コンタクトセンターのAI活用 通信・インフラの海外事例7選

コンタクトセンターのAI活用は、通信・インフラ業界で最も進んでいます。たとえば、Vodafoneは€1.4億を投じてAIチャットボットを刷新し、その結果、初回解決率を4倍に改善しました。さらに、Deutsche Telekomは自社AIプラットフォームで10カ国1億人の顧客をサポートしています。つまり、通信・インフラは業界を代表する AI導入の最前線です。そこで本記事では、通信4事例・インフラ3事例の計7つの海外事例から、大規模×高頻度の顧客対応を自動化する設計パターンを解説します。

コンタクトセンターのAI活用が通信・インフラ業界で最も高い成熟度に達しているのは、スケーラビリティと24時間稼働の両立が業務上不可欠であるためです。vottiaでもチャットと音声の両方に対応するAIエージェント製品「maestra」を提供しています。マルチエージェント構成により、通信・インフラ業界で求められるスパイク対応やチャネル統合にも対応した設計を作っています。

通信・インフラ業界のコンタクトセンターのAI活用とは？

まず、通信・インフラ領域のコンタクトセンター（コールセンター）における AI導入とは、通信事業者（テレコム）やエネルギー・公共事業（ユーティリティ）で顧客対応を自動化するAIエージェントシステムです。一方で、一般的なカスタマーサポートAIとの最大の違いは、顧客基盤の巨大さと突発的なコール量変動（スパイク）への対応力が求められる点です。具体的には、以下のような違いがあります。

なぜ通信・インフラでコンタクトセンターのAI活用が最も進むのか？

なぜなら、通信業界はAI導入率が全産業中最高の95%だからです。具体的には、その背景に3つの構造的要因があります。

1. 顧客基盤の巨大さとコスト圧力：まず、数千万人規模の顧客に対して人間のオペレーターだけでサポートを維持するコストは膨大です。そのため、AIによる自動化で1件あたりのコストを20〜40%削減できることが投資の原動力になっています
2. スパイク対応の限界：次に、ネットワーク障害や停電が発生すると通常の数倍〜数十倍の問い合わせが押し寄せます。つまり、人間だけでは対応不可能なピークを、コンタクトセンターのAI活用で吸収する必要があります
3. 24時間365日の稼働要件：加えて、通信やエネルギーは生活インフラです。したがって、営業時間外のサポートが不可欠であり、AIエージェントが時間帯を問わず一定品質の対応を提供しています

さらに、2026年3月のMWC（Mobile World Congress）では、AmdocsとGoogle Cloudが通信事業者向けの「エージェンティック・コンタクトセンター」を発表しました。具体的には、請求照会から料金プラン変更、パーソナライズされたアップセルまでAIエージェントが自律的に処理するソリューションが注目を集めています。

通信業界のコンタクトセンターのAI活用事例4選

事例1：Vodafone「SuperTOBi」──€1.4億投資で初回解決率4倍向上

まず、欧州通信大手Vodafoneは、AIチャットボット「TOBi」を「SuperTOBi」に全面刷新しました。その結果、€1.4億（約230億円）を投資してグローバル展開を加速しています。

技術的には、基盤をIBM Watson／Microsoft LUISからOpenAIベースに刷新した点が転換点です。すなわち、この変更により複雑な料金プランの説明や自然な文脈に沿ったトラブルシューティングが可能になりました。

事例2：Fastweb + Vodafone Italy──マルチエージェントで正答率90%達成

次に、Vodafoneグループのイタリア法人は、LangChainとLangGraphを基盤に2つのAIシステムを構築しました。

つまり、約950万人の顧客を対象にサポートプロセスを「グラフ構造」で表現しています。具体的には、問い合わせの種類に応じて異なるエージェントが起動し、さらにナレッジはNeo4jのグラフデータベースに格納されています。その結果、コンタクトセンターのAI活用における精度と柔軟性を両立しています。

