市場概要
コールセンターAIの世界市場規模は2022年に13.8億米ドルとなり、2023年から2030年にかけて年平均成長率（CAGR）23.1％で成長する見込みです。質の高い顧客サービスに対する需要の高まりが、コールセンターの実務を改善するAI中心のソリューションの採用を促進すると考えられます。また、企業はオムニチャネル・エンゲージメント・プラットフォームを提供し、より良い顧客サービスを提供することで、顧客との関係を改善しようとしています。従来の業務から新たなコールセンターAIソリューションへの移行という上記の傾向は、コールセンター人工知能（AI）市場に有望な成長機会を提供します。
世界市場の台頭は、COVID-19を原動力とする数多くの革新的技術の出現によって拍車がかかっています。コントロールコンプライアンススイート（CCSBot）、オムニチャネルソリューション、品質保証技術の開発は、コールセンターAIの採用拡大に貢献しています。サービスプロバイダーは、顧客エンゲージメントを強化するために、すべてのチャネルで一貫した顧客体験を提供する高度なコールセンターソリューションを提供しています。コールセンターにおけるAIは、市場の成長を促進する超パーソナライズされた顧客体験を提供する可能性が高いです。
ソーシャル・メディア・プラットフォームの浸透がますます進んでおり、コールセンターAIサービス・プロバイダーに有利な機会を提供しています。予測コールルーティング、双方向音声応答（IVR）、コール分析、感情インテリジェンス、会話AIは、コールセンターソフトウェア業界におけるAIのトレンドアプリケーションの一部です。コールセンターは、ソーシャルメディアプラットフォームを介して顧客と対話するためにAIベースのチャットボットを展開することができます。これにより、人々は自分の都合に合わせてコールセンターのエージェントと連絡を取り、AIモデルから問い合わせに対する適切な回答を得ることが容易になります。
ソリューションセグメントは、2022年に75％以上の最大の収益シェアを占めています。この大きなシェアは、多くのプロセスでチャットボット、音声分析ソフトウェア、IVAが広く使用されていることに起因しています。音声分析ソフトウェアは、コールセンターでの対話を記録し、テキストに変換します。音声分析では、トランスクリプトを分析して通話に共通するテーマを解釈し、キーワードを記録してエージェントのパフォーマンスを監視します。
例えば、2023年5月、Zoom Video Communications, Inc.は、Anthropic PBCと提携し、Zoomのコールセンター・ポートフォリオにジェネレーティブAIモデルを導入することを発表しました。
小売、通信、銀行、ヘルスケア、金融サービス、保険セクターにおける顧客サポートサービスの強化に対する需要は、コールセンター人工知能市場の成長を促進すると予想されます。コールセンターにAIベースのソフトウェアやボットを導入することで、問題処理プロセスを改善し、多忙な雰囲気の中で働くエージェントの注意力や興奮を引きつけることができます。また、基本的な作業を任せることで、サービスプロバイダーの作業負荷を軽減します。さらに、AIアルゴリズムは、記憶を使ってチケットを文書化しながら、発券ツールにデータをプリフィルします。
予測コールルーティング分野は、2022年に24％以上の最大市場シェアを占めました。通話者の感情状態を分析するための音声による感情検出の需要の高まりは、市場に影響を与える重要な要因の1つです。感情AIは、世界市場で顕著なトレンドとして台頭する可能性が高いです。感情AIのサブセグメントである感情分析は、コールセンターAI市場で最も急速に成長している技術動向として浮上する可能性が高いです。
例えば、2021年1月、ユニフォアはEmotion Research Labを買収しました。このソフトウエア提供会社は、人工知能（AI）と機械学習（ML）技術を使い、ビデオ通話で顔の感情認識を使って人間の行動を分析します。今回の買収により、ユニフォアのプラットフォームは、機械学習（ML）、AI、自動化を活用し、発言内容だけでなく、人の表情や目の動きなどのリアルタイムデータを基に、抽出物を分析し、レコメンデーションを行うことが可能になります。
