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AI(人工知能)

コンタクトセンタープラットフォーム / 音声認識 / AI(人工知能)

更新日:2018/05/30

Omnia LINK

ビーウィズ
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対象ユーザー 中小規模から大規模センターまで幅広い業種に対応
対象規模 二十席~数千席
製品形態 クラウド
価格情報 個別見積り
製品概要 ビーウィズが提供するトータルテレフォニーソリューション『Omnia LINK』。コンタクトセンターに必要な機能を完全装備したうえにAI機能を搭載した次世代型オールインワン・プラットフォームだ。コンタクトセンター/BPO事業者としての強みを活かし、完全自社開発することで現場ニーズに則した機能を強化している。SV向け現場力強化ツール「ウォッチオーバー」は、オペレータと顧客の対話をリアルタイムにテキスト化する。音声を聴き起こす一般的なモニタリングと異なり、視覚的に応対状況を把握できるビジュアルモニタリング機能を提供。高額な投資が必要なAI機能を従量課金制でリーズナブルに利用できる。
 
  • 製品紹介

使いこなせるAI-PBX
IP-PBXにAI機能を搭載したトータルソリューション

Omnia LINK

ビーウィズ

「AIを導入して業務効率化を図りたい。しかし自社の規模ではとても手が出せない」といった企業は多い。高額な投資が必要といわれるAIを手頃な月額費用で使えないか。こうしたニーズに応えるのが、ビーウィズが提供するトータルテレフォニーソリューション『Omnia LINK』。コンタクトセンターに必要な機能を完全装備したうえでGoogle™のAI機能を搭載した、次世代型オールインワン・プラットフォームだ。

 ビーウィズは、2000年5月に設立したコンタクトセンター/BPO事業者。独自のコンタクトセンター・プラットフォームを開発し、このほどラインナップを刷新した。

 Omnia LINK(オムニア・リンク)は、Google Cloud Platform™上で稼働する、オールインワン型のトータルテレフォニーソリューション。コンタクトセンターに求められる基本機能──IP-PBX、ACD、IVR、通話録音、アウトバウンドダイヤラーを完全装備したうえで、音声認識「Google Cloud Speech API」、ビッグデータ分析「Google Cloud Big Query」を搭載している(図1)。

図1 Omnia LINKのサービスセグメント

図1 Omnia LINKのサービスセグメント

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 「グループ会社のアイブリットが開発したIP-PBXをベースに、ビーウィズが業務受託を通じて培ってきたコンタクトセンターの運営ノウハウを盛り込んでいます。完全自社開発のため、現場ニーズからの機能追加のスピードは、かなり早いものです」と鈴木道一取締役は強調する。

人工知能を標準搭載! 月額費用で使いこなせる

 最大の特徴はAI(人工知能)を標準搭載している点だ。

 SV向け現場力強化ツール「ウォッチオーバー」は、オペレータと顧客の対話をリアルタイムにテキスト化する。さらに、あらかじめ設定したキーワード(ポジティブ/ネガティブワード)を検知し、視覚的に応対状況を把握できるビジュアルモニタリング機能を提供する。具体的には、顧客が「すぐに解約したい」などと発話するとネガティブワードとして赤色で表示。SVはオペレータがみずから合図を出す前に変化を察知してモニタリングに入れる(図2)。

図2 SV向け現場力強化ツール「ウォッチオーバー」によるビジュアルモニタリング

図2 SV向け現場力強化ツール「ウォッチオーバー」によるビジュアルモニタリング

 「会話は全部テキスト化されているので、ネガティブワードで赤色に表示された箇所の前から会話の流れを読むことができます。素早く状況を把握してエスカレーションを受けたり、指示出しができるため、問題解決力が向上します」(鈴木取締役)

 オペレータが後処理で対応履歴を残す際も、会話テキストの必要箇所を選択してコピー&ペーストするだけだ。長い通話だと、最初のほうを忘れてしまっていることがあるが、ウォッチオーバーなら会話のすべてを残すことも可能だ。

 「一般的な音声認識システムを導入しようとするとインテグレーションも含めて高額な投資が必要となります。Omnia LINKであれば、従量課金制で利用できるため、非常に安価です。取り敢えず試してみて、音声認識を使わないならテレフォニーシステムだけ利用するといった契約も可能です」と、鈴木取締役はリーズナブルな導入メリットを話す。

