電話、SMS、メール、書面。督促は手段が多いのに、現場はいつも人手不足になりがちです。しかも相手は感情を持った人です。言い方ひとつで支払いが進むことも、逆に炎上や解約につながることもある。だからこそ督促は、単なる連絡作業ではなく、運用設計の勝負になります。
ここにAIを入れると、督促の仕事は「人が全部やる」から「AIが定型をさばき、人が難所に集中する」に変わります。結果として、回収率だけでなく、現場の疲弊やクレームも減らせます。
要約
コストと疲弊の正体は、督促そのものより「連絡の量と品質を両立する運用」にある
AIは「定型＋分岐」に強い。難案件は早く人へ渡す設計が勝ち
KPIは回収率だけでなく、接触率・合意率・実行率・対応時間・クレーム兆候まで見る
督促がつらい理由は、実は支払いよりも運用にある
督促現場が詰まるポイントは、だいたい同じです。
架電してもつながらない
つながっても、本人確認・状況確認・支払方法案内など同じ会話が繰り返し
人によって言い回しや強さがぶれて、品質が安定しない
相手が怒る／泣く／言い訳が長い／支払意思が薄い…などで時間が溶ける
いつ、誰に、何を、どのチャネルで打つかが属人化している
法令や社内ルールを守りつつ、やるべき連絡数も確保しないといけない
つまりボトルネックは、支払いそのものより 「連絡の量と品質を両立する運用」 にあります。
AIが強いのは督促の全部ではなく、定型と分岐
AIが得意なのは、パターンが決まっている部分です。
1）事前連絡とリマインド
支払期限の前後で、短い用件を正確に伝える。ここはAIで十分に回ります。
期日前の案内
期限超過直後の一次連絡
支払方法の案内とリンク誘導
入金確認中のフォロー
口座振替失敗の再案内
2）本人確認と要件整理
本人確認、支払状況、希望日、支払手段、事情の簡単な把握。
この入口をAIが持つだけで、人が対応する案件が軽くなります。
3）分割や猶予の提案は、ルールで範囲を決めればAIでも可能
社内ルールで、例えば以下を決めます。
最短支払日はいつまで許容するか
分割は最大何回までか
初回入金を必須にするか
例外対応は人にエスカレーションする
この枠があれば、AIは安全に合意形成まで進められます。
4）支払意思がない／強い反発／法的対応示唆は人に渡す
AIに任せない領域も明確です。
支払拒否が明確
罵声や脅し、感情の爆発
法的手続き、弁護士、監督官庁などの話題
本人以外が出た、関係性が不明
社内ルール外の減免や大幅な猶予交渉
ここは無理にAIで完結させるより、素早く人に渡す設計が勝ちです。
典型ユースケースは3つ
督促でAI導入がハマりやすい順に並べると、こうです。
A）つながらない問題を解くための大量接触
電話を中心に、SMSやメールと組み合わせて接触回数を増やす。
AIは量を担保し、人はコア案件に集中します。
B）一次受付の自動化
電話がつながった瞬間に、本人確認から支払方法案内までをAIで完結。
難しければ人に転送します。
C）支払い意思はあるが手続きが面倒な層の刈り取り
カード決済リンク、振込先案内、コンビニ払い、口座振替再登録など。
行動の摩擦を削るのがAIの仕事になります。
現場で効く設計は、台本より会話の分岐
督促AIは、きれいな台本よりも 「迷子にならない分岐」 が重要です。
会話設計で最低限決めること
最初の目的は何か
入金予定日の確定／決済リンク送付／担当へ引き継ぎ などどこまでAIが確約してよいか（権限範囲）
分割、猶予、手数料、再請求 など何が出たら即エスカレーションか
強い反発、法的話題、本人不一致、ルール外要望 など次のアクションは何を自動で行うか
SMS送付、支払リンク送付、担当へのチケット作成、再架電予約 など
具体的なオペレーション例
シナリオ1：期限超過翌日の一次連絡
AIが電話で要件説明
本人確認
入金状況の確認
未入金なら支払方法を選択してもらう
その場でSMSに決済リンク送付
支払予定日時を確定
予定日時に再リマインド
ポイント：会話の最後に必ず「次アクション」を確定させること。
予定日が取れない場合は、人に渡します。
シナリオ2：口座振替失敗の再案内
失敗理由の説明は短く
代替手段を提示
再登録リンク or 決済リンクを送る
完了確認の連絡を予約
成果指標は回収率だけだと失敗する
督促AIは、回収率に加えて運用KPIを見ないと改善できません。
接触率：つながった割合、SMS到達率、リンククリック率
合意率：支払予定日が確定した割合
実行率：予定どおり入金された割合
エスカレーション率：人に渡る割合が高すぎないか
平均対応時間：人が対応する時間が減っているか
クレーム兆候：NGワード検知、怒りの増加、拒否の増加
AI導入でまず改善しやすいのは 接触率 と 対応時間。回収率はその後、分岐やタイミングを改善して上げていきます。
リスクと守るべきライン
督促は特に、コンプライアンスと感情のケアが重要です。
実装で守るべきラインを最初に決めておくと事故が減ります。
連絡頻度・時間帯の制御
オプトアウト：連絡停止希望が出たら即反映
言い方の制限：脅しに聞こえる表現、断定的な法的示唆を避ける
本人確認が取れない場合の対応：情報を言い過ぎない
録音・ログ保存・監査：いつ誰に何を伝えたかの証跡を残す
ここを固めるほど、AIは安心して現場投入できます。
導入は小さく始めるのが正解
おすすめはこの順です。
期限前リマインドから開始
期限超過直後の一次連絡を追加
本人確認と支払方法案内を自動化
分割や猶予など、ルール内の交渉を追加
難案件のエスカレーション運用を整備して拡張
最初から全部やろうとすると、例外だらけで止まります。
督促は例外の集合体なので、AIは 定型を太くしていく順番 が勝ちです。
まずはデモで触ってみましょう
督促フローは業態によって最適解が変わります。
必要なら、あなたの業態に合わせて「誰に、いつ、どのチャネルで、何を伝えて、次アクションをどう確定するか」まで、コピペで使える形に落とし込めます。
結論
督促のAI活用は、冷たい自動化ではありません。むしろ、定型連絡をAIが正確にさばくことで、人が本当に向き合うべき相手に時間を使えるようになります。
回収率・現場負荷・クレームを同時に改善したいなら、督促はAIが最も効く領域のひとつです。鍵は、台本ではなく 運用設計と分岐設計 です。
