コールセンター無人化の費用対効果とは？手法別の見極め方・活用事例

コールセンターの無人化とは、従来オペレーターが担ってきた電話受付・案内・情報提供の業務を、AIや自動応答システムで代替する取り組みです。人件費の増大・採用難・24時間対応への需要拡大を背景に、業種を問わず導入を検討する企業が増えています。
本記事では、コールセンター無人化の定義・自動化できる業務の範囲・主要な手法の比較・費用対効果・導入を成功させるポイントを解説します。

株式会社ストラーツの「電話応対AIサービス」は、AIによる自由発話対応で電話受付の一次対応を自動化し、コールセンターの無人化を支援するサービスです。人件費や応答率にお悩みの場合はお気軽にご相談ください。

1．コールセンターの無人化とは？どこまで自動化できるのか

コールセンターの無人化とは、入電への対応をオペレーターの介在なしにシステムが完結させる取り組みです。現状では、以下のような部分的な無人化が主流となっています。

• IVRによる着信の自動振り分けと部署転送
• AIによるFAQ回答・予約受付・支払い状況確認などの定型対応
• チャットボット・FAQシステムを活用した電話前の自己解決
• 営業時間外のAIボイスボットによる受付継続
• 生成AIを活用した応対要約・後処理業務の自動化

IVRによる用件の振り分けやAIによるFAQ回答の自動化など、反復性が高く判断軸が明確な業務から順次自動化する部分無人化が現状の主流です。導入を検討する際は、自社の問い合わせを性質別に分類することが最初のステップとなります。

（1）無人化できる業務と人が対応すべき業務

無人化の適否は、業務の反復性・判断軸の明確さ・情報の定型性によって判断します。
以下の表に、自動化に適した業務と有人対応を維持すべき業務を整理します。

区分	業務例	自動化の適否における傾向
自動化向き	営業時間・所在地案内、FAQ応答、パスワードリセット案内	適合
有人対応向き	クレーム対応、医療・法律・金融に関する個別相談、初回の複雑なトラブル対応、アップセル	不適合
状況により判断	初回問い合わせの内容確認、感情的な顧客への初期対応、多段階の条件分岐を伴う手続き案内、受注・予約受付、支払い状況確認、契約内容の変更・解約	要件定義による

有人対応向きの業務は、対応品質が顧客満足度や契約継続率に直結する可能性が高いため、自動化を急ぐよりも有人対応の品質向上に注力する判断が合理的な場面があります。

その他にも、顧客のセグメントや案件の重要度も考慮して業務分類を行うことで顧客満足度の維持につながります。

（2）コールセンターの無人化に関する参考事例

いずれの事例も既存のCRMや基幹システムとの連携を前提としており、自社の問い合わせ特性や既存システムの仕様を整理したうえで、段階的に適用範囲を拡大する進め方が重要です。
以下では、公的機関および業界団体の調査・報告書に掲載された事例をもとに業種別の活用実態を紹介します。

①通信サービス

インターネットプロバイダOCN関連の問い合わせを受け付ける窓口（月間約10万コール）では、人手不足による待ち時間が課題となっていました。AI音声対応システムを導入するにあたり、AI受付比率30%・回答精度85%・解決率80%を目標として設定し、まず営業時間外の特定サービスに限定して試行を開始しました。

導入初期はシナリオのチューニングに時間を要しましたが、専門チームを組成して対応した結果、5ヶ月目から精度が向上し、現在は営業時間内にも展開しています。
さらに単純な問い合わせをAIが担うことで、オペレーターは複雑な案件や顧客開拓にかかわる業務に注力できる体制を構築しています。

参考：https://www.jtua.or.jp/wp/wp-content/uploads/2021/02/20210201_01ai-callcenter.pdf

②スポーツ用品メーカー

直販サイト開設後に配送状況確認などの問い合わせが増加し、対応コストが課題となっていました。
AIをヘルプページに導入し、ログイン済み顧客が自己解決できる仕組みを整備した結果、オペレーター対応コストが約30%削減され、数億円規模のコスト削減につながったとされています。

参考：https://www.acap.or.jp/wp/wp-content/uploads/2025/05/GM_2024Report.pdf

③損害保険会社

生成AIを活用して問い合わせへの返信案を自動作成する運用を検証しています。回答精度については継続的な調整が必要としつつも、会話要約機能の精度は高く、後処理時間が約50%削減されています。