 ウォッチオーバーには自動入電予測機能も搭載。高度な機械学習を使い、過去のデータから受電率を含めて翌日以降の入電予測を行う。これによりオペレータの過不足をみながら、最終的なシフト調整を行うことができる。

 もう1つのAI搭載機能は、リアルタイムFAQ検索・リコメンドシステム「シークアシスト」だ。リアルタイムにテキスト化された会話から、対象となるFAQや必要なドキュメントを検索して表示する。よくある、単語検索を行うFAQシステムと異なり、会話の変化に追随して常に最適なFAQなどを表示する。さらに自然言語処理による類似性を自動識別し、最適な情報をレコメンドする。

 「例えば、化粧品通販会社などで、ある製品の話題が出れば、それを訴求するアピールポイントを自動表示します。“なんだか肌が赤くなる”などの話題が出れば、過去の類似の問い合わせを検索して、どう対応すべきかを提示します。オペレータのお客様対応を強力にアシストします」と鈴木取締役は強みを語る。

 最大5種類のカテゴリー表示枠を用意。会話の流れに従って、FAQ、商品詳細情報、訴求ポイント、店舗所在地など、業務にあわせてさまざまな情報をリアルタイムに提示する。

“現場発のニーズ”を盛り込み 常に進化するプラットフォーム

 顧客管理機能も搭載。CRMシステム「ボウライン」は、顧客管理に必要な機能を網羅。BtoCとBtoBのどちらにも対応できる。ライセンスフリーの契約形態のため、カスタマーサービス部門以外への展開も容易で、例えばBtoBで営業部門と連携して顧客対応を行うといったことも可能になる。

 チャネルは電話・メールのほか、SMSにも対応可能。今後は、携帯電話3キャリアが共同開発したメッセージアプリ「+メッセージ」や、WebRTCを使った動画コミュニケーションなどにも対応する計画だ。

 Omnia LINKは常に進化するソリューションだ。鈴木取締役は「当社は多様な受託業務を行い、現場からはさまざまなニーズが上がってきます。例えば、慣れ親しんだレガシーなPBXと同じ機能がほしいとか、もっとこんな機能はないのかという声は多いです。最近の面白いニーズでは、SVが音声モニタリング中にオペレータのソフトフォンに“ちゃんと聞いてるから安心して”といったメッセージやアイコンを出す機能など、現場だからこそ発想できる要望もあります。こうした機能を素早く取り込んでいけるのは、現場と密接につながった自社開発だからこそ。ITベンダーにはない、現場発の機能をどんどん追加していきます」と、力を込める。

 20席から対応、クラウド上で稼働するためスケーラビリティに制限はない。すでにビーウィズ内では1000席規模で稼働している実績がある。

お問い合わせ先

ビーウィズ株式会社
サービスプロモーション室
TEL:0120-722-782
E-mail:omnialink@bewith.net
URL:https://omnialink.jp

音声認識 / ASP・SaaS・クラウド / AI(人工知能)

更新日:2018/02/20

MSYS Omnis

丸紅情報システムズ
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対象ユーザー コールセンター全般
対象規模 -
製品形態 クラウド(一部オンプレミス)
価格情報 <POC参考価格>(イニシャル)100万円、(ランニング)295,000円(月額) ※税抜
製品概要 MSYS Omnisは、Google Cloud Platform(TM) を活用した次世代コールセンターソリューション。これまで、音声認識を導入しようとすると高額なシステム投資が必要だったが、Google(TM) が提供するAPIを利用、かつクラウドで装置の購入を不要としたことで、安価に音声認識を実現する。さらに、Googleが提供するAPIを組み合わせて、コールセンター向けソリューションを独自に開発――AI FAQ、文章要約、分析、IVRを低コストで実現する。コールセンター業務の効率化だけではなく、分析のしやすさや、顧客へ提供するサービス全般のスピード化を目指すソリューションである。
 
  • 製品紹介

Google™の“育つ音声認識”を低コストで使う!
最短3週間で始める通話音声の活用

MSYS Omnis

丸紅情報システムズ

丸紅情報システムズは、Google™の音声認識を中核に据えたクラウドコールセンターソリューション「MSYS Omnis」の提供を開始した。音声認識は、コンシューマ向けの検索エンジンや音声アシスタントから収集したデータを学習データとして活用。「音声認識によるテキスト化」の精度を担保し、目的に応じた正確な情報の抽出を支援する。最短3週間とスピーディーな導入前検証が可能だ。

