AIオペレータとは?IVRとの違いや仕組み・導入メリットと事例を解説

作成日:2026年8月14日 更新日:2026年8月14日

コールセンターでパソコンを使い顧客対応する女性オペレーターのイラスト。コールリーズン分析の対象となる応対業務を表現

「コールセンターの人手不足が深刻で、夜間対応まで手が回らない…」

 「応答品質を落とさず、オペレータの負担を減らす方法はないだろうか?」

 

AIオペレータは、電話応対などでAIを活用し、人が行ってきた応対業務の一部を自動化・支援する仕組みを指して使われる呼称です。ただし、業界全体で統一された定義があるとは言いにくく、事業者によって指す範囲が異なります。

 

本記事では、AIオペレータという呼称を整理したうえで、IVR・ボイスボット等との違い、できること、導入時の注意点や選び方、活用事例を解説します。

AIオペレータとは?

AIオペレータとは、AI技術を活用して、人が行っていた問い合わせ対応や受付などの業務を自動化・支援する仕組みです。


ここでは定義や構成要素を整理し、従来のIVR(自動音声応答)との違いと進化をわかりやすく解説します。

AIオペレータの定義と呼称の使われ方

「AIオペレータ」という言葉には、現時点で業界全体に共通する統一的な定義があるとは言いにくく、事業者やサービスによって指す範囲が異なります。
電話応対の領域では、音声認識や自然言語処理、生成AIなどを活用し、人が担ってきた電話応対の一部を自動化・支援する仕組みを指して使われることがあります。 そのため、「AIオペレータ」と「ボイスボット」を明確に別の製品カテゴリーとして切り分けるのではなく、各サービスがどのような技術・対話方式を採用し、どの業務まで対応するのかを確認することが重要です。
本記事では、電話応対AIの実装・運用を理解しやすくするため、主に次の3つの考え方に整理して解説します。

 

ボイスボットの仕組みや種類、導入時のポイントについて詳しく知りたい方は、こちらもあわせてご覧ください。

ボイスボットとは?仕組み・種類・選び方を体系的に解説

 

AIオペレータで使われる主な対話方式

本記事では、電話応対AIの仕組みを理解しやすくするため、主に「シナリオ型」「生成AI型」「両者を組み合わせる方式」という観点で整理します。

• シナリオ型:あらかじめ設計した会話の流れやルールに沿って応答する方式。手順や確認項目が決まった定型業務など、制御性

・再現性が求められる場面に適しています。 • 生成AI型:プロンプトや業務ナレッジ等を用い、会話の文脈に応じて柔軟に応答する方式。FAQや用件整理などで活用しやすい一方、誤答や想定外応答を考慮した運用設計が必要です。

• ハイブリッド型:シナリオ型と生成AI型を業務や会話の場面に応じて組み合わせる考え方。確実な制御が必要な部分はシナリオ型、柔軟な応答が有効な部分は生成AI型とするなど、役割を分けて設計します。

 

シナリオ型と生成AI型の違いや、それぞれに適した業務について詳しく知りたい方は、こちらもご覧ください。

生成AI型ボイスボットとは?従来の電話自動応対(IVR・シナリオ型)との違いを比較表で解説

従来のIVR(自動音声応答)との違い

IVRは顧客からの着信に音声案内を流し、番号入力で応答を誘導する仕組みです。

「○○の方は1を押してください」といった指示に従い、選択内容に応じて次の案内や担当者への接続が行われます。

 

一方で、電話応対AIやボイスボットでは、音声認識や自然言語処理等を用いて利用者の発話を受け、用件を判定し、設定されたシナリオやナレッジ等に基づいて案内・応答できるものがあります。

 

質問の意図を把握し、柔軟に回答や案内を行うため、利用者はどの番号を選べばよいか、を考える必要がなく、スムーズに問い合わせが可能です。

 

IVRについて詳しく知りたい方はこちらの記事もご覧ください。

IVRとは?仕組み・種類・ボイスボットとの違い・導入ポイントを解説

AIオペレータが注目される理由とメリット

コールセンターの人手不足や夜間対応の課題を背景に、AIオペレータは品質と顧客体験を高める手段として注目されています。AIオペレータのメリットは以下です。

  • 人手不足・夜間対応の課題解決とコスト削減
  • 品質の平準化とCX(顧客体験)向上
  • データ活用による継続的な改善

人手不足・夜間対応の課題解決とコスト削減

コールセンターは深刻な人手不足となっており、AIによる電話応対は、システムや運用設計によって、夜間・休日を含む時間帯の受付にも活用できます。定型的な受付や案内を自動化することで、オペレータの対応負荷や取りこぼしの軽減につながる可能性があります。