参考：https://www.acap.or.jp/wp/wp-content/uploads/2025/05/GM_2024Report.pdf

なお、一般社団法人日本コンタクトセンター協会の2025年度調査によると、生成AIを活用しているコンタクトセンター55社のうち、応対内容の要約への活用が74.5%と最も高く、会話要約は業界全体で最も普及している活用方法となっています。

2．コールセンターを無人化する主要な手法

コールセンターの無人化に活用されるシステムは複数存在し、それぞれ対応範囲・技術的特性・導入コストが異なります。ここでは各手法の特徴を解説します。

（1）AI電話対応サービス

AI電話対応サービスは、音声認識技術と自然言語処理を組み合わせ、電話での問い合わせに対してAIが音声で応答します。IVRと異なる点は、発話内容を自然言語として解析するため、定型フレーズはもちろん問い合わせに対応しやすい点です。

導入時に確認すべき事項として、対応言語・方言・専門用語への対応範囲、既存の電話回線やCTIシステムとの連携可否、有人対応への切り替えシナリオの柔軟性が挙げられます。
月額費用は機能・通話量によって幅があるため、見積取得時には自社の月間入電数を根拠として提示することが求められます。

対応範囲	一次受付・用件聞き取り・FAQ回答 ※システムによっては有人転送にも対応
特性	・自然言語処理による自由発話が対応・定型フレーズ外の問い合わせにも対応可能
導入コスト	中〜高機能・通話量により変動

なお、株式会社ストラーツの「電話応対AIサービス」ではAIによる電話応対のデモ体験を実施しています。

（2）IVR（自動音声応答）

IVRは、着信後に録音音声やテキスト読み上げで選択肢を提示し、主にプッシュ操作によって問い合わせを振り分けます。コールセンター自動化の手法として特に普及しており、金融・通信・行政など幅広い業種で導入されていますが、選択肢の階層が深くなるほど顧客が途中で離脱しやすく、主に顧客満足度の観点から課題があります。

近年はAIと組み合わせたAIボイスIVRも登場しており、システムによっては自由発話を解析して適切な部門に転送する設計も可能です。

例えば、ライフネット生命保険では従来のIVRから対話型AIおよびAIボイスボットへの移行を実施し、顧客がプッシュ操作なしに自然な音声対話で手続きを進められる体制を構築しています。さらにAIボイスボットによる控除証明書再発行受付の業務を自動化し、24時間対応を実現しています。
参考：https://ir.lifenet-seimei.co.jp/ja/news/index/auto_20251107592011/pdfFile.pdf

確認すべき点として、現行の電話回線・交換機との互換性、IVRシナリオの更新体制、応答時間の上限設定が挙げられます。

対応範囲	着信振り分け・部署転送・簡易案内
特性	・プッシュ操作ベース・選択肢設計に依存し、複雑な分岐には不向き
導入コスト	低〜中シンプル構成は低コスト

（3）チャットボット・ボイスボット

チャットボットはWebサイト・アプリ上のテキストチャットで問い合わせに対応するシステムです。ボイスボットは電話または音声インターフェースで対話を行う点で異なりますが、いずれも対話シナリオまたはAIモデルに基づいて回答を生成します。

チャットボットは電話入電数の削減手段として活用されることが多く、顧客が電話をかける前にWebまたはアプリ上で自己解決できる環境を提供します。

例えば、宝塚市が実施したLINEを活用したAIチャットボットの実証実験（2019年）では、70日間で約3,200件の問い合わせに対応し、業務時間外の問い合わせが全体の約40%を占めたことから、24時間対応の需要が確認されています。一方で回答率は約70%、解決率は約65%にとどまり、FAQデータの継続的なチューニングが精度維持に不可欠であることも示されています。
参考：https://www.city.takarazuka.hyogo.jp/_res/projects/default_project/_page_/001/028/367/aichatobot_houkokusyo.pdf

導入時の確認事項として、シナリオ型か生成AI型かの選択、FAQ更新の運用フロー、有人チャットへの引き継ぎ機能の有無が重要です。

対応範囲	テキスト・音声によるFAQ回答・一次対応
特性	・シナリオ型は管理容易だが対応範囲が限定的・生成AI型は広範対応だが監視体制が必要
導入コスト	低〜中シナリオ型は低コスト

（4）FAQシステム

FAQシステムは顧客が自己解決できる環境を整備することで、コールセンターへの入電数そのものを抑制する効果が期待できます。近年は検索型・サジェスト型・AI検索型が展開されており、社内向けにオペレーター支援ツールとして活用する事例もあります。

