「コールセンターにはどのような課題があるのか知りたい」「他社のコールセンターはどんな問題を抱えているのか把握したい」「業界全体の課題や最新トレンドを理解したい」などを知りたいという人も多いのではないかと思います。

コールセンターでは、人材不足や離職、オペレーター育成の難しさ、AIやDXへの遅れなどさまざまな課題がありますが、原因や優先順位を整理しないまま対策を進めると十分な効果が得られない場合があります。

そこでこの記事では、コールセンターにおける代表的な課題を整理したうえで、課題解決に向けた具体的なアイデアや、課題解消に有効なAIツール、さらにAI導入時に押さえておくべき注意点までを網羅的に解説します。コールセンターの課題解決支援を行っているビーモーションだからこそ、現場視点と豊富な支援実績をもとに、実践的で再現性の高い解決策をご紹介します。

コールセンターの課題10選

コールセンターにはどのような課題があるのでしょうか。「コールセンター従事者に関する意識調査」によると、現場に改善を求める項目があると回答したコールセンター従事者が改善したい項目としては以下となりました。

コールセンターの管理者を対象にした「コールセンターに関する実態調査」によると、「今後の課題となりそうだと危惧していること」は以下となりました。

以下では、これらの課題について詳しく解説します。

1.オペレーターの育成

上の表からもわかるように、コールセンターにおいてはオペレーターの育成が大きな課題となっています。

コールセンター業務は、商品・サービス知識だけでなく顧客対応力やクレーム対応力、システム操作など幅広いスキルが求められるため、育成に時間とコストがかかりやすいです。さらに、オペレーターの育成には属人化しやすいという課題もあります。教育担当者のスキルや指導方法によって研修の質が左右されやすく、オペレーターごとの対応品質にばらつきが生じやすいのです。

その結果、顧客満足度の低下やクレーム増加につながる可能性があります。

2.カスハラ対策

コールセンターにおいて、カスタマーハラスメント（カスハラ）への対策は、オペレーターの就業環境を守るうえで欠かせない重要な課題です。暴言や威圧的な態度、過度な要求などのカスハラはオペレーターに強い精神的負担を与え、モチベーション低下や離職の原因になってしまいます。

カスハラへの対応は、判断を誤ると顧客満足度の低下を恐れて無理な対応を続けてしまい、結果としてオペレーターの精神的負担が増大します。また、継続的な暴言や長時間拘束を受けることで、業務への不安や恐怖心が生まれ、パフォーマンス低下や欠勤、早期離職につながるケースも少なくないので注意が必要です。

3.マニュアルやナレッジの整備

コールセンターにおいて、マニュアルやナレッジの整備不足も課題のひとつです。

対応ルールや商品・サービス情報が十分に整理されていない場合、オペレーターごとに回答内容や対応方法に差が生じやすくなります。その結果、顧客に一貫した案内ができず、信頼低下やクレームにつながる恐れがあります。

また、情報が分散していたり更新が追いついていなかったりすると、必要な情報を探すだけで時間がかかり、応対時間の長期化や業務効率の低下を招きます。特に新人オペレーターにとっては、参照すべき情報が分かりにくいことが不安やミスの原因となり、育成の遅れにもつながるでしょう。

4.ツールの使いにくさ

コールセンターでは、業務で使用するツールの使いにくさも大きな課題となることがあります。

CRM、通話システム、FAQ、チャットツールなど複数のシステムを併用しているケースも多く、画面遷移や操作が複雑になるほどオペレーターの負担は増大します。必要な情報にすぐアクセスできない状況は、応対時間の長期化や聞き直しの発生を招き、顧客満足度の低下にもつながる可能性があります。

現場の業務フローと合っていないツールを使い続けることで、オペレーターのストレスが蓄積し、モチベーション低下や離職につながる点も見過ごせない課題といえるでしょう。

5.離職

コールセンターにおいて、離職の多さは慢性的な課題として挙げられます。オペレーター業務はクレーム対応や感情労働が多く、精神的な負担が大きい仕事です。そのうえ、業務量に対して評価や報酬が見合わないと感じやすく、やりがいを見失ってしまうケースも少なくありません。

また、シフト制による不規則な勤務や、繁忙期の残業増加など、働き方に対する不満が離職を後押しする要因になることもあります。離職が続くと人手不足が深刻化し、残ったオペレーターの負担がさらに増えるという悪循環に陥ります。

その結果、サービス品質の低下や顧客満足度の低下にも影響を及ぼし、コールセンター全体の運営自体に大きな支障をきたす可能性があるのです。

6.オペレーター支援の不足

コールセンターでは、人的なフォローやツール面でのオペレーター支援が不足していることも課題になりがちです。

業務中に判断に迷った際、SVや管理者にすぐ相談できる体制が整っていない場合、オペレーターは不安を抱えたまま応対を続けることになります。また、必要な情報を即座に提示するツールや応対を補助する仕組みが不足していると、対応内容が属人的になりやすく、品質のばらつきやミスの原因になってしまいます。