例えば、AIボイスボット「commubo(コミュボ)」を使った場合、一次対応をAIに任せることで応答率が平均10〜15%向上し、待ち呼や取りこぼしを大幅に減らすことが可能です。また導入企業の中では、IVR利用時60%だった完了率が94%まで改善した事例もあります。


さらに、夜間や休日も安定した応答が可能となり、人が集まりづらい夜間休日のシフト要員の削減によって人件費を大幅に削減した実績もあります。


AIオペレータは、持続可能なコールセンター運営を支える仕組みとして期待できます。

品質の平準化とCX(顧客体験)向上

AIオペレータは、あらかじめ設計した応答ルールやナレッジに基づいて対応することで、応対のばらつきを抑えやすくなります。


AIが設定したスクリプトと登録された情報内容を基に応答するため、誰に対しても同じ品質で対応できます。


また、夜間や休日も稼働し、顧客がいつ問い合わせても同じ対応水準を受けられる点も強みです。さらに、蓄積したデータを分析することで言い回しや回答内容を継続的に改善します。


品質の平準化と改善により、顧客満足度が高まり、企業への信頼度やブランド評価の向上が期待できます。

データ活用による継続的な改善

AIオペレータは、通話ログや発話データを自動で記録します。データをもとに、FAQやスクリプトの最適化に活用できます。


例えばAIボイスボット「commubo(コミュボ)」では、顧客が混乱しやすい質問や返答の遅れが見られる箇所を特定し、AIの回答文面や誘導フローを修正する運用が可能です。通話ログ等を確認し、シナリオ・回答内容・ナレッジなどを継続的に見直すことで、応対品質の改善につなげられます。


継続的な改善サイクルが定着することで、顧客体験を長期的に高め、組織全体の運営効率を支える基盤となります。

AIオペレータでできること・導入時に注意したいこと

 

AIオペレータが対応できる範囲は、製品、対話方式、シナリオ・ナレッジの設計、外部システム連携、業務上のリスクなどによって異なります。一般に、手順や回答範囲を整理しやすい業務は自動化しやすい一方、個別判断や例外対応が多い業務では、有人対応への切り替えを含めた設計が重要です。

 

AIで対応しやすい業務例 AI単独での対応に慎重な設計が必要な業務例

定型的な問い合わせへの案内、予約・注文・変更などの受付

複雑なクレームや感情面への配慮を伴う対応

営業時間外を含む一次受付(運用条件による)

契約・審査など個別事情に基づく重要な判断

FAQ・手続き案内、用件の聞き取り・振り分け

例外処理や、人による判断が必要な対応

AIオペレータの導入事例

AIオペレータの活用は、24時間対応の自動化や情報共有の最適化、応答コストの削減など、さまざまな成果が得られます。


ここでは、実際にAIオペレータを導入した3社の具体的な事例を紹介し、運用現場で得られた改善効果と成功要因を解説します。

※ここでは、電話応対AIの具体的な活用例として、AIボイスボット『commubo』の導入事例を紹介します。

  • 採用難を克服し24時間対応を実現
  • 情報共有を最適化し対応品質を向上
  • 応答自動化で顧客満足とコスト削減を両立

呼量増と採用難を克服し24時間対応を実現

企業名


株式会社フルタイムシステム様


業種


メーカー


従業員数


295名(2024年12月現在)

事業内容

宅配ボックス、電子制御付ボックスの製造、販売、保守運用及び管理


業務内容

ユーザーの登録解除、管理者のカード再発行などの受付や、問合せ対応


課題

・呼量増に伴う応答率の維持

・近年の採用難に伴い、24時間365日対応可能なオペレータの配置に苦労

・チャットボットの普及を踏まえても、引き続き電話での問合せチャネルの必要性あり


AIオペレータの導入内容

・人員確保が難しい中、数多くの問い合わせの中から呼量の多い項目を優先的に自動化し、20種近くの内容を自動化。少人数でも業務を回せるようにした

・自動化初期は、プッシュボタンを活用したシンプルな運用から開始

・自動化運用が安定した段階で、音声認識を活用した応対フローに拡張し、高度な応対を実現


導入効果

・呼量増に加え、採用難で十分な人員が確保できない状況でも、AIが24時間365日対応を担うことで高い応答率を維持できる体制が整った

・人手不足で発生しがちな保留呼が減少し、限られた人数でもセンター全体に余裕が生まれ、オペレータの負担軽減につながった


情報共有を最適化し対応品質を向上

企業名


二幸産業株式会社様


業種


不動産


従業員数


3,285名(正社員、契約社員、パート社員計)


