ホテルの電話は、いつも鳴り止みません。
しかし、すべての電話に人の手が必要なのでしょうか？
たとえば ウィンダム・ホテルズ＆リゾーツ（Wyndham Hotels & Resorts） のような世界的ブランドでは、毎日何千件もの電話を受けています。その多くは「予約がきちんと入っているか」の確認電話です。
「1日に何千件もの電話が、ただ予約確認のためにかかってくるなんて本当に驚きです」
——Josh Dow氏（ウィンダム・ホテル テクノロジー戦略＆サービス担当副社長）[引用元]
「多くの企業が人材不足と高騰する人件費に悩まされています。
会話型AIはコスト削減だけでなく、サービス品質と顧客体験を同時に向上させる力を持っています。」
「多くの企業が人材不足と高騰する人件費に悩まされています。
会話型AIはコスト削減だけでなく、サービス品質と顧客体験を同時に向上させる力を持っています。」
——Daniel O’Connell，Gartner （Gartner 副社長・アナリスト） [引用元]
5つ星ホテルでの電話分析例
が支援したある5つ星ホテルでは、 「電話は3コール以内に必ず出る」というポリシーがあり、 フロントチームのプレッシャーは相当なものでした。
1日あたり平均 約200件 の電話を内容別に分類すると、結果は一目瞭然：
約 77% はAIが自動対応可能な電話 —つまり、4本のうち3本の電話はAIで完結できる内容だったのです。
この分析をうけ、当ホテルでは AielloのAI音声エージェント を導入
AIがリアルタイムで定型的な問い合わせに応答し、クレームや特別対応などのケースのみ、人間のオペレーターに転送する仕組みを構築しました。
全体の 5.31％を占めるクレーム（Complaints） は、主に設備関連のトラブルが中心。
AIの役割は、まずお客様の感情を素早く察知し、内容を要約して「温かく」人間のスタッフに引き継ぐことです。
全体の約75％の電話が自動化可能な状況において、 成功のカギは「どのようにAIを導入するか」にあります。 ここからは、そのための 5つのステップ をご紹介します。
一、「生きたナレッジベース（Living Knowledge Base）」を構築する：唯一かつ正確な情報源をつくることが成功の鍵
AIのパフォーマンスは、ナレッジベースの質に比例します。
まずは、既に社内にあるFAQやSOP、通話記録、施設情報、交通情報などをもとに情報を整理しましょう。
ポイントは：
- ゲストの言葉で書く（「crib＝baby cot」「elevator＝lift」など、同義語や地域表現も登録）
- 一問一答形式（Q&A） にすることで、AIが素早く正確に回答できる
- 1ページ1テーマ、タイトルは明確にし、適用日や担当者を明記
- 例外条件（VIP対応や除外日など） を明示して、誤った回答を防ぐ
- 多言語対応：主要言語で同じ意図を再現できるよう整備する
AIにとってナレッジベースは「頭脳」そのもの。
常に最新・正確な情報が入っている状態を保つことが、自動応答の品質を大きく左右します。
私たちは RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成） 技術を採用し、最新情報を即時に反映できる仕組みを導入しています。
たとえば、プールの営業時間や料金、季節限定のキャンペーンなどを更新すれば、AIがすぐに新しい情報をもとに回答できるようになります。
ナレッジベースが安定してきたら、次はファインチューニング（Fine-tuning） の段階へ。
たとえば、AIのトーンをより「上品で柔らかく」したり、回答の中に「お部屋番号の確認」を挟むなど、ホテルのブランド体験に合わせた細やかな調整が可能です。
二、ブランドボイスをつくる――AIを「コスト削減ツール」ではなく、「ホテルの一員」に
AIが人の代わりをするのではなく、ブランドの声を届ける存在であることが大切です。
お客様に「機械だから冷たい」と感じさせない工夫をしましょう。
- トーンガイド（Tone Guide）を設定する
