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2020年、チャットボットを見直しませんか？

チャットボット無料診断サービス

モビルス

　顧客サポートの現場でもすっかり身近になったチャットボット。しかし、うまく成果が出ていないという声もよく聞かれる。

　結論からいえば、チャットボットで優れた成果は出せる。成功のカギは、明確な目的とKPIの設定だ。その上で、チャットボットの適切な対応範囲の設定、丁寧なAIの学習、ユーザー導線や応答シナリオの最適化、効果的なオペレータ連携などのサービス設計を行い、公開後はKPIのモニタリングと改善のPDCAを回していく。

急増する、チャットボットの見直し

　ここ最近、成果の出ないチャットボットがサービス停止になるケースが出てきている。しかし、顧客サポートの現場でますます人手不足が深刻化する中で、チャットボットを完全に諦めるケースは少ない。

　そこで急増しているのが、チャットボットの再構築やリプレイス検討だ。ただし、ここで気をつけてほしいことがある。こういった場合によく検討されるAIやチャットボットの乗り換えだけでは、必ずしも問題は解決しないということだ。

　2016年に始まるチャットボットブームは、ディープラーニングによってAIが飛躍的に進化し、社会的に大きな注目を浴びたところに始まっている。しかし、図にあるようにAIの発展度合いは分野ごとに大きく異なる。囲碁や顔認識の分野では人を超えた一方で、チャットボットを支える対話分野のAIは未だ発展途上だ。

図　領域ごとに大きく異なるAI技術の進歩度合い

　対話型AIも世界中で開発が進められ、研究レベルでは大きな進化の予兆も見せている。ただ、オペレータに代わって自然に対話し、顧客を満足させるようなチャットボットの実現は当分先になりそうだ。

　AIは国内外の一流のエンジニアたちが競い合って開発しているため、その性能が拮抗してきている面もある。どこかに突出して優れたAIがあるはずだと期待して探すよりも、じっくりと手許のAIの学習を進める方が正解というケースも多い。

AIの学習には専門家のノウハウが必要

　現時点では、AI学習の大半は、人の手で行われている。顧客からの想定質問やFAQを精査し、言い換え表現や類義語を作成してAIに学習させていく方式だ。サービスの公開後には、顧客から想定外の内容や言い回しの質問が入ってくる。その対話ログとユーザーアンケート結果から、さらにAIの追加学習を進めていくことで成果が出てくる。

　このような学習には独自のノウハウが必要で、AIのデータサイエンティストに頼ることも多く、モビルスでも専門のカスタマーサクセスチームがサポートする。

　ただ、お客さまの中には社内でAIの学習を行い、ノウハウを蓄積したいというニーズもある。そこでモビルスでは、専門家でなくても日々のPDCAベースのAI学習を効率よく進めることのできるチャットボット学習支援システム「mobiConsole（モビコンソール）」を提供している。

チャットボットやAIの導入が目的化すると失敗する

　「チャットボットで成果が出ない」という場合、まずはその原因を突き止める必要がある。AIの回答精度の低さなのか、利用率の低さなのか、はたまた一定の効果はあるものの費用に見合わないのか、原因は様々あるはずだ。実は、チャットボットの導入や見直しのご相談では、そもそも「チャットボットやAIを導入すること」自体が目的になっていることも多い。

　まずは、チャットボットでどんな成果を出したいのか、その目的から考えたい。目的が明確になれば、チャットボットにどんな問い合わせや要望に対応させるかが見えてくる。その上で、その成果を測るためのKPIが定まる。ここでは、電話・チャット・メール・Web（FAQなど）と、サポートチャネル全体の分析を行い、問い合わせのどの部分を電話に、どの部分をチャットボットに任せるかを明確にできると理想的だ。

