

・クレーム対応が改善しない現場に共通する課題と、管理者が取り組むべき具体的な対策。
・AIによるクレームリスク自動判定など、最新システムを活用した効率的な改善手法。
「あのベテランスタッフがいないとクレーム対応ができない」――こうした属人化した状態は、コールセンター運営において深刻なリスクです。特定のオペレーターのスキルに頼った対応では、品質のバラつきや対応の遅れが発生し、顧客満足度の低下を招きます。本記事では、コールセンター管理者が取り組むべきクレーム対応の仕組み化について、具体的な課題と実践的な解決策を徹底解説します。属人化を防ぎ、誰が対応しても一定の品質を維持できる体制づくりのポイントと、AI技術を活用した最新のシステム支援法をご紹介します。
目次
なぜコールセンターのクレーム対応は「仕組み化」が必要なのか

コールセンターにおいて、クレーム対応は避けられない重要業務です。しかし、多くの現場ではベテランオペレーターの個人スキルに依存した対応が続いており、組織として適切な体制が整っていません。クレーム対応を個人任せにせず、組織全体で取り組める「仕組み」として確立することが求められています。
クレーム対応を現場任せにすることのリスク
クレーム対応をオペレーター個人の判断に委ねていると、対応品質にバラつきが生じます。経験豊富なスタッフは的確に対処できる一方で、新人は判断に迷い、対応が長引いたり二次クレームを招いたりするリスクが高まります。
| リスクの種類 | 具体的な問題 | 影響 |
|---|---|---|
| 品質のバラつき | 経験豊富なスタッフは的確に対処できるが、新人は判断に迷う | 対応が長引き、二次クレームを招く |
| 特定スタッフへの負担集中 | 難しいクレームが特定のベテランに集中する | 離職や休職につながる恐れがある |
| 引き継ぎミス | 担当者不在時に適切な引き継ぎができない | 「前回と説明が違う」とトラブルが拡大 |
| エスカレートリスクの見逃し | 経験の浅いスタッフは危険な兆候を見逃しやすい | 重大なトラブルに発展する可能性 |
特に深刻なのは、クレームがエスカレートするリスクを早期に察知できないことです。ベテランなら「この対応は危ない」と感じ取れる変化も、経験の浅いスタッフでは見逃してしまい、重大なトラブルに発展する可能性があります。
クレーム増加・カスハラが管理者に与える影響
近年、カスタマーハラスメント(カスハラ)に該当するような悪質なクレームも増加傾向にあります。管理者には、オペレーターの精神的負担を軽減しながら、適切なエスカレーションルートを整備する責任があります。
| 管理者が直面する課題 | 具体的な影響 |
|---|---|
| 個別クレーム対応に追われる | 本来注力すべき業務改善や人材育成に時間を割けない |
| 問題の重大化後に介入 | 対処が後手に回り、問題の収拾に多大なコストと時間がかかる |
| オペレーターの精神的負担増大 | 離職率が上昇し、採用・教育コストが増加する |
管理者が戦略的な業務に集中し、リスクを早期に察知できる体制を整えるためにも、クレーム対応の仕組み化は不可欠です。
クレーム対応が改善しないコールセンターに共通する課題

