［製品紹介］ クラウド型CXプラットフォームCXone／応対分析ソリューションNexidia / ナイスジャパンPR

• 製品紹介

リモート環境支援からデジタルシフトまで
AIが強力支援する『CXを向上する顧客対応』

クラウド型CXプラットフォームCXone／応対分析ソリューションNexidia

ナイスジャパン

「在宅オペレータの適切なフォロー、評価、指導」「電話からメール／チャットへのシフト」「CX（顧客体験）向上」──これらのニーズに一挙に応えるのが、ナイスジャパンのクラウド型CXプラットフォーム「CXone」だ。SVは、通話だけではなく画面もリアルタイムでモニタリングし、まるですぐ横にいるかのような指導が可能となる。また応対分析ソリューション「Nexidia」では、応対ログやFAQの閲覧数などの分析結果を基に、状況に合わせた適切な応対を指示することができる。

　人手不足と感染症対策を受け、多くのコンタクトセンターがリモート（在宅）シフトとノンボイスチャネルへのシフトを並行して進めている。それらはいずれもITの支援なくしては実現不可能だ。

　リモートシフトに不可欠なITシステムとして挙げられるのは、クラウドソリューションやセキュリティ対策ツールなどがある。しかし、これらは最低限の要件であり、実運用にはさらにさまざまなシステムが必要だ。例えば、自宅というスペースに制限のある環境では、小さな画面でも快適に操作できる、一元化されたオペレーションシステムが欠かせない。また、SVが離れた場所からでもきめ細かい指示やケアができるマネジメント支援システムも重要だ。

オムニチャネル対応を１画面で実現　在宅のPC環境でも快適に操作

　ナイスジャパンのクラウド型CXプラットフォーム「CXone」は、オムニチャネルルーティングやWFM（ワークフォースマネジメント）、顧客分析など、コンタクトセンターに必要な機能を包括的に提供している。CX（顧客体験）や顧客のインサイトを、すべてのチャネルを横断して理解、分析する機能を備え、リッチなレポートやダッシュボードを使ってセンターの運用状況を可視化する。AIを活用し効果的、効率的に改善サイクルを回すことも可能。これらはすべてクラウドで提供されるため、開発や複雑なインテグレーションを必要とすることなく容易に利用できる。

図1　クラウド型CXプラットフォーム「CXone」のポートフォリオ

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　オペレータは、ソフトフォン対応のオペレーション画面「MAX」上で、顧客情報の閲覧やFAQ検索が可能で、かつ待ち呼状況などの把握、業務スケジュールの確認、評価のフィードバックなど、あらゆる情報にアクセスできる。さらに、独自開発したAIが業務を支援。具体的には、音声認識技術を活用してFAQをレコメンドしたり、通話内容をリアルタイムで自動評価するなど、「もっとゆっくり話しましょう」といった注意喚起を行う。

　自動評価機能は、応対分析ソリューション「Nexidia」による顧客とオペレータの対話内容の分析によって実現する。ナイスジャパン ソリューションコンサルタントの鷹野ジュリアン氏は、「一定量の通話データがあれば、オリジナルの評価モデルを構築できます。例えば“親身な対応”という評価のコールを投入すると、AIがその特徴を学習し、自動で評価する仕組みを構築します」と説明する。

　AIエンジン「Enlighten」は非構造データであるオペレータのソフトスキルを自動的にスコアリングすることが可能。オペレータの応対品質を飛躍的に高める支援となる。同社ソリューションコンサルタント マネージャーの望月智行氏は、「AIは、スムーズなオペレーション、正確な案内、寄り添った話し方などを支援できます。オペレータがそれをもとに研鑽、追求することでCX向上を実現できます」と強調する。

　MAXは、バーチャルアシスタント「NEVA」との連携も容易だ。AIが応対内容をベースに入力データを作成し、RPAツールが送信するといった仕組みを構築でき、オペレータはACW（事後処理）から完全に解放される。生産性が高まり、負荷軽減を図れるだけではなく、人為的ミスの解消も期待できる。

図2　オムニチャネル対応のエージェントUI・SVツール

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リモートオペレータの画面共有　すぐ横にいるような指導を実現

　一方、SV／マネージャー向け管理ツール「Supervisor」では、個人／チームごとのパフォーマンスやWFMなど、あらゆるデータにアクセス、分析できるダッシュボード機能を実装している。すべてのチャネルを通した対話がリアルタイムに記録され、可視化される。ソリューションコンサルタントの清水正直氏は、「オペレータの画面もリアルタイムで確認できるため、リモートで離れた環境でも、まるですぐそばにいるようなフォローや指導ができます」と話す。「対応時間が５分以上」など閾値を設定すると自動で通知、設定した条件にマッチしたコールを抽出し評価対象としてリスト化することも可能だ。

　さらに、AIがWFMでの予測やスケジュールの検証や顧客分析を強力に支援する。コールの傾向から必要なスキルを分析し、中長期の人材育成プランや人材配置の最適化にも役立てることができる。

　加えて、応対ログやCS調査の結果など、さまざまなデータを構造化し、仮説検証や課題抽出をサポートする。例えば、アポイント取得を目的としたアウトバウンドセンターでは、ログを解析した結果、「不在」「忙しい」と言われたときのカウンターフレーズがほとんど実践されていないことが分かった。実際にオペレータが応対履歴に残していたのは「料金が高すぎるため」という理由が多く、これをベースにした分析では分かりえなかった事実だ。

　昨今、多くのセンターで取り組みが進むオムニチャネル化についても、AIを活用した応対分析によって、応対ログやFAQの参照ログなどから、お問い合わせ内容ごとのチャネル最適化が実現可能だ。