例えば、栃木県では2025年6月から財務会計事務に関するAI搭載FAQシステムの運用を開始しており、導入前に年間約20,000件発生していた問い合わせのうち、4分の3をシステム利用で解決できると想定しており、約2,300時間の業務削減効果を見込んでいます。
参考：https://www.pref.tochigi.lg.jp/i02/houdou/houdou/documents/faqsystem.pdf

FAQの情報鮮度が不十分な場合、誤情報の提供につながるため、更新ルールと責任者を明確にすることが前提です。
確認すべき事項として、FAQコンテンツの初期作成と継続更新の運用体制、検索精度の評価指標、CTI・CRMとの連携可否が挙げられます。

対応範囲	自己解決支援・オペレーター支援・入電抑制
特性	・検索精度はコンテンツ鮮度に依存・AI検索型は自然言語対応可能
導入コスト	低〜中更新運用コストが継続発生

（5）SMS

SMS（ショートメッセージサービス）は、顧客の電話番号宛にテキストメッセージを送信する手段であり、折り返し連絡・案内通知・URL誘導に活用されます。

例えば、応対終了後にアンケート依頼をSMSで送付したところ、メール送付と比較して回答率が5倍になった事例があります。
参考：https://hs.supership.jp/hubfs/SMS/Agentforce/itmedia_3.pdf

混雑時や夜間帯にはビジュアルIVRのURLをSMSで送付して別チャネルへ誘導する活用も広がっており、他システムと組み合わせることで効果を発揮します。

導入時の確認事項として、送信番号の種別（0120番号・固定番号・専用番号）や電気通信事業法上の取り扱い、配信量・文字数に応じた費用体系が挙げられます。

特定商取引法や個人情報保護法に基づく同意取得の要否については、法務部門と連携して確認する必要があります。

対応範囲	折り返し案内・URL誘導・アフターコール通知
特性	・電話チャネルの補完手段・単独での問い合わせ完結には不向き
導入コスト	低従量課金が基本

3．費用対効果に関する考え方

コールセンターの無人化投資を社内で検討・承認するにあたって、削減できるコストと生まれる便益を定量的に整理することが必要です。
本章では、人件費削減・機会損失の削減・顧客満足度・社内リソースの観点から無人化の費用対効果について解説します。

（1）人件費削減効果

オペレーターの採用・教育・管理費用を含めると、1名あたりの年間コストは数百万円規模になる場合があります。自動化によって対応件数の一定割合をシステムに移行できれば、必要人員数の削減または人員の再配置が可能になります。

無人化による人件費削減効果を試算する手順は以下のとおりです。

ステップ	実施内容	必要なデータ
① 現状データの整備	自動化前のコスト構造を把握する	対応件数内訳・AHT・オペレーター1名あたりのコスト（直接費・間接費含む）
② 削減効果の算出	自動化対象業務の割合を特定し、削減可能なコストを試算する	月間入電数・自動化対象業務の割合・人件費単価
③ ROIの算定	システムコストを差し引いて投資対効果を算定する	システム導入費・月額利用料・運用管理コスト

この手順で数値を整備しておくことで、ベンダーとの費用対効果の議論を具体化でき、社内承認に必要な根拠資料としても活用できます。

なお、システム導入後はライセンス費用・通話量課金・シナリオやFAQの更新保守費といったランニングコストが継続的に発生するため、初期費用だけでなく月次の運用コストを含めた試算が必要です。
入電数が季節や時間帯によって変動する業種では、需要に応じてシステムリソースを自動的に増減させるオートスケール機能の有無もコスト効率に影響します。

固定人員での対応と異なり、繁忙期のみ処理能力を拡張し閑散期は縮小できるため、人員を常時多めに確保する場合と比べて無駄なコストを抑えられます。

（2）24時間365日対応による機会損失の削減

完全な有人コールセンターは営業時間外の対応に制約があるものの、AI電話対応などを導入することで、営業時間外の受付を継続できる場合があります。

24時間対応によるコストパフォーマンスを評価するには以下の手順で機会損失を定量化します。

ステップ	実施内容	必要なデータ
① 現状把握	営業時間外の入電・放棄呼の実態を確認する	時間帯別入電数・放棄呼数（通話ログ・CTIデータ）
② 需要の特定	自社の顧客特性と入電時間帯データを照合し、時間外対応の需要を確認する	顧客セグメント・業種特性・入電時間帯分布
③ 効果の推計	自動化によって対応可能になる件数と機会損失の削減額を試算する	時間外入電数・1件あたりの平均売上または対応単価

