はじめに｜「問い合わせが増えたら人を増やす」運営からの転換

問い合わせ件数が増えるたびに、オペレーターを増員する。そんな対応を続けていては、採用や教育にかかる負担が膨らみ、現場の運営が追いつかなくなることもあります。

人手不足が続くなか、必要な人材を確保するのも簡単ではありません。限られた人員で問い合わせに対応するには、これまでの運営方法を見直すことが大切です。

問い合わせそのものを減らす工夫に加え、対応業務の効率化やオペレーターを支援する仕組みづくりも欠かせません。

そこで注目したいのが、コンタクトセンターの業務を支援する「M-Talk」です。顧客対応の品質を保ちながら、現場の負担をどう軽減できるのか。本記事では、問い合わせ対応の省力化に向けた具体的な方法と、M-Talkの活用ポイントを紹介します。

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目次

• なぜ「人員を増やすだけ」では問い合わせ増に対応できないのか
• コンタクトセンターの省力化は「3つの視点」で考える
• M-Talkで実現するコンタクトセンターの省力化
• 「省力化＝人を減らす」ではない｜オペレーターの働き方を変える
• 省力化と応対品質を両立するポイント
• 問い合わせデータから「問い合わせが増える原因」を改善する
• コンタクトセンター省力化の進め方
• 活用イメージ｜M-Talk導入前後でコンタクトセンターはどう変わる？
• まとめ｜人を増やす前に「問い合わせ対応の仕組み」を見直す

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なぜ「人員を増やすだけ」では問い合わせ増に対応できないのか

時代の変化にともない、これまでの力技に頼る運営は通用しなくなりつつあります。

もちろん、現場の努力が足りないわけではありません。背景には、現場を圧迫する構造的な問題が潜んでいます。

採用難・人材不足

日本全体で続く労働人口の減少。コンタクトセンター業界でも、採用のハードルは年々高くなる一方かもしれません。

必要な人数を揃えようにも、応募自体が集まりにくいのが現実。1人を採用するための求人費や派遣コストも膨らみ続けています。「予算をかけても人が集まらない」という声は、現場でよく耳にする悩みです。

キャンペーンや繁忙期への対応も難題です。短期間だけ経験豊富な人材に集まってもらう運用は、今の時代、なかなかうまくはいきません。

人を増やすほど教育・管理負担も増える

人を確保できたとしても、そこから新たな壁が立ちはだかります。

取扱商品やサービスが複雑化し、覚えるべきマニュアルは増えるばかり。新人研修に何週間も費やす間、指導役のベテランオペレーターは自分の手を止めざるを得なくなります。

実務に入ってからも一筋縄ではいきません。経験の浅いスタッフをリアルタイムでフォローするSV（スーパーバイザー）の負担。駆け回るSVの疲弊は、現場全体の空気にも影響を与えるでしょう。指導が行き届かなくなると、応対品質にもバラつきが出始めます。

人員を増やしたはずなのに、教育や管理に時間を取られ、思うように生産性が上がらない。そんなジレンマに陥るケースもあります。

問い合わせ自体が複雑化している

かつては電話がメインだった顧客窓口。今やメールやWebチャット、LINEまで、連絡手段は多岐にわたります。

「昨日LINEで相談した件だけど」と電話がかかってくるような、チャネルをまたいだやり取り。オペレーターは複数の画面を行き来しながら履歴を探す必要があり、状況の把握だけで一苦労です。

「オペレーターの人数＝処理能力」という単純な計算は、もう成り立たないのかもしれません。対応の流れそのものが複雑になっている以上、人手だけに頼る運用から一歩抜け出す時期が来ているのではないでしょうか。

コンタクトセンターの省力化は「3つの視点」で考える

ただ「効率を上げろ」と現場に指示を出すだけでは、かえって困惑させてしまうかもしれません。

必要なのは、全体の流れを見渡す3つの視点。これらを組み合わせて初めて、センター全体がスムーズに動き始めます。

問い合わせそのものを減らす

一番の省力化。それは「聞かずに済む仕組み」をあらかじめ整えておくことではないでしょうか。

困ったとき、多くのお客様がまず確認するのはWebサイトのFAQです。ここで答えが見つからないと、不安を感じたお客様が一斉に窓口へ押し寄せることになります。

FAQを常に最新へ更新し、ご自身で解決できる割合を高めていく姿勢。電話がつながるのを待つより、自分で検索して数秒で解決できるほうが、お客様にとっても心地よいはずです。

