ASA（平均応答時間）とは？悪化の原因と、応答品質を落とさない短縮方法

「電話がなかなかつながらない」という声が増えていませんか。コールセンターの応答スピードを示すKPIが、ASA（平均応答時間）です。

ASAは顧客満足度に直結するため、SL（サービスレベル）などとあわせて重要な管理指標とされています。

ただし、ASAの短縮を急ぐあまり、通話の切り上げや対応の簡略化が起きると、説明不足によるクレームや再コールにつながるリスクがあります。結果として、CX（顧客体験）を損なう恐れもあります。応答スピードと対応品質は、本来どちらも欠かせない要素です。

本記事では、ASAの定義や計算式、業界目安値を整理します。あわせて、悪化する原因と、対応品質を落とさない短縮方法も解説します。

電話とチャットを組み合わせた仕組みづくりについても紹介します。

ASAの改善に課題を感じている方は、ぜひ今回の記事を参考にしてください。

コールセンター業務でのASA（平均応答時間）とは？

ASA（Average Speed of Answer）とは、平均応答時間を示すKPIです。

顧客の入電からオペレーターが応答するまでの、平均時間を指します。「電話のつながりやすさ」を表す指標で、顧客満足度に大きく影響します。

コールセンターの業務は、主に電話対応が中心です。

大きくは、顧客からの入電を受ける「インバウンド（受信業務）」と、企業側から顧客へ架電する「アウトバウンド（発信業務）」の2つに分かれます。

ASA（平均応答時間）は、このうち入電に対応するインバウンド業務の応答スピードを測る指標です。

この章では、ASAの読み方や重視される理由、SL・応答率との違いについて解説します。

ASAの定義と読み方

ASAは「エーエスエー」と読み、日本語では「平均応答時間」または「平均応答速度」と呼ばれます。コールセンター業界で広く使われる代表的なKPIの一つです。

値が短いほど、顧客を待たせずに応答できていることを意味します。値が長い場合は、受電体制に課題がある可能性を示しています。

なぜASAが重視されるのか？

ASAが重視される最大の理由は、顧客満足度に直結するからです。電話がつながらない状態は、顧客に強いストレスを与えます。

また、コールセンターの業務には、商品やサービスに関する問い合わせ対応だけでなく、クレーム対応も含まれます。

特にクレームや緊急性の高い問い合わせでは、待ち時間の長さが不満の増幅につながります。そのため多くのセンターが、ASAを重要なKPIとして管理しています。

SL（サービスレベル）・応答率との違いは？

ASAが応答までの平均時間を示すのに対し、SLは目標時間内に応答できた割合を示す指標です。

混同されやすいため、意味の違いを整理しておく必要があります。

例えばASAが平均20秒でも、一部の顧客が数分間待たされているケースが隠れていることがあります。そのためASA単体ではなく、SLや応答率、放棄呼率とあわせて総合的に判断することが重要です。

ASAの計算方法と業界目安

ASAは、応答までにかかった時間の合計を応答できたコール数（総応答数）で割ることで算出します。単位は秒で表され、値が小さいほど応答が早いことを意味します。

この章では、ASAの計算式と具体例、コールセンター業界における目安値、あわせて確認したい関連指標について解説します。

ASAの計算式

ASAの計算式は、応答までにかかった時間の合計 ÷ 応答できたコール数（総応答数）です。単位は秒です。

この計算は多くの場合、コールセンターシステムで自動集計され、日々の数値をそのままKPIとして確認できます。

目安値はどのくらい？

ASA自体に明確な業界標準値はありませんが、関連指標であるSL（サービスレベル）の設定状況が参考になります。

コールセンタージャパンが発行しているコールセンター白書Plus+では、電話対応の目標サービスレベルを設定している企業は48％にとどまり、過半数（52％）は未設定でした。

目標を設定している企業（90社）の、目標とする応答時間の内訳は次の通りです。

目標応答時間を20秒以内に設定している企業は、SL目標を設定している企業のうち69％にのぼります。なかでも最も多いのは「11〜20秒以内に90％以上」という水準です。一方で、20秒を超える目標を設ける企業も一定数あり、設定値には幅があります。

そもそもSL目標を設定している企業は半数程度です。自社のASAの目安は、こうしたSL設定の実態も参考にしつつ、過去の実績や自社のSL目標とあわせて設定するのが実務的です。

参考：コールセンター白書Plus+ 第４回「応答率とサービスレベル」

関連指標とあわせて確認する

ASAは単体で判断せず、SL・応答率・放棄呼率とあわせて確認することが重要です。

コールセンタージャパンが発行しているコールセンター白書Plus+でも、電話がつながりにくいという消費者の声が増えていると指摘されています。あわせて、応答率の低下を課題視する企業も増加傾向にあるとされています。

複数の指標を組み合わせることで、応答スピードの実態をより正確に把握できます。

ASAが悪化する主な原因

ASAが悪化する原因は、主に人員不足・スキル不足・業務フローの非効率・呼量予測の失敗の4つに整理できます。この章では、それぞれの原因を順番に見ていきます。

人員不足で受電体制が追いつかない

最も多い原因は、入電数に対してオペレーターの人数が不足していることです。

プロモーションや繁忙期など、一時的に入電が急増した場合も、人員が追いつかずASAが悪化します。コールセンター業界では、離職率の高さが課題として指摘されることがあります。

