「自社でもAIを活用したいが、何から手をつけていいか分からない…」多くの企業の担当者が、同じ悩みを抱えています。しかし、目覚ましい成果を上げる成功企業は、必ずしも誰も思いつかないような特別なことをしたわけではありません。むしろ、自社の「当たり前の業務」に潜む課題に真摯に向き合い、解決策としてAIというツールを賢く選択しています。今回ご紹介するのは、まさにその好例。鳴り止まない電話、オペレーターの負担増、そして顧客満足度の低下という、多くの企業が直面する課題に、東京ガスカスタマーサポートがどう立ち向かい、AIで乗り越えたのか。あなたの会社の明日を変えるかもしれない、一つのリアルな成功事例を詳しく見ていきましょう。
東京ガスカスタマーサポートがAIで乗り越えた壁
導入前の課題：終わらない問い合わせと、見えない答えに忙殺される日々
都市ガス供給の最前線である東京ガスのコールセンターは、日々、膨大な数の顧客からの問い合わせに対応しています。引っ越しの手続きから料金プランの相談、ガス機器のトラブルまで、その内容は多岐にわたります。AI導入以前、同社のコールセンターは多くの企業と同様の課題を抱えていました。それは、「応対品質のばらつき」と「応答までにかかる時間」です。
経験豊富なベテランオペレーターは、長年の勘と知識でスムーズに対応できますが、経験の浅い新人オペレーターはそうはいきません。お客様の複雑な質問に対し、分厚いマニュアルをめくり、社内システムを何度も検索して回答を探す。その間、お客様は電話口で待たされ、焦りが募ります。時には、正確な情報にたどり着けず、やむなく上司や先輩に確認する「エスカレーション」も発生し、さらなる時間ロスとお客様の不満につながっていました。
この状況は、顧客満足度を直接的に脅かすだけでなく、オペレーター自身の大きなストレスにもなっていました。「お客様を待たせたくない」という思いと、「早く正しい答えを見つけなければ」というプレッシャー。鳴り響くコール音の中で、オペレーターたちは精神的にも肉体的にも疲弊していく。品質の維持と効率化、そして従業員の働きがい。これらすべてが、解決すべき喫緊の課題として重くのしかかっていたのです。
解決の鍵：データに基づいたAIの選定と活用
この根深い課題を解決するために、東京ガスが白羽の矢を立てたのが、音声認識技術とAIを組み合わせたソリューションでした。彼らが目指したのは、AIがオペレーターに取って代わる「自動化」ではなく、オペレーターの能力を最大限に引き出す「支援」でした。つまり、AIを優秀な「アシスタント」として業務に組み込むという発想です。
導入されたシステムは、顧客とオペレーターの会話をリアルタイムで音声認識し、テキスト化します。そして、AIがその会話内容を瞬時に解析。「料金プラン」「引っ越し」といったキーワードや文脈から、お客様が何を知りたいのかを把握し、関連するFAQやマニュアル、必要な手続きといった情報をオペレーターのPC画面に自動でポップアップ表示するのです。
このソリューションの選定において重要だったのは、単にツールを導入するだけでは終わらせなかった点です。AIの回答精度を高めるため、過去の膨大な問い合わせデータや応対履歴を学習させ、現場のオペレーターからのフィードバックを元に継続的なチューニングを実施しました。これにより、AIは「東京ガスならでは」の問い合わせに最適化された、まさに”頼れる相棒”へと成長していきました。AIは答えを押し付けるのではなく、あくまで選択肢を「提示」する。最終的な判断はオペレーターが行うことで、人間ならではの柔軟な対応力を損なうことなく、AIの持つ高速かつ正確な情報検索能力を最大限に活用する仕組みを構築したのです。
驚きの成果：年間1万1000時間の創出と、新たな価値
AIアシスタントの導入がもたらした成果は、目覚ましいものでした。まず定量的な成果として、一件あたりの平均応答時間が10秒も短縮されました。これは、年間に換算すると、実に1万1000時間もの業務時間削減に相当します。この時間は、常勤従業員約5.7人分の年間総労働時間に匹敵するインパクトです。これにより、お客様の待ち時間が劇的に減少し、コールセンター全体の応答率も向上しました。
しかし、成果はそれだけではありません。むしろ、定性的な変化にこそ、この改革の本質があります。AIがリアルタイムで回答候補を示してくれるため、新人オペレーターでも自信を持ってお客様に対応できるようになりました。マニュアルを探す焦りから解放され、お客様との「対話」そのものに集中できるようになったのです。これにより、応対品質のばらつきは解消され、ミスも大幅に減少。結果として、顧客満足度は着実に向上していきました。
さらに、オペレーターの働きがいにも大きな変化が生まれました。「お客様に感謝されることが増えた」「ストレスが減り、仕事が楽しくなった」という声が現場から上がるようになったのです。そして、創出された「1万1000時間」という時間は、単なるコスト削減で終わるのではなく、より複雑な相談への丁寧な対応や、オペレーターのスキルアップ研修といった、さらなるサービス品質向上への投資へと姿を変えました。AIは業務を効率化しただけでなく、企業と顧客、そして従業員の間に、新たな価値を生み出す好循環の起点となったのです。
明日から真似できる！この事例から学ぶべき3つのポイント
- ポイント1：課題を具体的に特定し、目的を明確にする
東京ガスの成功は、「AIで何かしたい」という漠然とした動機から始まったのではありません。「応答時間を短縮し、応対品質を均一化する」という、極めて具体的で測定可能な目標設定がありました。自社の業務プロセスの中で、どこがボトルネックになっているのか、何を解決すれば顧客や従業員にとって最大の価値が生まれるのかを突き詰めることが、AI導入成功の第一歩です。 - ポイント2：「置き換え」ではなく「支援」という発想を持つ
AIを「人間の仕事を奪うもの」と捉えるか、「人間の能力を拡張するパートナー」と捉えるかで、導入の成否は大きく分かれます。特に、顧客との対話のような繊細な業務では、AIに全てを任せるのではなく、人間のオペレーターを支援するアシスタントとして位置づけることが有効です。この発想は、現場の抵抗感を和らげ、AIをスムーズに業務に溶け込ませる鍵となります。 - ポイント3：現場を巻き込み、スモールスタートで改善を続ける
どんなに優れたAIも、現場で使われなければ意味がありません。東京ガスの事例のように、導入プロセスに現場のオペレーターを巻き込み、彼らのフィードバックをシステム改善に活かすことが不可欠です。最初から完璧を目指すのではなく、まずは特定のチームで試行し、効果を測定しながら改善を重ね、徐々に展開していくアプローチが、失敗のリスクを抑え、確実な成果につながります。
まとめ
東京ガスカスタマーサポートの事例は、AIが単なる業務効率化ツールにとどまらず、顧客満足度と従業員エンゲージメントを同時に引き上げる強力なエンジンになり得ることを証明しています。重要なのは、技術そのものではなく、自社の課題と真摯に向き合い、人間とAIが協働する未来を描くこと。AI導入は、まず小さな一歩から始まります。あなたの会社では、どこから始められそうでしょうか？
免責事項：本記事で紹介する事例は、公開情報に基づいています。情報の正確性、完全性、最新性を保証するものではなく、同様の成果を保証するものでもありません。AIソリューションの導入を検討される際は、ご自身の責任において詳細な調査と比較検討を行ってください。
