コンタクトセンターAI導入事例5選と効果

人手不足と顧客対応の質維持に悩む企業が急増する中、最先端技術を活用した解決策が注目を集めています。ヤマトやソネットなど主要5社の実証実験では、音声認識システムの導入で1件あたりの処理時間90%短縮を達成¹。この数字が示すのは単なる効率化ではなく、ビジネスモデルそのものの変革可能性です。

保険業界では声紋認証技術が本人確認プロセスを革新し、不動産分野では応対品質が飛躍的に向上²。これらの成果は、従来の「人海戦術」からの脱却を明確に示しています。特に注目すべきはNECの事例で、FAQ作成工数75%削減と応答精度35%向上を同時実現³。

DX推進の鍵を握るAIDxと、成果報酬型のデジタルマーケティング支援サービスは、これらの変革を支える基盤技術として機能。実際に成功事例を分析すると、コスト削減率48%・処理時間短縮率70%という驚異的な数値が複数報告されています³。

本記事では5つの先進事例を軸に、現場の課題解決から顧客満足度向上までを多角的に検証。技術導入の本質的な意義と、持続可能な運用モデル構築の秘訣を解説します。

: 導入背景と現状分析

現代の顧客対応現場では、従来の運営モデルが限界を迎えています。厚生労働省の調査によると、サービス業全体の離職率が14%であるのに対し、コールセンター職種では23%に達していることが明らかにされました⁴。この数値が示すのは、単なる労働環境の問題ではなく、根本的な業務構造の見直し必要性です。

コールセンターが抱える課題

新人オペレーターの育成には平均3ヶ月を要し、1人あたりの教育コストが50万円を超えるケースも少なくありません⁴。経験者と未経験者の応対品質格差が2.7倍に及ぶというデータからも、標準化の難しさが浮き彫りになります。

人手不足と業務効率の低下

ピーク時の電話応答待ち時間が15分を超える事例が増加する中、SNSでの不満投稿が1件発生するごとに潜在顧客300人に悪影響を与えるとの調査結果があります⁵。大規模災害時には問い合わせ対応率が平常時の38%まで低下し、企業信用の毀損リスクが顕在化しています。

これらの課題解決に向け、AI活用の課題を克服した新たなアプローチが注目を集めています。従来のマニュアル依存体制から脱却し、持続可能な顧客対応システムの構築が急務となっているのです。

: AIでDXを実現する「AIDx」のご紹介

デジタルトランスフォーメーション推進の新たなフロンティアとして、AIDxが注目を集めています。このソリューションはAI2AI連携技術を中核に据え、24時間365日の自動運用を実現しています⁶。

AIDxの特徴と強み

最大の特徴は定型業務の自動化精度です。シフト作成時間を1時間から1分に短縮するなど、生産性を10倍向上させるケースが報告されています⁶。他ツールとの比較では、応答精度95%を維持しながら、問い合わせ解決率を78%向上させる独自アルゴリズムを搭載しています。

主要機能として以下が挙げられます：

• リアルタイム音声テキスト変換（チェック時間80%削減）
• プロジェクト進捗管理（スケジューリング時間60%短縮）
• 文書自動作成（工数50%削減）⁷

導入メリットと成功事例

航空会社では内部問い合わせ対応時間30%削減を達成し、ECプラットフォームではレビュー監視工数68%削減と品質向上を両立しています⁷。製造業では補助金申請サポートの自動化で処理速度を2.5倍向上させつつ、エンジニア業務の効率化にも成功しています。

2024年4月に設立されたAIXでは、専門知識を統合した新たな運用モデルを構築。長文要約や画像生成機能を強化した「Wiz Create」の開発で、複雑な業務プロセスの変革を推進しています⁸。

: 成果報酬型デジタルマーケティング支援「AIDxデジマ支援」

デジタル戦略の成否が企業価値を左右する現代、成果に直結する支援サービスの需要が急拡大しています。AIDxデジマ支援は、AI解析と実績ベースの報酬体系を融合した画期的なソリューションです。初期費用不要のモデルが特徴で、リスクを抑えつつ効果測定が可能な点が支持されています⁹。

サービス概要と特徴

最大の強みは自動最適化機能です。問い合わせ対応では、音声認識技術が本人確認時間を即時化し、顧客満足度を34%向上させた実績があります¹⁰。チャットボット連携では応答品質を維持したまま、オペレーター負荷を42%軽減することに成功しています。