BtoCでは夜間・休日に購入・解約・問い合わせが発生する場合があり、BtoBにおいても海外拠点を持つ企業や24時間稼働の製造業では営業時間外対応の需要が生じます。自社の顧客特性と入電時間帯データを照合したうえで無人対応する範囲を判断しましょう。

（3）応答率向上による顧客満足度への影響

コールセンターの応答率が低下すると、顧客満足度の低下・クレームの増加・解約率の上昇につながるため、適切なシステム導入によってオペレーターを生産性の高い業務に注力させて放棄呼を削減することは顧客満足度面での主要な効果と位置付けられます。

放棄呼1件あたりの平均対応単価や想定売上をもとに金額換算することで、応答率向上による顧客満足度向上の効果を、コスト削減効果と並ぶ定量的な投資判断材料として提示できます。

IVRやAI電話対応の導入による効果を測定するには、以下の指標を導入前から設定しておく必要があります。

ステップ	実施内容	必要なデータ
① 導入前の基準値設定	現状の応答率・放棄呼率・顧客満足度を計測し、比較基準を整備する	応答率・放棄呼率・FCR・NPS
② システム設計	一次受付の自動化と、待機顧客のSMS・チャット誘導フローを設計する	繁忙時間帯の入電分布・チャネル別解決率
③ 導入後の効果検証	導入前後でFCR・NPS・放棄呼率の変化を比較する	導入前後の各指標の計測値

比較基準を明確にするためにも、FCR・NPS・放棄呼率はいずれもシステム導入時に計測基盤を整備しておくことが重要です。これらは無人化の投資判断を継続的に評価するためにも、導入前に数値を取得しましょう。

（4）社内リソースの有効活用

コールセンターの定型業務を自動化することで、管理職・スーパーバイザーのモニタリング負担まで軽減されるため、AIによる通話の自動要約・分類機能を持つシステムでは品質管理業務の効率化も見込めます。

無人化の効果を最大化するにはシステム導入と並行して、以下のような社内のナレッジ整備を進める必要があります。

ステップ	実施内容	確認すべき事項
① 業務の棚卸し	定型業務と高付加価値業務を分類し、自動化後のオペレーター再配置先を明確にする	業務種別ごとの対応件数・担当者数
② 属人化リスクの把握	特定オペレーターに依存している対応知識を洗い出す	対応履歴・エスカレーション記録・ベテラン依存案件の件数
③ ナレッジの移転	属人化したノウハウをFAQ・AIシステムに構造化・移転する	FAQ登録件数・AIシステムへの学習データ整備状況

ナレッジの移転はシステム導入後に後回しになりやすい工程ですが、対応知識が特定のオペレーターに集中したままでは、自動化の精度向上に限界が生じて無人化に課題が生じやすくなります。

FAQ・AIシステムへの移行対象となる知識の洗い出しも、システム選定と並行して着手することを推奨します。

4．コールセンターの無人化を成功させるポイント

システム導入後に期待した効果が出ない要因の多くは、自動化対象の選定ミス・段階的展開の欠如・有人切り替え設計の不備にあります。最後に、コールセンターの無人化プロジェクトを実務的に進めるうえで押さえるべきポイントを解説します。

（1）過去の問い合わせ内容を分析して対象業務を選定する

無人化の対象業務は、過去の問い合わせデータの定量分析に基づいて選定します。
まずは、以下のような通話録音・CRM履歴・問い合わせ分類データを活用して、件数・対応時間・難易度の分布を把握します。

データソース	活用目的	確認すべき項目
通話録音	問い合わせ内容の種別分類・難易度の把握	発話内容・対応パターン・エスカレーション頻度
CRM履歴	問い合わせ種別ごとの件数・顧客属性の把握	問い合わせ種別・対応件数・顧客セグメント
問い合わせ分類データ	自動化優先度の判断	件数割合・月次推移・平均対応時間・エスカレーション率

特に、問い合わせ種別ごとの件数割合・月次推移・オペレーターの平均対応時間・エスカレーション率が有効な指標です。件数が多く対応時間が短い問い合わせは自動化の優先候補となります。

ただし、定型業務であっても、顧客が高齢者中心の場合や、発話に特定の専門用語が多い業種では、自動化精度が低下するリスクがあります。対象業務を選定した後は、実際の通話サンプルを使ったパイロットテストによって自動化精度を検証することが重要です。

