
「電話代行は将来なくなるのでは?」「AIが進化したら人の電話対応は不要になるのでは?」こうした疑問を持つ企業は増えています。
確かに、AIボイスボットやIVR(自動音声応答)の進化により、電話対応の自動化は急速に進んでいます。
しかし結論から言えば、「電話代行はなくならない。むしろ役割が進化する」と考えられます。
本記事では、
•AIと人間の役割分担
•有人オペレーターの価値
•失敗しない電話代行の選び方
までを徹底解説します。
【目次】
電話対応の未来:AIボイスボットで何が変わる?
まず、前提として電話対応の未来はこう変わります。
• AIが一次対応を担当(24時間対応)
• よくある問い合わせは完全自動化
• 営業電話は自動ブロック
• 音声認識+生成AIで自然な会話
つまり、「単純な受電」はほぼAIに置き換わると言っていいでしょう。
この常識はすでに始まっており、IVRやチャットボットの普及はその前段階です。
それでも電話対応は必要?

結論から言えば、「必要」です。
むしろ、AI時代だからこそ「人の電話対応の価値はより高まる」と言えます。
なぜなら、「AIでは対応できない領域が確実に存在する」からです。
AIが苦手な3つの領域
① クレーム・感情対応
クレームの電話に対して淡々と正しいことを返答すれば、顧客は「気持ちを理解してくれていない」という気持ちになります。
それは、さらなる二次クレームに繋がる可能性を意味します。
クレーム対応や感情対応では、相手の話をしっかりと傾聴し、怒りや不安、焦りへの共感が必要です。
具体的には、
・相手に合わせて話し方や声のトーン、間の取り方を調節する
・相手にあわせた感情を声に乗せる
・要点をまとめて確認をとる
などを行う必要があります。
これにより初めて、顧客は「自分の気持ちや言いたいことを理解してくれた」「寄り添ってくれた」と感じることができるのです。
相手の感情に合わせて音声の抑揚やスピードを変えることや、間の取り方を調節することは、AIが苦手とするところです。
② 想定外の問い合わせ対応
「複雑な状況説明」「トラブル報告」など想定外の問い合わせに対しては、相手の状況と気持ちを汲みながら、自社の内部事情を踏まえた上での判断と回答が求められます。
同じ相談内容であっても、社内事情により顧客によって回答内容が異なることもあるでしょう。
FAQに想定されていない相談事や報告、問い合わせには、AIは弱いのです。
③ 企業イメージを左右する対応
第一声で明るく聞き取りやすい挨拶があれば、第一印象は良くなります。
また、好印象を維持するためには、安心感のある対話を通して信頼感を獲得していくことが求められます。
現段階では、AIに「会話を通して顧客に好印象を与える」ことは難しいと言えるでしょう。
AI時代の電話対応は「ハイブリッド化」する
今後は、AIと人の最適な役割分担(ハイブリッド運用)が前提になります。
| 領域 | 担当 |
| よくある質問 | AI |
| 営業電話 | AI |
| 一次取次ぎ | AI or 人 |
| クレーム対応 | 人 |
| イレギュラーな報告、相談 | 人 |
| 重要顧客対応 | 人 |
AI時代に有人オペレーターの価値はむしろ上がる

■理由① AIとの比較で“差”が可視化される
AIの特徴として、「速い」「正確」「安定」があります。
つまり、ミスなく効率的に対応することにおいては、人より優れています。
そのため今後、有人対応に求められるのは「それ以外の価値」です。
具体的には、
• 状況に応じて柔軟に対応する
• 言葉のニュアンスや温度感を調整する
といった、人だからこそできるコミュニケーションです。
■理由② 「誰でもいい」が通用しなくなる
これまで電話対応は、「とにかく新人が担当する」「特定の部署が片手間で対応する」といったケースも少なくありませんでした。
しかし、AIが一定水準の対応を担うようになると、 “最低ラインの品質”はAIが基準になります。
その結果、人には「それ以上の品質」が求められるようになります。
■理由③ 「高品質な対応」が前提になる
これからの電話対応は、「できるかどうか」ではなく、「どれだけ品質を高くできるか」が問われる領域に変わります。
例えば、
• 相手にあわせた最適な案内ができる
• 困りごとに対してしっかり傾聴できる
• 高まった感情を落ち着かせることができる
などです。
こうした対応はAIでは再現が難しく、人の力量がそのまま品質になります。
電話代行の需要はむしろ増える理由
AIが進化すると、電話対応は効率化されます。
しかし同時に、人が対応すべき領域の“難易度”は上がります。
その結果、企業は次の課題に直面します。
■① 社内対応の限界が「より明確に」なる
AIによって単純対応が自動化されると、人が対応するのは以下のようなケースに集中します。
• イレギュラーな事態の報告
• 複雑な用件の相談
• 重要顧客からの問い合わせ
つまり、「感情への配慮」「傾聴」「判断」「伝え方」といった、高度な対応だけが人に残る状態になります。
しかしこのような電話対応は、誰でもできるわけではありません。
それは、「社内で対応し続けること自体が難しくなる」という状態を意味します。
■② 人材リスクがより深刻になる
AI時代の電話対応は、むしろ負荷が高くなります。
• 高いコミュニケーション能力が必要
• 電話対応の知識や技術も必要
• 判断力・対応力・柔軟性が求められる
その結果、
• 一部の従業員への負担増加
• 電話が原因の若手の離職
が起こりえます。
■③ 「プロに任せる」が最も合理的になる
ここで重要なのは、AIの電話対応が浸透することで、“人の品質”が競争力になるという点です。
「難しい対応だけが人に残る」が、「社内対応では高い品質を保つのは非常に難しい」 という事態が起こります。
このギャップを埋めるのが、教育されたオペレーターによる電話代行サービスです。
結果として、高品質な有人対応を外部に任せるニーズは、確実に増加します。
電話代行であればOKというわけではない