 音声認識システムの導入・運用で、現場が最も費用と時間を割くのが「チューニング」だ。通話音声などの実データに基づいて、類義語や言葉の揺れを含む辞書登録、発話のアクセントやイントネーションの調整、言葉同士の関連付けを繰り返し実施する。このプロセスなしで実用レベルに達することはまずない。

 丸紅情報システムズは、Googleが提供する音声認識技術を核とするクラウドコールセンターソリューション「MSYS Omnis(エムシス オムニス、以下オムニス)」を提供。高精度かつ将来性の高い音声認識により、音声活用の費用対効果を訴求する。

 オムニスは、Googleのクラウド基盤「Google Cloud Platform™(GCP)」で提供しているAPI群をカスタマイズし、コールセンター向けに特化させたソリューションで、アバイアやNECなど、主要なコールセンターシステムとの連携が可能だ。

 GCP上で提供している音声認識をはじめ、「文章要約(Summarize)」「分析(Analyzer)」「翻訳(Translate)」「AI FAQ」といった機能群を用意。応対時間の短縮や顧客満足度向上といった目的に応じた機能を組み合わせて利用できる(図1)。これに加え、2017年度内には「音声合成(Voice to Text」や「感情分析(Sentiment)」「音声認識IVR(SR IVR)」「翻訳(Translate)」、Salesforce Service Cloudとの「CRM連携機能」も追加する計画だ。

図1 オムニス──ソリューション群

図1 オムニス──ソリューション群

 すでに、50席規模のコールセンターにおいて音声認識と要約を使ったACW(後処理業務)の短縮に貢献した事例もある。従来の「全文入力」を「要約文の手直し」に切り替えたことにより、応対履歴1件当たりの入力時間を約3分短縮。1日の受電件数を1席あたり100件で換算すると、1カ月あたり750時間の創出にあたる。これをオペレータ時給(1500円で換算)に置き換えると112万5000円の削減につながる計算になる。

FISC等に対応する高セキュリティー

 オムニスの主な特徴は、「高精度な音声認識」「安全性」「低コスト」の3点だ。

 「高精度な音声認識」は、グローバルにおけるGoogleの競争力の高さが基盤となっている。具体的には、コンシューマ向けに提供されている検索エンジンや、「OK,Google」の発話で起動するモバイル音声アシスタントから収集したデータをリソースとして機械学習を実施している。10億人超のGoogleのユーザーが日常で使っている言葉を学習しているため、口語の認識に強く、新しい単語や言い回しにも迅速に対応可能だ。現在は89の言語と方言に対応、日本語の方言も吸収できる。業界や企業独自の用語を除けば、ほぼチューニングレスで運用できるという。

 「安全性」については、「SOC(Service Organization Control)」や「PCI DSS(Payment Card Industry Data Security Standard)」「ISMS(Information Security Management System)」といったグローバルのセキュリティ基準に対応する情報保護対策を施している。さらに、日本の政府系シンクタンクFISC(金融情報システムセンター)の安全対策基準にも対応している。金融をはじめ、セキュリティポリシーが厳格な業界のコールセンターにも対応可能である。

 GCPのネットワーク増強には、3年間で294億ドルが投下されている。パブリッククラウドの懸念材料として挙げられるネットワークリソースの負荷増大によるサービス機能停止や品質低下に関しても、過剰な心配は無用といえそうだ。

 さらに、法人向けサービスで取得される音声、テキストデータは「二次利用しないこと」を明示している。具体的には、音声データは、テキスト化した後に自動消去される仕組みを採用。変換したテキストデータをデータベースに格納する際も暗号化している。

導入機器はサーバー1台「100万円」でPOCが可能

 「低コスト」は、図2の「POC参考費用」に示した。10席前後のセンターでの音声認識の実証を想定した場合は、初期費用が100万円。音声認識はGCP上で処理するため、調達に必要な設備は通話音声データをクラウド上に送信するためのサーバー1台でよい。

