本人確認と基本的な案内
契約番号の確認や営業時間の案内といった定型的な入り口の対応は、音声AIが扱いやすい領域で、AIを導入したコンタクトセンターが真っ先に自動化する層でもあります。このやり取りだけに依存する役割は、縮小していく可能性が高いといえます。
コールセンター担当はAIでなくなるのか
コールセンター担当はAIに代替されるのか。クラーナはAIが従業員700人分をこなすと発表した後、人のオペレーターを静かに再雇用し始めた。
先に結論
コールセンター担当は今も必要とされています。AIが従業員700人分を置き換えたと公に述べたクラーナ自身の方針転換は、純粋な自動化が現実の限界に突き当たったことを示す、これまでで最も明確な証拠です。
この職業とは
コールセンター担当の仕事は、電話で質問に答えることだけではありません。限られた通話時間のなかで、相手の感情、緊急度、状況を捉え、適切な案内と確認を行い、次の行動へつなげる必要があります。声の調子、間の取り方、慌てている気配など、文字では見えない手がかりを扱うため、電話ならではの判断が数多く求められます。
この職種の価値は、台本を読み上げることではなく、会話が台本から外れたときに崩れず、相手を落ち着かせながら必要な情報を整理できるところにあります。音声AIが進歩しても、強い感情を伴う通話や、説明が複雑になる通話は、今後も人に残る可能性が高いままです。
業界
マーケティング
公開データで見るこの職業
生成AIへのさらされ度
99 / 100
188職業中 1位
米国政府の区分
さらされ度：非常に高い
米国労働統計局（BLS）による職業別の相対的なAIさらされ度区分（2026年）。
4つの公開データから当サイトが算出した0〜100の指標で、掲載している188職業の中での相対的な位置を示します。高いほど、生成AIがこなせる・実際に使われている業務の割合が大きいことを意味します。仕事がなくなる確率ではありません。
AIがこなせる業務の多さ（理論）
97
研究者による業務分析（Eloundouほか、ILO）。各データが評価する全職業の中での百分位です。
AIが実際に使われている業務の多さ（実利用）
100
Microsoft Copilot と Anthropic Claude がこの職業の業務に実際に使われた度合い。各データが評価する全職業の中での百分位です。
米国の雇用（BLS 2025〜35年予測）
- 就業者数の予測変化（2025〜35年）
- -5.3%
- 米国の就業者数（2025年）
- 2,666,000
- 年間の求人数（平均）
- 289,500
- 年収の中央値（2025年）
- US$44,770
- 就職に通常必要な学歴
- 高卒程度
BLSが挙げる変化の理由
資本による労働代替：音声・言語処理とAIの進歩により、コンピューターが顧客サービスの対応を担う頻度が高まるため、業界内でのこの職業の雇用比率は低下する見込み。
BLSの原文（英語）。翻訳はai-job-risk.netによるもの。
Capital/labor substitution - share decreases as advances in speech and language processing and in artificial intelligence (AI) allow computers to handle customer service interactions with greater frequency.
BLS の職業区分「Customer service representatives」の米国の数値です。BLS の予測は技術が過去と同じペースで進むことを前提にしており、AIの影響だけを予測したものではありません。
出典
さらされ度は、以下のデータを基に当サイトが算出しました（データ時点：2026年10月15日）。米国の雇用の数値は BLS の公表値をそのまま掲載しています。
- Eloundou, Manning, Mishkin & Rock, "GPTs are GPTs: Labor market impact potential of LLMs", Science (2024); data MIT licence
- Gmyrek, Berg, Kamiński, Konopczyński, Ładna, Nafradi, Rosłaniec, Troszyński. Generative AI and Jobs: A Refined Global Index of Occupational Exposure. ILO Working Paper 140. Geneva: ILO, 2025. © ILO, CC BY 4.0
- Tomlinson, Jaffe, Wang, Counts & Suri, "Working with AI: Measuring the Occupational Implications of Generative AI", Microsoft Research; CC BY 4.0
- Anthropic Economic Index (job_exposure); CC BY
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Employment Projections 2025–35 and AI exposure categories
