コンタクトセンターの離職率はなぜ高い？その理由と最新の生成AIを使った解決策をご紹介

2025.12.24

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はじめに生成AIが変えるコンタクトセンター運営

コンタクトセンター運営において、最も深刻な課題の一つが「離職率の高さ」です。他の職種と比べても離職率が高く、多くのセンターが慢性的なオペレーター不足に直面しています。

一方で、顧客の期待は年々高まっており、「即時性のある回答」や「一人ひとりに寄り添った応対」といった高度な顧客体験（CX）が求められるようになっています。

こうした状況でオペレーターが不足すると、サービス品質の低下は避けられません。電話がつながりにくい、回答にばらつきが出るといった問題は、顧客満足度を下げるだけでなく、現場に残るスタッフの負担をさらに増大させます。その結果、離職が加速するという負のスパイラルに陥りやすくなります。

CX向上が経営課題として重視される今、「人材の定着と安定的な運営」はこれまで以上に優先度の高いテーマです。

本稿では、コンタクトセンターにおける離職率が高くなる構造的要因を整理したうえで、最新の生成AI技術がオペレーターの業務負荷をどう軽減し、離職率改善に貢献できるかを具体的に解説します。あわせて、統合型CXプラットフォーム「Sprinklr」を活用した実践的な取り組みについても紹介します。

はじめに生成AIが変えるコンタクトセンター運営
コンタクトセンターの離職率はなぜ高いのか
離職率が高くなる主な要因(深掘り分析)
生成AIによるコンタクトセンターの離職率低下
Sprinklr AI を活用した離職率低減ソリューション
生成AI活用によって離職率はここまで下がる
まとめ｜離職率の低減はAI活用が新たな常識に

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コンタクトセンターの離職率はなぜ高いのか

コンタクトセンターの離職率が高止まりする背景には、業界構造、業務内容の変化、人材育成の難しさといった複数の要因が複雑に絡み合っています。

① 業界データから見る離職率の高さ

コンタクトセンター業界は、月次・年次で一定数の人員が入れ替わるほど離職率が高く、慢性的な人材流動を抱えています。非正規雇用の比率が高い点も一因ですが、より深刻なのは現場にかかる「問い合わせ負荷の増大」です。
従来の電話やメールに加え、SNS、チャット、メッセージアプリなど対応チャネルが多様化したことで、オペレーターが処理すべき情報量は急激に増加しています。この負荷の拡大が、現場の疲弊と離職率上昇を招く大きな要因となっています。

② 業務の複雑化・高度化の現実

顧客が自分で情報を調べられる環境が整ったことで、コンタクトセンターに寄せられる問い合わせ内容は変化しています。
以前は「マニュアルを読めば解決できる内容」が中心でしたが、現在は「複数の条件が絡み合う高度な判断が必要な相談」が増えています。
さらに、商品やサービスの高機能化に伴い、オペレーターに求められる知識量は年々増加しています。加えて、電話・チャット・SNSなど、チャネルごとに異なる対応スキルも必要となるため、業務の守備範囲は拡大の一途をたどっています。
こうした複合的な負荷が、個人のキャパシティを超える状況を生み出しているのです。

③ 教育・研修コストの増大

新人育成には多くの時間とコストが必要ですが、習得すべきFAQやナレッジが膨大なため、十分なスキルを身につける前に挫折してしまうケースも少なくありません。
さらに、ベテランスタッフが新人教育に多くの工数を割かれることで、自身の応対に集中できず、全体の品質維持が難しくなるという「教育リソース不足」も顕在化しています。この悪循環が、現場の負荷と離職リスクを一層高めています。

離職率が高くなる主な要因（深掘り分析）

コンタクトセンターにおけるオペレーターの離職は、ある日突然起こるものではありません。日々の業務の中で蓄積される心理的負荷や、組織構造に起因するストレスが複合的に重なり合い、やがて限界点を超えたときに「退職」という形で表面化します。
ここでは、離職を引き起こす主な要因を現場視点で整理します。

① 感情労働によるストレス

オペレーターは、感情労働の最前線で顧客対応を担っています。日常的なクレーム対応や理不尽な要求に加え、近年ではカスタマーハラスメント（カスハラ）の増加も深刻な問題となっています。
冷静さや丁寧さを常に求められる環境下で強い感情を受け止め続けることで、精神的な消耗が蓄積し、結果として早期退職に至るケースは少なくありません。

② 業務量の多さと処理品質のプレッシャー

オペレーターには、AHT（平均処理時間）の短縮と応対品質評価の向上という、相反する指標の達成が同時に求められます。
「時間を短く、しかし丁寧に」という要求は大きな心理的プレッシャーとなり、特にエスカレーションが必要な場面では、判断責任や顧客対応への緊張感が一層高まります。こうした継続的な緊張状態が、心身の疲弊を招き、離職の一因となっています。