よくある質問の根本原因を探り、Webの表記や手続きの流れそのものを直していく取り組みが、入電の波を静めていきます。

1件あたりの対応負荷を減らす

どうしても届く問い合わせ。これには1件にかける時間やパワーを少しずつ削っていく工夫が効果的です。

挨拶文や決まり切った案内を毎回手入力するのは、意外と負担になるもの。よく使う回答はテンプレート化し、数クリックで呼び出せるようにしておく。AIを活用して届いた文面を短くまとめさせたり、返信案を作らせたりするのもひとつの手です。

文章を一から組み立てる作業を減らし、提案された案を確認して調整するスタイルへ。これだけでも、対応のスピード感は大きく変わってくるはずです。

オペレーターが対応すべき業務に集中する

すべてのやり取りに、人が直接寄り添う必要はないのかもしれません。

パスワードの再設定や営業時間の確認といった定型的な手続き。これらはボットなどの自動応答へ任せてしまう。もちろん、「すべて自動化すれば良い」という極端な話ではなく、システムが得意な領域を賢く切り分ける考え方が大切になります。

一方で、トラブルへの不安やお困りごとを抱えたお客様への対応。こうした場面こそ、人間であるオペレーターの配慮や柔軟な判断が光るフィールドです。

ルーティン作業から解放されたスタッフは、お客様へ心を込めた応対を届けることに集中できるようになります。

M-Talkで実現するコンタクトセンターの省力化

省力化のための方法が分かっていても、実際に運用へ取り入れるのは簡単ではありません。複数のツールを使い分けたり、回答文を一から作成したりする状態では、現場の負担をなかなか減らせないこともあります。

そこで活用したいのが、マルチチャネル対応型AIチャットツール「M-Talk」です。問い合わせ対応を支援する機能を活用することで、日々の業務を効率化し、オペレーターが対応に集中できる環境づくりを目指せます。

メール・チャット・LINEなどの顧客接点を統合

メールやチャット、LINEなど、お客様との接点が増えると、管理する画面も増えがちです。問い合わせを確認するために複数のツールを行き来していては、作業が中断され、対応漏れや転記ミスにつながることもあります。

M-Talkは、複数のチャネルから届く問い合わせを一元管理できる仕組みを備えています。

問い合わせの確認や返信をまとめて行えるため、ツールを切り替える手間を抑えやすくなります。過去のやり取りも確認しやすくなれば、お客様の状況を把握するまでにかかる時間も減らせるかもしれません。

チャネルごとに管理画面が分かれている場合は、問い合わせ対応の流れを見直すきっかけにもなりそうです。

AIによる問い合わせ内容の要約

お客様から届く問い合わせは、いつも簡潔とは限りません。これまでの経緯が長く書かれていたり、複数の質問が含まれていたりすることもあります。

内容を正確に把握するには、文章を読み込み、何に困っているのかを整理しなければなりません。問い合わせ件数が多い現場では、一件ずつ内容を読み解く作業も負担になります。

M-TalkのAIによる要約機能を活用すれば、長文の問い合わせから要点を把握しやすくなります。全文を読む前に相談の概要をつかめれば、回答を検討するまでの流れもスムーズになるでしょう。

もちろん、要約だけで問い合わせのすべてを理解できるとは限りません。細かな条件やお客様の意図を確認するため、必要に応じて原文も読み返すことが大切です。

AIによる回答作成支援

お客様への返信文を作成する際は、内容だけでなく、敬語や言葉遣い、社内ルールにも気を配る必要があります。経験の浅いオペレーターにとっては、適切な表現を考えるだけでも時間がかかるものです。

M-TalkのAI回答作成支援は、問い合わせへの返信文案を作成する業務をサポートします。FAQや過去の対応履歴などを活用できれば、回答を一から考える負担を抑えられる可能性があります。

オペレーターは、AIが生成した文案を確認し、必要に応じて修正してから返信します。文章作成にかかる時間を抑えながら、回答内容や表現を整えやすくなります。

ただし、AIが作成した文章をそのまま送信するのは避けたいところです。問い合わせの内容と回答が合っているか、事実誤認や不適切な表現がないかを確認する工程は欠かせません。