多くのコールセンターでクレーム対応が改善しない背景には、共通した課題が存在します。ここでは、組織として解決すべき主要課題を整理します。
| 共通課題 | 現場で起きている問題 | 結果として生じる悪影響 |
|---|---|---|
| 対応内容が正しく記録・共有されていない | 記録ルールが曖昧、システム入力が煩雑で省略される | 前回の対応が分からず、お客様をさらに不快にさせる。原因分析ができず再発防止につながらない |
| クレーム対応の判断が属人化している | ベテランの経験則のみに依存、マニュアルと実態が乖離 | ノウハウが組織に蓄積されない。深刻なクレームを見逃したり、過剰なエスカレーションが発生 |
| クレームを再発防止や改善に活かせていない | 日々の対応に追われ、分析する余裕がない | 根本原因を特定できず、同じトラブルが繰り返される。組織の成長機会を逃す |
対応内容が正しく記録・共有されていない
クレーム対応で最も重要なのは、誰がいつ、どのような内容で対応したかを正確に記録することです。しかし、記録ルールが曖昧だったり、システム入力が煩雑で省略されたりすると、対応履歴が不完全になります。後日同じお客様から連絡があった際、前回の対応内容が分からずに「また一から説明しなければならない」とお客様をさらに不快にさせてしまいます。
クレーム対応の判断が属人化している
「この種のクレームにはこう対応すべき」という判断基準が、特定のベテランスタッフの経験則にのみ依存している現場では、ノウハウが組織に蓄積されません。さらに問題なのは、クレームの深刻度やリスクの判断も属人化してしまうことです。「このクレームは管理者にエスカレーションすべきか」という重要な判断が、オペレーター個人の感覚に委ねられていると、深刻なクレームの見逃しや、逆に些細な案件の過剰なエスカレーションが発生します。
クレームを再発防止や改善に活かせていない
クレームは、サービスや業務フローの改善点を教えてくれる貴重な情報源です。しかし多くの現場では、日々のクレーム対応に追われるだけで、その内容を分析して根本的な改善につなげる余裕がありません。「なぜそのクレームが起きたのか」「どうすれば再発を防げるのか」という視点での振り返りが行われないため、同じようなクレームが繰り返されてしまいます。
クレーム対応を「仕組み」で改善するための基本設計

クレーム対応を属人化させず、組織として機能させるためには、明確な仕組みづくりが必要です。ここでは、仕組み化の基本となる3つの設計ポイントを解説します。
| 基本設計のポイント | 実施内容 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| 個人のスキルに依存しない業務プロセスを作る | クレームの種類ごとに標準的な対応フローを明文化、客観的なリスク評価基準を設定 | 誰が対応しても一定の品質を保てる。新人でもベテランでも適切に対応できる |
| 対応履歴・通話内容を一元管理する | 対応履歴、通話録音、メモ、関連資料をシステムで紐づけて保管 | 担当者が変わってもスムーズに引き継ぎができる。管理者がリアルタイムで状況把握できる |
| クレームをデータとして扱う | クレームの種類、発生頻度、対応時間、解決率、リスクレベルを定量的に分析 | 課題の優先順位が明確になる。具体的な数値に基づいて対策を講じられる |
個人のスキルに依存しない業務プロセスを作る
誰が対応しても一定の品質を保てる標準的な対応フローの整備が重要です。クレームの種類ごとに初動対応、エスカレーション基準、解決までのステップを明文化し、全スタッフが迷わず行動できるようにします。対応マニュアルは、実際の対応事例をもとに定期的に更新し、現場で使える実践的な内容にすることが求められます。
対応履歴・通話内容を一元管理する重要性
対応履歴、通話録音、メモ、関連資料などをシステム上で紐づけて保管し、誰でも必要な情報にアクセスできる環境を整えます。これにより、担当者が変わってもスムーズに引き継ぎができます。管理者がリアルタイムで対応状況を把握し、適切なタイミングでサポートに入ることも可能です。
クレームをデータとして扱う視点を持つ
クレームを「トラブル案件」ではなく、組織改善のための「貴重なデータ」として捉える視点が必要です。「先月と比較して特定カテゴリーのクレームが20%増加している」といった具体的な事実に基づいて対策を講じることが可能になります。
管理者が選ぶべきクレーム対応の具体的な対策