③ 組織的な課題

現場を支えるマネジメント層のサポート不足も、離職率を高める要因です。スーパーバイザー（SV）自身が多忙で負荷過多に陥りやすく、SVもまた離職しやすい構造にあります。その結果、オペレーターへの十分なフォローやフィードバックが行き届かなくなりがちです。さらに、「この先のキャリアが描けない」という将来不安が、定着を妨げる要因となっています。

④ オペレーターが離職を決断する典型的な“引き金”

多くの場合、離職には決定的な出来事が存在します。理不尽なクレームによる強い精神的ショックを受けたケースや、研修直後にもかかわらず高難度の業務を任される状況はその代表例です。
また、ナレッジが十分に整備されていないまま独り立ちを求められたり、困難な局面で管理者と適切なコミュニケーションが取れなかったりすることも、離職を決断する大きな引き金となります。

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生成AIによるコンタクトセンターの離職率低下

コンタクトセンターにおける高い離職率は、これまで「避けられない構造的課題」として受け止められてきました。しかし、生成AIの登場により、その前提は大きく変わりつつあります。

生成AIは単なる業務自動化ツールではなく、オペレーターの心理的負担を軽減し、仕事そのものの価値を再定義する存在です。
ここでは、生成AIがどのようにして「働き続けたいと思える現場」を実現するのか、実務に即した視点で解説します。

① 人手だけに依存しない運営への転換

従来のコンタクトセンター運営は、問い合わせの増加に対して「人員を増やす」ことで対応せざるを得ない、労働集約型のモデルでした。
この構造が現場への過度な負荷を生み、離職を加速させる要因となっていました。生成AIは、この前提そのものを変革します。

生成AIで問い合わせ負荷を軽減
従来型のボットでは対応が難しかった、文脈を理解する必要がある質問にも生成AIが対応可能です。
その結果、有人対応に回る問い合わせ件数を減らすことができ、オペレーターは常に多忙な状況から解放されます。一件一件の対応に集中できることで、心理的な余裕も生まれます。
オペレーターの「不得意領域」をAIが補完
新人オペレーターにとって、すべてのFAQを正確に覚えることは大きな負担です。生成AIが“外部の知識基盤”として機能し、適切な回答案を即座に提示することで、知識不足やミスへの不安を大幅に軽減できます。
AIが育成・品質管理業務も一部自動化
人手不足の現場では、十分な教育を受けないまま独り立ちを求められるケースも少なくありません。
生成AIが応対内容を分析し、品質フィードバックや個別最適化されたトレーニングを提供することで、SV（スーパーバイザー）の負荷を抑えつつ、オペレーター自身が成長を実感できる環境を整えます。

② 生成AIが実現する主な効果

生成AIは、オペレーターが業務の中で特に負担を感じやすいポイントを的確にカバーし、日々の業務体験そのものを改善します。

応対ナビゲーションによるミス防止
顧客との会話をリアルタイムで分析し、最適な回答候補や次のアクションを即座に提示します。
これにより、「誤案内してしまうのでは」という不安が軽減され、オペレーターは落ち着いて対応できるようになります。結果として、応対の品質も安定します。
自動応答で一次対応を削減
定型的な問い合わせやステータス確認はAIが対応することで、オペレーターは「共感」や「高度な問題解決」が必要な業務に専念できます。
単純作業から解放されることで、仕事への納得感ややりがいも高まります。
リアルタイムでの感情解析
顧客の声から怒りや不満の兆候をAIが検知し、エスカレーションが必要なタイミングでSVに通知します。
特にカスタマーハラスメント対応において、オペレーターが孤立するリスクを低減します。
オペレーターごとの得意・不得意の可視化
応対ログを分析することで、オペレーターごとの強みや課題を可視化できます。
その結果、数値だけに依存せず、納得感のある評価や適切な役割分担を行うことが可能になります。
会話要約による事後処理（ACW）時間の短縮
通話後の履歴入力は、オペレーターにとって負担の大きい業務の一つです。
生成AIが会話内容を自動で要約することにより、事後処理時間を大幅に短縮でき、次の対応に向けた気持ちの切り替えにも余裕が生まれます。

このように生成AIは、単に「人の代わり」をするのではなく、オペレーターが無理なく力を発揮できる環境を支える基盤として機能します。
その結果、オペレーターの定着率向上や離職率低下において、非常に重要な役割を果たします。

Sprinklr AI を活用した離職率低減ソリューション

コンタクトセンターの離職問題は、単一のツールを導入するだけで解決できるほど単純ではありません。オペレーターを取り巻く業務環境や心理的負荷を総合的に改善し、「働きやすさ」と「自己肯定感」を同時に高めることが不可欠です。

