ニュースダイジェスト

　ビーウィズは、クラウドPBX・コールセンターシステム「Omnia LINK」の新機能の提供を開始したことを発表した。
　ビーウィズは、Omnia LINKにおいて生成AIを活用した機能アップデートを実施した。今年10月の改正労働施策総合推進法施行により、企業にはカスタマーハラスメント対策が義務付けられる。こうした状況のなか、顧客接点の最前線であるコンタクトセンターでは、オペレーターを守る体制整備に加え、カスハラを未然に防ぐ観点からも、応対品質の向上や適切な評価・管理体制の構築がこれまで以上に求められている。今回のアップデートは、生成AIによる応対支援・評価の自動化を通じて、こうした現場の課題に応えるもの。
　新たに提供を開始した主な機能は、以下のとおり。
➀生成AIによる応対品質評価システム「Omnia LINK auto-score（オートスコア）」
　ビーウィズが培ってきた応対品質評価のノウハウをもとに、通話内容から応対評価とフィードバックカルテを自動生成し、終話後すぐに評価結果を確認できる。これにより、SVが担っていた評価業務の負担軽減に加え、オペレーターへの指導や育成により多くの時間を充てることが可能となり、より効果的な人材育成と応対品質向上に貢献する。
➁ソフトフォンでの生成AIによる要約表示に対応
　Omnia LINKのソフトフォンが、生成AIによる通話要約の表示に対応した。通話終了後30秒から数分で要約が自動生成され、オペレーターが手元ですぐに確認できる。後処理時間の削減や応対ログの均一化に加え、従来は管理画面やオプションCRMでの確認が必要だった要約を、より手軽に活用できる。
➂オートダイヤラーを搭載
　仮想エージェントを活用した完全無人の自動発信機能「オートダイヤラー」により、アンケート・債権管理・販売促進など定型の発信業務を自動化できる。通常の受発信業務と並行して稼働できるため、オペレーターをより付加価値の高い業務に充てることが可能。

　ドゥファイン（本社：東京都千代田区、恩田謙太郎社長）は、2025年度「はばたく中小企業・小規模事業者300社」に選定された。
　「はばたく中小企業・小規模事業者300社」は、革新的な製品・サービス開発、地域経済の活性化、多様な人材活用の観点から、優れた取り組みを行っている中小企業・小規模事業者を選定するもの。
　同社は、35年にわたるコールセンター運営のなかで、シニア人材の積極的雇用と電話応対力の育成・診断、そして人とAIの役割分担によるDXに取り組んできた。
　今回評価された主なポイントは下記の3点。
1. シニア人材の積極的な雇用と育成
2. 電話応対力の診断と人材育成
3. 人とAIが共存するDXへの挑戦
　同社は、シニア層が長く活躍できる雇用環境の整備や、長年のノウハウに基づく電話応対の高度な育成体系に挑戦し、さらに人とAIが共存する先進的なDX推進に取り組むことで、人材の成長と業務品質の向上を両立させている点が評価され、はばたく中小企業・小規模事業者300社に選定された。

　パーソルビジネスプロセスデザイン（本社：東京都港区、市村和幸社長）は、同社が提供するコールセンターアウトソーシングサービスにおいて、自社開発のAIボイスボットを組み合わせた新たなコンタクトセンターサービスの提供を開始した。
　同サービスは、AIボイスボットによる一次受付・FAQ対応・用件分類・振り分けをコールセンター運用に組み込み、定型的な問い合わせの自動完結化と、有人オペレーターとのハイブリッド運用を実現するもの。
　AIボイスボットによる会話内容をもとに、AIがリアルタイムに評価・判定を行い、オペレーターへの最適な切り替えタイミングを自動で判断する。エスカレーションされたオペレーターは直前の会話内容を確認しながらスムーズに即時対応が可能。これにより運用工数の削減およびコストの最適化と、営業時間外を含めた安定した顧客対応体制の構築を支援する。
　近年、コンタクトセンター業界では、慢性的な人材不足や採用難を背景に、自動応答システムや事前に設定したシナリオに基づくボイスボットの導入が進んでいる。これらの取り組みは一定の効率化をもたらす一方で、想定外の質問やシナリオ外の発話には人による対応が必要となり、結果として十分な工数削減に至っていないのが実情。さらに問い合わせ件数の増加や応対時間の長期化により、運用負荷は依然として軽減されていない。特にピークタイムや繁忙期には受電の取りこぼしや待ち時間の増加が発生しやすく、顧客満足度への影響が課題となっている。
