顧客の声を経営につなぐプラットフォーム
『AIアシスタント』が応対を自律支援

　アドバンスト・メディアの『AmiVoice Communication Suite』は、通話をリアルタイムにテキスト化し、情報提示や要約、モニタリングなどでオペレータと管理者を支援する。企業固有の名称や専門用語の登録に加え、さまざまな電話基盤にも対応し、現場の業務に合わせた活用を支える。

　同ソリューションは、人と人との会話とAIをつなぐ基盤だ。そのため、つなぐ先のAIは特定のモデルに限定せず、目的やニーズに応じてクラウド型とローカル型を使い分けられる。セキュリティポリシー上、音声認識結果を外部に渡せない利用企業に向けて、自社のローカル型LLMサービスも用意する。

　さらに、処理の難度と予算に合わせたモデル選びにも対応。例えば、簡単な要約には比較的低コストのモデルを、分析や改善案の提案など高度な推論が求められる処理には高性能のモデルを組み合わせることが可能だ。クラウド型の生成AIでは入出力のトークン数に応じて利用料がかかるが、処理ごとに必要な性能を満たすモデルを選ぶことで、コストを抑えながらAIを活用できるのも利点の一つだ。

複数のAIエージェントが起動
確認漏れを知らせ、メールも作成

　こうしたAIとの連携を、通話中から通話終了時までのオペレータ支援にも活かしたのが、AmiVoice Communication Suiteの新機能『AIアシスタント』だ。この機能では、会話内容に応じて自律的に動く複数のAIエージェントが、ヒアリングの不足項目をその場で知らせたり、顧客へのメールを作成したりと、業務に応じた処理を担う（図１）。

図1　「AIアシスタント」機能──リアルタイムAIエージェント

　例えば、ネットバンキングのパスワード再設定の案内では、オペレータの「お伺いした内容を確認します」といった発言をきっかけに、AIエージェントが本人確認に必要な情報を会話から抽出する。氏名や電話番号などの確認済みの内容を整理し、支店番号や口座番号が不足していれば画面に表示。オペレータは追加で尋ね、その通話の中で確認を進められる。同社 執行役員 事業本部CTI事業部 部長の今宮元輝氏は、「通話後に確認漏れが分かると、もう一度お客様に電話しなければなりません。通話中に把握できることが重要です」と説明する。

　さらに、通話後に案内メールを送る業務では、オペレータの「この後メールでご案内します」といった発言をもとに、AIエージェントが送信のタスクを認識。会話内容に沿った文面を生成し、メーラーを起動して下書きまで作成する。オペレータは文面を一から書く必要がなく、内容を確認し、必要に応じて修正して送信できる。また、AIエージェントがコマンドを実行してRPAを動かし、外部システムへの入力などにつなげることも可能だ。

　各処理は、会話中の発言や通話終了などをきっかけに自動で動かす設定のほか、オペレータのボタン操作で実行する設定も選べる。今宮氏は、「オペレータが今まで通りに話しているだけで、裏でAIがさまざまな処理を行うことを目指しています」と強調する。その実現には、どの用件で、いつ、何を実行するかの設計が必要となるため、同社が確認項目などのプロンプト設定も含めて支援。軽微なフロー変更であれば、利用企業側でも対応できる。

AIとの対話で通話データを分析
現場改善から経営の判断まで

　同社は、AmiVoice Communication Suiteで蓄積した会話データを改善に活かす『AI分析サーバ』の開発も進めている。AIとの対話を通じて、通話の分類からグラフ作成、レポート作成までを行える（図２、図３）。

図2　「AI分析サーバ」──生成AI対話型BIレポートサーバ

図3　「AI分析サーバ」レポート──アウトプットイメージ

　例えば、「商品で満たせていない顧客の要望を知りたい」と入力すると、AIが通話を分類する観点や、可視化に適したグラフを提案する。その提案を出発点に、対話を重ねながら分類や表示を調整し、必要な情報を絞り込んでいく使い方だ。さらに、結果をまとめるよう指示すれば、グラフを含むレポートも作成できる。今宮氏は、「何をしたいかという大まかなイメージがあれば、分析できます。コールセンターの運営担当者や経営層が、AIとの対話を通じて直感的に気づきを得られることを重視しています」と話す。

　特徴は、会話内容に加え、AmiVoice Communication Suiteが取得する保留や転送の情報、感情解析データも分析に使える点だ。例えば、保留になった理由の上位と、その改善に向けたオペレータ育成プランをまとめて出すよう指示できる。問い合わせを減らすためにFAQのどの部分を充実させるべきかを尋ねるなど、次の施策の検討にもつなげられる。

会話とAIをつなぐ基盤として
顧客接点の統合管理を構想

　同社は、音声認識を起点に、利用企業の条件に応じたAIの選択から、オペレータの業務支援、蓄積した情報の分析へと領域を広げている。現在は、対面での会話をテキスト化する仕組みも店舗や銀行窓口向けに提供しており、将来的には、こうした対面の会話も含め、さまざまなコミュニケーションを統合管理する構想だ。今宮氏は、「私たちが担いたいのは、人と人とのコミュニケーションとAIをつなぐ役割です。コールセンターでも対面でも、どのようなお客様の声があるのかを把握できるようにしたいと考えています」と語る。

　AIの選択肢が広がるほど、会話をどう活かすかが問われる。同社が目指すのは、現場の業務から経営の意思決定までを支えるプラットフォームだ。