キューが増え、保留時間が伸び、エージェントは疲弊し、顧客は不満を抱えたまま離れていく。
一方で、架電リストは回しているのに「つながらない」「話せても次に進まない」「折り返し・追客が抜ける」。

どちらも“現場のムダ”が原因です。だからこそ、コールセンター最適化はコールセンター自動化の中核になります。

ルーティング、IVR（自動音声応答）、WFM（要員計画・シフト管理）、会話インターフェースといった領域での小さな改善でも、**平均処理時間（AHT）**を短縮し、**一次解決率（FCR）**を高め、顧客満足度を押し上げられます。アウトバウンドでも同じで、接続率や有効会話率、次アクション到達率（アポ率・回収率など）の“目詰まり”をほどくと、コストと成果が同時に改善します。

StepAI の会話型AIは、定型対応の自動化、セルフサービス支援、適切な担当者へのルーティング、リアルタイムレポーティングを提供します。受電では「解決までの最短距離」を、架電では「つながった瞬間の取りこぼし削減」を設計して、無駄と機会損失を減らします。

要約

• コスト漏れの正体は“数秒”の積み上げ（転送、調査、入力、後処理）。小さな改善が数千件で効いて月次P/Lが動く。

• 受電は「用件特定→解決→転送→再入電」、架電は「接続→有効会話→次アクション」。どちらも“詰まり”を見つけて外すのが最適化。

• 指標は「1コールあたりコスト」だけでなく、「解決済み／成果到達あたりコスト」で見ると改善がブレなくなる。

本当のコスト漏れはどこにある？

コスト漏れの原因は、派手な問題ではなく地味な摩擦です。

受電で起きやすい摩擦は、用件が曖昧なまま会話が長引くこと。担当違いの転送、手動の調査・照会、同じ確認の繰り返しが重なり、AHTが伸び、再入電が増えます。

架電で起きやすい摩擦は、つながらない前提で“数”だけ回ること。不在・留守電・拒否の扱いが人によってブレる、最初の10秒が毎回確認作業で溶ける、通話後のログやタスク化が遅れて追客が抜ける——こうして「話せたのに前に進まない」が増えます。

共通点はコンテキスト不足です。情報が散るほど探す時間が増え、通話は伸び、成果は薄まります。最適化が効くのは、この摩擦を設計とデータで潰せるからです。

壊さず始めるクイックウィン

まずは、前後比較しやすく、摩擦が少ない改善から始めます。

受電のクイックウィン（AHT↓／FCR↑）

• 本人確認や定型問い合わせの自動化

• インテント（用件）検知によるトリアージ

• ルーティングの引き締め

• エージェント支援で検索時間を削る

これだけでもAHTが下がり、FCRが上がりやすくなります。

架電のクイックウィン（接続率↑／次アクション到達率↑）

• つながる時間帯・曜日に寄せる

• 再架電ルール（不在／留守電／拒否／折り返し）を明文化する

• 冒頭10秒（名乗り・目的・相手メリット）を短く整える

• 通話後のログと次タスクを自動化する

• 会話で取れた情報を次回に引き継ぐ

これだけで接続率と次アクション到達率が上がり、無駄打ちが減ります。

StepAI が提供すること

StepAI は、定型対応を自動化し、用件（インテント）を整理し、適切な担当者へつなぎ、必要なときだけ人へ引き継ぎます。さらに、会話結果を記録・分類して次アクションへつなげ、リアルタイムレポーティングで改善点をすぐ見える化します。

受電では解決までの距離を短くし、架電ではつながった瞬間の取りこぼしと追客漏れを減らす。最小の運用負荷で成果を積み上げるための、実務に耐える最適化です。

まとめ

コールセンター最適化は、受電・架電の“詰まり”を見つけて外し、AHT・FCR・接続率・次アクション到達率を同時に改善するための取り組みです。
コストは大きな改革ではなく、数秒の改善から動き始めます。