　また、夜間や営業時間外の有人体制の構築は、人件費やシフト設計・教育負担の面で難易度が高く、24時間365日対応を求める顧客ニーズとのギャップが生じている。加えて応対後に発生する後続の事務処理は生産性を低下させる要因となっている。
　パーソルビジネスプロセスデザインはこうした課題に対し、同社のコールセンターアウトソーシングサービスにAIボイスボットを組み込むことで、一次対応から定型業務、後処理までを一体的に自動化し、運用の省人化とサービスレベル向上を同時に実現するAIボイスボットを組み合わせたコンタクトセンターサービスを提供する。
　電話着信後、AIボイスボットが自然言語で顧客の要件を聞き取り、内容を認識・分類する。FAQ対応や各種案内、受付、予約、申請内容の確認などの定型業務はAIのみで完結させることができ、従来オペレーターが対応していた業務の工数を大幅に削減する。
　AIボイスボットによる対応状況を、別のAIがリアルタイムに評価することで、個別判断や高度な対応が必要な問い合わせや、AIでの解決が困難と判断された場合は、有人オペレーターへスムーズに引き継ぐ。これにより、従来のボイスボットにみられがちであった複数回の聞き返しなどを抑制し、顧客のストレスや不満の軽減を図る。 AIによる自動完結と人による対応を適切に組み合わせることで、顧客体験（CX）の向上と運用効率の両立を実現する。
　有人対応へ引き継ぐ際には、通話内容の要約や応対結果のデータ化を自動で行い、CRMや業務システムへ連携する。これにより、応対後に発生していた入力や確認といった後続の事務処理を原則不要とし、オペレーターの負担軽減と生産性向上を図る。
　AIボイスボットは24時間稼働するため、営業時間外や夜間でも同一品質の応答が可能。繁忙期や突発的な問い合わせ集中時においても、受電の取りこぼしを防ぎ、安定した顧客対応体制を構築する。
　パーソルビジネスプロセスデザインが培ってきたコンタクトセンター運営・BPOの知見を活かし、業務整理から会話フロー設計、PoC、本番運用までを一貫して支援する。さらに、これまでの運用知見を基にボイスボットを設計・開発し、回答精度や自動完結率の継続的な向上を図る。
　パーソルグループ基準に基づく個人情報管理、通話録音・ログ管理、監査対応を徹底し、安心・安全な運用環境を提供する。
　将来的にはコールセンターを運用する企業を対象に「AIボイスボット」の導入・開発支援も提供していく予定。

　帝国不動産（本社：東京都中央区、木本啓紀社長）は、賃貸管理やリーシング業務を担うプロパティマネジメント本部において、入居者への案内品質向上と賃貸管理業務の効率化を目的に、グリーン・シップ（本社：東京都千代田区、田中明子社長）が提供するロボットコールセンターを導入し、2026年6月より銀座支店でトライアル運用を開始した。
　近年、賃貸住宅市場では、更新時の賃料改定対応や管理受託戸数の増加に伴い、更新手続きや支払いに関する案内業務が増えている。こうした手続きは、入居者にとっても日々の生活の中で見落としやすく、対応が後回しになることがある。
　今回導入するロボットコールセンターでは、自動音声による電話案内やSMS送信を通じて、必要な情報を適切なタイミングで届ける。これにより、入居者の手続き忘れや行き違いを減らすとともに、担当者が、より丁寧な対応が必要な個別相談や状況確認などの業務に時間を使える体制を目指す。
　帝国不動産では、管理受託戸数の増加に伴い、更新や事務手続きの案内業務が増加している。特に賃料改定を伴う更新の割合は、2022年時点では全体の約20％であったが、2026年には約67％まで拡大した。更新合意書の回収や更新料の案内など、入居者への連絡機会も増えている。契約の電子化を進める一方で、書類返送の確認や支払いに関する案内など、入居者１人ひとりに応じた丁寧なフォローの重要性も高まっている。
　こうした中、電話による定型的な連絡業務が担当者の大きな負担となっていたため、同社では定型的な案内の自動化を推進。入居者への連絡をより迅速かつ確実に行う体制づくりを進めている。
