チャットボットやAIの普及により、現代のコールセンターでは定型業務の自動化が前提となってきています。

そんな中、オペレーターの仕事は過去記事で述べたような「個別対応」や「柔軟な対応」のさらに先へ進み、 「企業の収益向上やロイヤルティに直接貢献する、高度なプロフェッショナル」へと変わりつつあります。

そこで本記事では、この進化に対応するために求められるオペレーターの必須スキル、 そして企業が取るべき具体的な「人材育成・教育戦略」に焦点を当てて解説していきます。

これまでオペレーターに最も求められていたのは「正しい言葉」と「正しい答え」、そして「対応の均一さ」。 すなわち、「正確性」でした。

しかし現在、過去に「 チャットボットと有人チャットの違いとは？ 」の記事で述べたように、 正確性や均一さに関しては機械の方が人間よりも圧倒的に優れており、 特に答えが決まっている定型的な問い合わせはチャットボットの役割にシフトしています。

そのため、今オペレーターに求められるのは「機械には判断が難しい複雑なケースの対応」や、 「顧客の感情に寄り添った柔軟な対応」へと変化しています。
オペレーターは、単なるマニュアル対応者ではなく、イレギュラー対応の専門家としての役割が必須となっているのです。

顧客が「人」とのチャットを求めるのは、「信頼感」と「共感」を得たいという思いからです。
前回「CX・UX とは？」の記事で解説したように、 今の顧客はサービスの質のみならず、問い合わせ時の体験、企業の対応姿勢までを評価の対象にしています。

オペレーターの対応一つ一つが企業の「顔」として、顧客ロイヤルティ（再購入意欲）を決定づける要因となっています。
つまり、オペレーターは単なるコストセンターではなく、顧客の離脱を防ぎ、 企業の未来の売上に貢献するプロフィット（収益）要因へと変貌しているのです。

強い不満や怒りを持つ顧客の感情を迅速に理解し、共感を示すことで冷静な対話へ移行させる高度な傾聴や切り返し技術など、 人の機微を察し、その心に寄り添う力は、現状のAIには無いため、これまで以上に重要になっています。
顧客の怒りや不満を理解し寄り添う対応はクレームを単なる対応で終わらせず、企業のファンに転化してしまうことさえできるでしょう。

現代のオペレーターに求められる能力はそれだけではありません。

• 顧客データ（CRM）、チャットボットのログ、過去の解決事例など、 複数のデジタルデータを瞬時に読み解き、最適な解決策を「診断」する能力。
• 解決後の対応履歴を整理し、チャットボットの改善やFAQに活かす「ナレッジ化」への貢献スキル。

こうした、AI時代のデジタル技術を活用する能力も必須となっています。
特に、運用部門と連携し、「AIの回答の正誤をフィードバック」し、チャットボットの精度向上に寄与する。 これはオペレーターならではの重要な新しい役割と言えるでしょう。

定型的な知識注入ではなく、「非定型な問題に対する思考プロセス」を学ばせるためのケーススタディ中心のトレーニングへの移行。 また、ベテランによる「共感対応」や「データ分析に基づいた解決策導出」を具体的に教えるメンタリング制度の導入など、 これからの人材育成は従来の「ティーチング」から、 オペレーターの自主性を尊重した「コーチング」へと転換していく必要があります。

従来の「対応件数」「平均処理時間（AHT）」から、 「顧客離脱率の改善」「ナレッジベースへの貢献度」「アップセル・クロスセルへの寄与」など、 価値創造型の指標を重視する方向に変革していくべきです。
これにより、オペレーター経験を活かした「AIトレーナー」や「カスタマーサクセス」など、 専門性の高いキャリアパスを社内で明確に提示できるようになります。