チャット・AIを活用した問い合わせ対応

よくある質問への対応に追われ、個別の相談に十分な時間を割けない。そんな課題を抱えるコンタクトセンターもあるのではないでしょうか。

M-Talkのチャットボット機能を活用すれば、定型的な質問への対応を自動化できる場合があります。営業時間外でも必要な情報を案内できれば、お客様が回答を得られる機会を広げることにもつながります。

一方、個別の事情に応じた判断や複雑な相談など、人による対応が必要なケースもあります。そうした問い合わせはオペレーターへ引き継ぎ、人が対応すべき業務に集中できる体制を整えることが大切です。

定型的な問い合わせを自動化し、必要な場面では人が丁寧に対応する。こうした役割分担ができれば、問い合わせが集中する時期にも、現場の負担を調整しやすくなるかもしれません。

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「省力化＝人を減らす」ではない｜オペレーターの働き方を変える

省力化という言葉を聞くと、真っ先にリストラを連想する人がいます。しかし、コンタクトセンターにおける本当の省力化の狙いは、そこにはありません。

真の目的は、人間を不必要なルーティンワークから解放し、働き方の質を根本から変革することです。

単純作業を減らす

オペレーターの日々の行動を分解してみると、実は「お客様と会話している時間」以外の雑務がいかに多いかに驚かされます。

• 長々とした文章を何度も読み返す時間
• ナレッジ検索で欲しい情報が見つからず迷う時間
• テンプレートを探してコピペし、手作業で修正する時間
• 応対が終わった後、CRMシステムへ長文の履歴を入力・要約する時間

こうした付帯業務が、オペレーターの体力を削り取り、1日の対応件数を押し下げていた犯人です。

ツールとAIを活用してこれらの無駄な作業を限界まで減らす。作業量を減らすことこそが、心のゆとりを生み出します。

オペレーターを判断が必要な業務へ

単純な定型作業から解放されたオペレーター。浮いた時間とエネルギーは、どこに向けられるべきか。当然、人間にしかできない高度で付加価値の高い業務です。

事故やトラブルで取り乱しているお客様の心情に寄り添う親身なヒアリング。マニュアル通りにはいかない複雑な契約変更の調整。厳しい指摘をいただいたお客様への真摯なクレーム対応。一人ひとりのライフスタイルに合わせた最適な商品の提案。

こうした感情の交わし合いや柔軟な状況判断が必要な場面にこそ、熟練した人間の温かみが不可欠。作業員ではなく、顧客体験（CX）を高めるコンサルタントとしてオペレーターが輝き始める瞬間の到来です。

SV・管理者の負担も軽減

省力化の恩恵を受けるのは、フロントに立つオペレーターだけではありません。現場を支えるSVやセンター長などの管理者層の働き方も一変します。

AIが回答案を提示してくれるおかげで、新人が「どう答えればいいですか」とSVに助けを求める回数が激減。SVが手元の業務を中断して駆けつける頻度が減り、自分の管理業務に専念できます。

回答品質の標準化が進むため、クオリティのチェックにかかる工数も削減。新人研修の期間そのものを短縮できるようになり、フォローアップの効率化が実現します。

人材不足への対応につなげる

限られた人数でも無理なく業務を回せる、持続可能な体制づくりが重要です。

単純作業の負担が減り、AIが業務をサポートする環境が整えば、新人も必要な知識を身につけやすくなり、早い段階から自信を持って対応できるようになります。業務への不安や負担が軽減されれば、離職防止にもつながるでしょう。

ベテランの知識や対応ノウハウをAIを通じて共有できれば、特定のスタッフに業務が集中する属人化も防ぎやすくなります。

人材の確保が難しい時代だからこそ、今いるスタッフが安心して長く働ける環境を整えることが大切です。コンタクトセンターの省力化は、人材を活かし、安定した運営を支える基盤となります。

省力化と応対品質を両立するポイント

効率化だけを優先すると、思わぬところに影響が出ることがあります。返信が速くなっても、回答が画一的で冷たい印象になり、顧客満足度が下がってしまっては意味がありません。