AIを活用したオムニチャネルデリバリー、チャットボット開発コストの低減、カスタマーサポートサービスに対する需要の高まりが、会話型AI市場の成長に影響を与えている主な要因です。さらに、COVID-19中に接続と通知を維持するAIを搭載したチャットボットの採用が増加していることや、顧客エンゲージメントへの注目が高まっていることは、会話型AIの提供価値を高める重要な要因であり、この分野のさまざまな業界の企業に機会を提供すると予測されています。
会話型アル業界における主な障害は、バーチャルアシスタントやチャットボットの精度の欠如と、COVID-19パンデミック時の事業継続性の維持です。さらに、会話型AIソリューションに関する認知度の低さや、消費者の意図を識別して効果的に対応できないことが、大きな市場阻害要因となっています。
2022年の収益シェアはオンプレミスセグメントが約55.0%で市場を支配。AIソリューションとサービスのオンプレミス展開により、企業や法人はAIモデルをカスタマイズして実装することができます。また、オンプレミス展開により、企業は消費者データに関する効率的な安全性とセキュリティ対策を確保できるため、システムの安全性が向上し、より安全なエコシステムを提供することができます。オンプレミス型コールセンターAIソリューションは、オンプレミス型システムによって提供される配備と制御の容易さにより、中小企業によってより広範に導入されており、したがって、業界に有望な成長機会を提供しています。
展開に基づくと、クラウドセグメントが予測期間中に最大の市場シェアを占めると予測されています。クラウド分野が急成長しているのは、電話による問い合わせを迅速に解決する対話型音声応答（IVR）ソリューションの人気が高まっているためです。顧客はカスタマーサービスに電話する代わりに、ソフトウェアを使用して製品関連の問題を解決できます。さらに、新システムと既存システムとの職場統合の増加や、新しいコールセンターソフトウェアの導入需要の急増が、このセグメントの成長を促進すると予想されます。
大企業セグメントは、2022年の売上高シェアが76％を超え、市場を支配しています。企業は、費用対効果、販売案件の増加、緊急コールの特定、セキュリティの強化、自動録音など、いくつかの利点があるコールセンターソフトウェアの使用を受け入れています。自動録音は、エージェントの累積パフォーマンスを長期的に計算し、パフォーマンス測定に必要なフィードバックを提供します。通話に関連した紛争が発生した場合、録音を聞くことで、どのような行動を取るべきかを判断することができます。上記の要因により、大企業におけるコールセンター・ソフトウェアの需要が高まると予想されます。
中小企業セグメントは2023年から2030年にかけて大きく成長する見込み。コールセンターソフトウェアの導入は、多くのグローバル企業や中小企業に恩恵をもたらしており、コールセンターソフトウェアは今やあらゆるビジネスレベルで必要とされています。例えば、「Zendesk Talk」は中小企業向けの著名なソフトウェアです。このソフトウェアは、従業員がソリューションや会話、その他の重要なミッションに集中できるよう、不要な作業を避けながらサポートプロセス全体を改善することを目的としています。そのため、エージェントは自動チケット作成や通話録音などの追加機能だけでなく、顧客履歴全体にアクセスすることができます。
BFSIセグメントは、2022年に23.0％を超える最高の収益シェアを獲得しました。銀行エコシステムにAIソリューションを導入することで、コールセンターとのやりとりの質と効率が向上し、銀行はより良い顧客サービスを提供できるようになります。携帯電話のバンキング・アプリケーションが顧客のニーズに応じてコールセンター・エージェントにコンタクトできるようになったことで、銀行各社はAI音声アシスタントやAIチャットボットの導入を進めています。これにより、顧客からの問い合わせに優先順位をつけることができるため、コールセンターの担当者の作業負担が軽減され、より重要な顧客からの問い合わせに集中できるようになります。
業界セグメントは、小売、ヘルスケア、IT＆テレコム、メディア＆エンターテインメントなどに細分化されています。2022年には小売業界が大きな収益シェアを獲得し、予測期間中も支配的な地位を占めると予想されています。小売業界の急速な台頭が、世界のコールセンターAI市場の成長をさらに後押ししています。これは、製品の仕様、注文の配置、支払い、交換、払い戻しに関連する他のクエリに関連するいくつかの側面を理解する顧客の必要性に認定することができます。