例：「温かみ」「簡潔さ」「自信」といったコア特性を3つ決め、禁止ワードや定型の謝辞・感謝表現も用意。 - 自然なオープニングを設計する
例：「こんにちは、ホテルアシスタントです。ご要件をすぐにお手伝いします。必要であれば担当スタッフにおつなぎしますね。」 - スムーズな“アップグレード（転送）”体験を設計する
「オペレーターお願いします」といったシンプルなコマンドで人に繋げられるようにし、AIが会話内容を整理してから転送することで、同じ質問を繰り返さずスムーズに引き継げます。
三、応答はスピーディに（First Word in 2 Seconds）
スピードこそが体験です。
私たちの目標は「2秒以内」に最初の応答を返すこと。
基本フロー：
音声検知 → 音声認識（ASR）→ 意図判定／ナレッジベース検索 → 音声合成（TTS）→ 必要に応じてチケット作成またはオペレーター転送
降低延遲的小技巧：
- プロンプトを簡潔にし、よくあるFAQはキャッシュ化する
- モデルのウォームアップ（事前起動）でセッションを維持
- 音声終了検知を調整し、話し終えてからの待ち時間を短縮
- PBX／SIP音声の品質を確保
スピードと正確性のバランス：
安全確認を増やしすぎると遅くなり、早すぎると誤回答のリスクが高まります。
→ 試験運用の段階で最適なバランスを見つけることが鍵です。
四、正しい指標でROIを検証する（「AIってすごい」だけでは終わらせない）
経営レポートや四半期報告書に示せる、実効性のある指標が重要です。
- カバレッジ率（Coverage）：AIが人手を介さず完結できた通話の割合（目標60〜75％、理想70％）
- 時間削減（Time Saved）：AIが対応した通話数 × 平均の人手対応時間
- 待ち時間／放棄率：AIの即時応答により大幅な改善が見込める
- 一次解決率（FCR）と満足度（CSAT／Voice NPS）：例外的な問い合わせは迅速に転送し、顧客を待たせない
- 人員再配置（Reallocation）：電話対応にかけていた時間を現場の顧客対応に振り替える
つまり、私たちの目標は
「AIが70％の定型電話を処理し、人はVIPや複雑な要件に専念できる体制を作ること。」
試算例：
1日200件 × AI対応率75％ × 平均90秒／件
＝ 1日あたり 3.75時間の削減
→ 月間で約 112.5時間
→ 年間では 約171回分（8時間勤務換算） のシフトに相当。
これを現場サービス強化へ再投資できます。
五、継続的なトレーニングと最適化 （「一度きりのプロジェクト」ではなく、「長期的な運用計画」 へ）
AIは学習を止めると、精度が徐々に落ちていきます。
そのため、継続的な改善サイクルが必要です。
- 毎週のサイクル：20〜50件の「AI → 人工対応に切り替わった通話」を確認し、回答漏れの追加、語調修正、回答禁止項目の更新を行う
- 季節ごとの更新：祝祭日イベント、プール整備、レストランの限定メニューなどを事前登録
- 品質監査：通話文字起こしの抜き取りチェックや誤認識の追跡、複数パターンの回答をA/Bテストで比較
- スタッフからのフィードバック ：人工オペレーターが「誤った回答」をワンクリックで報告可能にすると同時に、修正履歴を更新し、透明性を確保
- 四半期ごとの微調整：意図分類の見直し、古いポリシーの削除、ブランドトーンの一貫性を確認
ワンポイントアドバイス：よくある落とし穴
❌ 50ページのSOP（標準作業手順書）をそのままAIに読み込ませない
→ 明確なQ&A形式に分割しましょう。
❌ 人工対応への切り替えを省略しない
✅ 顧客に「今はAIと会話中」であることを伝え、選択肢を与える
✅ 多言語対応を統一（実際の通話では言語が混ざることが多い）
あなたのホテルの「5年後」を見据えて 。
AIに70％の電話応対を任せることで、
スタッフの時間を現場の顧客サービスに再配分し、
効率と満足度を同時に高めましょう。
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