の能力を拡張し、対応品質を均質化するためのパートナーとして位置づけられています。
日本のコンタクトセンターが抱える課題とAIの親和性
この「協働型」のアプローチは、日本企業が直面している構造的な課題に対して極めて高い親和性を持っています。現在、国内のコンタクトセンター市場は深刻な人手不足（採用難）と、それに伴う現場の疲弊という問題を抱えています。また、日本の商習慣として、顧客対応には高い正確性と丁寧な「おもてなし」が求められるため、初期のチャットボット導入で見られたような「AIに任せて品質が低下する」事態は、ブランド毀損のリスクが高く許容されにくい傾向にあります。
こうした背景において、AIによる「エージェントアシスト」機能は強力な武器となります。例えば、通話内容のリアルタイム文字起こしや要約、熟練オペレーターのノウハウを学習したAIによる回答推奨などは、新人オペレーターの早期戦力化を促し、教育コストを削減します。また、応対後の記録作業（アフターコールワーク）をAIが自動生成することで、オペレーターの残業時間を削減し、働き方改革に寄与することも期待できます。
実装におけるリスクとガバナンス上の留意点
一方で、生成AIを実務に組み込む際のリスク管理も不可欠です。もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクは依然として存在するため、顧客への直接回答をAIに任せる場合は、RAG（検索拡張生成）技術を用いて社内ナレッジベースに基づいた回答のみを生成させるなどのガードレール設定が必要です。
また、日本国内の法規制、特に個人情報保護法への対応は慎重に行う必要があります。顧客との通話データやチャットログには機微な個人情報が含まれることが多いため、AIモデルの学習にそれらのデータを利用するのか、あるいは推論（利用）のみに留めるのか、クラウドベンダーの利用規約やセキュリティポリシーを綿密に確認し、適切な利用同意を取得するプロセスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの技術進化と日本の現場事情を踏まえ、企業は以下の点に留意してAI実装を進めるべきです。
1. ハイブリッドモデルの採用：
すべてをAIで自動化しようとせず、定型業務はAI、高付加価値業務は人間という役割分担を明確に設計すること。特に「エージェントアシスト」による従業員体験（EX）の向上は、結果として顧客体験（CX）の向上に直結します。
2. ナレッジマネジメントへの投資：
AIの精度は、学習または参照させるデータの質に依存します。社内のマニュアル、FAQ、過去の優良応対ログなどの非構造化データを整理・デジタル化することが、AI活用の成功への第一歩です。
3. 段階的な導入とリスクコントロール：
まずは社内向けヘルプデスクや、オペレーター支援ツールとしての導入から始め、ハルシネーションや情報漏洩のリスクを評価・対策した上で、段階的に顧客直接対応へと範囲を広げるアプローチが現実的です。