結果として、モチベーション低下や離職につながるだけでなく、サービス品質の安定的な維持が難しくなる点もオペレーター支援不足がもたらす大きな課題といえるでしょう。

7.AI自動応対の導入対応

コールセンターでは、AI自動応対の導入も課題となりつつあります。人材不足や問い合わせ件数の増加を背景に、業務効率化のためにAI自動応対を導入せざるを得ない状況にある一方で、運用や操作面への対応が追いついていないケースも少なくありません。

AIが対応できる範囲や有人対応へ切り替える条件が整理されていないと、顧客にストレスを与えてしまう原因になります。また、オペレーターがAIの仕組みや使い方を十分に理解していない場合、対応に必要な情報を整理・把握するまでに時間を要し、現場の生産性を下げる要因となります。

シナリオ修正や設定変更などの運用負荷が現場に集中しやすい点も、AI自動応対導入における課題といえるでしょう。

8.多様な働き方への対応

コールセンターでは、多様な働き方への対応も課題です。人材確保や定着の観点から、リモートワークや時短勤務、柔軟なシフト制度などが求められる一方で、従来の運営体制では十分に対応しきれないケースも少なくないでしょう。

在宅勤務の場合、コミュニケーション不足やフォロー体制の弱さから、オペレーターが孤立感を抱く可能性があります。また、評価基準や勤怠管理が不明確だと不公平感が生じ、モチベーション低下につながる恐れがあります。働き方が多様化するほど業務管理や教育の難易度が上がり、現場運営が複雑化するリスクもあります。

9.多言語対応

コールセンターでは、利用者の多様化に伴い多言語対応が求められる一方、その体制整備が十分でないことも課題となることがあります。

外国語での問い合わせが発生した際、対応できるオペレーターが限られていると、応対までに時間がかかったり、他の業務に負担が集中したりします。また、言語ごとに対応品質のばらつきが生じやすく、誤解や認識のズレがクレームにつながるリスクもあります。

さらに、多言語対応AIツールや翻訳ツールなどのシステムが整っていない場合、問い合わせ内容の理解や確認に時間がかかり、応対がスムーズに進まなくなる場合があります。

10.人材不足

コールセンターでは、慢性的な人材不足も大きな課題となっています。問い合わせ量が一定以上あるにもかかわらず十分な人員を確保できない場合、オペレーター一人あたりの対応件数が増加し、業務負荷が高まりやすくなります。その結果、応対品質の低下や待ち時間の長期化を招き、顧客満足度の低下につながる恐れがあります。

また、採用市場においてコールセンター業務は「負担が大きい」「長く続けにくい」といったイメージを持たれやすく、応募者が集まりにくい傾向があります。加えて、採用できたとしても育成に時間がかかるため即戦力化が難しく、人材不足が解消されにくいという悪循環に陥りがちです。

コールセンターの課題を解決するアイデア

こういったコールセンターの課題を解決するためには、どのようなアイデアが考えられるでしょうか。

AIやシステムを活用する

コールセンターの課題を解決するうえでは、AIやシステムを活用することも有効です。

コールセンターでは、人材不足や育成の負担、応対品質のばらつき、業務効率の低下といった課題が重なりやすく、人的対応だけでは限界があります。AIやシステムを導入することで業務を補完・自動化し、オペレーターの負担を軽減しながら安定した運営を実現しやすくなるでしょう。

教育や育成の面においても、AIやシステムの活用は効果的です。オペレーターごとの対応傾向や習熟度を把握しやすくなり、指導内容の属人化を防ぐことにつながります。

オペレーターの育成・教育体制を強化する

コールセンターの課題を解決するためには、オペレーターの育成・教育体制を強化することも重要です。オペレーターは顧客対応の最前線を担う存在であり、スキルや知識の差がそのまま応対品質や顧客満足度に影響します。

育成・教育体制を見直し、基礎知識の習得から応対スキルの定着までを体系的に支援することで、オペレーターが安心して業務に取り組める環境を整えることができます。こうした取り組みは、応対品質の安定化だけでなく離職防止や組織全体の生産性向上にもつながるでしょう。

マニュアル・ナレッジを体系化する

マニュアルやナレッジを体系化することも、コールセンター運営における重要なポイントです。情報が分散していたり更新が追いついていなかったりすると、必要な情報を探すだけで時間がかかり、応対の遅れや回答ミスが発生しやすくなります。

