座談会 ＜コールセンターの生成AI新活用＞
“伝道師”３名の提言から読み解く
AIエージェントが与える「CXインパクト」
AIエージェント時代のカスタマーサポートのあり方について、本編集部主催の「ネクスト・コンタクトセンター・サミット夏2025」では、エバンジェリスト３名を招聘し議論。AIエージェント活用によってコールセンターの働き手に起こり得る進化についても考察。その模様を採録する。
＜出席者＞（順不同）
一般社団法人Generative AI Japan
発起人／業務執行理事／事務局長
ベネッセコーポレーション
データソリューション部 部長
デロイト トーマツ リスクアドバイザリー
マネージングディレクター
AICX協会
代表理事
＜モデレータ＞ コールセンタージャパン編集部
──AIエージェントの登場によりコールセンターやCXはどのように変化するでしょうか。
國吉 顧客対応における進化では、「パーソナライズ」が大きな要素を占めると思います。教育分野ではすでに近い事例があり、英語のライティングスキル向上など“AIエージェント的”な発想を取り入れながら、設定されたゴールに向けて個別に最適なフィードバックを提供する取り組みがはじまっています。
その裏側では、AIエージェントが業務を分解して、必要なデータや情報を、他のシステムと連携しながら取得・活用していく仕組みがさらに取り入れられ、進化していくと考えられます。従来は「人にしかできない」と考えられていた領域にもAIが関わることで、現場の業務プロセス全体が変わりつつあると感じています。
山本 従来の生成AIは、一問一答の使い方が主流でした。しかしAIエージェントは、業務プロセス全体を自ら設計し、連続的なタスクを自動遂行できるようになっています。こうした変化を実現するには、さまざまなデータやツールをつなぐことが不可欠。その手段として最近は、MCP（モデル・コンテキスト・プロトコル）も注目されています。自律的にサービスやプロダクトを選択するようになると、マーケティングやカスタマーサポートの現場では、これまでの「人」だけでなく、AIエージェントそのものも、新たなターゲットになり得るというドラスティックな変化が起こってくるでしょう。
小澤 AIエージェントの特性として、「学習と適応」の観点が重要です。例えば、「今夜、新宿でレストランを探して」と指示すると、私の嗜好に合わせた焼肉店を優先的に探してくれる、といったパーソナライズは、事前に設定することですでに実現しています。ただ、今後はこうした学習を、組織レベルで適用できるかどうかが、CXの進化のポイントです。会社独自の文化やルール、現場ごとの暗黙知まで、いかにAIに学習させるかが、求められるようになると思います。
──組織レベルでAIを学習・適応させるには、高度なデータマネジメントが不可欠になりそうです。
小澤 企業が保有するデータや、AI活用に使える情報はこれからさらに膨大かつ複雑になっていきます。その中で最も重要視されるのが「データマネージャー」の存在です。パーソナライズを高度化するには、社内データを整理しAIと統合できるスキルを持つ人材の存在が不可欠です。私自身、さまざまな場所でこの人材育成の重要性を提言しています。
山本 同意見です。ひとつ付け加えると、AIエージェントは自律的に動けるとはいえ、現状は「普通の動き」しかできない場合が多い。一方で企業現場には、熟練者ならではの非定型な振る舞いや判断が多く存在します。そうしたノウハウや動き方もAIエージェントに学習させていくには、熟練者がAIに対してフィードバックしたり、AIの提案に意見を返すようなプロセスも必要だと考えます。
國吉 データマネージャーのミッションとして、これまでは社内データの整理が中心でした。しかし今後は、顧客や現場のナレッジとともに社外の有用な情報も適切に管理し、AIと連携するナビゲーター的な役割が求められるようになっていくでしょう。
マルチAIエージェントの
時代へと発展
──次のテーマはオムニチャネルです。電話対応要員が不足する一方、チャットなど他チャネルとの連携が不十分、セルフサービスでは解決力やセキュリティに課題が多いと言われています。
國吉 現状は、セールスやサポートなど、さまざまな部門が分断しています。それが、AIエージェントの導入により“全体最適”の実現が近づく可能性が高い。チャネル統合や連携も、その過程で進化すると考えています。お客様に近いコンタクトセンターがリード役になり、組織横断のCX改革を進める土壌づくりが重要になるでしょう。コンタクトセンター業務のAI活用は、RPAといった定型タスク自動化、指示型の生成AI（チャットボット）から、AIエージェントが環境や条件を踏まえて自律的に目的達成を目指す段階に進化していく。その先に、複数のAIが協調してタスクを進める「マルチAIエージェント」の時代へと発展すると見越しています（以上、図１）。