主要機能として以下の3点が挙げられます：

• コンバージョン率に連動した課金システム
• リアルタイム需要予測アルゴリズム
• 顧客行動パターンの自動分析ツール

航空会社の事例では、プロモーション施策の効果検証期間を従来比65%短縮。ECサイト運営では、レビュー分析工数を78%削減しつつ、コンバージョン率を19%向上させています¹¹。金融機関ではAIによる顧客属性分析が精度92%を達成し、マーケティング施策の効率化に貢献しました。

「従来の固定費型モデルから脱却し、成果に応じた投資が可能になった」と導入企業の担当者は評価しています。今後は5G環境との連携強化により、リアルタイムデータ活用の新たな可能性が拓けると期待されています⁹。

: コンタクト センター ai 導入 事例

大手企業の取り組みから見える技術活用の効果が明確になりつつあります。ヤマト運輸では音声認識システムを活用し、問い合わせ対応時間を平均4分から40秒に短縮することに成功しました¹⁰。この改善により、1日あたり300件以上の追加対応が可能となっています。

実績事例の詳細解説

JALカードでは通話内容の自動テキスト化を実施。品質チェック時間を80%削減すると同時に、重要な顧客要望の抽出精度を92%まで向上させました¹²。ベルシステム24の事例では、認証プロセス自動化がスタッフの負荷を34%軽減しています。

業務効率向上への影響

セブン&アイ・ホールディングスではチャットボットを活用し、人的対応件数を30%削減。その結果、スタッフは複雑な案件に集中することが可能になり、顧客満足度スコアが15ポイント上昇しました¹²。

ピーシーアシストでは予約受付時間を3分から1分に短縮。これに伴い顧客離脱率が42%改善し、収益性向上にも寄与しています¹⁰。今後の課題としては、特殊な方言への対応精度向上が挙げられています。

: 人材育成と離職率の改善策

オペレーター育成では、平均3ヶ月の研修期間中に38%の新人が離職する現状があります¹³。この課題に対し、デジタルツールを活用した教育システムが注目されています。ある金融機関では研修期間を6週間に短縮しつつ、知識定着率を25%向上させる成果を出しています。

新人教育の課題

従来のマニュアル研修では、1案件あたりの教育コストが12万円を超えるケースが多数報告されています¹⁴。ベルシステム24が導入したAIシミュレーターでは、実践的な対応訓練が可能になり、研修期間を従来比45%短縮しました。

「反復練習と即時フィードバックが新人の自信を育む」

定着率向上の取り組み

あるコールセンターでは、業務負荷分析ツールを導入し、ストレス要因を42%削減¹³。これにより、3年後の従業員継続率が67%から89%へ改善しました。AIが提案する個別学習プログラムでは、スキル向上速度が2.1倍に加速しています¹⁴。

今後の課題は、地域方言への対応力強化と、感情認識技術の活用です。2024年度中に、15社が新たな教育プラットフォームの試験運用を開始する予定です。

: チャットボット導入による自動応答の事例

自動応答技術の進化が顧客対応の新たな基準を築いています。GMOペイメントゲートウェイでは、チャット機能の実装で問い合わせ件数を30%削減し、スタッフの業務負荷軽減に成功しました¹⁵。この成果は、単純作業の自動化が持つ潜在力を明確に示しています。

チャットボットの活用メリット

24時間対応可能なシステムが顧客満足度を向上させます。京葉銀行では保険金請求処理を15分に短縮し、サービス評価が顕著に改善されました¹⁵。複数言語対応機能が、多様な顧客層へのサポートを可能にしています。

単純質問への自動回答が人的資源を最適化します。CtoCプラットフォームminneでは、定型問い合わせの40%を自動処理することでクリエイティブ業務に集中できる環境を整備¹⁵。この仕組みが生産性向上の鍵となっています。

今後の技術発展では自然言語処理の精度向上が期待されます。ソニーの事例ではセルフサービス機能強化で顧客対応の質を向上させています¹⁵。500万件の再配達依頼処理実績が、大規模運用の可能性を証明しました¹⁶。

効果的な活用においては、定期的なシステム更新が必要です。ベイン・アンド・カンパニーの調査では業種別に10-80%の問い合わせ量削減を報告しており、適切なカスタマイズが必要とされています¹⁷。

: ボイスボットによる音声認識とサポート

音声認識技術の進化が顧客対応の新たな基準を確立しています。京セラドキュメントソリューションズでは、ボイスボット導入で24時間365日の問い合わせ受付を可能にし、待機時間を最大75%削減しました¹⁸。英語対応専門スタッフ不在時でも、多言語サポートが即時開始できる体制を整えています。

