AIによって浮いたリソースを何に使うか。もちろん、「同じ仕事の量を増やす」ことに再投資する選択肢は考えられるが、それだけでは組織の競争力は積みあがりにくい。「異なる種類の仕事」へと質的に転換させていくことで、Co-pilot型の真価が見えてくる。そしてその転換は、個人の努力に頼るだけでは継続しない。組織としての設計が支えになって初めて定着していく。
コンタクトセンターにおいてAIが浮かせるリソースは、主に３種類が挙げられる。（１）通話後の要約・記録作成の自動化（ACW短縮）、（２）応対中の情報検索・FAQ参照の支援、（３）応対履歴の構造化・分類の自動化である。これらはいずれも「処理の効率化」であり、オペレータの時間的余白を生み出す。問題は、この余白をどこに向けるかだ。
第一に、SVによるコーチング時間の確保が考えられる。 多くのセンターでSVが最も不足しているのは、オペレータと個別に向き合う時間だ。AIが事務処理を引き受けることで、SVは週単位にすれば数時間のコーチング枠を設けられるだろう。ただし「空き時間ができたら随時やる」では機能しない。カレンダーに固定し、評価項目に組み込んで初めて継続する。第二に、複雑な案件や高感情案件への対応力強化が考えられる。 AIで処理できる定型案件が増えるほど、有人チャネルに残る案件は相対的に難易度が上がるはずだ。だが、ここで磨かれる対応力こそが、AI時代において人間が担う最後の競争優位の源泉になる。余白を活用したロールプレイ研修や事例研究の時間を組み込むことで、オペレータは「AIに置き換えられない専門職」へと確実に進化していく。
そして第三に、最も重要だと考える再投資先が、「VOCの構造化と経営への還元」である。ここに、Co-pilot型を採用する真価がある。
あるホテルグループのマーケティング部門は、複数施設の顧客満足度アンケートを分析する役割を担っていた。しかし実態は、分析というより「コメントの処理」に追われる日々だった。
月次の会議では、宿泊・レストラン各部門の担当者が顧客コメントを１件ずつ確認し、それぞれにアクションを記入する運用が続いていた。人手不足の現場スタッフがミーティングを設定してコメントに対策を書き続ける—「この資料作りが現場スタッフのゴールになってしまっていた」と、同社のマーケティング担当者は語る。
問題はさらに根深い。「部屋が狭い」「設備の老朽化」といった今すぐには対応できないコメントにも回答を書かねばならず、優先度の低い声にも時間を取られる一方、本当に手を打つべき課題は埋もれていく。しかも同じコメントが毎月繰り返し上がっても、前回の対応と現状が照合されないため、改善がトラッキングできていない。「毎回同じ話になっている」という状況だ。VOCの活用が進まなかった背景には、ツールの限界もあった。既存ツールではカテゴリを増やすと精度が落ちるため、分類を大幅に減らさざるを得ず、詳細な分析ができなかった。分析結果は依頼した部門にしか届かず、他部門は「渡されたものしか見られない」という縦割り構造が常態化していた。
マーケティング部門は顧客の声から課題を感じ取っていても、データの裏付けなしに現場に提案をすると「あなたたちは現場で働いているわけじゃない」と跳ね返される。「件数で裏付けができれば、私たちが問題だと思ったことも提案できるし、現場も課題感を持ってもらえるのではないか」—そう語る担当者の言葉に、VOCが経営に届かない構造問題の本質が凝縮されている。
2026年09月01日 15時28分 公開
2026年09月01日 15時28分 更新
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