



人手不足の現場において、電話対応は業務を中断させる最大の要因です。しかし、取材した担当者が語った真の課題は、単なる忙しさではありませんでした。
「以前は電話に出られないことも多く、対応漏れが発生していました。しかし、それ以上に問題だったのは、『どのような電話が、どれくらい来ているのか』を全く把握できていなかったことです」
これが、電話業務における「ブラックボックス化」の恐怖です。従来の電話や単純なIVRでは、「誰が、何の用件でかけてきたのか」は受話器を取るまで分かりません。取れなかった電話は、永遠に謎のままです。
しかし、AIボイスボットを導入したことで状況は一変しました。AIが会話をすべてテキスト化するため、「予約の問い合わせが○件」「クレームが○件」といったデータがダッシュボード上で可視化されたのです。「見えない敵」と戦うストレスから解放され、現状を正しく把握できたこと。これこそが、AI導入の最大の価値です。
「従来のIVR」と「AIボイスボット(AIさくらさん等)」は何が違うのでしょうか。決定的な違いは以下の4点です。
1. 操作方法の違い
・従来型IVR: 「予約の方は1を、確認の方は2を…」といったプッシュボタン操作が必要で、階層が深いと顧客のストレスになります。
・AIボイスボット: 自然会話(音声認識)が可能です。「来週の予約をしたい」と普段通り話しかけるだけで、AIが意図を汲み取ります。
2. 対応範囲の違い
・従来型IVR: あくまで担当部署への「振り分け(ルーティング)」が限界です。
・AIボイスボット: 予約受付やQ&Aの回答、手続き完了まで、AI単独で「完結」させることが可能です。
3. 運用手間の違い
・従来型IVR: フロー変更のたびに、システム業者による複雑な修正工事が必要です。
・AIボイスボット: 履歴(ログ)を確認し、管理画面で学習させるだけで、スピーディーに改善が進みます。
4. 拡張性の違い
・従来型IVR: 電話システムの中だけで完結してしまい、他のデータと繋がりません。
・AIボイスボット: Webチャットや基幹システムとAPI連携し、データを全社で活用する「オムニチャネル化」が可能です。
AIボイスボットは、単なる「取り次ぎ役」ではなく、**「問題を解決するエージェント」**として機能します。
「AIにお任せ」というと、導入翌日から人間が何もしなくて良いと思われがちですが、成功企業は非常に堅実なアプローチをとっています。
「現状では、AIが受けた電話内容をスタッフが監視しており、人件費的にも完全な省力化には至っていません」
一見手間に思えるこの「監視作業(ハイブリッド運用)」ですが、現場の負担感は激減しています。
・Before: いつ鳴るか分からない電話に怯え、8時間業務が分断される。
・After: AIが一次対応し、担当者は自分のタイミングで1日30分ログを確認するだけ。
精神的な負担と生産性の違いは明らかです。まずはこのように、人がAIを監督するフェーズから始めることが、失敗しない導入の鉄則です。そのためには、「売り切り型」ではなく、導入後も設定調整を行ってくれる「伴走型ベンダー」を選ぶことが重要です。
ハイブリッド運用でデータを蓄積した先には、どのような未来があるのでしょうか。
「将来的には、電話の問い合わせから予約完了までをAIだけで完結できるようにしたいと考えています」
学習データが十分に溜まれば、人の監視を外し、完全自動化へ移行します。さらに、その視線は電話だけにとどまりません。
「現在ホームページ上のチャットボットは別会社のものですが、将来的にはサービスを一本化し、AIさくらさんに統一することも考えています」
電話(Voicebot)とWeb(Chatbot)を別々のシステムにすると、管理コストも学習コストも2倍かかります。「電話で受けた質問」をWebの学習に活かし、「Webで受けた質問」を電話対応に活かす。マルチデバイス対応のAIに一本化することで、真のオムニチャネル対応が実現します。
A: 番号はそのままで、電話会社の転送設定を変えるだけでスムーズに移行可能です。既存のIVRシナリオを活かしつつ、特定メニューのみAI化することも可能です。
A: いいえ。初期はAIの回答精度を高めるために必要ですが、学習が進めば確認頻度を減らせます。最終的には予約完了までAIのみで行う完全自動化が可能です。
AIボイスボット導入は、単なる「電話番の代わり」ではありません。「見えなかった問い合わせデータの可視化」こそが最大の価値です。
いきなり全てを自動化するのではなく、まずはAIと人が協力するハイブリッド運用から始めてみませんか?
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