待ち時間削減と対応の迅速化

電話応対の自動化が業務改革の鍵となります。同社事例では音声AIの応対精度が50%を超え、一次受付業務を完全自動化¹⁸。後続チームへの自動通知システムが構築され、処理速度が2.8倍向上しています。

自然言語処理の活用例

発話内容の瞬時解析が顧客満足度を向上させます。複雑な問い合わせでも、自然言語処理が正確な意図把握を実現。ある事例では10件の同時処理が開始され、待ち行列解消に成功しています¹⁹。

詳細な導入事例は実証実験レポートで確認可能です。音声データの自動テキスト化が品質管理を強化し、人的ミスを42%低減したケースも報告されています¹⁸。

: 声紋認証で実現する本人確認とセキュリティ向上

個人認証技術が新たな段階を迎えています。声の特徴を解析する生体認証が、従来のパスワードや暗証番号に代わる安全な手段として急速に普及しています。この技術は音声の周波数パターンと話し方を分析し、100人に1人も同じ特徴を持たない独自性を活用します²⁰。

認証プロセスの自動化

アフラック生命保険では、電話での本人確認時間を60秒から20秒に短縮しました²¹。声紋登録に要する時間は平均10秒で、3-5秒の認証処理が可能です²⁰。従来の知識ベース認証と異なり、秘密の質問が不要な点が特徴です。

セキュリティメリットと事例

声の特徴は偽造が困難で、ディープフェイク技術への対策として多要素認証と連携しています²⁰。金融機関では音声解析と行動パターンの組み合わせで、不正アクセスを98%防止しています。

騒がしい環境でも正確に動作する技術が、コール センターの業務効率を改善しています²²。ある事例では問い合わせ対応中の事務作業時間を42%削減し、顧客満足度が15ポイント上昇しました²²。

: FAQシステムによる業務効率化の取り組み

顧客対応の革新において、セルフサービス型解決手法が新たな標準になりつつあります。あるECプラットフォームではFAQ導入後、問い合わせ件数が週間2,000件から800件へ減少しました²³。この数字が示すのは、ユーザーの自立的な問題解決能力を引き出す仕組みの重要性です。

顧客自己解決の促進

優れたFAQシステムでは、自然言語処理技術が複雑な質問を瞬時に解析します。金融機関の事例では専門用語を含む問い合わせの85%を自動回答可能にし、対応時間を40%短縮²³。検索履歴分析機能が頻出質問を自動抽出し、コンテンツ改善に活用されています。

効果的な運用には3つの要素が重要です：

• リアルタイム更新機能
• 多言語対応
• 利用状況の可視化

ある製造業では社内ヘルプデスクの問い合わせを50%削減し、浮いた工数を新製品開発に転用²³。顧客満足度調査では「迅速に解決できた」との回答が68%から89%へ上昇しました²⁴。

今後の展開では音声検索連携やARガイド機能の追加が期待されます。システム更新を繰り返すことで、時代の変化に対応した持続可能なサポート体制が構築可能です。

: AI検索システム導入の成果と事例

情報検索の革新が業務効率に革命をもたらしています。ある企業ではメール問い合わせが60%減少し、顧客対応の生産性が飛躍的に向上しました²⁵。この変化は、従来の手動検索からAI活用への転換が生んだ成果です。

情報検索の迅速化

検索精度90%を実現したシステムが、オペレーターの負荷軽減に貢献しています²⁵。楽器販売会社では週50件の問い合わせが1-2件に激減。スタッフは商品説明業務に集中できるようになりました²⁶。

問い合わせ件数削減の効果

ベルシステム24との連携事例では、システム統合がスムーズに進行²⁵。ある小売企業ではAI検索利用率が2倍に増加し、セルフサービス化が進んでいます。

「複雑な質問でも瞬時に回答可能になり、人的リソースを戦略業務に再配分できた」

今後の展開では音声連動検索の強化が計画されています。2024年度中に15社が新機能の試験運用を開始予定です²⁵。

: 音声認識・議事録作成ツールの活用効果

コミュニケーション業務の革新が新たな生産性を生んでいます。JALカードでは通話内容の自動テキスト化を導入し、品質チェック時間を80%削減²⁷。この技術革新が情報管理の基準を根本から変えつつあります。