業務の負担を減らしながら、応対品質も維持する。その両方を実現するには、いくつか押さえておきたいポイントがあります。

AIに任せる業務と人が対応する業務を分ける

すべての問い合わせをAIやチャットボットに任せる必要はありません。一方で、人がすべての業務を抱え込んでいては、省力化も進みません。

大切なのは、問い合わせの内容に応じて、AIと人の役割を明確に分けることです。

【AI・ボットが対応する業務】

• 営業時間や店舗の場所の案内
• 資料請求の受付やパスワード再設定の手順案内
• FAQで解決できる定型的な質問

【人が対応する業務】

• お客様の個別の事情を踏まえた相談
• 規約の例外対応や高度な判断が必要な案件
• 怒りや不安など、強い感情を伴うクレーム対応

役割分担が曖昧なままツールを導入すると、AIが機械的な回答を返してお客様の不満を招いたり、オペレーターが簡単な案内に時間を取られたりするおそれがあります。

問い合わせの内容や難易度に応じて適切に振り分ける仕組みを整え、AIと人それぞれの強みを活かしましょう。

ナレッジを整備する

AIやチャットボットの回答精度は、参照するナレッジ（知識データ）の質に左右されます。古いマニュアルや誤った情報をもとにすれば、AIも不適切な回答を生成しかねません。

回答ルールを統一し、FAQを定期的に見直すことが大切です。製品仕様の変更なども速やかに反映し、常に正確な情報を参照できる状態を保ちます。

現場で得られた「この言い回しがお客様に好評だった」といった成功事例も、ナレッジに取り入れましょう。こうした情報の蓄積と更新が、AIの回答精度を高め、オペレーターの業務負担を軽減する土台となります。

応対品質を継続的に確認する

システムは導入して終わりではありません。運用を始めた後も、定期的に応対品質を確認し、必要に応じて改善していくことが大切です。

たとえば、AIが作成した文章をそのまま送信して問題がなかったか、修正が必要だった場合はどこに違和感があったのか。実際の対話ログを抽出し、定期的にモニタリングを行います。

お客様アンケートや実際に寄せられた意見も分析し、評価の低かった回答はナレッジの見直しに反映します。こうしたPDCAサイクルを継続することで、AIの回答精度やオペレーターの対応品質を少しずつ高めていけます。

効率だけをKPIにしない

評価指標（KPI）を「平均対応時間（AHT）の短縮」や「処理件数の増加」など、効率に関する数値だけに偏らせると、オペレーターは対応を早く終えることばかりを優先しがちです。

お客様の話を十分に聞かずに回答したり、必要な説明を省いたりすれば、応対品質の低下を招きます。大切なのは、効率と品質の両面から評価できる指標を設定することです。

• 平均対応時間（AHT）： 1件あたりの対応にかかる平均時間
• 一次解決率（FCR）： 最初の問い合わせで問題を解決できた割合
• 顧客満足度（CSAT）： お客様が対応にどの程度満足したかを示す指標
• 再問い合わせ率： 同じ内容について再び問い合わせがあった割合
• オペレーターの業務負荷： 疲労度や負担の状況を把握するための指標

これらを組み合わせて評価すれば、業務効率だけでなく、お客様の満足度やスタッフの働きやすさも考慮した運営が可能になります。

効率化と応対品質の両立を目指すには、多角的な視点でKPIを管理することが重要です。

問い合わせデータから「問い合わせが増える原因」を改善する

コンタクトセンター内の業務を効率化するだけでは、削減できる負担にも限界があります。

一歩進んだ省力化を目指すなら、問い合わせに対応するだけでなく、問い合わせが発生する原因そのものを解消する視点が欠かせません。コンタクトセンターを、顧客の声から課題を発見し、改善につなげる情報拠点として活用する方法です。

問い合わせ内容を分類する

日々寄せられる大量の問い合わせデータは、「その他」としてまとめず、内容ごとにタグを付けて分類することが大切です。

たとえば、次のような分類が考えられます。

• 操作方法に関する質問： 仕様や使い方が分からない
• 不満・不具合に関する問い合わせ： 説明書どおりに動作しない
• WebサイトのUIに関する問題： 購入画面のボタンが見つからない
• 手続きに関する質問： 送料や支払い方法を変更したい

M-Talkなどで一元管理した問い合わせログを、テキストマイニングや分類機能を使って分析すれば、どのような問い合わせが多く寄せられているのかを把握しやすくなります。