　ロボットコールセンターは、更新手続きや支払い案内の対象者リストをアップロードすることで、自動音声による電話案内を行うサービス。電話がつながらなかった場合にはSMSを自動送信し、必要な案内を届ける。また、入居者から折り返しの電話があった場合も自動音声で対応し、必要に応じて担当者へ転送する。さらに、架電日時や応答状況などの履歴を記録することで、案内漏れの防止や、その後のフォローにも活用する。
　更新書類の返送や支払いに関する手続きは、忙しさの中で見落とされることがある。自動音声案内やSMSを活用し、必要なタイミングで継続的に案内することで、入居者の手続き忘れや行き違いを防ぐ。
　電話案内や折り返し対応などを自動化することで、担当者は個別相談や状況確認など、人による対応が必要な業務により多くの時間を使えるようになる。
　帝国不動産では、更新手続きや支払い案内に関する電話対応について、年間約1,100時間超の工数が発生していると試算している。ロボットコールセンターの導入により、年間約281万円相当の工数削減効果を見込んでいる。

　AIとCRM搭載のAgentic Customer Platformを提供するHubSpot Japan（本社：東京都千代田区、伊佐裕也社長、HubSpot）は、マクロミルの協力のもと、「日本のカスタマーサービスに関する意識・実態調査2026」を実施した。本調査は、日本国内のカスタマーサービス担当者（以下、CS担当者）618名、および企業のカスタマーサービス利用経験者（以下、利用者）206名、計824名を対象に、カスタマーサービス業務の変化、生成AI活用、顧客の問い合わせ行動を把握することを目的としている。
　今回の調査では、利用者の88.3%が企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みると回答した。また、利用者の69.9%が企業のカスタマーサービスにおけるAI対応を「利用したい」と回答する一方で、自分の状況に合わせた柔軟な対応や複雑な技術的トラブルでは人間による対応を希望する回答も上位となった。カスタマーサービスを提供する企業にとっては、顧客が問い合わせ前に正確な情報へたどり着ける環境を整えることに加え、AIによる対応と人間による対応を状況に応じて円滑につなぐ顧客体験の設計が重要になると考えられる。
1. 利用者の88.3%が、問い合わせ前に「いつも」または「たいてい」自己解決を試みる
　利用者に、企業のカスタマーサービスに問い合わせる前に自分で解決を試みる頻度を聞いたところ、「いつも自己解決を試みる」が48.5%、「たいてい自己解決を試みる」が39.8%となり、合計88.3%が問い合わせ前に自己解決を試みていることがわかった。「半分くらいは自己解決を試みる」（8.3%）まで含めると96.6%に上る。
　問い合わせ前に自己解決を試みる利用者（n=199）が利用する手段としては、「検索エンジン（Google等）」（69.3%）が最多で、「企業のFAQ・ヘルプページ」（56.3%）、「企業のチャットボット」（41.2%）、「生成AI（ChatGPT、Gemini等）」（41.2%）、「知人・同僚に相談」（40.7%）が続いた。特に、BtoBの利用者では、自己解決手段として生成AIを利用する割合が56.6%となり、BtoCの利用者（26.0%）を上回った。
　こうした結果から、顧客対応は、問い合わせ窓口に入ってからだけでなく、顧客が情報を探し始める段階から設計する必要があることがうかがえる。企業には、顧客が問い合わせ前に正確な公式情報へたどり着けるよう、FAQ、ヘルプページ、ナレッジベース、AIによる一次回答などの情報環境を整えることが求められる。
2. 利用者の69.9%が企業のAI対応を利用したいと回答。一方、人間対応を求める場面も明確に
　企業のカスタマーサービスにおけるAI対応について、利用者の69.9%が「利用したい」と回答した。内訳は、「積極的に利用したい」が28.2%、「場面や内容によっては利用したい」が41.7%です。一方、「できれば人間に対応してほしい」「必ず人間に対応してほしい」の合計は18.0%であった。BtoBの利用者ではAI対応の利用意向が74.8%、BtoCの利用者では65.0%となった。