事業内容

施設運営事業、建物包括診断、プロパティマネジメント事業、介護事業


業務内容

非常駐物件での巡回設備管理部門における、問合せ一次対応付


課題

・お客様の入電に対し、折り返しが遅くなることでのお客様の不満が増加

・情報共有の不備(通話後に情報の行き違いが生じやすい)による作業効率とお客様応対の質の低下

・有人電話代行サービスでの電話の取りこぼし発生


AIオペレータの導入内容

・ボイスボットが24時間365日一次受付を行い、受付段階で情報が整理された状態で共有できるように

・通話録音も併せて共有されることで、顧客の温度感や緊急度を正確に把握でき、状況に応じた最適な対応判断が可能になった


導入効果

・一次受付から二次対応者への情報共有が即時化され、引き継ぎ遅延による折り返し対応のリスクが大幅に減少した

・録音データを参照することで、テキストでは伝わりにくい顧客の温度感や緊急度まで共有でき、判断のばらつきが少なくなった

・ボイスボットによる一次受付が定着し、情報の抜け漏れや内容の取りこぼしが発生しない運用が維持できるようになった

・引き継ぎ精度の向上によって工数が削減され、担当者が本来業務に集中できる環境が生まれ、結果として顧客満足度向上にもつながった


応答自動化で顧客満足とコスト削減を両立

企業名


株式会社Zation様


エンドクライアント業種


製造業


従業員数


43名(2025年7月現在)

事業内容

バックオフィス業務の最適化


業務内容

24時間365日対応の監視カメラテクニカルサポート


課題

・電話応対中に次の電話が来てしまい、オペレータが終日折り返し対応に追われてしまう

・オペレータスキルのムラ

・折り返し待ちの顧客の増加


AIオペレータの導入内容

・問合せ内容に応じて自動回答/SMS送信/有人転送を分岐

・自社でシナリオを簡単に修正し、月次定例でPDCAを回して改善(リピート機能追加、応対範囲の拡張など)


導入効果

・半年で問合せの半分を自動化することに成功したため、オペレータの負担が軽減された

・シナリオ改善と自動化内容の拡張により、コストを抑えながらお客様満足の圧倒的な向上を実現した

・「必ずつながる」状態が評価され、顧客からのネガティブな声は0.05%(約4000件中2件)のみ

・BIZTELと内線連携し、転送コストを年間20万円以上削減、発信番号も引き継ぎ可能に


AIオペレータ導入の注意点

AIオペレータの導入は、システム選定よりも運用設計の精度が成果を左右します。

導入時の注意点として以下が挙げられます。

  • 全自動化でなく段階的な導入を考える
  • 運用体制を設計する
  • AIの限界とリスクを考慮する

全自動化でなく段階的な導入を考える

AIオペレータの導入は、最初から全自動化を狙うのではなく、FAQ対応のような定型的な業務から段階的に進めることが効果的です。初期段階で質問傾向を分析し、AIが対応できる範囲を明確にした上で、対話データを活用して精度と顧客満足度を高めていきます。


次に、AIと有人対応を連携させ、複雑な問い合わせにも対応できる体制を整えます。安定稼働後も、業務特性に応じてAIと有人対応の役割分担を見直し、適切な自動化範囲を広げていくことが重要です。


段階的な導入は、運用効率の最適化とAIの学習効果向上の双方に有効です。

運用体制を設計する

AIオペレータの運用では、導入後の管理体制が成果を左右します。品質基準とエスカレーションルールを明確にし、誤応答時の対応手順を事前に定めることが重要です。


回答精度を定期的に確認し、ログを分析して改善を繰り返すことで、安定した運用が可能になります。


有人への転送条件やAIオペレータによる応対内容のダブルチェック運用などを設計段階で明文化し、一貫した対応を確保することも欠かせません。


AIと人の役割を明確に分担する体制を築くことで、コールセンター全体の効率化と品質向上を同時に実現できます。

AIの限界とリスクを考慮する

AIオペレータは多くの業務を自動化できる一方で、誤認識や感情理解の限界がリスクとなります。


内容を誤解して不適切な応答を返す可能性もあります。これを避けるためには、専門用語などは辞書登録をして認識率を上げるといった改善もできますが、運用のルールとして誤認識時に人へ引き継ぐといった設計が、顧客満足度の維持には非常に重要です。


運用面では、AIオペレータの応対ログを分析し、顧客との会話でうまくいっていない箇所の傾向を特定して定期的に改善を実施する仕組みも必要です。

AIオペレータ導入の流れ

 

① 対象業務を選定する

業務フローや回答範囲を整理しやすく、AIに任せる範囲と有人対応へ切り替える条件を定義しやすい業務から検討します。

 

② 必要な情報を整理する

FAQ、業務マニュアル、想定問答、会話シナリオなど、応対に必要な情報を整理します。

 

③ 評価指標を設定する

業務完了率、有人転送率、応答率、処理時間など、導入目的に合った指標を設定します。

 