　AIの選定や学習は重要だが、AI＝チャットボットではない。AIは顧客からの質問の意図を推定するのに役に立つ、チャットボットのひとつの要素と捉えるべきだ。例えば、AIが組み込まれていなくても、よくある質問トップ5を選択肢として表示し、顧客のニーズに応じて分岐するシナリオ型のチャットボットはとても有効だ。また、サービス申込などのよくある手続きをフローに沿って自動で受け付けるチャットボットも強力な武器になる。AIやチャットボット自体の導入を目的化してしまうと、このような成果につながるチャットボットはまず思いつかない。

特化型チャットボットやオペレータ連携の有効性とは

　ここで、具体的なイメージをつかむために、一例として宅配業務で役立つチャットボットを検討してみよう。コールリーズン分析から、「再配達依頼の電話が全体の10％と多く、大きなオペレータ負荷やあふれ呼の原因になっており、顧客の不満やクレームにもつながっている」との結論が出たとする。そこで、LINE上で再配達を自動で受け付ける特化型チャットボットを導入すると、業務効率化と顧客の利便性向上が実現できる。

　また、チャットボットと有人対応とを組み合わせるオペレータ連携も効果的だ。FAQが1,000件ある場合、すべてをAIに学習させ、教師データをメンテナンスし続けていくのは大変だ。仮に、FAQの上位100件で顧客からの質問の80％をカバーできる場合には、チャットボットにはこの100件のみを学習させておく。その他の質問や問い合わせにはオペレータが対応することで、全体の業務効率を格段に高めることができる。

チャットボットで成果を出すためのコンサルティングサービス

　チャットボットの活用の幅はますます広がっている。しかし、どのようなチャットボットが成果を出せるのかを見極めるのは難しい。そこで、モビルスでは、チャット導入の初期診断から、チャットボットの構築、KPIモニタリングの運用支援まで、経験豊富な専門チームによるコンサルティングサービスも提供している。顧客サポートの現場で本当に役立つチャットボットを広めることに、これからも尽力していきたい。

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• ビジネス戦略

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（図）。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？

　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。

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チャットでつながる新しいおもてなし
オムニチャネル向けサービス/『国産』チャットサポートシステム

Remote Attend

NTTテクノクロス

Remote Attendは、お問い合わせ、製品サポート、販売促進などのエンドユーザー対応をWeb上で実現するチャットサポートシステム。AI、CRM、SNSとの連携により、オペレータ負荷低減、よりきめ細かな顧客対応も実現している。

顧客のチャット画面イメージ

Remote Attend3つの注目ポイント

Remote Attendがつなぐ、導入企業とユーザーのメリット

Remote Attendが、コンタクトセンターが抱える様々な課題を解決し、貴社を発展させます

Remote Attendが解決

●チャットログやアンケートから傾向分析ができ、経営判断や顧客満足度測定に活用できます。
●一件あたりのチャット対応時間を制限できるので、オペレータ効率が向上しコスト削減につながります。
●管理者はユーザとオペレータのチャット内容をリアルタイムにモニタリングできるため、対応品質の向上に役立ちます。
●AI機能搭載により、オペレータコストの削減につながります。
●当社製品なので、カスタマイズ要望にもお応えします。

Remote Attendが解決

●業務でよく使用する文書をあらかじめ登録し、定型文として本文に挿入可能。回答入力時間の短縮と同時に，回答品質の一律化が図れます。
●表情アイテムを使用すれば、文字だけでは伝わりにくいニュアンスも伝えられます。
●お客様の利用している言語を自動判別して、対応可能なオペレータにつなぐので安心。複数の言語をサポートしています。
●回答入力が減るため、オペレータの負荷が低減します。
●ファイル受け渡しができ、写真やマニュアルを共有して詳細な説明ができます。

Remote Attendが解決

●一人のオペレータで複数のユーザに対応できるため、お待たせしません。また、チャットの記録をメモとして送ることができるため，URLや電話番号なども間違いなく伝えられます。
●リアルタイムに回答できるため、“ホットな状態”のユーザを取り逃がすことなく、キャッチできます。
●非公開なので、個別の質問や相談も安心してできるため、問い合わせ数もアップします。
●普段お使いのブラウザ環境だけで利用できます。
●SNSから気軽に問い合わせいただけます。
●ファイル受け渡しができ、写真やマニュアルを共有して詳細な説明ができます。