図2 POC(導入前検証)について

図2 POC(導入前検証)について

 サーバーの調達と設定、オムニスを利用するためのインスタンス立ち上げ、テストを含め、最短3週間程度で運用を開始できる。

 全国的な人手不足を背景に、生産性向上やセルフサービス化を急務とするセンターは少なくない。スピーディーに業務改善に着手できるという観点でも魅力的といえる。

 さらに、ランニングコストは月額制かつ、分単位の従量課金を採用している。図2を例にとると、「4万分(666時間40分)」の音声認識利用で29万5千円。クレーム通話に絞ってテキスト化するなど、すべてのコールに音声認識を適用しない場合はさらに安価に利用できる。オンプレミスシステムでの導入と比較すると、およそ10分の1のコストで利用できるため、スモールスタートで効果を測定しながら、運用の継続、拡大を見極めることも可能だ。

 なお、既存のテキストマイニングツールやBIツールとの連携にも対応する。

 センターのIT武装状況や戦略に応じた、コスト最適化を実現する仕組みといえる。

お問い合わせ先

丸紅情報システムズ株式会社
コンタクトセンターソリューション営業部
TEL:03-4243-4300
E-mail:gcpsales@marubeni-sys.com
URL:http://www.marubeni-sys.com/msys_omnis/

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チャットツール / 業務の効率化 / AI(人工知能)

更新日:2017/11/09

QA ENGINE

Studio Ousia
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対象ユーザー あらゆる業種に対応
対象規模 規模の大小問わず
製品形態 質問応答システム
価格情報 個別見積り
製品概要 「QA ENGINE」は機械学習やディープラーニングを用いた質問応答システムだ。人工知能が自然文の質問を理解し、瞬時に回答する。顧客向けのカスタマーサポートの自動化・効率化、社内ヘルプデスクの自動化に活用することができる。質問の表現の揺れに対応しやすいこと、多くの回答候補を対象にしやすいことが特徴となる。専門知識がなくても簡単に運用が可能。機械学習では学習データ作成作業が必要となるが、作成の負担が少ないこともポイントといえる。
 
  • 導入事例

<導入事例> freee

決算期の強力助っ人に「チャットボット」
“経営者のSOS”の半分は自動応答で解決

QA ENGINE

Studio Ousia(スタジオ ウーシア)

クラウド会計ソフト大手のfreeeは、Studio Ousia(スタジオウーシア)の自動応答システム「QA ENGINE」を基盤としたチャットボットサポートを「クラウド会計ソフトfreee」ユーザーサイトに開設した。現場主導で継続的にチューニングを実施し、回答精度を向上。一般的な質問をチャットボットで解決することで、確定申告前の繁忙期の業務負荷を軽減し、顧客サポート全体の迅速化を図った。今後は、他サービスでの設置や、メール業務への展開も検討している。

井上 健 氏

freee株式会社
Fastest Customer
Support
チーフスーパーバイザー
井上 健 氏

浅越 光一 氏

freee株式会社
Fastest Customer
Support
業務企画チーム
浅越 光一 氏

 クラウド会計ソフトを提供するfreeeのカスタマーサポートには、毎年、確定申告・法人決算を前に、企業の経営者から「SOSの声」が届く。内容は、一般的な経理知識からちょっとした“相談”まで幅広い。確定申告の提出期限が目前に迫る最繁忙の月では、問い合わせ数が月間3万件近くになる。

 同社のカスタマーサポートは、顧客にとっての“社外の経理担当者”として、いつでも気軽に問い合わせられるよう、チャットを主体にシフト勤務で運営している。繁忙期は管理職を含むカスタマーサポートチーム総動員のうえ、他チームのメンバーによる支援や外部パートナーの人員派遣で補強することもあった。しかし、会計ソフトのユーザー(顧客)が60万事業者を超えた2016年春、補強体制ゆえの課題が顕在化した。Fastest Customer Support業務企画チームの浅越光一氏は、「広範な会計知識が求められるため短期でのキャッチアップ(習得)が難しく、お待たせしたり、社内スタッフへのエスカレーションを要する案件が増えていました」と当時を振り返る。

 課題解決に向け、過去数年の繁忙期のコールリーズンを分析すると、「請求書の作り方は?」など、一般的かつ類似した質問の割合が一定数を占めることが判明した。「共通の回答ができる質問を自己解決してもらえれば、オペレータが複雑な質問への回答に集中できると考えました」と、チーフスーパーバイザーの井上 健氏は強調する。

