コールセンター運営に関わる309名に調査、AI活用への期待1位は『熟練の技の継承』――『コスト削減』の約2倍に

同じ研修でも生じる「担当者ガチャ」に78%が苦悩。人手不足が続く中、8割超がAIと人間の「共育モデル」を支持

株式会社wevnal

2026年10月1日 10時00分

「BOTCHAN」シリーズを展開する株式会社wevnal（本社：東京都渋谷区、代表取締役：磯山博文、以下「wevnal」）は、全国の企業でコールセンター・電話窓口の運営に関わる309名を対象に、「2026年コールセンター接客品質実態調査」を実施いたしました。

その結果、AI活用への期待の第1位は「熟練オペレーターの技をAIに継承し、品質を均一化すること（40.5%）」となり、コスト削減・効率化（21.4%）の約2倍となりました。企業がAIに「効率化」以上に「熟練の再現」を求めている実態が明らかになりました。

調査結果のハイライト

【AIへの期待】AI活用に最も期待することの1位は「熟練オペレーターの技をAIに継承し品質を均一化すること（40.5%）」。「コスト削減（21.4%）」の約2倍となった。
【教育の限界】同じ研修・マニュアルで育成しても品質差（担当者ガチャ）が生じている割合は78.0%。新人がベテランと同等になるまでに半年以上を要する割合は52.8%に上る。
【熟練の技の正体】価値が高い熟練の技は「説明力（53.4%）」「感情を落ち着かせる力（53.1%）」「先読み力（45.6%）」。
【データ資産化の壁】顧客の声（通話データ）が「一部データ化されているが分析工数がかかり活用しきれていない」など、78.6%の企業が活用に課題を抱える。
【共育モデルへの共感】AIが自動応対した通話ログを、人間のオペレーターへのフィードバックや教育に活用する「AIと人間の共育サイクル」について、83.2%が「価値がある」と回答。熟練の技をAIに学習させる仕組みへの導入検討意向も78.6%に達する。

調査結果の詳細

① AI活用への期待：「熟練の再現・品質均一化（40.5%）」が「コスト削減（21.4%）」の約2倍で1位に

「今後のコールセンター運営において、AIの活用に最も期待すること」を6つの選択肢から1つ選んでもらったところ、「対応コストの削減・運営の効率化（21.4%）」や「24時間365日の並列対応（17.8%）」を抑え、「熟練オペレーターの技をAIに継承し品質を均一化すること（40.5%）」が1位となりました。深刻な人手不足が続く中、企業が求めているのは単なる「応答の自動化」ではなく、「企業のブランド価値を損なわない高品質な接客の再現」であることがうかがえます。

さらに、「熟練オペレーターの応対ログや音声データをAIに学習させ、その技を継承・再現できるとしたら導入を検討したいか」という問いに対しては、「ぜひ検討したい（30.1%）」「内容・精度次第では検討したい（48.5%）」を合わせた78.6%が前向きな回答をしており、熟練の技を学習するAIへの高い受容性が確認されました。

② 教育の限界：約8割が「担当者ガチャ」に苦悩。一人前まで「半年以上」が過半数

ベテランと新人・中堅オペレーターの間に接客品質の差が「ある」と答えた割合は88.7%に達しました。さらに、「同じ研修・マニュアルで育成しているにもかかわらず、オペレーター間で品質に大きな差（担当者ガチャ）が生じている」と回答した割合は78.0%（明らかに生じている：28.2%、ある程度生じている：49.8%）に上りました。

また、新人がベテランと同等の品質で応対できるようになるまでに「半年以上（またはほぼ達しない）」を要する割合は52.8%（6ヶ月〜1年未満：23.0%、1年以上：26.9%、ほぼ達しない：2.9%）となり、人による教育投資だけでは埋めにくい構造的な課題が浮き彫りとなっています。

③ 熟練の技の正体：上位は「説明力」「落ち着かせる力」「先読み力」

ベテランオペレーターが持つ「熟練の技」として価値が高いと感じるものを3つまで選んでもらったところ、「複雑な状況を整理して説明する力（53.4%）」「感情的な顧客を落ち着かせるトーン・言葉遣い（53.1%）」「顧客の意図を言葉の前に察する先読み力（45.6%）」が上位を占めました。

2026年10月からのカスハラ対策義務化により、企業の電話窓口では「従業員の保護」と「顧客体験（CX）の維持」の両立が求められています。一方、AIへの期待として「カスタマーハラスメントへの対応をAIに任せ従業員を守ること」を選んだ割合は3.6%にとどまりました。定型的な自動応答で一方的に遮断する施策は、一般の顧客に不快なブランド体験を与え、離脱を招くリスクがあります。従業員を守りながら顧客のブランド体験も守る鍵は、「感情を落ち着かせるベテランのトーン・言葉遣いや先読みの技（熟練）」をAIに学習・再現させることにあると考えます。

④ データ資産化の壁：約8割の企業で通話データの活用に課題

電話窓口で得られた顧客の声（通話内容・要望等）の活用状況について、「全件データ化され即座に活用されている」企業は21.0%にとどまり、78.6%の企業では「一部データ化されているが分析工数がかかり活用しきれていない（49.5%）」「口頭共有や日報レベルに留まる（22.3%）」「ほとんど活用できていない（6.5%）」など、貴重な声が組織の資産として活用されず眠っている実態が明らかになりました。

⑤ 共育モデルへの共感：AIが人間を育てる「共育モデル」へ期待

AIが自動応対した通話ログをもとに、人間のオペレーターへのフィードバックや教育に活用する「共育サイクル」について、83.2%（非常に価値がある：26.5%、価値がある：56.6%）が「価値がある」と回答しました。AIを人間の「代替・削減ツール」としてだけでなく、人間の熟練を加速させる「教育パートナー」として捉える新しい組織像が求められています。

※本調査の結果をまとめた詳細レポート（ホワイトペーパー）は、下記URLよりダウンロードいただけます。

https://botchan.io/whitepaper/training-ai-survey-2026

「BOTCHAN AICALL」が目指すもの

今回の調査結果が示す通り、企業が今まさに求めているのは「単にコストを削るためのAI」ではなく、「熟練の接客品質を再現し、ブランド価値を守り抜くAI」です。

wevnalは、Web上のテキストコミュニケーションからスタートし、ブランド体験を高めるソリューションを展開してきました。その対話ノウハウを結集させた電話AIエージェントが「BOTCHAN AICALL」です。

◼︎電話AIエージェント「BOTCHAN AICALL」の強み

熟練オペレーターの対話品質を再現：ベテランオペレーターの音声ログ・対話シナリオを学習。マニュアル化できない「先読み」「言い回し」「適切なトーン」を再現。
自然で違和感のない対話：相手の発話に割り込んでスムーズに応対できる柔軟な対話アルゴリズム（特許出願済み）。
通話後の処理を自動化するデータ資産化：音声という非構造化データから変数を自動抽出。CRMシステムにリアルタイムで連携し、眠っていた顧客の声を経営資産に変える。

wevnalは今後も「BOTCHAN」シリーズを通じ、チャネルを問わず一貫した最高のブランド体験を届けるとともに、AIと人間がともに育ち合う「共育」の社会インフラ作りを推進してまいります。