そこで注目されているのが、世界中のエンタープライズ企業で導入が進む統合型CXMプラットフォーム「Sprinklr」です。本章では、Sprinklrがどのように離職率低減にアプローチし、現場改善を実現しているのか、その具体的な活用方法を解説します。

① Sprinklr AIの全体像

Sprinklr AIは、コンタクトセンター運営に必要な機能と生成AIを一体化し、「現場の負荷軽減」と「顧客体験（CX）の向上」を同時に実現する統合型プラットフォームです。

統合型CXプラットフォーム
Sprinklrは単なるチャットボットではなく、顧客体験（CX）全体を統合的に管理できるプラットフォームです。電話、チャット、SNS、メールなど、複数チャネルにまたがる問い合わせを一つの画面で確認・対応できるため、オペレーターは画面を切り替える手間がなくなり、業務効率と応対の一貫性が大幅に向上します。
高い拡張性
SNSやチャットだけでなく、メールや音声通話も統合して管理できるため、あらゆる顧客接点を一元的に把握可能です。これにより、オペレーターは情報を探したり、手動で振り分け作業を行ったりする負担から解放され、認知負荷を減らしながらスムーズな対応が可能となります。
ワンストップで提供されるAI機能
Sprinklrは、FAQや過去の応対履歴をもとにしたナレッジの自動生成、顧客の感情やストレスレベルを分析する感情解析、問い合わせ内容に応じた最適な担当者への自動ルーティングなど、幅広いAI機能を一つのプラットフォームで提供します。複数のポイントソリューションを組み合わせる必要がなく、導入や運用の手間やコストを抑えつつ、現場の負荷軽減と応対品質向上を同時に実現できる点が大きな特長です。

② 一次対応自動化（チャット・SNS）

コンタクトセンターの離職率を押し上げる大きな要因の一つが、終わりの見えない問い合わせ対応による精神的な疲弊です。問い合わせが集中する時間帯は特にプレッシャーが増し、余裕のない状態で対応が続くことで、心身への負荷が蓄積してしまいます。
Sprinklrは、有人対応に回る前段階での“防波堤”として機能し、オペレーターの過剰な負担を軽減します。

生成AIによる高精度な対話
従来型のチャットボットはキーワードに反応するだけでしたが、Sprinklrの生成AIは、顧客の曖昧な表現や文脈、意図までを理解します。そのため、質問が整理されていない場合でも適切な回答が可能です。
この仕組みにより高い自己解決率が実現され、有人対応に流入する問い合わせ件数を大幅に削減できます。
「質の高い業務」へのシフト
配送状況の確認や手続き案内など、定型的で繰り返し発生する問い合わせはAIが自動で対応します。
その結果、オペレーターは判断力や共感力が求められる「複雑な問題解決」や「感情配慮が必要な対応」に専念できるようになります。
この明確な役割分担により、「自分にしかできない仕事を任されている」という実感が生まれ、業務への納得感や働きがいの向上につながります。

③ AI音声分析によるストレス軽減

カスタマーハラスメント（カスハラ）が社会問題となる中、オペレーターを理不尽な言動や精神的負担から守ることは、企業にとって重要な責務です。個人の対応力に頼るだけでは限界があるため、組織として「守る仕組み」を整えることが求められています。SprinklrのAI音声分析は、その中核を担う強力なサポート機能です。

感情のリアルタイム検知とSVへの自動通知
Sprinklrは、顧客の発話内容に加え、声のトーン、話す速度、間の取り方、特定キーワードの出現頻度などを総合的に解析し、感情やストレスレベルをリアルタイムで可視化します。
ストレス値が一定の基準を超えた場合は、スーパーバイザー（SV）へ自動でアラートが送信され、迅速な対応が可能となります。
オペレーターの保護と孤立化の防止
高ストレスな応対が発生した際、SVはリアルタイムで状況を把握し、モニタリングや通話への介入、適切な引き継ぎを行うことができます。
オペレーターが一人で抱え込む必要がなくなることで、精神的な孤立を防ぐ効果も期待できます。
「困ったときには必ず誰かが気づいて助けてくれる」という安心感は、日々の業務を支える心理的セーフティーネットとなり、突発的な離職を防ぐ強力な抑止力となります。

④ オペレーター支援

入社から3か月以内に発生する早期離職の多くは、「知識が十分でないのでは」「誤った案内をしてしまうかも」といった不安や、ミスへの恐怖心が原因です。
Sprinklrは、すべてのオペレーターに常にベテランが隣にいるかのような支援環境を提供し、こうした不安を根本から軽減します。