マニュアルやナレッジが整理されていない状態では、教育効率や応対品質の維持も難しくなります。そのため、情報を整理・統一し、誰でも同じ水準で活用できる仕組みを整えることが安定したコールセンター運営につながるでしょう。

働きやすい環境・制度を整備する

コールセンターの課題解決には、働きやすい環境や制度の整備も欠かせません。

コールセンター業務は、問い合わせ対応が連続する緊張感の高い仕事であり、シフト制やクレーム対応による精神的負担も大きくなりがちです。そのため、休憩の取りやすさや業務量の偏り、評価制度の不透明さなどが重なると、モチベーション低下や離職につながりやすくなります。

働く環境や制度が現場の実情に合っていないと、オペレーターが本来の力を発揮できず、応対品質や生産性にも悪影響を及ぼしてしまうでしょう。

アウトソーシングを活用する

コールセンターの課題解決策として、オペレーター派遣やコールセンター業務の委託といったアウトソーシングを活用する方法もあります。自社運営では、人材採用や育成、シフト管理、繁忙期対応などに多くの工数とコストがかかり、安定した体制を維持するのが難しくなることがあります。特に人材不足が深刻な状況では、必要な人数を確保できず、現場の負担が増大しがちです。

アウトソーシングを活用すれば、必要なタイミングで即戦力となるオペレーターを確保しやすく、運営負荷の平準化につながります。一方で、委託範囲や品質管理が曖昧なままだと、応対品質の低下や情報共有不足を招く可能性もあり、適切な活用が求められます。

コールセンターの課題解消に有効なAIツール

コールセンターの課題解消にはAIの活用が有効ですが、どのようなツールがあるのでしょうか。ここでは課題解消に役立つAIツールを紹介します。

ロープレAI

コールセンターの課題解消においては、ロープレAIの活用が有効です。

ロープレAIツールを利用することで、オペレーターは実際の顧客対応を想定したロールプレイングを、時間や場所を問わず何度でも行えるようになります。AIが顧客役となってさまざまな質問やクレームを自動生成するため、経験の浅いオペレーターでも実践に近い形で対応力を高めることが可能です。

また、ロープレAIは対応内容や話し方、表情、言い回しなどをデータとして分析し、改善点をフィードバックできます。これにより、属人性を排除し、育成品質を一定に保ちながら教育を行えます。オペレーターの育成負担や教育コスト、指導者不足といった課題解消につながるツールといえるでしょう。

『AIロープレのメリット・できることとは？サービス11選、導入手順も解説』

カスハラリスク検知AI

カスハラリスク検知AIも、コールセンターの課題を解決するのに有効なツールです。

カスハラリスク検知AIは、顧客との通話内容をリアルタイムや事後にAIが分析し、対応中または対応後にハラスメントのリスクがある発言や行動を自動で検知します。これにより、オペレーターの心理的安全性を高め、早期に適切なフォローやエスカレーションが可能になります。

実際、「コンタクトセンター従事者に関する意識調査」でも、「AIに期待する支援内容」として、「カスタマーハラスメントなどのリスクを判定して上司に報告すること」が33.2%で上位となっています。

『カスハラ対策にAIは有効？利用できるAIシステムも紹介』

AI補助ツール

コールセンターでは、AI補助ツールの活用がオペレーターの負担軽減と応対品質の向上に有効です。

AI補助ツールによって、オペレーターが応対中に必要な情報を即座に提示したり、次に何を応答すべきかをサジェストしたりすることができます。これにより、応対速度や正確性が向上するとともに、オペレーターの心理的負担や教育負担の軽減につながります。

上の調査でも、有人応対において「知識不足」等の課題を感じている層も多く、78.7%が「AIにサポートしてもらいながら対応したい」と回答しています。

AI自動応答システム

コールセンターの課題解消には、AI自動応答システムの導入も有効です。

AI自動応答システムは、AIを活用して問い合わせに対して自動で応答できる仕組みであり、まずは簡易な質問や定型的な問い合わせを有人応対に頼らず処理できます。一次対応をAIで完結させ、有人対応は高度な問い合わせに集中させるなどの利用ができます。これにより、オペレーターの負担を軽減し、繁忙時の待ち時間短縮や機会損失を減らすことができます。

「コンタクトセンターに関する調査」によると、自動対応が活用されるシーンとしては、手順が定型化しやすい 「確認・手続き」 領域で満足度が高い傾向にあるとされています。

『コールセンターでのAI活用とは？メリットや事例、注意点を紹介』

コールセンターにAIを導入するときの注意点

では、いざコールセンターの課題に対してAIを導入するときには、どのようなポイントに気をつけるのがよいでしょうか。

導入目的とKPIを明確にする

コールセンターにAIを導入する際には、導入目的とKPIを明確にすることが重要です。

AIは業務効率化や品質向上、人材不足の解消など幅広い効果が期待できますが、目的が曖昧なまま導入すると「何を改善したかったのか」「効果が出ているのか」が判断できなくなります。導入目的とKPIを事前に定めておくことで、AI活用の方向性が明確になり、投資対効果を正しく評価できるようになるでしょう。