2022年の市場シェアは、電話部門が43%超で最大。感情知能のようなAIツールは、通話中に顧客サービス担当者を推薦します。コールセンター・テクノロジー・プロバイダーは、センチメント分析を統合して消費者の要求を理解し、顧客に関連する提案を提案することができます。堅牢な対話型音声応答テクノロジーは、複数のコールセンター拠点に対応する能力を提供します。さらに、CRMとUCaaSの統合は、IVRソリューションと統合される可能性が最も高く、市場成長に貢献するでしょう。
チャット分野は、予測期間中に最も高いCAGRを記録する見込みです。ビデオチャットと自動チャットは、コールセンターの主要技術になりつつあります。さらに、ソーシャルメディアは今後数年で牽引力を増す可能性が高く、AIはソーシャルメディアの投稿を作成したり、ソーシャル広告の草案を作成したり、ターゲットを絞ったりすることができます。さらに、モニタリングを自動化し、顧客からの問い合わせに対応します。ソーシャルメディア・ネットワークの増加により、AIの利用は人的コストを大幅に削減し、プロセスを迅速化しています。企業にとって、ソーシャルメディア・プラットフォーム上で消費者が問い合わせに到達し、対処する方法をアップグレードすることが不可欠になっています。
2022年の世界市場は北米が39%以上の収益シェアで独占。この圧倒的な収益シェアは、AIに特化したコールセンターソリューションを展開する成長機会を提供する、同地域の高機能電子商取引業界に起因しています。また、米国におけるAIベースの技術ソリューションの急速な発展は、政府の積極的な取り組みによるものであり、この地域のコールセンター人工知能市場の成長に寄与するエコシステムを提供しています。
IBM Corporation、Google Inc.、Microsoft Corporationなど、同市場における複数のグローバルリーダーの存在は、企業に複数の購入オプションを提供し、市場規模を拡大する可能性があります。例えば、2023年3月、会話型AI技術分野で著名なコグニジー社は、米国を拠点とするカスタマー・エクスペリエンス・ソリューション・プロバイダーのファウンデバー社との協業を発表しました。この提携は、コグニギーの会話AIプラットフォームと、コールセンターのデジタルトランスフォーメーションを加速するFoundeverの先進的なCXソリューションを組み合わせることを目的としています。
予測期間中、市場で最も高い成長率が見込まれるのはアジア太平洋地域です。中国、日本、インド、フィリピンなどの国々によるコールセンターソリューションへの大規模な投資が市場成長を後押ししています。同地域の市場拡大はCOVID-19以降に加速しそうです。インドとフィリピンは、コールセンターの設置に適した国として台頭する見通しです。GE、Bharti Telecom、British Airwaysなどの企業や、American Express、ICICI、HDFCなどの金融大手は、より良い顧客サポートのためにインドにコールセンターを展開しています。
主要企業・市場シェア
複数のBFSI、小売、ヘルスケア企業がAI中心のコールセンター・ソリューションを徐々に採用しており、このため各社はコールセンターAIソリューションを競争力のある価格で提供するようになっています。例えば、IBMは米国のRegions Bank Corporation（RBC）と提携し、同社の主力技術であるIBM Watsonを提供することで、投資家との関係改善や日常業務における顧客ケアを支援しています。
また、地元の銀行機関もIBM Watsonを利用して、顧客の担当者やサポートを支援しています。また、2023年6月には、米国を拠点とするリテールバンクのシティがAIベースのテクノロジーを導入し、モバイルバンキングアプリや電話コールセンター、来店による顧客に合わせたサービスを提供しています。世界のコールセンターAI市場における著名なプレーヤーは以下の通り：
NICE
ゼンデスク
ブライト・パターン
スマートアクションLLC
人工ソリューション
SAP
オラクル
Avaya Inc.
