コールセンターの最新トレンド10選!AI活用から人材戦略まで解説

2025年のコールセンター業界は、AI技術の急速な進化と深刻化する人材不足という、大きな変化の波に直面しています。
本記事では、コールセンター運営マネージャーが今知っておくべき最新トレンドを「技術編」と「戦略編」に分け、合計10項目を徹底解説します。
これらのトレンドを理解し、自社の課題解決に活かすことで、競合に差をつける次の一手が見えてくるはずです。
はじめてのコールセンターシステムはアイブリーがおすすめ
アイブリーなら、電話の一次受付を「人」ではなく「AI」が担当。用件の振り分けやよくある質問への回答、担当者への取次を自動化でき、コールセンター業務を効率化。あふれ呼を防ぎ、応答率と顧客満足度の向上を実現します。
資料をダウンロード2025年、コールセンター業界が直面する3つの大きな変化
コールセンター業界は今、大きな変革の時期を迎えています。ここでは、業界の未来を読み解く上で重要な3つのポイントを解説します。
市場拡大と深刻な人手不足
コールセンター市場は拡大を続ける一方、日本では慢性的な人手不足、特に高い離職率が経営課題となっています。限られた人員で増え続ける問い合わせに対応するため、AI導入による業務効率化が急務です。
顧客体験(CX)を重視
現代のコールセンターは、単なる問い合わせ窓口から、顧客との関係を深めて企業の利益に貢献する部門への変革が求められています。
その為、企業の競争力を左右する要素としての顧客体験(CX)の重要度が増しています。しかし、オペレーターの労働環境が悪化すると従業員体験(EX)が低下し、応対品質の悪化を招いて結果的にCXの低下につながる、という悪循環に陥る恐れがあります。EXとCXの好循環を生み出す取り組みが不可欠です。
生成AIの登場によるゲームチェンジ
生成AIの登場は、業界の常識を大きく変えました。もはや単純な応答の自動化だけでなく、オペレーターの業務をリアルタイムで支援し、より複雑な問題解決に集中させるための強力なパートナーへと進化しています。
【技術編】コールセンターの生産性を飛躍させる4つのテクノロジートレンド
業界が直面する課題を乗り越えるには、テクノロジーの活用が鍵となります。ここでは、コールセンターの生産性を飛躍的に向上させる5つの技術トレンドを紹介します。
トレンド1:AIによる業務自動化・高度化
AI技術の進化は、コールセンターの業務を大きく変えつつあります。
代表的なものとして、24時間365日対応を可能にする「ボイスボット」や「チャットボット」、通話内容のリアルタイム文字起こしや最適なFAQを自動提示する「オペレーター支援AI」が挙げられます。
特に生成AIの活用は、通話内容の要約作成を自動化するなど、通話後処理(ACW)の大幅な時間短縮に貢献しています。
トレンド2:オムニチャネルからユニファイドチャネルへ
電話、メール、チャット、SNSなど、複数のチャネルを連携させて一貫した顧客体験を提供する「オムニチャネル」の重要性が高まっています。
顧客がどのチャネルから問い合わせても、過去の対応履歴が共有され、スムーズに応対が引き継がれる状態が理想です。
これは単にチャネルを増やすだけでなく、背景にある顧客データを統合する取り組みであり、本質的には「データ統合の課題」といえます。
トレンド3:「VOC分析」の高度化とパーソナライズ活用
コールセンターに集まる顧客の声(VOC)は、企業のサービス改善や製品開発に活かせる貴重な情報資産です。
音声認識技術やAIによる感情分析を活用することで、膨大な通話データから顧客のニーズや不満の傾向を定量的に分析できるようになりました。
これにより、データに基づいた戦略的な意思決定が可能になり、コールセンターはコストセンターからプロフィットセンターへと変貌を遂げる可能性を秘めています。
トレンド4:クラウド化の加速とリモートワークの浸透
従来のオンプレミス型PBXから、インターネット経由で機能を利用する「クラウド型コールセンターシステム」への移行が加速しています。
クラウド型は物理的な機器が不要なため初期コストを抑えられるだけでなく、災害時にも事業を継続しやすい(BCP対策)というメリットがあります。
また、場所を選ばずに業務ができるため、在宅オペレーターの導入など柔軟な働き方を実現し、人材確保の選択肢を広げます。
【戦略編】顧客と従業員の満足度を高める4つの戦略トレンド
テクノロジーの導入と並行して、組織運営や人材育成に関する戦略もアップデートすることが求められます。ここでは、顧客と従業員、双方の満足度を高める5つの戦略トレンドを解説します。
トレンド1:プロアクティブ・アウトリーチの重要性
顧客からの問い合わせを待つ「受け身」の姿勢から、問題発生を予測して企業側から能動的にアプローチする「攻め」のサポートへと転換する動きが注目されています。