各データの公表元は、本サイトの作成・確認・推奨には関与していません。 出典・ライセンス・算出方法の詳細
コールセンター担当はAIでなくなるのか
AIがコールセンター担当を完全に置き換えているわけではありません。その最も明確な証拠が、クラーナ自身の公の方針転換です。同社は2024年、AIエージェントが顧客サービス従業員700人分の仕事をこなしていると発表しました。2026年時点では、その数字はフルタイム換算で853人分、削減額は6,000万ドルに達したとしています。ただしその間に同社は、AIの回答が一般論にとどまり、機微を含む質問にうまく対応できないという顧客の声を受けて、ギグ型のハイブリッドな仕組みで人のオペレーターを静かに再雇用し始めました。同社のCEOは現在、人による対応を、段階的に廃止するものではなく、VIP向けの体験になりつつあるものだと表現しています。
クラーナの経験は、2026年のより広いデータとも一致します。2025年12月のガートナーの調査では、AIを理由に実際にオペレーターの人員を削減した顧客サービス部門の責任者は5人に1人にとどまりました。一方でガートナーは、対話型AIによってコンタクトセンターの人件費が2026年に800億ドル削減されると別途予測しています。両立するのは、完全に自動化されると見込まれるのが、オペレーターの応対のおよそ10件に1件にすぎないためです。音声AIは、本人確認、一次案内、よくある質問への回答を着実に広げてきており、コールセンター業務の一部はさらに自動化が進む可能性が高いといえます。
しかし電話でのやり取りには、相手がうまく言葉にできない困りごとや、声の調子、話す速さ、ためらいからしか分からない緊急度が伴います。怒り、混乱、高齢の相手、双方の思い違いが関わる場面、まさにクラーナの顧客が不満を挙げた種類の場面では、今も人が会話を組み立て直す必要があります。コールセンター担当は電話に出るだけの仕事ではありません。声だけのやり取りで状況を整理し、相手を安心させ、問題を前へ進めるのが役割です。
自動化されやすい業務
音声の自動化に置き換わりやすいのは、決まった質問と単純な分岐で処理できる通話です。2026年の市場推計では、受電のおよそ60〜70%がすでに構造化されたパターンをたどるとされ、現在およそ48億9,000万ドル規模と見られるコールセンター向けAI市場の投資も、この領域に集中しています。
単純で定型的な問い合わせへの音声対応
支払日、住所変更、基本的な手続きなど、回答のパターンが決まっている質問は自動化しやすく、ガートナーが2026年に完全にAIで処理されると見込むおよそ10%の応対の中心を占めます。待ち時間の短縮には有効ですが、質問が少しでも外れると相手の苛立ちは一気に高まります。これはまさに、クラーナの顧客が指摘した失敗の形です。
通話内容の要約と記録の作成
AIはすでに会話の文字起こしと要約を素早く行え、記録作成の負担を大きく減らせます。それでも、次に対応する人が知っておくべき感情の強さやニュアンスは、人が補う必要がある場面が少なくありません。
一次振り分けの自動化
相手の用件に応じて適切な専門窓口へ最初に振り分ける処理は、比較的標準化しやすい領域です。単純な分岐は自動化の恩恵が大きい一方、途中で論点が変わる通話や、要件が曖昧なままの通話は、人が拾わないかぎり行き場を失いやすくなります。
人に残る仕事
コールセンター担当に残るのは、声から状況と感情の両方を読み取り、会話を組み立て直す仕事です。クラーナがAIだけの体制で、複雑で感情を伴う通話に行き当たり、人を戻したときに表面化したのが、まさにこの隙間でした。
声の調子から緊急度を読み取る
同じ用件でも、慌て方、ためらい、沈黙の長さによって優先度は変わります。声だけの手がかりから応対を変える仕事は残ります。感情は文字よりも音声のほうが強く伝わるため、その受け止め方がサポートの質を直接左右します。
会話の流れを組み立て直す
相手が混乱して話が飛ぶとき、何から確認し、どう落ち着いてもらい、どこから説明をやり直すかを決める人が必要です。これは台本を読むことに還元できる仕事ではありません。会話を立て直して前へ進める力は人に残ります。
苦情の初期対応
感情が高ぶっている場面では、事実確認に入る前に何をどう受け止めるかが決定的に重要です。説明や対応の順序を誤ると、状況は一気に悪化します。ガートナーの調査でも、回答者はこの種の通話をAIはまだうまく扱えないと述べています。短時間で信頼回復の土台を作れる人は、代えがたい存在です。
複数部署にまたがる案件をつなぐ
請求、契約、障害、配送の問題が重なるとき、どこへどう引き継ぐかを判断する人が必要です。転送するだけでなく、相手が最初から説明し直さずに済むよう情報を整理することも仕事であり、その配慮の有無が満足度を大きく左右します。
身につけたいスキル
これからのコールセンター担当には、細部を取りこぼさずに聞き、聞いた内容を構造化し、声だけで安心を生み出す力が求められます。フォレスターは2026年末までに約30%の企業がAIによる並行的なサポート機能を構築すると予測しており、オペレーターは置き換えられるというより、そうした仕組みと並んで働くようになっています。
傾聴と論点の構造化
相手の話を遮らずに聞きながら、確認すべきことを頭の中で整理する力が必要です。通話はリアルタイムで進むため、論点を組み立てる速さは文字によるサポートよりもさらに重要になります。よく聞ける人は、定型的な3分の1ほどの応対をAIが担うようになっても価値を保ちやすくなります。