事例3：Deutsche Telekom「Frag Magenta」──自社LLMを10カ国展開

さらに、ドイツテレコムは約1億人の顧客を10カ国で抱える欧州最大級の通信事業者です。具体的には、自社開発のエージェント・コンピューティング・プラットフォーム「LMOS」を基盤にコンタクトセンターのAI活用を進めています。

このように、「自社でAIプラットフォームを持つ」アプローチにより、通信業界特有の専門用語やプロセスへの対応力を高めています。さらに、データガバナンスの面でも差別化を実現しました。

事例4：Telstra──AIでエージェントを強化するアプローチ

一方で、オーストラリア最大の通信事業者Telstraは「人間の置き換え」ではなく「エージェントの強化」を方針としています。

実際に、Ask Telstraを使用しているエージェントの84%が「顧客対応にポジティブな影響がある」と回答しています。加えて、Telstraは7年間で計7億ドルをAI投資に充てる計画です。つまり、コンタクトセンターのAI活用は「直接顧客に対応する」モデルだけでなく「人間を支援する」モデルでも大きな成果を生むことがわかります。

インフラ業界のコンタクトセンターのAI活用事例3選

事例5：SK Telecom──通信特化LLMでカスタマーサービスを刷新

続いて、韓国最大の通信事業者SK Telecomは独自の通信特化型大規模言語モデル（Telco LLM）を開発しました。具体的には、以下の3つのコンポーネントでコンタクトセンター向けAIシステムを構築しています。

さらに、数十名のカスタマーサービス専門家の知見をトレーニングデータに反映しています。加えて、RAG（Retrieval Augmented Generation）で回答の正確性を向上させました。

事例6：E.ON──エネルギー大手が自動化率70%を達成

また、エネルギー大手E.ONはCognigyのプラットフォームを基盤にヨーロッパ全域でコンタクトセンターのAI活用を展開しています。

このように、特に注目すべきは停電や自然災害時のスパイク対応です。たとえば、AIの導入により、分あたり10,000件以上のインタラクションに対応しています。さらに、停電時のリアルタイム状況更新や復旧タイムラインの案内まで自動処理しています。その結果、ピーク時にも安定したサービスを提供できています。

事例7：Comcast（Xfinity）──「全面AI化」の光と影

ただし、米国最大のケーブル・通信事業者Comcastの事例は、コンタクトセンターにおけるAI活用の可能性とリスクの両面を示しています。

もちろん、AIチャットボット「Xfinity Assistant」はルーティンの80%を自律解決しました。しかし、人間のサポートを大幅に削減してAIに全面移行したところ、複雑な問題で人間に到達できない不満が噴出しました。つまり、Klarnaの「揺り戻し」と同様に、AIと人間のハイブリッドモデルの維持が不可欠であることを示す事例です。

コンタクトセンターのAI活用を通信・インフラで成功させる3つの設計原則

このように、7つの事例に共通する設計パターンを整理すると3つの原則が浮かび上がります。

原則1：スパイク対応を前提としたスケーラビリティ

まず、通信・インフラ業界では障害や停電時にコール量が通常の数倍〜数十倍になります。たとえば、E.ONの事例では分あたり10,000件以上に対応可能な設計を実現しています。したがって、平常時ではなくピーク時を基準にコンタクトセンターのAI処理能力を設計することがこの業界では必須です。

原則2：自社プラットフォーム＋ドメイン特化

たとえば、Deutsche TelekomのLMOS、SK TelecomのTelco LLM、VodafoneのSuperTOBi──このように大手通信事業者は、汎用AIサービスをそのまま使うのではなく自社の業務に特化したAI基盤を構築しています。

• メリット：具体的には、ドメイン固有の知識への対応力向上、データガバナンスの確保、カスタマイズ性
• 投資規模：たとえば、Vodafone €1.4億、Telstra 年間$1億×7年

