【応答率改善】板橋区が挑むAI×有人ハイブリッド運用、コールセンターの次世代モデルとは

「電話がつながらない」「問い合わせ対応に追われ、本来の業務が進まない」――。多くの企業や自治体が抱えるこの慢性的な課題に対し、東京都板橋区がAIエージェントを活用した新たな解決策を提示しました。2026年5月26日より開始された実証実験は、単なる自動応答の枠を超え、AIと人間が役割を分担する「ハイブリッド運用」の有効性を検証するものです。本記事では、この取り組みの全容と、BtoB企業が明日から取り入れるべき顧客対応の最適化戦略について詳しく解説します。

なぜ今、AIと有人の「ハイブリッド運用」が求められるのか

従来の自動応答システムが抱えていた限界

これまで多くのコールセンターで導入されてきたIVR（自動音声応答システム）は、あらかじめ設定された番号を選択させる「固定シナリオ型」が主流でした。しかし、この方式では「知りたい情報にたどり着くまでに時間がかかる」「複雑な質問には対応できない」といった不満が顧客側に蓄積されやすく、結果として有人窓口への転送が減らないという課題がありました。特にマイナンバーカード関連のような、個人の状況によって手続きが異なるケースでは、従来のシステムでは対応しきれないのが実情です。

AIエージェントが実現する「文脈理解」の力

今回、板橋区が採用したグラファーの「Graffer AIオペレーター」は、従来のIVRとは一線を画します。LLM（大規模言語モデル）を基盤としたこのシステムは、発話の文脈を理解し、自然な対話形式で応答することが可能です。例えば、「開庁時間はいつですか？」といった定型的な質問に対しては、AIが即座に正確な回答を提示します。これにより、顧客はメニュー選択のストレスから解放され、自己解決率の向上が期待できます。

実証実験の仕組みと期待される成果

AIと有人窓口のシームレスな連携

本実証実験の最大の特徴は、AIによる一次対応と有人オペレーターによる二次対応の「シームレスな連携」です。AIは、開庁時間や手続き方法といった頻度の高い問い合わせを自動で完結させます。一方で、受取予約の変更や個別の事情を伴う複雑な案件については、AIが内容を判断し、スムーズに有人窓口へと転送します。この仕組みにより、オペレーターは「人間にしかできない高度な対応」に集中できる環境が整います。

繁忙期における応答率の最大化

コールセンターの運営において、最も大きなボトルネックとなるのが「繁忙期の応答率低下」です。電話が集中する時間帯にAIが一次受けを担うことで、これまで溢れていた電話を確実に拾い上げることが可能になります。板橋区の事例では、このハイブリッド運用を通じて、職員の業務負荷を軽減しつつ、住民サービスの質を維持・向上させることを目指しています。これは、人手不足に悩む多くの企業にとっても、非常に示唆に富むモデルケースと言えるでしょう。

BtoB企業が学ぶべき「顧客対応」の最適化戦略

コスト最適化と顧客体験（CX）の両立

BtoB企業にとって、カスタマーサポートやヘルプデスクはコストセンターと見なされがちですが、顧客との重要な接点でもあります。AIエージェントを導入することで、24時間365日の対応が可能となり、顧客満足度を維持しながら、有人対応にかかる人件費を最適化できます。今回の板橋区の事例は、AIを「人間の代替」として捉えるのではなく、「人間の能力を拡張するパートナー」として活用する好例です。

実践に向けたステップと注意点

AIエージェントの導入を検討する際、最初からすべてを自動化しようとするのはリスクが伴います。まずは板橋区のように、定型的な問い合わせが多い領域からAIに任せ、徐々に範囲を広げていく「段階的な導入」が推奨されます。また、AIが回答できない領域をいかに迅速に有人へ引き継ぐかという「エスカレーションフロー」の設計こそが、プロジェクトの成否を分ける鍵となります。

まとめ

板橋区とアルティウスリンクによる今回の実証実験は、AIエージェントが公共サービスの現場でいかに機能するかを証明する重要な一歩です。本記事の要点は以下の通りです。

• AIエージェントによる文脈理解型の自動応答で、従来のIVRの限界を突破する。
• 定型業務はAI、個別対応は人間というハイブリッド運用で、応答率と業務効率を両立させる。
• BtoB企業も、段階的な導入とスムーズなエスカレーション設計により、顧客体験を損なわずにコスト最適化が可能。

今後は、AIの精度向上とともに、より複雑な業務プロセスへの適用が進むでしょう。貴社のカスタマーサポートにおいても、AIエージェントの導入を検討し、次世代の顧客対応体制を構築してみてはいかがでしょうか。

出典：Impress