機械学習を使った簡単育成 チャットボットでの解決率50%に

 2017年1月、Studio Ousia(スタジオウーシア)の機械学習を活用した自動応答システム「QA ENGINE」を採用し、会員向けサイトにチャットボットサポートを開設(画像)した。ユーザーが質問すると自動で回答を返す。答えにユーザーが満足できない場合には「担当者に質問を引き継ぐ」ボタンをクリックすると、人間のオペレータが対応するフローとなっている。入力された全ての問い合わせに対して、回答を表示した割合を表す「表示率」とチャットボットで完結した割合を表す「解決率」との推移を見ながらチューニングを繰り返し、回答精度の向上に取り組んだ。井上氏は、「チャットボットは、新人オペレータと同じ扱いです。目標に基づいて育成できなければ、かえって顧客満足を損なう」と説明する。

*freeeのチャットボットではQA ENGINEのAPIが返す確信度スコアが一定以下のものは表示されないように設定されている。したがって、質問に対して回答候補が存在しない場合や学習データが不足している場合には回答は表示されないこととなる。

会員向けサイトにチャットボット画面を設置

会員向けサイトにチャットボット画面を設置

 に機械学習によるチャットボット“育成”のプロセスを示した。具体的には、「(1)回答候補の入力」「(2)学習データの作成」「(3)機械学習の実施」に分かれる。

図 チャットボット「QA ENGINE」育成プロセス

図 チャットボット「QA ENGINE」育成プロセス

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 (1)回答候補の入力は、既存のチャットサポートの定型文約300件を活用し、回答候補一覧を作成した。QA ENGINEは、「現場で運用が完結すること」を前提に開発されているため、データの入力は手入力かCSV形式のアップロードで可能。「Excelシートにデータをまとめるだけで完結できスムーズに進みました」(井上氏)。

 (2)学習データ(Q&A)の生成では、過去に蓄積されたチャットの応対履歴から抽出した質問データをCSVでアップロードし、QA ENGINEの運用画面で示される回答候補との紐づけを行う。浅越氏は、「紐づけたデータをチャットボットが学習することとなるため正確であることが大切ですが、通常のサポート業務に慣れているオペレータであれば簡単に対応できます」と説明する。

 (3)機械学習は「学習開始」ボタンをクリックするだけだ。上記の全てのフローが専門知識がなくてもできるところも嬉しい機能だという。運用開始後は、浅越氏の主導で、定期的にチューニングを実施。チャットボットが回答できなかった質問の回答を作成して学習データを追加したり、不要な回答候補を削除している。「チャットボットの利用傾向の確認や、回答候補の統合、内容修正などが容易にできます」(浅越氏)。

 導入当初の表示率は50%、解決率は30%。最繁忙を迎える3月は機械学習はできなかったが、その後の継続的な機械学習の実施により、2017年9月現在の時点で表示率80%、解決率50%に向上した。「学習データについて顧客応対の現場の意見を積極的に取り入れられる、現場とシステムの担当者との距離の近さも回答精度向上の要因のひとつになりました」と、井上氏は述べる。

正確な回答で問い合わせ減 他サービスやメール対応も検討

 繁忙期にあたる2017年の確定申告期は、チャットボット導入直後に迎えることとなったが、すでに効果が表れていた。

 顧客数が前年比20万増の80万事業者に増加しているため、多数の顧客を待たせる懸念があったが、予測に反して例年の20%減のスタッフ体制でカバーできた。「人員の削減割合とチャットボットで自動化できた割合は、直結するわけではありませんが、相当近いと推計しています」と井上氏。

 実際に、効果測定で1日チャットボットを停止させたところ、チャットサポートの問い合わせ件数が明らかに増えたという。「カスタマーサポートになくてはならない存在です」と、浅越氏は強調する。利用する顧客から寄せられるコメントも好評だ。「実は新しいデータを追加するごとに精度が上がるので、継続して育成すればボットが質問全体の80%までさばけるところまで頑張れるのではないかと思っています」(井上氏)。

 今後は、企業アプリへのチャットボット搭載や、メール対応業務への適用も検討している。

ユーザープロフィール

freee株式会社

所在地:東京都品川区西五反田2-8-1 五反田ファーストビル9階
設立:2012年7月
資本金:96億603万円(資本準備金など含む)
代表者:創業者・代表取締役 佐々木大輔
従業員数:400名(2017年8月)
事業内容:会計、人事労務、会社設立・開業、マイナンバー管理など、バックオフィス業務の効率化・自動化を支援するクラウドサービスの開発、提供

freee

お問い合わせ先

株式会社Studio Ousia
事業開発部
E-mail:info@ousia.jp
URL:http://www.qaengine.ai/

チャットツール / バーチャルアシスタント / AI(人工知能)