リアルタイムの最適回答提案（スマート・アシスト）
顧客の発言内容や文脈をAIが即座に理解し、最適な回答候補や参照すべきマニュアル、関連規約・注意点をオペレーター画面に自動表示します。
情報を探すために保留を入れる必要がなくなり、応対スピードと正確性が大幅に向上します。常に正解が手元にある状態で対応できることは、心理的な安心感にもつながります。
スキルの平準化と自信の醸成
ベテランオペレーターの対応ノウハウや判断基準をAIが即時に全体へ展開することで、経験年数に左右されない高品質な応対が可能となります。
新人でも顧客満足度の高い対応ができ、「自分の対応でお客様に喜んでもらえた」という成功体験を早い段階で積み重ねられます。
この成功体験の蓄積こそが自信を育み、離職を防ぐ最も効果的な要因となります。

⑤ VOC分析×AIで業務改善を自動化

離職の原因はオペレーター個人の問題だけでなく、業務設計や仕組みの不備といった「組織的課題」が放置されることでも発生します。
Sprinklrは膨大なVOC（顧客の声）データをAIで分析し、現場負荷につながる構造的な問題を可視化・改善します。

会話データの自動分類と課題の可視化
AIが数万件規模の通話・チャットログを横断解析し、「なぜ同じ問い合わせが繰り返されるのか」「どの工程で対応時間が延びているのか」を自動で特定します。
マニュアルの不備や手続きの分かりにくさ、製品・サービス自体の課題を早期に把握できるため、無駄な問い合わせを減らし、現場負荷の軽減につながります。
SVの教育負荷削減と現場の定着率向上
従来SVが行っていたモニタリングや評価スコアリングもAIが自動で代行します。
SVは数値チェックや事務作業から解放され、オペレーターとの対話やフィードバック、キャリア支援といった「人に向き合う業務」に集中できます。
管理者に余裕が生まれることで現場の信頼関係が強化され、組織全体の定着率向上にもつながります。

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生成AI活用によって離職率はここまで下がる

コンタクトセンターでは、長らく「人が辞めるのは避けられない」という認識が常識とされてきました。しかし、生成AIを戦略的に導入した現場では、その前提が着実に変わりつつあります。
単なる業務効率化にとどまらず、オペレーターの心理的安全性や自己効力感が向上し、その結果として離職率の大幅な改善が報告されています。本章では、生成AIが離職を抑制する具体的な変化を、5つの視点から解説します。

物理的な疲弊を防ぐ「問い合わせ量の減少」
離職の一因となるのが、終わりの見えない問い合わせ対応による疲弊です。生成AIは高度な自然対話により、これまで有人対応が必要だった複雑な手続きや質問をボット段階で完結させ、現場に流入する件数そのものを削減します。
鳴り続ける電話やチャットに追われる状況から解放されることで、オペレーターは一件一件の対応に集中でき、バーンアウトの防止につながるのです。
孤立を防ぐ「高ストレス案件の事前検知」
理不尽なクレームやカスタマーハラスメントに一人で対応し続ける状況は、心理的負担を増大させます。
生成AIは通話音声やチャット内容をリアルタイムで分析し、怒りや不適切表現の兆候を検知すると、スーパーバイザー（SV）へ即座にアラートを送信します。
「困ったときにはすぐ支援が入る」という安心感は、現場で働くうえで重要な精神的支えとなります。
「知識の壁」を取り払い、新人の不安を軽減
入社直後の離職の多くは、「ナレッジを覚えきれない」「誤案内への不安」といった心理的要因によるものです。
生成AIが最新のナレッジをもとに、最適な回答案をリアルタイムで提示することで、新人オペレーターは記憶に依存せず、自信を持って応対できます。これにより、独り立ちまでのハードルが下がり、早期に成功体験を積み重ねやすくなるのです。
管理者の余裕が組織全体の安定につながる
離職率を下げるには、現場を支えるSVの負荷軽減も重要です。生成AIが応対ログの要約や評価補助を担うことで、管理者の事務作業時間を削減できます。
その結果生まれた時間を、オペレーターとの対話やメンタルケアに充てられます。上司から適切なフィードバックを受けられる環境は、組織への信頼感を高め、定着率向上にも寄与するのです。
AIとの協働が生む「プロとして快適に働ける環境」
生成AIは、単純作業や過度なストレスを伴う業務を引き受け、人にしかできない付加価値の高い対応へと役割をシフトさせます。
顧客への共感や複雑な課題解決など、コミュニケーションのプロとしての業務に集中できる環境が整うことで、コンタクトセンターは「過酷な職場」から「やりがいを持って働ける職場」へと変化します。その結果、離職率は無理なく持続的に低下します。