音声によるコミュニケーションの制御
話す速さ、間、相づち、言い回しは、相手の安心感を左右します。声だけで誤解を減らせる人は強く、これは書き言葉とは異なる、意識して身につけるスキルです。まさに、クラーナのチャットボットに欠けていると顧客が指摘した部分でもあります。
エスカレーションの判断
自分でどこまで対応できるのか、どの時点で上長や他部署を巻き込むべきかを判断する必要があります。抱え込みすぎれば品質を損ないますが、早く手放しすぎても同じことが起こります。適切に切り替えられる人は、現場で信頼を得ます。
AIの音声支援を使うだけでなく、共に働く
リアルタイムの要約や応答候補があっても、会話の主導権を握るのは人のオペレーターです。提示された文言を読み上げるだけでは足りず、その通話の調子に合わせて言い換える必要があります。AI運用担当や会話設計者といった新しい役割が現場と並んで生まれるなかで、こうしたツールを使いこなしつつ応対の主導権を保てる人ほど強くなります。
考えられるキャリアパス
コールセンター担当の経験は、声による状況把握、感情の扱い、適切な引き継ぎといった強みを育てます。クラーナのような企業が、完全自動化ではなく人とAIのハイブリッドな体制を実証しつつある今、こうした力はよく通用します。
カスタマーサポート
電話で状況を構造化し、感情を扱ってきた経験は、テキストやマルチチャネルを含む幅広いサポート業務に応用できます。音声対応から、より広い課題解決の仕事へ広がる形です。
カスタマーサポート担当
現場での会話の制御と優先度の判断の経験は、受付チャネル全体の応対品質を高める仕事によく移ります。電話中心の役割から、より広い一次対応へ広げる形です。
旅行手配担当
電話で条件を聞き取りながら不安を和らげる力は、旅行の相談や変更対応にも応用できます。電話でのコミュニケーションの強みを、より提案型の案内へ活かす形です。
営業担当
感情の温度を読み取り、会話を前へ進めてきた経験は、提案型の営業にも移せます。かかってきた電話を受ける立場から、自ら商談を導く立場へ移る形です。
カスタマーサクセスマネージャー
信頼を損なわずに会話を構造化する力は、導入後の継続的な支援でも価値があります。受け身の応対から、長期的な顧客関係を築く仕事へ移る形です。
採用担当
相手の状況を素早く理解し、次に何を説明すべきかを選ぶ力は、候補者への対応にも当てはまります。音声コミュニケーションの強みを、採用における見極めと調整に活かす形です。
まとめ
コールセンター担当は今も必要とされています。AIが従業員700人分を置き換えたと公に述べたクラーナ自身の方針転換は、純粋な自動化が現実の限界に突き当たったことを示す、これまでで最も明確な証拠です。本人確認や基本的な案内は自動化できます。それでも、声から緊急度を読み取り、混乱した会話を立て直し、感情を鎮める仕事は明確に人に残ります。長期的な見通しを左右するのは、台本どおりに話せるかどうかではなく、AIがまだうまく扱えない難しい通話で品質を保てるかどうかです。
同じ業界の比較職種
ここに表示しているのは、コールセンターエージェントと同じ業界に分類される職種です。仕事内容が同一という意味ではなく、AIの影響やキャリアの近さを比較しやすい職種を並べています。
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よくある質問
Q.コールセンター担当はAIでなくなるのか
コールセンターエージェントの生成AIへのさらされ度は100点中99（188職業中1位）です。AIがこなせる・使われている業務の多さを示す指標で、仕事がなくなるかどうかを示すものではありません。BLSは、米国のコールセンターエージェントの雇用が2025年から2035年にかけて-5.3%変化すると予測しています。
Q.コールセンターエージェントの業務のうち、AIに置き換わりやすいのはどれですか？
音声の自動化に置き換わりやすいのは、決まった質問と単純な分岐で処理できる通話です。2026年の市場推計では、受電のおよそ60〜70%がすでに構造化されたパターンをたどるとされ、現在およそ48億9,000万ドル規模と見られるコールセンター向けAI市場の投資も、この領域に集中しています。具体的には：本人確認と基本的な案内、単純で定型的な問い合わせへの音声対応、通話内容の要約と記録の作成、一次振り分けの自動化。
Q.コールセンターエージェントの仕事で、人に残るのはどの部分ですか？
コールセンター担当に残るのは、声から状況と感情の両方を読み取り、会話を組み立て直す仕事です。クラーナがAIだけの体制で、複雑で感情を伴う通話に行き当たり、人を戻したときに表面化したのが、まさにこの隙間でした。具体的には：声の調子から緊急度を読み取る、会話の流れを組み立て直す、苦情の初期対応、複数部署にまたがる案件をつなぐ。
Q.コールセンターエージェントがいま身につけておくべきスキルは何ですか？
これからのコールセンター担当には、細部を取りこぼさずに聞き、聞いた内容を構造化し、声だけで安心を生み出す力が求められます。フォレスターは2026年末までに約30%の企業がAIによる並行的なサポート機能を構築すると予測しており、オペレーターは置き換えられるというより、そうした仕組みと並んで働くようになっています。具体的には：傾聴と論点の構造化、音声によるコミュニケーションの制御、エスカレーションの判断、AIの音声支援を使うだけでなく、共に働く。