Jio Haptik Technologies Limited
本レポートでは、世界、地域、国レベルでの収益成長を予測し、2017年から2030年までの各サブセグメントにおける最新の業界動向の分析を提供しています。この調査において、Grand View Research社は世界のコールセンターAI市場レポートをコンポーネント、アプリケーション、展開、企業規模、産業、チャネル、地域に基づいてセグメント化しています：
コンポーネントの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
ソリューション
サービス
プロフェッショナルサービス
システム統合と実装
サポートとメンテナンス
マネージドサービス
アプリケーションの展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
通話予測ルーティング
ジャーニー・オーケストレーション
品質管理
センチメント分析
ワークフォース管理と高度なスケジューリング
その他
展開の見通し（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
オンプレミス
企業規模の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
中小企業
大企業
業界の展望（売上高、百万米ドル、2017年～2030年）
BFSI
IT・通信
ヘルスケア
小売・Eコマース
エネルギー・公益事業
旅行・ホスピタリティ
その他
チャネルの展望（売上高, USD Million, 2017 - 2030）
電話
チャット
電子メールまたはテキスト
ウェブサイト
地域別展望（収益, USD Million, 2017 - 2030）
北米
米国
カナダ
メキシコ
欧州
英国
ドイツ
フランス
アジア太平洋
中国
日本
インド
ブラジル
中東・アフリカ (MEA)
【目次】
第1章. 方法論とスコープ 1.1. 調査方法 1.2. 調査範囲と前提条件 1.3. 情報収集 1.3.1. 購入データベース 1.3.2. Gvr内部データベース 1.3.3. 二次情報源と第三者の視点 1.3.4. 一次調査 1.4. 情報分析 1.4.1. データ分析モデル 1.5. 市場形成とデータの可視化 1.6. データの検証と公開 第2章. エグゼクティブサマリー 2.1. 市場展望 2.2. セグメント別の展望 2.3. 競合他社の洞察 第3章. 市場の変数、トレンド、スコープ 3.1. 市場の系譜 3.2. 産業バリューチェーン分析 3.3. コールセンターAI市場 - 市場ダイナミクス 3.3.1. 市場促進要因分析 3.3.1.1. ソーシャルメディアプラットフォームの普及拡大 3.3.1.2. シームレスなビジネス運営のための組織によるAiソリューション導入の増加 3.3.2. 市場阻害要因分析 3.3.2.1. データ損失のリスク 3.3.3. 業界の課題 3.4. ビジネス環境ツールの分析 コールセンターAI市場 3.6.1. ポーターのファイブフォース分析 3.6.1.1. サプライヤーの交渉力 3.6.1.2. バイヤーの交渉力 3.6.1.3. 代替の脅威 3.6.1.4. 新規参入の脅威 3.6.1.5. 競合他社との競争 3.6.2. 杵柄分析 3.6.2.1. 政治情勢 3.6.2.2. 経済情勢 3.6.2.3. 社会情勢 3.6.2.4. テクノロジー 3.6.2.5. 環境的ランドスケープ 3.6.2.6. 法的環境 3.7. 経済メガトレンド分析 第4章. コールセンターAI市場 コンポーネント推定とトレンド分析 4.1. コールセンターAI市場：コンポーネント別 主要なポイント 4.2. コールセンターAI市場： コンポーネント動向分析、2022年・2030年 4.3. ソリューション 4.3.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 4.4. サービス 4.4.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million） 4.4.2. プロフェッショナルサービス 4.4.2.1. トレーニングとコンサルティング 4.4.2.2. システム統合および実装 4.4.2.3. サポートとメンテナンス 4.4.3. マネージドサービス 第5章 コールセンターAI市場 コールセンターAI市場 アプリケーションの推定と動向分析 5.1. コールセンターAI市場：アプリケーション別 主要なポイント 5.2. コールセンターAI市場 アプリケーション動向分析、2022年・2030年 5.3. コールルーティング予測 5.3.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 5.4. ジャーニー・オーケストレーション 5.4.1. 市場予測、2017年～2030年（百万米ドル） 5.5. 品質管理 5.5.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 5.6. センチメント分析 5.6.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 5.7. 労働力管理と高度なスケジューリング 5.7.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 5.8. その他 5.8.1. 市場推定と予測、2017～2030年（USD Million） 第6章. コールセンターAI市場 展開の推定と動向分析 6.1. コールセンターAI市場：デプロイメント別 主要なポイント 6.2. コールセンターAi市場： 展開動向分析、2022年および2030年 6.3. クラウド 6.3.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 6.4. オンプレミス 6.4.1. 市場の推定と予測、2017～2030年（百万米ドル） 第7章 コールセンターAI市場 コールセンターAI市場 企業規模の推定と動向分析 7.1. コールセンターAI市場：企業規模別 主な要点 7.2. コールセンターAI市場： 企業規模別動向分析、2022年・2030年 7.3. 中小規模企業 7.3.1. 市場推定と予測、2017年～2030年（百万米ドル） 7.4. 大企業 7.4.1. 市場の推定と予測、2017年～2030年（USD Million）
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