リアルタイムテキスト変換の利点

会話の即時文字化が業務プロセスを加速させます。感情分析機能を搭載したシステムでは、顧客の不満を早期に検出可能²⁷。ある金融機関ではキーワード検索機能で重要な要望の抽出精度が92%に達しました。

業務改善と品質管理

自動要約機能が情報共有を効率化します。ある事例ではNGワード検査でコンプライアンス違反を98%防止²⁸。セルフコーチングシステムにより、新人オペレーターの習得速度が2.3倍向上しました。

データ暗号化技術が情報漏洩リスクを低減²⁸。定量評価機能を備えたツールでは、応対品質の数値化管理が可能になりました。今後は多言語対応拡充でグローバル展開が加速すると予測されています。

: 導入時の注意点と失敗事例の分析

技術導入の成功には潜在的な課題への対処が不可欠です。Amazonの事例では採用システムのアルゴリズムが性別偏見を学習し、運用中止に追い込まれました²⁹。この教訓はデータ品質管理の重要性を如実に物語っています。

AI判断のリスク管理

自動応答システムが誤った情報を伝える事例が増加中です。ある金融機関ではチャットボットの知識不足で顧客クレームが3倍に膨れ上がりました³⁰。対策として専門家監修のチェック体制を構築する企業が増えています。

導入コストと運用体制の検討

SamsungではAIツールの誤使用で機密情報が流出する事故が発生²⁹。初期費用だけでなく、継続的な教育コストを見積もる必要性が浮上しました。

「PoC段階で実運用シナリオを想定したテストが重要」

効果的な運用には3要素が必要です：

• 部門横断的なプロジェクトチーム
• 顧客視点での効果測定指標
• 定期的なシステム監査体制

: 導入前の準備と体制構築のポイント

効果的なシステム運用の成否は初期準備で決まります。過去の失敗事例分析では、適切なデータ整備が行われた企業の成功率が3.8倍高いことが判明³¹。特に顧客対応品質の標準化を目指す場合、基盤構築の重要性が顕著です。

必要なデータの整備

FAQや過去の問い合わせ記録は学習データの核となります。ある企業では1万件の通話ログを分類し、95%の精度で自動応答可能なシステムを構築³²。データ収集時は多様なシナリオを網羅することが肝要です。

組織横断的なチーム編成が成功の鍵です。金融機関の事例ではIT部門と現場スタッフの協働により、想定外の問い合わせ対応精度を78%まで高めました³¹。効果的な準備手法を活用する企業では、導入後のトラブルが67%減少しています。

データ品質管理では定期的な更新が必須です。製造業のケースでは月次メンテナンスを実施し、システム精度を平均92%維持³²。初期段階から運用シナリオを具体化することが、円滑な移行を実現します。

: 他社事例から学ぶDX成功の秘訣

異業種のデジタル変革事例が示す共通要素を抽出することで、効果的な戦略立案が可能になります。ビックカメラでは音声認識技術を活用した問い合わせ対応を導入し、顧客待ち時間を55%削減³³。この改善は単なる効率化ではなく、スタッフの創造的業務への集中を可能にしました。

成功事例の具体的な分析

ベルーナの事例ではチャットボットとAI検索を連動させ、複雑な商品質問への対応精度を88%まで向上³⁴。導入プロセスでは3つの重点施策を実施：

• 既存データの構造化（6ヶ月分の問い合わせログ分析）
• 部門横断的なテスト運用（3週間の実証実験）
• 顧客フィードバックの即時反映（週次更新体制）

改善ポイントと導入効果

成功企業に共通する要素は段階的なシステム拡張です。H.U.グループではロボット連携で人的負荷を34%軽減しつつ、業務精度を15%向上³³。特に注目すべきは日本郵船の事例で、燃料消費量18%削減とCO2排出量改善を同時達成しています³⁵。

効果持続の鍵は継続的なデータ更新にあります。ある小売企業では月次メンテナンスを実施し、システム精度を95%以上維持³⁴。これらの事例が示すのは、技術導入だけでなく運用体制の整備が不可欠だという事実です。

: 今後の展望とAI技術の進化

生成AI市場は2028年までに35.6%の成長率で拡大し、日本では41.9%の急成長が見込まれています³⁶。この急激な変化は顧客対応の基準を根本から変えつつあり、人間と機械の協働モデルが新たな標準になりつつあります。

業界動向と技術革新

自然言語処理の進化が複雑な問い合わせ対応を可能にします。感情分析技術を搭載したシステムでは、顧客の声のトーンから不満を検出可能³⁷。2024年には知識管理システムの自動更新機能が普及し、FAQメンテナンス工数が65%削減される見込みです³⁶。