　人間による対応を希望する場面としては、「自分の状況に合わせた柔軟な対応が必要なとき」（47.1%）、「複雑な技術的トラブルを解決したいとき」（45.6%）が上位となった。「すべての場面で人間に対応してほしい」は16.0%にとどまり、利用者はAI対応を一律に拒否しているのではなく、内容に応じてAIと人間の対応を使い分けたいと考えていることがうかがえる。
　そのため、企業がAI対応を設計する際には、AIで完結できる問い合わせを増やすだけでなく、顧客が人間による対応を必要とする場面で円滑に切り替えられる導線を整えることも重要だ。
3. CS担当者がAIに任せたい業務はFAQ、データ集計、記録分類。共感的対応は人間担当を希望
　CS担当者に、AIと人間のどちらが担当するのが望ましいかを業務別に聞いたところ、AI担当を望む割合が高かったのは「よくある質問（FAQ）への定型的な回答」（64.2%）、「顧客データや対応履歴の集計・分析」（60.5%）、「問い合わせ内容の記録・分類・振り分け」（56.3%）であった。
　一方、人間担当を望む割合が最も高かったのは「顧客の感情に寄り添った共感的な対応」（53.2%）。「クレーム対応・エスカレーションの判断」（39.8%）、「新人CS担当者の教育・ナレッジ共有」（35.1%）、「複雑な問題の原因特定と解決策の判断」（34.0%）も人間担当を望む割合が相対的に高くなった。
　この結果から、カスタマーサービスにおけるAI活用は、人間の仕事を一律に置き換えるものではなく、業務単位でAIと人間の役割を設計することが重要だと考えられる。ただし、実際の問い合わせ対応では、問い合わせ内容や顧客の希望によって必要な対応が変わる。AIと人間の役割を大まかに定めながらも、AI対応から人間による対応へ円滑に切り替える判断や導線をあわせて設計することが重要。
4. 生成AI活用者の過半数が、対応時間、スキル習得、負担感、対応品質で改善を実感
　CS担当者全体のうち、カスタマーサービス業務で生成AIを活用している人は35.0%であった。生成AI活用者に、業務への影響を聞いたところ、「1件あたりの問い合わせ対応にかかる時間」と「新しい知識やスキルの習得スピード」はそれぞれ55.6%が「改善した」と回答した。「業務上のストレスや負担感」は53.2%、「顧客対応の品質（正確性・適切さ）」は51.4%が「改善した」と回答しており、生成AI活用者の間では効率だけでなく品質や負担感にも改善実感が見られる。
　生成AI活用者が効率化されたと感じる時間の使い道としては、「顧客一人ひとりに合わせた丁寧な対応」（34.3%）、「自身のスキルアップや研修への参加」（31.0%）、「複雑・高度な問い合わせへの対応」（29.6%）が上位となった。生成AI活用は、単なる対応時間の短縮だけでなく、人間が担うべき丁寧な対応や高度な問い合わせ対応に時間を充てる可能性を示している。
5. 組織支援ありの層では、生成AI活用率とCS職の将来性に対する前向きな見方が高い傾向
　CS担当者に、勤務先で生成AI活用に対する支援や取り組みがあるかを聞いたところ、「支援あり」は41.7%、「特に支援や取り組みはない」は48.9%、「生成AIの業務利用が禁止されている」は9.1%であった。支援内容としては、「AI活用のガイドライン・ルールが策定されている」（16.7%）、「AIツールの利用費用を会社が負担している」（14.6%）、「AI活用に関する研修・トレーニングがある」（14.4%）が上位。
　組織による支援がある層では、生成AI活用率が67.1%だったのに対し、支援がない層では12.8%であった。また、CS職の将来性を明るいと感じる割合は、組織による支援ありの層で56.2%、支援なしの層で28.0%となった。なお、この結果は相関を示すものであり、組織による支援が生成AI活用率や将来性への見方を直接高めることを示すものではない。
　ただし、組織による支援の内容を見ると、ガイドライン、研修、公式ツールの提供、成功事例の共有、上司や経営層による推奨など、AI活用を個人の試行錯誤にとどめず、日常業務の中で使える状態に近づける取り組みが含まれる。AI活用をCS組織の能力として定着させるには、ツール導入だけでなく、利用方針、ナレッジ整備、教育、品質管理、エスカレーションルールを含めた運用設計が必要になる。
6. カスタマーサービスに届く問い合わせは全体で一様に複雑化しているわけではなく、変化に向き合う層で強く実感される傾向