更新日:2018/02/20

CHORDSHIP

富士通
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対象ユーザー 全ての業種・業態に対応
対象規模 企業規模、業種問わず
製品形態 SaaS型クラウドサービス
価格情報 28万円 / 月~
製品概要 対話による絞り込みと、機械学習を組み合わせたハイブリッド型AIエンジンによるチャットボットソリューション。少量の教師データでも高精度の自動回答を実現するため、さまざまな業種・規模のコールセンターでの運用に最適。機械学習により自動生成できる辞書と、トークスクリプト、FAQ、類義語辞書の3つのチューニングポイントでAIの成長を支援する。情報システム部門だけでなく、業務部門での運用を想定している。また、富士通グループの総合力を活かし、有人チャットサービスとの組み合わせや、チャットボット専用のアバターも提供可能。ナレッジの整備から学習、検証、テスト、リリースまで、トータルで導入を支援する。
 

少ない教師データで高い回答精度
「対話・機械学習ハイブリッド型AI」を搭載

CHORDSHIP

富士通

 チャットボットは、コールセンターの危機を救えるか──。

 AI(人工知能)の顧客接点活用で、最も普及しつつあるのが、チャットボットだ。ここ数年来、深刻さを増す労働力不足/採用難を背景に、新しい自動対応の仕組みとして採用が相次いでいる。

 しかし、課題も多い。その最たるものが「回答精度」だ。富士通のグローバルサービスインテグレーション部門デジタルフロントビジネスグループ 副グループ長の今田和雄執行役員は、その背景について「コールセンターには、AIに対する“教師データ”が少ない」と指摘する。

 多くの事例企業の場合、すでに構築しているFAQをはじめ、Webサイトのコンテンツや業務マニュアルなどのナレッジデータをAIエンジンに“食わせて”、精度向上を図っている。しかし、とくに多くのITベンダーが採用を強く訴求しているディープラーニング型のエンジンは、精度向上のために膨大な教師データを必要とする。コールセンターに蓄積している数百程度のFAQでは、早期の品質向上は不可能に近い。また、「教師データとして使える」とされる傾向が強いVOC(顧客の声)データも、「今の人手不足にあえぐコールセンターでは、精度の高いVOCを残すことも難しい。また、多くの場合、顧客の表現がオペレータの表現に書き換えられていて、自動応答用の教師データには適していない」(今田執行役員)のが現実だ。

 そこで、富士通が開発したソリューション「CHORDSHIP(コードシップ)」に搭載したのが、「対話・機械学習ハイブリッド型」のエンジンだ。

顧客の“琴線”に触れる

 同ソリューションは、少量の教師データで回答精度を向上するために、質問文を置き換えて既存FAQでヒットする仕組みを開発。一般的な同義語・類義語辞書は、使えば使うほど精度が上がる機械学習を活用している()。同社のベンチマーク調査(チャットボットを公開している企業のサービスに対し、50問の質問を投げかけ、質問への回答上位5位までの候補表示を検証)によると、ディープラーニングを活用しているとされるチャットボットの正答率が20〜50%にとどまったのに対し、CHORDSHIPを利用したサービスは80%台に達したという。

図 問い合わせ・相談に適したAIエンジンは?

図 問い合わせ・相談に適したAIエンジンは?

 また、同社は子会社に数社のテレマーケティング会社を抱えており、辞書等の機能強化にそのノウハウを横展開すると同時に、「有人チャット対応」とのハイブリッド・サービスも提案する。そのサービスで蓄積したノウハウは、再び CHORDSHIPの機能強化に活用することができる。つまり「顧客企業とともに進化を共創するソリューション」といえる。

 「心の琴線」という意味を込めた新ブランド、CHORDSHIP。非対面接点で消費者の琴線に触れるサービスの提案・実現を徹底訴求する方針だ。

お問い合わせ先

富士通株式会社
デジタルフロント事業本部
TEL:03-5480-8505
URL:http://www.fujitsu.com/jp/

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IVR / 音声認識 / AI(人工知能)