山本 コールセンターにおける生成AI活用は、顧客に対して生成AIからダイレクトに回答する点において、先進的ユースケースだと思います。しかし、AIエージェントが社内外の複数システムやデータを横断的につなぐことで、個人情報や機密情報がどこで漏れるか分からないという新たなリスクもある。技術が進化するほど、セキュリティやデータプライバシーへの配慮がより重要になってきます。
小澤 管理体制やガバナンスも、これまで以上に重視されるでしょう。私たちAICX協会では、AIエージェント時代のデータ管理戦略を提唱しています。なかでも「Control」（管理体制・ガバナンス）の強化を最優先事項としています。コールセンターはこれまでチャットボット導入で大量のデータ整理を経験してきた分、他部門よりも先進的なリーダーシップを発揮できる可能性があると推察します。
全社横断のプラットフォーム
組織体制づくりが必須
──部門やチャネルの分断の解消に、AIエージェントはどのような効果をもたらすでしょうか。
國吉 とくにマルチAIエージェントは、複数のAIが協調しながらタスクを遂行することで、従来の業務がさらに進化する可能性があります。しかし、自由度が高くなればリスクも高まる。ですから、（AIエージェントを）どのように組み合わせるかは、現場ごとに試行錯誤しながら進めるべきでしょう。
山本 短期間で解消できる課題ではないと思います。現状のプラットフォームやレガシーなシステムも生かしつつ、革新的な領域へと着手していく動きが主流と見ています。中長期的にチャネルや部門の分断を乗り越えるには、全社横断のプラットフォームや組織体制づくりが欠かせません。
小澤 部門やチャネルの分断を解消するには、「どこから統合を進めるか」という戦略設計が肝心です。2025年ごろまでは、コールセンターやフィールドセールスといった組織ごとの取り組みが中心。それ以降は、パーソナライズドマーケティングを複数の組織で統合し、最終的には営業なども含めた、全社一体でCX改革に取り組むようになると考えています。こうした横断的な議論やプロジェクト設計が非常に重要です。
──従業員スキルの進化にAIエージェントをいかに活用すべきでしょうか。
小澤 最近は、「AI人材マトリクス」（図２）というフレームワークで人材育成を考えています。従来の「ユーザー」「プロフェッショナル」に、「ビルダー」「AIアーキテクト」を加えた４象限で捉えています。コールセンターのSVならば、プロフェッショナルとして現場に精通しています。ですが今後は、自身が持つ知識やノウハウを、プロンプトやワークフローとしてAIエージェントに組み込み、「型」として提供することで、AIアーキテクトとしてさらに進化していくことが望ましい。
また以前は、全員がプロンプトを書くことが求められていましたが、これからは“型”を活用し、個人のパフォーマンスを高める時代へと変わりつつあります。プロフェッショナルがAIアーキテクトへ進化し、“型”を組織全体へと展開することで、真の業務変革・生産性向上が実現するはずです。
國吉 今後はより一層「個別対応」や「パーソナライズ」が加速するでしょう。コールセンターでも、AIによるトレーニングやSVのリスキリングなど、人的資本のアップデートが必須になるはずです。ビジネス成長にいかに生かせるか、とくに判断力や「問いを立てる力」が一層、重要になります。
山本 人材の育成には“マインドの転換”も不可欠です。積極的にAIを使いこなそうとする人と、使わない理由を探す人の差は今後、さらに広がっていく。全社的な教育・トレーニングの機会を拡充し、現場が「AIを使わないと不利益」と感じるような仕組みづくりもポイントだと思います。
──今後のCX改革・AIエージェント活用についてお願いします。
國吉 AIエージェントの本格普及は、CXだけでなく社員１人ひとりの働き方や学び方そのものを根本から変革します。今後もAIの進化とともに現場も学び続けることが重要だと感じます。
山本 全社横断のデータ活用やAI活用が進むことで、CXの未来が開けると考えています。積極的なチャレンジと現場主導の改善活動が求められます。
小澤 今後は社内に、「AIアーキテクト」を増やすことが、業務のエージェント化と企業変革のエンジンになっていくと考えます。今こそ“型を生み出し、広げていく”動きが大切です。