（2）段階的に無人化を進める

全業務の一括自動化は、設計漏れやシステム不具合が業務全体に影響するリスクが高いため、段階的な拡張が標準的なアプローチです。
まず特定の問い合わせ種別や特定の時間帯などの問い合わせの一部に限定して自動化を試行し、精度・顧客反応・運用負荷を評価します。

フェーズ	実施内容	評価指標（KPI）の例	移行判断の基準
第1フェーズ	IVRによる着信振り分けの整備	放棄呼率・振り分け精度	放棄呼率の改善・誤転送率が許容範囲内
第2フェーズ	AI電話対応を一部業務に適用	自動解決率・顧客満足度スコア	自動解決率が目標値に到達
第3フェーズ	FAQシステム・チャットボットとの連携	オペレーター対応件数・入電数の変化	入電数の削減傾向が確認できる

定量的に判断するためにも各フェーズの開始前に評価指標（KPI）を設定しておくことが重要です。
自動解決率・放棄呼率・顧客満足度スコア・オペレーター対応件数の変化などを計測し、期待値と比較した上で次のステップを判断する体制を整備しましょう。

（3）有人対応への切り替え導線を設計する

有人対応への切り替えがどのタイミング・条件で発生するかを定義したエスカレーションマトリクスを作成し、会話要約や顧客属性、問い合わせ種別などのオペレーターへの申し送り内容が適切に連携されるかをシステム要件として明示します。

以下に、エスカレーションが発生する主なケースと対応設計の例を示します。

エスカレーションの発生条件	具体例	推奨される対応設計
AIが回答困難と判断した場合	複数回の聞き取りで意図を解析できない・回答候補が存在しない	自動でオペレーターへ転送し、会話要約を申し送り
顧客が有人対応を明示的に希望した場合	「担当者に繋いでほしい」という発話・0番押下	任意のタイミングで割り込み可能なコマンドを全フローで有効化
問い合わせ種別が有人対応必須と定義されている場合	クレーム・契約解約・医療・法律に関わる内容	IVR振り分け段階で直接オペレーターへルーティング
顧客の感情状態が一定水準を超えた場合	発話に強い不満・怒りが検出された場合	感情検知機能による自動エスカレーションの設定
オペレーター対応時間外の場合	深夜・休日の入電で有人対応が不可	コールバック予約またはSMSによる折り返し案内に誘導

エスカレーション条件は網羅的に定義するほど顧客体験の安定につながりますが、条件が多すぎると自動化率が低下します。自社の問い合わせ特性をもとに優先度の高い条件から設計し、運用後のログをもとに継続的に見直す体制を整備しましょう。

（4）自社の課題・予算に適したシステムを選定する

コールセンター無人化に使用できるシステムは多岐にわたり、価格帯・機能・対応チャネル・連携先が製品によって大きく異なります。主要な評価軸を以下にまとめました。

評価軸	確認内容
課題との対応	解決したい業務課題（応答率・コスト・時間外対応等）にシステムが対応しているか
既存システム連携	CTI・CRM・ERPとのAPI連携が可能か、連携費用は別途発生するか
費用体系	初期費用・月額費用・通話量課金・オプション費用の全体像
運用・更新体制	シナリオ・FAQ更新を自社でできるか、ベンダー依存になるか
サポート・SLA	障害時の応答時間、サポート窓口の営業時間、稼働率保証
セキュリティ	個人情報の保管場所・暗号化・アクセス権管理の仕様

担当者は、複数ベンダーに対して同一条件で見積を取得し、評価軸に基づいて比較検討することを推奨します。無料トライアルを活用して、自社の問い合わせデータに対する自動化精度を事前に確認することも有効です。

5．まとめ

コールセンターの無人化を成功させるには、過去の問い合わせデータに基づく自動化対象の選定、段階的な展開設計、有人対応への切り替え導線の整備、そして自社課題と予算に適したシステム選定が重要です。

無人化の範囲は業務特性と顧客特性によって異なるため、自社の運用実態を定量的に把握したうえで計画を立案することが求められます。

なお株式会社ストラーツの「電話応対AIサービス」は、AIの自然言語処理による自由発話対応を強みとしており、サービス導入にあたり以下を無料で行っています。

• 課題把握
• シナリオの最適化
• 業務／運用フロー提案
• 導入前検証

さらに導入後もシナリオ修正や設定変更を自社で行う必要がなく、担当エンジニアによるフルカスタマイズ対応を継続して受けられる点が特徴です。

一次対応の自動化から段階的な無人化の推進まで、導入前後を通じて支援しますので、コールセンターの無人化をご検討の際にはぜひご相談ください。