原則3：「エージェント強化」と「顧客直接対応」の二層構造

具体的には、Telstraの「Ask Telstra」（エージェント強化型）とVodafoneの「SuperTOBi」（顧客直接対応型）のように、2つのアプローチを併用する企業が増えています。

• エージェント強化型：つまり、AIが人間のオペレーターにリアルタイムの情報・ガイダンスを提供します
• 顧客直接対応型：一方で、AIが顧客と直接対話し問い合わせを自律的に解決します

すなわち、両方を組み合わせることでルーティンはAIが直接対応しつつ、複雑なケースには「AIに支援された人間」が対応する体制を構築できます。通信業界でコンタクトセンターのAI活用を推進する際、この二層構造はスパイク対応とCX維持の両立を実現します。そのため、vottiaのmaestraはマルチエージェント構成によりこうした二層構造の設計が可能です。

まとめ：通信・インフラはコンタクトセンターのAI活用の最前線

いずれにせよ、全産業で最も高い95%のAI導入率が示す通り、通信・インフラ業界はコンタクトセンターのAI活用の最前線に立っています。具体的には、数千万〜数億人の顧客基盤、24時間365日の稼働要件、ピーク時の爆発的なコール量──こうした業界固有の課題がAI導入を加速させています。通信業界のコンタクトセンターにおけるAI活用はすでに成熟段階に達し、エージェンティックAIでルーティン対応の自動化と人間による高度対応のハイブリッド体制が確立されています。

ただし、Comcastの事例が示すように、AIへの全面移行にはリスクも伴います。したがって、スパイク対応を前提としたスケーラビリティ、自社プラットフォームへの投資、エージェント強化と顧客直接対応の二層構造──こうした設計原則に基づいて進めることが、コンタクトセンターのAI活用の成功のカギです。

もちろん、コンタクトセンターにおけるAI活用は通信・インフラにとどまりません。たとえば、カスタマーハラスメント対策としてのAI活用については「カスハラ対策の新展開：AIエージェント×音声感情認識で従業員を守る」を、また金融・公共分野の事例は「金融・公共のコンタクトセンターにAIは導入できるのか？」もあわせてご覧ください。

よくある質問（FAQ）

Q. 通信業界でコンタクトセンターにAIを導入する際、最初のステップは？
A. まずは社内向けの「エージェント強化」から始めることを推奨します。具体的には、Telstraの事例のようにオペレーターの業務効率を向上させるツール（ナレッジ検索、対話要約など）を導入します。その後、成果を確認してから顧客直接対応型のAIに拡大するのが、したがって最も効果的なアプローチです。

Q. ネットワーク障害時のコール急増にAIはどこまで対応できる？
A. E.ONの事例では、分あたり10,000件以上のインタラクションと最大25,000の同時セッションに対応可能です。つまり、AIが障害情報の一次案内と復旧タイムラインの提供を自動化することで、人間のオペレーターは個別の複雑なケースに集中できます。

Q. 汎用LLMと自社開発LLM、どちらを選ぶべき？
A. もちろん、規模と要件によります。たとえば、Deutsche TelekomやSK Telecomのような大規模事業者はドメイン固有の知識への対応力とデータガバナンスのために自社開発を選択しています。一方で、まずは汎用LLMで始めて段階的に自社特化へ移行するアプローチも有効です。

Q. AIに全面移行するリスクは？
A. つまり、Comcastの事例が示すように人間のサポートを大幅に削減するとCXが低下するリスクがあります。したがって、生活インフラに直結するサービスでは複雑なケースに人間が介入できるハイブリッドモデルの維持が不可欠です。

参考リンク

• Vodafone SuperTOBi 投資発表
• Fastweb + Vodafone Italy × LangChain 事例
• Deutsche Telekom AI プラットフォーム
• Telstra × Microsoft Azure OpenAI 事例
• SK Telecom AI カスタマーサービス発表
• E.ON × Cognigy 事例
• Amdocs × Google Cloud MWC 2026 発表
• IBM 通信業界のAIカスタマーサービス

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