仕組み化を実現するために、管理者が具体的に取り組むべき対策を紹介します。これらを実践することで、組織としての対応力が大きく向上します。
| 対策 | 具体的な実施方法 | 実現できること |
|---|---|---|
| 対応履歴・通話内容を確実に残す仕組み | 顧客情報、対応内容、対応時間、クレーム深刻度を記録するルールを設定。通話録音機能を活用し、テキスト化して保存 | 後から対応内容を正確に確認できる。キーワード検索や傾向分析が可能になる |
| クレーム情報をチーム全体で共有・可視化する | ダッシュボード機能で、クレーム件数の推移、対応中案件、未解決案件、リスクレベル別分布を表示 | 高リスククレームの見逃しを防げる。他メンバーの対応事例を参照でき、チーム全体のノウハウが蓄積される |
| クレーム対応を教育・業務改善に活かす運用 | クレームデータを定期的に分析し、よくあるパターンや成功事例を教育資料に反映。根本原因を特定し業務フロー改善につなげる | クレーム自体の発生を減らせる。適切なエスカレーション判断力を組織全体で共有できる |
対応履歴・通話内容を確実に残す仕組み
顧客情報、問い合わせ内容、対応内容、対応時間、担当者名、クレームの深刻度などを漏れなく記録するルールを設け、システムで管理します。通話録音機能を活用し、後から対応内容を正確に確認できる体制を整えます。通話内容をテキスト化して保存することで、キーワード検索や傾向分析が可能になります。
クレーム情報をチーム全体で共有・可視化する
ダッシュボード機能を使って、クレーム件数の推移、対応中案件の状況、未解決案件の一覧、リスクレベル別の分布などを一目で把握できるようにします。高リスクのクレームを優先的に表示する機能があれば、重大案件の見逃しを防げます。オペレーター自身も他のメンバーの対応事例を参照でき、チーム全体のノウハウが蓄積されます。
クレーム対応を教育・業務改善に活かす運用
蓄積したクレームデータを定期的に分析し、よくあるクレームパターンや対応の成功事例を教育資料に反映します。クレームの根本原因を特定し、業務フロー改善や商品・サービスの見直しにつなげることで、クレーム自体の発生を減らす取り組みも重要です。実際のクレーム事例を使ったケーススタディを通じて、適切なエスカレーション判断力を組織全体で共有しましょう。
クレーム対応を仕組み化することで得られるメリット

クレーム対応の仕組み化は、管理者とオペレーターの両方に大きなメリットをもたらします。ここでは、それぞれの立場から得られる具体的なメリットを解説します。
| 立場 | 得られるメリット | 具体的な効果 |
|---|---|---|
| 管理者 | 個別対応に時間を取られず、組織全体の最適化に注力できる | 高リスククレームの自動識別により迅速な意思決定が可能。「クレーム件数が前月比15%減少」といった定量的な成果を経営層に報告できる |
| オペレーター | 標準化された対応フローにより、判断に迷う場面が減り精神的負担が軽減される | 「この対応で大丈夫だろうか」という不安が軽減。特定の人に負担が集中せず、組織のサポートを得られる安心感がある |
管理者にとってのメリット
仕組み化により、管理者は個別のクレーム対応に時間を取られることなく、組織全体の最適化に注力できます。対応状況がリアルタイムで可視化され、特に高リスクのクレームが自動的に識別されることで、迅速な意思決定が可能になります。データに基づいた改善活動により、定量的な成果を示せることで、経営層への報告もスムーズになります。
オペレーターにとってのメリット
標準化された対応フローがあることで、判断に迷う場面が減り、精神的負担が大幅に軽減されます。クレームのリスクレベルを客観的に判定してくれる支援機能があれば、「この対応で大丈夫だろうか」という不安が軽減されます。属人化が解消されることで、特定の人に負担が集中する状況がなくなり、組織としてサポートされている安心感を得られます。
クレーム対応の仕組み化に役立つコールセンターシステムとは