頻出する内容や傾向が明確になれば、優先して改善すべき課題も見つけやすくなるでしょう。

繰り返し発生する問い合わせを分析する

分類したデータのなかから、同じ内容の問い合わせが何度も発生しているケースを抽出します。

たとえば、新商品の発売直後に「特定の画面から先に進めない」という問い合わせが集中したり、請求書の送付時期に「引き落とし日を確認したい」という質問が増えたりするケースです。

お客様が問い合わせる背景には、必要な情報を見つけられない、操作方法が分かりにくいといった原因が潜んでいることがあります。

繰り返し発生する問い合わせを分析すれば、顧客がつまずきやすいポイントを特定し、改善につなげられます。

根本原因を改善する

原因が特定できたら、コンタクトセンター内だけで対処するのではなく、Web担当者やマーケティング部門、商品開発チーム、システム部門などと情報を共有し、改善策を検討します。

Webサイトの改善：見つけにくい購入ボタンの位置を変更する、分かりにくい注意書きを目立つように表示する。

FAQの改善：問い合わせの多いテーマをFAQのトップページに分かりやすく配置する。

商品・サービスの改善：誤解を招きやすいパッケージデザインや説明書の表記を見直す。

案内方法の見直し：注文完了メールに、よくある質問へ直接アクセスできるリンクを設置する。

このように、問い合わせが発生する原因を部門横断で改善していくことが重要です。

改善後も問い合わせ件数の変化を確認し、必要に応じて対策を見直します。こうした取り組みを続ければ、問い合わせ対応の効率化だけでなく、問い合わせそのものの削減も目指せます。両面から業務を見直すことが、コンタクトセンターの省力化につながります。

コンタクトセンター省力化の進め方

いきなり大規模なシステム刷新を行い、現場の業務フローを一度に変えようとすると、スタッフの負担が増えたり、混乱が生じたりするおそれがあります。現場の理解や協力を得られず、導入が思うように進まないケースも考えられます。

省力化を着実に進めるには、現場の課題を把握したうえで、段階的に取り組むことが大切です。無理なく導入を進め、効果を確認しながら改善していくためのステップを紹介します。

現状を可視化する

省力化に取り組む前に、まずは現状を正確に把握することが大切です。データに基づかずに改善策を考えても、期待した効果が得られるとは限りません。

次のような項目を確認し、現場の実態を数値で把握しましょう。

• 1か月あたりの総問い合わせ件数
• 電話・メール・チャット・LINEなど、チャネルごとの問い合わせ比率
• 問い合わせ内容ごとの件数と構成比
• 1件あたりの平均対応時間
• 履歴入力などの後処理業務にかかる時間

現状のデータを整理することで、どの業務に時間がかかっているのか、どこに無駄やボトルネックがあるのかが見えてきます。優先して改善すべき課題を明確にすることが、省力化への第一歩です。

効率化できる業務を特定する

現状を把握できたら、データをもとに、ツールやAIを活用して効率化できる業務を絞り込みます。

たとえば、メールの返信文作成に時間がかかっている場合は、AIによる文章生成の導入を検討します。LINEで定型的な質問が多く寄せられているなら、自動応答ボットの活用も選択肢です。

課題を洗い出したうえで、取り組む優先順位を決めましょう。最初からすべての業務を変える必要はありません。現場の負担が大きく、自動化による効果も期待できる業務から着手することが、無理なく省力化を進めるポイントです。

小さな範囲からAI・自動化を導入する

AIや自動化ツールを導入する際は、最初から全体に適用するのではなく、小さな範囲から試す「スモールスタート」が効果的です。

たとえば、夜間のWebチャット対応だけを自動化したり、特定の商品に関するメール問い合わせを担当する5名のチームで、M-TalkのAI要約・回答支援機能を先行導入したりする方法があります。

対象を限定して運用すれば、初期設定の不備や現場の混乱を抑えながら、実際に使ったスタッフの意見を集められます。得られた課題や改善点を設定や運用ルールに反映し、使いやすさや効果を確認しながら導入範囲を広げていきましょう。