例えば、商品の配送遅延が予測される場合に、事前にお知らせの連絡を入れるといった対応です。
これにより、顧客の不満を未然に防ぎ、クレーム入電の削減と顧客ロイヤルティの向上を実現できます。
トレンド2:データドリブンなパフォーマンス管理
応対品質や生産性といった各種KPIをダッシュボードで可視化し、客観的なデータに基づいてセンター運営やオペレーターの育成を行うことが主流になっています。
勘や経験に頼るのではなく、データに基づいた具体的なフィードバックを行うことで、オペレーターのスキルアップを効率的に支援し、センター全体のパフォーマンス向上に繋がります。
トレンド3:従業員体験(EX)の重視とウェルビーイング
高い離職率は、コールセンター業界が長年抱える課題です。オペレーターが心身ともに健康で、やりがいを持って働ける環境を整えることが、応対品質の向上、ひいては顧客満足度の向上に不可欠といえるでしょう。
具体的には、使いやすいツールの導入、公正な評価制度の構築、ストレスケアといったメンタルヘルス対策などが挙げられます。
従業員体験(EX)への投資は、CX向上への最も確実な投資といえます。
トレンド4:FAQ・ナレッジマネジメントの再整備
AIがその能力を最大限に発揮するためには、学習元となる社内の知識(ナレッジ)が整理されていることが大前提となります。
AIが参照しやすいようにFAQやマニュアルを体系的に整備し、常に最新の状態に保つ「ナレッジマネジメント」の重要性が再認識されています。
これにより、オペレーターは迅速かつ正確な回答が可能になり、AIによる自動応答の精度も向上します。
トレンド導入を成功させるための3つのステップ
最新トレンドを自社に導入して成果に繋げるためには、計画的なアプローチが重要です。ここでは、導入を成功させるための3つのステップをご紹介します。
ステップ1:現状の課題と目的の明確化
まず、「なぜ導入するのか」という目的を明確にすることが最も重要です。
「コストを削減したい」「応答率を改善したい」「オペレーターの負担を軽減したい」など、自社が抱える課題を洗い出し、何を解決するために新しい技術や戦略を導入するのかを具体的に定義しましょう。
目的が明確であれば、導入すべきソリューションもおのずと見えてきます。
ステップ2:費用対効果の試算とスモールスタート
新しいシステムを導入する際は、いきなり大規模に展開するのではなく、特定のチームや業務に限定して試験的に導入する「スモールスタート」が有効です。
まずは小さな範囲で効果を測定し、費用対効果(ROI)を検証することで、本格導入のリスクを低減できます。
PoC(概念実証)を通じて得られたデータは、社内での合意形成を進める上でも説得力のある材料となるでしょう。
ステップ3:導入事例が豊富なベンダーの選定
自社と同じ業界や、類似の課題を解決した実績が豊富なベンダーを選ぶことは、導入成功のための重要な鍵となります。
ベンダーのウェブサイトで公開されている導入事例を確認したり、問い合わせて具体的な成果をヒアリングしたりすることで、自社への導入効果をより正確にイメージできます。
サポート体制の充実度も、選定における重要な比較ポイントです。
初めての電話対応ツールはアイブリーがおすすめ
コールセンターシステムの導入を検討しているものの、「オペレーターが3人しかいない…」「大規模コールセンターを作りたいわけじゃない…」とお悩みの方には、AI電話自動応答サービスのアイブリーをおすすめします!

アイブリーなら月額3,480円〜利用でき、スタッフが増えても料金は変わりません。コールセンターシステムだと高機能すぎる、という方におすすめです。
AI自動応答機能でスタッフの負担を削減
アイブリーの電話自動応答機能は、よくある質問には自動で回答できるほか、かかってきた電話にSMSを自動送信したり、重要な電話は担当者へ直接つなぐことも可能です。
音声ガイダンスは、テキストを入力するだけでAIが自動で読み上げてくれるので、どんな企業にもピッタリのガイダンスを手軽に用意することができます。
便利な顧客管理機能(CRM)付き
アイブリーの顧客管理機能(CRM)は、顧客の電話番号と氏名・住所・性別などの個人情報を管理できるほか、電話による問い合わせ履歴なども紐づけて管理できます。
通話しながらメモを残すこともできるので、ひとりひとりの顧客に寄り添ったきめ細かい対応が実現できます。
顧客対応の通話履歴を分析できる
アイブリーならAIを使った通話履歴分析ができるため、どの時間帯にどんな電話が多いのか、などの分析だけでなく、顧客が何を求めているのか、ニーズを把握でき、より顧客が求める商品・サービスの開発に役立てることができます。
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