④ 試験運用と改善を行う

限定した範囲で運用を開始し、通話ログや対応結果を確認しながら、シナリオ・ナレッジ・転送条件などを見直します。

AIオペレータの比較と選び方

AIオペレータの導入効果を最大化するには、自社の業務特性に最も適した製品を選定することが重要です。


ここでは比較の観点とベンダごとの特徴を整理し、最適な選定のための実践的なチェックポイントを紹介します。

比較すべき主な観点

AIオペレータを比較する際は、以下の点を評価することが重要です。

  • 自社内で運用が可能か
  • 導入・運用コスト
  • 外部システム連携 また、音声発話によるAIオペレータの場合
  • 音声認識精度
  • 既存の電話システムとの接続

日々運用改善を重ねる必要があるため、自社内でログなどがすぐに確認できるか、修正をすぐに反映できるかなどの使い勝手の良さが重視されます。


コスト面では初期費用に加えて、月額費用も考慮し、機能やサポート範囲に応じた総コストを確認しましょう。


CRM等外部連携は、顧客情報の一元化や履歴活用に関わるため、機能や連携方式を事前に確認する必要があります。


音声認識精度は実際の業務環境でテストし、誤認識の有無を確認することがおすすめです。


既にお使いの電話システム(PBX/CTI)と接続ができると、人に転送・引き継いだ際のフローが円滑化されるため、対応可否を確認しましょう。

AIオペレータの比較観点

AIオペレータは、製品やサービスによって特徴や対応範囲が異なります。導入目的や自社の業務に合ったものを選ぶために、以下の観点を比較して確認しましょう。

 

比較項目 重要ポイント チェック内容

自社内運用


ログ確認・修正反映がすぐにできるか


無料トライアルやデモで操作性を確認

コスト


導入費・月額費のバランスを把握


機能範囲やサポート内容を比較検討


外部システム連携


データを円滑に活用できるか

機能構成や連携方式の確認

音声認識精度

実環境での正確な認識性能を確認


無料トライアルで精度を検証

電話システム接続

自社利用のシステムと接続できるか


対応可能ベンダや接続方式の確認


電話応対を自動化するボイスボットを検討している場合は、機能だけでなく、システム連携や運用・改善のしやすさなども含めて比較することが重要です。

詳しい比較ポイントについては、「ボイスボットの比較で確認すべきポイントは?導入で失敗しない選び方を解説」で解説しています。

「ボイスボットの比較で確認すべきポイントは?導入で失敗しない選び方を解説」

導入ベンダのタイプと特徴

AIオペレータのベンダを比較する際は、自社の課題に適したサポート体制や技術特性に注目することが重要です。選定の基準は、費用、AIの精度、機能構成、システム連携性、導入後の支援体制が挙げられます。


例えば、大手総合IT・通信系ベンダは大規模運用に強く安定性が高い一方、CRM統合型プラットフォームはデータ活用に優れています。


AIボイスボット「commubo(コミュボ)」のようなSaaSベンダは柔軟なシナリオ設計と運用改善が容易で、操作性の高いUI、通話テキスト化、SMS送信などのオプション充実など実務に即した機能を備えています。


導入後もログ分析や運用改善支援を継続できる体制を確認することが、長期的な成功につながります。

【各ベンダのタイプと特徴】

ベンダ分類 主な特徴 検討ポイント

大手総合IT・通信系


高い信頼性と安定運用の実績

導入規模とサポート範囲の確認

CRM・統合プラットフォーム系


データ連携・顧客管理機能が強力

既存システムとの統合性

ボイスボットSaaS特化型

(例:commubo(コミュボ))


シナリオ編集UIや豊富な設定項目など現場運用に強み

PDCA支援やカスタマイズ性の確認

AIオペレータでコールセンターの生産性を高めるならAIボイスボット「commubo(コミュボ)」

電話応対の自動化では、AIに任せる業務と人が対応する業務を整理し、運用しながら改善できる仕組みを選ぶことが重要です。

 

AIボイスボット「commubo(コミュボ)」は、業務に応じてシナリオ型と生成AI型を使い分け、組み合わせて運用できるSaaS型のボイスボットです。定型的で確実な進行が求められる業務はシナリオ型、柔軟な応答が有効な場面は生成AI型とするなど、業務特性に応じて設計できます。また、有人オペレータへの転送や外部システムとの連携、Webダッシュボードを利用した設定・運用にも対応しています。

 

電話応対の自動化を検討している方は、commuboの機能や活用方法を資料でご確認いただくか、お問い合わせください。

Commubo Laboロゴ

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AIを活用した業務効率化×顧客満足向上を研究するメディアです。
今まで400社以上に電話応対自動化ソリューションを提供してきたソフトフロントが、自動化の考え方や、ボイスボット活用のコツ、お客様の活用事例、AI活用のトレンドなどをご紹介し、企業の生産性向上だけでなく、その先のお客様の顧客体験(CX)向上に役立つ情報を提供していきます。

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