オペレーターのスキル不足

スキルや経験が浅いオペレーターが多いと、1件あたりの対応時間が延び、ASAが悪化します。質問にすぐ答えられず、マニュアルを調べたり管理者に確認したりする時間が増えるためです。結果として次の入電に対応できる余裕がなくなり、待ち時間全体が延びてしまいます。

業務フローやルーティングは適切か？

人員もスキルも十分なのにASAが悪い場合、業務フローに無駄がある可能性があります。

着信の振り分け設定が適切でないと、担当外の窓口につながり、転送の手間が発生します。

通話後の入力項目が多い、マニュアルが探しにくいといった環境も、応答の遅れにつながります。

呼量予測が外れていないか？

原因の一つに、時間帯別の入電傾向を正しく予測できていないことが挙げられます。

入電が集中する時間帯を把握できていないと、人員配置が実態に合わず、ASAが悪化します。呼量予測の精度を高めることは、後述する人員配置の最適化においても重要な土台になります。

参考：コールセンター白書Plus+ 第３回「オペレータの正社員化と変化する人材マネジメント」

ASAを短縮する具体的な方法

ASAを短縮するには、教育・人員配置・チャネル設計・ルーティングの4つの観点から対策を行うことが有効です。

この章では、それぞれの具体的な方法を解説します。

教育体制とマニュアルを整備する

オペレーターの対応スキルを底上げすることが、最も基本的な短縮策です。

研修や実際の通話を使ったロールプレイングを重ねることで、1件あたりの対応時間を縮められます。

検索しやすいデジタルマニュアルを整備すれば、確認にかかる時間も削減できます。

WFMで人員配置を最適化するには？

WFM（ワークフォースマネジメント）とは、入電数を予測し、必要な人員を最適に配置する手法のことです。

過去の入電データをもとに、時間帯別の呼量を予測し、シフトへ反映します。

入電が集中する時間帯に手厚く人員を配置することで、無駄のない体制を作れます。

IVR・ノンボイス化で入電を減らすには？

IVR（自動音声応答システム）とは、音声ガイダンスで問い合わせ内容を事前に振り分ける仕組みのことです。

IVRを使えば、担当外への取次や転送の手間を減らせます。あわせて、電話以外の手段でも問い合わせを完結できる「ノンボイス化」を進めれば、入電数そのものを抑えられます。

ルーティング設定を見直す

着信の振り分け設定（ルーティング）を見直すことも、有効な短縮策です。

問い合わせ内容に応じて適切な担当者へ直接つなげば、転送の手間や待ち時間を減らせます。定期的にルーティングルールを見直し、実際の入電傾向に合わせて更新することが重要です。

ASA短縮とCXを両立させるには？

ASAの短縮とCXの両立には、電話とチャットの一元化・AIによる受電補助・数値管理の3つが有効です。この章では、それぞれの具体的な実現方法を解説します。

電話とチャットを一元化するとどうなるか？

電話とチャットを一つの画面で管理できれば、顧客はチャネルを問わずスムーズに問い合わせできます。これを実現するのが、チャネルトークの接客チャットと、電話機能「Meet」です。

電話が混み合う時間帯には、チャットへ自然に誘導することもでき、受電の負荷を分散できます。チャネルを横断して過去のやり取りを確認できるため、説明の重複による再問い合わせも防ぎやすくなります。

電話が混み合う時間帯こそAIで受電を補う

入電が集中する時間帯は、AIによる一次対応で受電を補うことがASA短縮に貢献します。チャネルトークの「ボイスALF」は、オペレーターに代わって一次対応を行い、待機中の顧客への応答をサポートします。

今後も人材不足を背景に、コールセンター業務でのAI活用は広がっていくと考えられます。従業員数300〜1,000名規模のセンターでは、全時間帯を増員でカバーするのは現実的ではありません。

そのため、入電が集中する時間帯に絞ってAIの一次対応を活用する、という限定的な導入から始めるのも一つの方法です。

ASAを数値で管理し改善を仕組み化するには？

ASAを継続的に改善するには、日々の数値を可視化し、振り返られる仕組みが欠かせません。顧客接点となるチャネルトークで蓄積したデータを分析・可視化するチャネルワークスの電話別統計なら、応答時間だけでなくSLや応答率とあわせて集計・比較でき、原因の切り分けがしやすくなります。

まとめ

ASA（平均応答時間）は、コールセンターの「つながりやすさ」を示す重要な指標です。人員不足やスキル不足、業務フローの非効率、呼量予測の失敗が、主な悪化原因です。教育体制の強化やWFMによる人員最適化、IVRの活用などが有効な対策となります。

ただし、応答スピードだけを追い求めると、対応品質やCXを損なう恐れがあります。電話とチャットを一元化し、混雑時にはAIで受電を補うことが効果的です。

あわせてチャネルワークスの電話別統計で数値を継続的に管理すれば、スピードと品質を両立しやすくなります。

これらを組み合わせることで、無理のない体制づくりが可能になります。

自社のASAを見直す際は、まず現状の数値を可視化するところから始めてみてはいかがでしょうか。