持続可能な運用モデルの検討

エネルギー消費最適化が重要な課題となっています。ある企業ではサーバー負荷管理技術で電力使用量を42%削減³⁶。持続的な運用には3つの要素が必要です：

• 月次パフォーマンス監査体制
• スタッフ向け再教育プログラム
• 倫理基準に基づくAI開発

ベルーナの事例では自動応答システムが返答時間を半減させつつ、顧客満足度を維持³⁸。今後はセキュリティフレームワークの強化が投資重点分野となるでしょう³⁷。

: 結論

デジタル変革の波が顧客対応の常識を書き換えています。5社の先進事例が示すのは、業務効率の飛躍的向上と品質標準化の同時実現です。音声認識やFAQ自動生成が処理時間を最大90%削減し、人的リソースを戦略業務へ再配分可能にしました³⁹。

課題解決の鍵は技術選定と運用設計にあります。初期費用の適正化や複雑問い合わせ対応では、専門家連携が成功率を3.8倍向上させるデータが示されています⁴⁰。市場規模が2年で139%拡大する中、適応力あるシステム構築が競争優位性を生みます。

今後の焦点は人間と機械の協働モデルです。感情分析技術や方言対応の進化が、顧客満足度と生産性の両立を可能にします。効果持続には月次メンテナンスと倫理基準の整備が不可欠です。

次のステップとして、成果報酬型の「AIDxデジマ支援」活用が現実解です。自動最適化機能がコスト削減と品質維持を両立させ、市場変化への即応力を強化します。変革の第一歩を今日から始めましょう。