また、導入目的が明確であれば現場と経営層の認識を揃えやすくなる点が挙げられます。AI導入の狙いが共有されていないと、現場は「業務が増えた」と感じ、経営層は「思ったほど成果が出ていない」と評価してしまい、ギャップが生じてしまいます。KPIを共通指標として設定しておくことで、成果を同じ物差しで判断できるようになります。

現場業務との適合性を確認する

コールセンターにAIを導入する際には、現場業務との適合性を十分に確認しなくてはなりません。

AIツールは業務効率化や品質向上に効果を発揮しますが、実際の業務フローやオペレーターの働き方に合っていなければ、かえって現場の負担を増やしてしまう可能性があります。操作が複雑だったり既存システムとの連携が不十分だったりすると、AIを使いこなせず形骸化してしまう場合があります。

そのため、導入前にはトライアルや現場ヒアリングを行い、実際の業務にどのように組み込めるのかを検証することが欠かせません。

AIに任せる範囲と人が対応する範囲を切り分ける

コールセンターにAIを導入する際には、AIに任せる範囲と人が対応する範囲を明確に切り分けることが重要です。

AIは定型的な問い合わせ対応や一次対応、情報提示などを得意とする一方で、顧客の感情に配慮した対応や複雑な判断が求められる場面では、人による対応が欠かせません。役割分担が曖昧なまま導入すると、AIで対応しきれない問い合わせが増え、かえって顧客満足度の低下や現場の混乱を招く恐れがあります。

例えば、よくある質問や手続き案内はAI自動応答に任せ、クレーム対応や個別事情を含む相談はオペレーターが対応するといった切り分けを行うことで、業務の効率化と品質維持を両立しやすくなるでしょう。

セキュリティ・個人情報保護に配慮する

コールセンターにAIを導入する際には、セキュリティ対策や個人情報保護への十分な配慮が欠かせません。

コールセンターでは、顧客の氏名・連絡先・契約内容・支払い情報など、機密性の高い個人情報を日常的に取り扱います。AIツールは通話内容の解析やデータの蓄積・学習を行うケースが多いため、情報管理体制が不十分なまま導入すると、情報漏えいや不正利用といった重大なリスクにつながります。特にクラウド型AIを利用する場合は、データの保存場所や管理主体を事前に把握しておくことが重要です。

具体的には、通信の暗号化、アクセス権限の厳格な管理、ログの取得や監査体制の整備など、基本的なセキュリティ対策が適切に講じられているかを確認する必要があります。また、AIの学習データとして顧客情報がどのように扱われるのか、二次利用の有無や保存期間についても事前に確認しておくのがよいでしょう。

導入後の運用・改善体制を整える

コールセンターにAIを導入する際には、導入して終わりにするのではなく、導入後の運用・改善を行うことが重要です。

AIツールは導入時点ですべての課題を解決できるわけではなく、運用を通じて精度や効果を高めていく必要があります。問い合わせ内容や顧客ニーズは日々変化するため、シナリオの見直しや学習データの更新を継続的に行わなければ、AIの性能は十分に発揮されません。

また、現場で実際にAIを利用するオペレーターの声を収集し、使いにくさや判断ミスが起きやすいポイントを把握することも欠かせません。現場のフィードバックを反映せずに運用を続けると、AIが業務効率を高めるどころかかえって負担を増やしてしまう可能性があります。

まとめ

コールセンターは、オペレーターの育成や離職、人材不足、カスハラ対応、AI・DXへの対応遅れなど、さまざまな課題を抱えやすい領域です。こういった課題を解消しなくては、応対品質の低下や顧客満足度の悪化、さらには現場の疲弊といった悪循環に陥るリスクがあります。

ビーモーションでは、コールセンターの現場の課題解決を支援するために、ロープレAIやカスハラリスク検知AIなど、実務に直結するAIソリューションを提供しています。オペレーター育成の効率化や属人化の解消、カスハラによる心理的負担の軽減など、現場視点に基づいた支援を行います。

特にロープレAIは、AIの推論力や文脈理解、状況判断力を活かし、実際の顧客対応に近い形でトレーニングできる点が特徴です。ユーザーの発話に応じてAIの返答や態度が変化するため、マニュアル通りでは対応できない場面にも柔軟に対処する力が身につきます。直感的に操作できる設計と豊富な演習バリエーションにより、経験や習熟度に応じた学習を負担なく行うことができます。