ここが非常に重要です。AI時代においては、「どこの電話代行でもいい」という考えは危険です。
なぜなら、AIによって応対品質の比較基準が上がるため、応対品質に力をいれていない電話代行は、社内の有人対応の品質と大きく変わりません。社内対応と同じレベルであれば、外注する意味がなくなるからです。
よくある失敗パターン
• オペレーターによって対応がバラバラ
• 共感力や傾聴力不足で顧客に不満がたまる
• クレーム対応で二次クレームを起こす
• 伝言が正確ではなくトラブルの火種になる
これでは、有人の電話代行のコストをかけているにも関わらず、「AIのほうが安定している」と評価される可能性があります。
選ばれるのは「品質を仕組み化している電話代行」
では、これからはどんな電話代行を選ぶべきか?
答えはシンプルです。「高い対応品質を再現できる仕組み」を、持っている電話代行会社です。
具体的にチェックすべきは、オペレーターの教育とオペレーターの雇用形態です。
なぜなら、的確な教育をしっかり時間をかけて行うことにより、全オペレーターの知識と技術が向上するからです。
知識があるからこそ、迅速な判断や柔軟な対応ができます。
情報漏えいのリスクを考える上では、情報セキュリティ教育が行われているのかの確認も必須です。
また、正社員は長期雇用が確保されるため、経験値として、電話越しの相手の感情の機微に気が付きやすくなります。
契約企業の商品やサービスに関する知識も深まるため、安心感が増します。その他、アルバイトよりもモチベーションを保ちやすく、常に安定した応対に繋がるとされています。
つまり、品質を仕組み化している電話代行会社を利用すれば、誰が対応しても一定以上の品質が出る会社としてブランディングできるのです。
実際に、長時間の教育体制や正社員中心の運用を行っているサービスほど、この品質の再現性が高い傾向にあります。
ここで差がつく「現場オペレーション」

多くの企業は、電話代行会社の「月額料金」「知名度」「HP等のなんとなくの印象」で選びます。
しかし本当に見るべきは、オペレーター教育のほかに「現場のオペレーション」です。
例えば、
• 伝言は承ってくれるのか?
• 担当者のスケジュールに合わせた対応はできるのか?
• 重要顧客からの電話は内線のように電話を繋げるのか?
• 受電報告は何分程度でくるのか?
• 受電報告の方法は?メールかチャットか?
• 応答率はどれくらいか?
などです。
こうした実務レベルで見たときに、初めて「使えるかどうか」が分かります。
AI時代に選ぶべきは「高品質な有人対応」を持つ電話代行サービス
ここまでをまとめると、
• 人は“難しい対応”に集中する
• 社内では品質を維持できない
• だから外部に任せる必要がある
そしてそのときに選ぶべきなのは、高品質な有人対応を安定して提供できる電話代行です。
まずは「実際の品質」を確認してみる
もし、現状で既に下記のような課題を抱えている方は、ぜひ一度、電話代行サービス会社にご相談いただくことをおすすめします。
• 社内対応に限界を感じている
• 品質を落とさずに業務を効率化したい
導入を検討されている方は、お試し期間やサービス保証制度がある電話代行サービスもありますので、利用してみて「実際の応対品質」を確認することも大切です。
CUBE電話代行サービスでは、ご相談、ご質問のみも大歓迎です。
まずは「どこまで任せられるのか」「どのレベルの対応が可能なのか」を確認してみてください。
対応品質の差は、実際に比較するとすぐに分かります。



