　CS担当者に、顧客からの問い合わせ内容が1年前と比べてどう変化したかを聞いたところ、「変わらない」が66.7%で最多となった。「複雑化・高度化した」の合計は27.3%、「単純化した」の合計は6.0%。
　一方、能動的フォローを兼務する層では42.5%、生成AI活用者では46.8%、組織による支援ありの層では43.8%が、問い合わせ内容が複雑化・高度化したと回答した。利用者の約9割が問い合わせ前に自己解決を試みるなか、すべての現場で一様に問い合わせが複雑化しているとは言えないものの、AI活用や能動的な顧客対応に取り組む層では、問い合わせ内容の変化を強く感じている可能性がある。
　また、能動的フォローを兼務する層では、CS職の将来性を明るいと感じる割合も53.1%と、受動的サポート中心の32.6%を上回った。問い合わせ対応に加え、顧客の状況に応じた支援や提案も担う層では、AI時代のカスタマーサービスの役割をより前向きに捉えている可能性がある。

　プラスアルファ・コンサルティングは、同社が提供するCRM/MAツール 「カスタマーリングス」がエトヴォス（本社：大阪府大阪市、尾川ひふみ社長）に導入されたことを発表した。
　エトヴォスでは、顧客のLTV向上に向けて、お試し購入から定期通販への引き上げ、カゴ落ちメール、ポイント有効期限通知など、顧客状況を分析しその行動に合わせた細やかなMA施策を実行できる仕組みが必要とされていた。
　導入前の環境では、各ブランドにおける広告やキャンペーン情報の配信といった運用に工数の大半を割いてしまい、分析結果を活かした戦略的なマーケティング活動にまで十分な時間を確保できないという課題を抱えていた。この課題を解決するため、カスタマーリングスの少人数での運用でも扱いやすいUIや、顧客データを多角的に分析できる点を評価し、マーケティング基盤を採用した。
　本導入により、オウンドメディアのデータを統合し、顧客データをマーケティング施策に活かすPDCAを構築することによりROI向上を目指す。

　VideoTouch（本社：東京都渋谷区、上坂優太社長）は、同社が提供するコンタクトセンター特化のAIロールプレイング「AIロープレ」が、ラストワンマイル (本社：東京都豊島区、渡辺誠会長兼社長）に導入されたことを発表した。
　ラストワンマイルは、新生活における電気、ガス、インターネットなどの生活インフラに関わる各種サービスの販売や契約手続き代行、24時間365日対応のコンタクトセンターなど、全4拠点の自社グループコンタクトセンターを活用した事業を主力事業として行っている 。これまでも高いサービス品質と効率性を維持してきたが、さらなる事業拡大と体制強化を見据え、AI技術の積極的な活用による飛躍的な生産性向上を目指している。
　具体的には、これまでのコールセンターにおけるマネジメント体制は「管理者1名に対しオペレーター10名」という規模であっが、AIのサポートにより「1名で100名をマネジメントできる体制」へと進化させるなど、従来の枠組みを超えた業務改革によりスケーラビリティ向上を推進する。この大きな変革を実現するため、以下の観点からAIロープレの導入に至った。
・急増する需要に対し、迅速なサービスを提供し続けるための体制強化
　電気・ガス・インターネット開通などの需要が集中する繁忙期（特に2～3月）においても、これまで以上のスピードと規模で即戦力を育成できる体制を構築する 。AIによる24時間・何度でも実施可能なセルフロープレを組み込むことで、研修の圧倒的な効率化を図り、サービス提供スピードをさらに加速させる。
・さらなる高水準での評価品質の均一化と可視化
　現在維持している高い応対品質を、AIによる統一指標で管理することで、全拠点においてより高次元で均一化されたサービスを実現する 。AIロープレのレポート機能によってオペレーターごとの練習量やスキル推移も可視化され、データに基づいた客観的なフィードバックをすることで、オペレーターのスキルアップを高い精度で支援し、顧客満足度のさらなる向上を目指す。
　AIロープレは、コンタクトセンター特化のAIロールプレイング。AIロープレを活用することで、オペレーターが待機時間なしに練習できる環境を提供することができ、繰り返し練習することが可能になる。また、AIがロープレ内容を評価することで、発言の良し悪しを具体的かつ公正にフィードバックし、人が評価する場合に発生しやすい、指導のブレを解消する。