クレーム対応の仕組み化を実現するには、適切なコールセンターシステムの導入が不可欠です。ここでは、必要なシステム要件と具体的な実現例を紹介します。
クレーム対応改善に必要なシステム要件
クレーム対応を改善するシステムに求められる機能を整理しました。
| 必要な機能 | 目的 | 実現できること |
|---|---|---|
| 通話録音機能 | 対応内容を正確に記録 | 後から内容を確認でき、トラブル時の証拠にもなる |
| 顧客情報管理(CRM) | 顧客情報と対応履歴を一元管理 | スムーズな引き継ぎが可能になる |
| 対応履歴の共有機能 | チーム全体で情報を共有 | 属人化を防ぎ、ノウハウを蓄積できる |
| レポート・分析機能 | クレームデータを定量的に分析 | 課題の優先順位が明確になり、改善策を立てられる |
| エスカレーション機能 | 適切なタイミングで管理者に引き継ぐ | 重大なクレームの見逃しを防げる |
| AIによるリスク判定機能 | 通話内容や対応履歴から深刻度を自動評価 | オペレーターの経験に頼らず、客観的な基準で優先度を判断できる |
オムニコンタクトで実現できるクレーム対応改善の例
| オムニコンタクトの機能 | 実現できること |
|---|---|
| 通話内容の自動文字起こし | 通話内容をテキスト化し、キーワード検索や傾向分析が可能。教育資料作成にも活用できる |
| AIによる高リスククレーム自動判定 | お客様の声のトーンや不満キーワードを分析し、「高リスククレーム」と判定したら管理者に自動アラート送信 |
| 過去データからの学習 | クレームのパターンを学習、認識して判定精度が向上していく |
| クラウド型で迅速導入 | 大規模なシステム投資をせずに運用開始でき、中小規模のコールセンターでも大手企業と同等の仕組み化を実現 |
オムニコンタクトは、クレーム対応の仕組み化に必要な機能を包括的に備えたコールセンターシステムです。全通話の自動録音機能により、対応内容を後から正確に確認でき、顧客情報と対応履歴が紐づいて管理されるため、スムーズな引き継ぎが可能です。
オムニコンタクトの最大の特長は、AIが通話内容を文字起こしし、クレームリスクを自動判定・評価してくれる機能です。通話内容や顧客の感情、会話のトーン、使用されているキーワードなどを分析し、そのクレームがどの程度深刻で、エスカレートする可能性がどれくらいあるかを評価します。

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例えば、お客様の声のトーンが険しくなったり、特定の不満キーワードが頻繁に使われたりすると、システムが「高リスククレーム」と判定し、管理者に自動アラートを送信します。これにより、オペレーターの経験や勘に頼ることなく、客観的な基準でクレームの深刻度を評価でき、適切なタイミングで管理者が介入できます。
さらに、このAI判定機能は過去のクレームデータから学習を続けるため、組織独自のクレームパターンを認識し、精度が向上していきます。オムニコンタクトはクラウド型のため、大規模なシステム投資をせずに迅速に運用開始でき、中小規模のコールセンターでも大手企業と同等の仕組み化を実現できます。
オムニコンタクトは、インターネット環境があればすぐに導入可能なクラウドPBXの電話システムです。AIによるクレームリスクの評価機能などを活用し、電話対応の質向上や効率化に少しでもご興味がありましたら、ぜひお気軽にお問い合わせ・ご相談ください。
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オムニコンタクト詳細へまとめ|クレーム対応は「人」ではなく「仕組み」で改善する
コールセンターのクレーム対応は、個人のスキルに依存させるのではなく、組織全体で取り組む「仕組み」として確立することが重要です。対応履歴の記録と共有、標準化された対応フロー、データに基づいた改善活動という3つの柱を整えることで、属人化を防ぎ、誰が対応しても一定の品質を保てます。
| 仕組み化の3つの柱 | 実現内容 |
|---|---|
| 対応履歴の記録と共有 | 誰でも必要な情報にアクセスでき、スムーズな引き継ぎが可能になる。 |
| 標準化された対応フロー | 個人のスキルに依存せず、一定の品質を保てる。 |
| データに基づいた改善活動 | 定量的な分析により、課題の優先順位が明確になり、成果が見える化される。 |
特に、AIを活用したクレームリスクの自動判定機能は、オペレーターの経験に頼らず、客観的な基準でクレームの深刻度を評価できるため、仕組み化の重要な要素となります。オムニコンタクトのようなコールセンターシステムを活用することで、こうした仕組み化を効率的に実現し、クレーム対応を組織の強みに変えることができます。
クレーム対応を「人」ではなく「仕組み」で改善することで、顧客満足度の向上とオペレーターの負担軽減を両立させましょう。仕組み化への投資は、組織の競争力を高め、持続可能なコールセンター運営を実現する重要な戦略投資となります。

私たち株式会社アセンドが運営・開発する「オムニコンタクト」は、長年にわたりコールセンターや電話業務に関わる現場の課題解決を支援してきました。本メディアでは、その知見を活かしCTI・CRM・SFAなどの知識や業務改善に役立つノウハウを、現場視点でわかりやすく発信しています。