更新日:2017/06/20

AI対話ソリューションAmiAgent

アドバンスト・メディア
詳細を見る
対象ユーザー WEB、電話、アプリ等で自動対話を提供したい企業
対象規模 -
製品形態 オンプレミス、クラウド
価格情報 個別見積り
製品概要 コンタクトセンター業界No.1の音声認識技術「AmiVoice」を擁するアドバンスト・メディア。音声だけではなく、音声認識で培われた自然言語解析技術をベースにAI対話エンジンA.O.I.を独自に開発。この二つの主力機能:音声認識+AI対話エンジンに、コンサルティング、音声合成・キャラクター・外部システム連携機能等、AI対話に必要な機能を全て集め、ソリューション化したのがAmiAgentである。既にメガバンクのバーチャルアシスタントやSNS上でのチャットサポートで実績がある。また、Watson等の外部のAIエンジンへの機能提供も行っている。1社で検討~導入~運用まで対応できる数少ないベンダーである。
 
  • 製品紹介

マルチチャンネルで音声対話を実現
日本の音声認識のリーディングカンパニー

AmiAgent / AmiVoice

アドバンスト・メディア

アドバンスト・メディアは、日本の音声認識を支えてきたトップランナーだ。2003年に日本で初めて「通話音声のリアルタイム/バッチ処理 音声認識ソリューション」を実用化。依頼、常に最前線で音声認識事業に取り組んできた成果として、オムニチャネルAI対話ソリューション「AmiAgent」をリリース。単なる“音声認識”から“音声対話”へと進化させた。

 アドバンスト・メディアは、長年にわたる音声認識事業で培ったノウハウと最新のAI技術(ディープラーニングや機械学習)を統合し、通話・IVR・スマートフォンアプリで、AI音声対話を実現する「AmiAgent」を2015年にリリース。基礎レベルで最高精度まで高めた音声認識と自社製対話エンジン「A.O.I」を核として開発した。

判りやすい構成

 AmiAgentは、人が対話する機能を模して、さまざまなAI技術が連携して作動する、極めて判りやすい構成となっている。

 まず、(1)人工の耳=音声認識で聞いたことを文字化、(2)AI対話エンジンで何をどう応えるかを考え決定、(3)決めた応えに従い動作=外部システムと情報をやり取りし、(4)表情を変えるなど=キャラクターを動かし、(5)声で応答する=音声合成で応答分を合成し話す──こうした連携が毎回行われ対話を実現している。

 AmiAgentでは、業務や用途に応じてこれらの機能を適宜提供できる。もし各機能がそれぞれ異なるメーカーから提供されていたら、整合性を取るだけで膨大な手間が掛かるがAmiAgentなら、対話ソリューションに必要な機能があらかじめ全て揃っている。

図 「AmiAgent」のシステム構成

図 「AmiAgent」のシステム構成

多彩な事例

 AmiAgentは、既に多種多様な事例を有している。例えば「スマートフォンの音声対話アプリとして、メガバンクのQAアプリに採用」「電話回線を使ったIVR型の音声対話システムとして、U-NEXTマーケティングの『AIコンシェルジュ』に採用」「音声を使わないテキスト対話では、電力会社でのLINEサポートで採用」。

 また「Watson」など、他社のAIソリューションへの「音声認識」の提供も行っており、既にメガバンクのコールセンターでの実績を有している。既に先行して導入が進んでいる同社の通話認識ソリューション「Communication Suite」と「AmiAgent」の連携も企画が進んでいる。

表 「AmiAgent」のプラットフォーム別提供機能

○=必要、□=あっても無くても良い

プラットフォーム 音声認識 AI対話 音声合成 キャラクター 外部連携
音声対話スマホアプリ
音声対話型IVR
AI対応QA
WEBチャットボット
SNSチャットボット
他社製AIエンジン 音声認識をはじめ上記の機能の提供・開発が可能

安心・安定の提供体制

 導入・開発・運用に関してもベンダー任せにせず、自社でコンサルティング〜開発〜運用まで対応できるスキルを有している。もちろん基本は日本人スタッフである。

 AmiAgentは要件に応じて柔軟な対応が可能だ(参照)。音声合成、キャラクターの描画エンジンは他社製を用いるが、アドバンスト・メディアが一括して窓口となるため、ワンストップで安心して検討を進められる。

お問い合わせ先

株式会社アドバンスト・メディア
SEC事業部 森脇
TEL:03-5958-1034
URL:https://www.advanced-media.co.jp/products

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トレンド・ガイド