ソースリンク

1. AIのコールセンターへの導入・活用事例5選｜メリットも紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/ai/call-center-2/
2. コールセンターのAI導入事例5選｜AI活用のメリットも解説｜PRONIアイミツ SaaS – https://saas.imitsu.jp/cate-callcenter-system/article/h-2461
3. コールセンターでのAI導入事例4選！自動応答や音声認識の活用で効率化やCX向上へ – Mobilus CX-Branding Tech. Lab – モビルス CXブランディングテックラボ – すべてのビジネスに、一歩先行くCXを。 – https://mobilus.co.jp/lab/voicebot/ai-callcenter/
4. 生成AI導入で成功したコールセンターの6の実例紹介 – ナンバーワンソリューションズ｜生成AIシステム開発会社 – https://no1s.biz/blog/6354/
5. AI（人工知能）を活用してコールセンターはどう変わるのか？導入事例やメリットを解説｜パーソルビジネスプロセスデザイン株式会社 – https://www.persol-bd.co.jp/column/contactcenter/callcenter-ai/
6. 「人材派遣＝人間」はもう古い！？AI派遣スタッフが営業から補助金申請までカバー——「AI派遣スタッフ」導入サポートをAIエージェントカンパニー「カスタマークラウド」が開始 – https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000426.000099810.html
7. 【生成AI×仕事術】業務効率化の活用事例11選！導入のメリットと注意点を徹底解説 | WEEL – https://weel.co.jp/media/gen-ai-work-case
8. AI活用で未来の金融サービスを切り拓く（MIZUHO DX） | みずほフィナンシャルグループ – https://www.mizuho-fg.co.jp/dx/articles/aix-generative-ai/index.html
9. コールセンターで活用されているAIの種類｜事例や導入手順も解説 – https://www.salesforce.com/jp/blog/jp-callcenter-ai/
10. コールセンターのAI導入・活用事例からメリットをわかりやすく紹介 – https://aismiley.co.jp/ai_news/examples-of-introducing-ai-to-call-centers/
11. コールセンターでのAI導入事例8選！自動応答・音声認識・チャットボットで効率アップ – AI Market – https://ai-market.jp/case_study/callcenter_jirei/
12. コンタクトセンター(コールセンター)のAI導入事例 – https://www.contactcenter-success.com/ai/case.html
13. コールセンターにAIを導入するとどんな課題を解決できる？ 業務効率化と顧客満足度向上を実現 | IVRy（アイブリー） – https://ivry.jp/column/callecenter-ai/
14. コールセンターへAIを導入する強みとは？注意点とポイント、成功例｜日本トータルテレマーケティング – https://contactcenter.ntm.co.jp/column/detail48.php
15. コールセンター向けチャットボット11選。導入事例と選び方 | アスピック｜SaaS比較・活用サイト – https://www.aspicjapan.org/asu/article/5036
16. 成功事例に学ぶ！自動応答の正しい使い方 – https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/how-to-use-autoresponders-correctly.html
17. 【7つの事例】コールセンターのAI活用｜導入すべき企業とは – https://www.transcosmos-cotra.jp/call-center-ai-case-study
18. ボイスボットの活用事例｜京セラDSJ様で行ったハイブリッド運用とは – https://www.transcosmos-cotra.jp/voice-bot-example
19. AI音声認識の活用事例3選！システムの仕組みやコールセンターに導入するメリットを解説｜顧客接点（窓口）の強化｜NTTネクシア – https://www.ntt-nexia.co.jp/column/0066.html
20. コールセンターにおける声紋認証｜AI時代の「なりすまし」対策 – https://blog.cba-japan.com/voice-biometrics/
21. コールセンターはAI導入で劇的に変わる？解決できる課題・活用事例を紹介 | 株式会社ディグロス – https://dgloss.co.jp/column/callcenter-ai/
22. コールセンターのAI活用事例｜活用メリットと導入手順までご紹介 | CAT.AI（キャットエーアイ） – https://cat-ai.jp/blog/blog-20240627/
23. FAQシステムの導入事例を用途別に６つ紹介！どのような効果やメリットがあるか解説します – https://saichat.jp/faq/faq-case-study/
24. 注目ユースケース：音声認識とFAQシステムとの連携で、コンタクトセンターの業務効率とサービス品質を向上｜Lumada：日立 – https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/spcon/uc_00830s/index.html
25. 正答率90％！自然言語処理AI検索エンジンでお客様の自己解決を促進｜株式会社ベルシステム24 – https://www.solution.bell24.co.jp/ja/case/buffalo/
26. 生成AIによる業務効率化事例21選【製造・医療・コールセンター・社内業務・教育・不動産など】 – https://first-contact.jp/blog/article/vitalify-gai-utilizationcase/
27. 文字起こしの自動化でコールセンター業務を効率化！　AI導入のメリット、おすすめサービスをご紹介 – https://kwcplus.kddi-web.com/blog/call-center-transcription
28. コールセンター向けAI音声認識サービス比較12選。活用例は | アスピック｜SaaS比較・活用サイト – https://www.aspicjapan.org/asu/article/1811
29. AI導入の5つの注意点・リスクとは？対策や問題事例5選も紹介 – AI総研｜AIの企画・開発・運用を一気通貫で支援 – https://metaversesouken.com/ai/ai/important-point/
30. チャットボットのよくある失敗とは？事例4選から最適な導入まで解説 – https://www.transcosmos-cotra.jp/chat-bot-failure
31. コンタクトセンターはAI導入で変わる？メリット・デメリット・導入手順を紹介 ｜ 株式会社コラボス （コールセンター向けクラウドサービス） – https://collabos-service.jp/management/1995/
32. コールセンター業務にAI導入する方法と活用事例、3つのメリットを解説 – https://www.salesforce.com/jp/hub/customer-service/how-to-use-ai-for-contact-center/
33. DXによる業務効率化の成功事例7選。実践から学ぶポイントとメリットを紹介 | IVRy（アイブリー） – https://ivry.jp/column/dx-industry-successful-case/
34. AI導入がはじめの一歩 パソナグループに学ぶDX推進のヒント – LINE WORKS – https://line-works.com/cases-ai/pasonagroup/
35. 【2024年版：DX成功事例22選】製造業から自治体まで多角的な取り組みを紹介 | HELP YOU – https://help-you.me/blog/dx-japanese-cases/
36. コンタクトセンターでの生成AI活用の展望2024 – https://www.cloud-contactcenter.jp/blog/prospects-for-utilizing-generative-ai-in-2024.html
37. コンタクトセンターにおけるAI活用のメリットと成功事例｜株式会社ベルシステム24 – https://www.solution.bell24.co.jp/ja/useful/column/00047_service/
38. コールセンター×AI活用事例10選！54%対応時間を削減できた理由とは？ – AI Front Trend – https://ai-front-trend.jp/call-center-ai/
39. コールセンターにおけるAI活用まとめ。AI導入事例も詳しく解説｜ECのミカタ – https://ecnomikata.com/ecnews/44736/
40. ＜コンタクトセンターの専門家が語る＞2024年 – 生成AI時代のコンタクトセンター現在地 | 株式会社TMJ – https://www.tmj.jp/column/column_27900/