効果を測定する

スモールスタートでの試験運用が終わったら、導入前に把握した数値と比較し、どのような効果が得られたかを検証します。

確認したい主な項目は次のとおりです。

• 1件あたりの回答作成時間がどれくらい短縮されたか
• オペレーター1人あたりの1日の処理件数がどれくらい増えたか
• 応対後の要約作成にかかる時間が減ったか
• 顧客満足度に悪影響が出ていないか
• 実際に利用したオペレーターの業務負担が軽減されたか

数値による比較に加え、現場のスタッフからも意見を集め、使いやすさや負担の変化を確認することが大切です。

省力化の効果と応対品質の両方を確認できれば、導入の成果を具体的に示せます。こうした実績をもとに、ほかのチームやチャネルへと段階的に展開していきましょう。

活用イメージ｜M-Talk導入前後でコンタクトセンターはどう変わる？

M-Talkを導入すると、オペレーターの日々の業務はどのように変わるのでしょうか。メール対応や複数チャネルの管理、新人教育の3つのシーンを例に、導入前後の違いを見ていきます。

メール対応

長文の問い合わせメールは、内容の把握から回答文の作成までに時間がかかりがちです。M-TalkのAI要約・回答作成支援機能を活用することで、こうした作業の負担軽減が期待できます。

項目	導入前（従来の運用）	導入後（M-Talk活用）
状況把握	メール本文を読み込み、問題点や要点を手作業で整理する	AIによる要約で、問い合わせの概要や重要なポイントを把握しやすくなる
回答作成	マニュアルや過去の対応履歴を確認しながら、一から返信文を作成する	AIが生成した回答案を確認し、必要に応じて修正して返信する
結果・効果	回答作成に時間がかかり、担当者によって文章表現に差が出ることもある	文章作成の負担を軽減し、回答の表現や品質をそろえやすくなる

複数チャネル対応

Webフォームやチャット、LINEなど複数の窓口を運用していると、ツールの切り替えに手間がかかります。問い合わせを一元管理できれば、日々の対応をよりスムーズに進めやすくなります。

項目	導入前（従来の運用）	導入後（M-Talk活用）
管理体制	メールやチャット、LINEなどを別々の画面で管理する	複数チャネルの問い合わせを一元管理できる
画面操作	ツールを切り替えながら、問い合わせ内容の確認や返信を行う	共通の画面から問い合わせを確認し、対応を進められる
結果・効果	画面の切り替えに時間がかかり、確認漏れのリスクも生じる	操作の手間を減らし、問い合わせの確認や対応を効率化しやすくなる

新人オペレーター

経験の浅いオペレーターは、回答方法が分からず、作業が止まってしまうことがあります。AIによる回答作成支援を活用すれば、新人が対応を進める際の助けとなり、指導担当者の負担軽減にもつながります。

項目	導入前（従来の運用）	導入後（M-Talk活用）
業務遂行	回答に迷うたびにマニュアルを確認し、SVに相談する	AIが提示する回答案を参考に、内容を確認しながら対応を進められる
教育・フォロー	SVが個別の質問に対応するため、ほかの管理業務に手が回らないこともある	新人が自分で対応できる範囲が広がり、SVは必要な場面で指導しやすくなる
結果・効果	独り立ちまでに時間がかかり、新人の負担が大きくなることもある	業務知識の習得を支援し、早期の戦力化や定着率の向上を目指せる

このように、M-Talkはメール対応の効率化や問い合わせ管理の一元化、新人教育の支援など、さまざまな場面で活用できます。

導入効果は業務内容や運用方法によって異なるため、自社の課題に合った機能を選び、効果を確認しながら活用することが大切です。

まとめ｜人を増やす前に「問い合わせ対応の仕組み」を見直す

問い合わせが増え続けるなか、人員を増やすだけで対応する方法には限界があります。持続可能な運営体制を整えるには、「問い合わせを減らす」「対応を効率化する」「オペレーターを支援する」という3つの視点から業務を見直すことが大切です。

AIやチャネル統合を活用すれば、限られた人員でも効率よく問い合わせに対応できる環境を目指せます。省力化の目的は、単に人員を削減することではありません。オペレーターの負担を軽減し、一人ひとりのお客様に向き合う時間を確保することです。

M-Talkを活用し、応対品質を維持しながらコンタクトセンターの業務効率化を進めてみませんか。私たちはシステム導入だけでなく、現場の課題に合わせた運用改善までサポートします。お気軽にご相談ください。

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