料金プラン

＊ オンプレミスについては応相談　＊ 価格は税別表示となります。
＊1 ライセンス費、問合せサポート費を含みます。なお1席とは同時に1名のオペレータがログイン可能な状態を示します。
＊2 2席以上から承ります。
＊3 更なるセキュリティ強化を実現し、AI、SNS、CRM対応機能を備えた専用SaaSプランとなります。

※LINEは、LINE株式会社の商標または登録商標です。

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チャットサービスとSalesforceを連携
応対履歴管理でCX向上、ボット自動学習で運用効率化

COTOHA Chat & FAQ® Connector for Salesforce

NTTコミュニケーションズ

NTTコミュニケーションズはCOTOHA Chat & FAQとSalesforceを連携するアプリケーションをリリースした。Chat & FAQは高精度Botと有人エスカレーションや翻訳機能をもつチャットサービス。対話ログをSalesforceに連携して応対履歴の一元管理や、Saleforce上のFAQの自動同期によりチャットボットの回答精度向上を実現する。

　COTOHA Chat & FAQは、自然言語ベースのAIチャットボットで、問い合わせ対応の自動化を実現するソリューションだ。NTTコミュニケーションズでは、このチャットサービスに、導入実績多数のCRM Saleforceを連携させることで下記を実現する。

○高精度チャットボット＆翻訳機能による多言語対応
○CRM連携による応対履歴一元管理
○FAQ作成・編集、チャットボット再学習の自動化

　2つのソリューションの連携により、顧客の利便性を高めることでCX向上をはかることができる。さらに、応対履歴の一元管理やチャットボットの自動学習により運用効率化が促進される。

図1

１．COTOHA Chat & FAQ
高精度Chatbot＆翻訳機能による多言語対応

　COTOHA Chat & FAQは高精度なAIエンジンにより、日常的な言葉や文脈を理解できるので、簡単なチューニングで適切な回答の提示が可能となる。

　顧客との対話状況やチャットボットで解決できない問い合わせに対しては、有人対応へエスカレーションも実現する。

　また、英語、中国語、韓国語をはじめとした13言語へのAI翻訳機能を搭載。これまで、多言語スキルオペレータの手配や、FAQの構築などの事前の準備が大変だった多言語対応が、いまの環境のまま容易に開始することができる。

図2

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２．Saleforceと Coonector for Saleforce アプリケーション
「COTOHA Chat & FAQ Connector for Salesforce」

○CRM連携による応対履歴一元管理
○FAQ作成・編集、ChatBot再学習の自動化

　Chat & FAQから有人エスカレーションして応対したチャット応対ログを、Salesforceに連携することができる。

　電話、メールなどの他コンタクトチャネルを含めた顧客応対状況（ケース）を一元管理し、最適なサポートが可能となる。

　また、よくある質問をFAQとしてSalesforce上で管理・共有。最新FAQをチャットボットに自動連携・再学習により回答精度の向上を図ることができる。運用側の負荷もなく、使えば使うほどカスタマーサービスの品質が向上するサイクルの確立を実現する。

　NTTコミュニケーションズは、Saleforceの導入から、コンタクトセンタの運用効率化とCX向上の両立を協力に支援する。

図3

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“真のオムニチャネル”実践の基盤
Web、社内外とのやりとりも一元管理

Zendesk

Zendesk

オムニチャネル・サポートは、顧客情報や在庫情報など、問い合わせに関するあらゆる情報を全チャネルで共有することで実現する。Zendeskが提供しているカスタマーサービスソフトウエア「Zendesk」は、CRM情報に加え、Webの閲覧情報や、関連部門とのやりとりなど、顧客応対で発生するすべての情報を一元管理できる基盤として進化を遂げている。

　消費者は、自身の置かれた状況、好みに応じてコンタクトチャネルを使いわけ、課題の解消を目指す。質の高い顧客体験を実現するには、顧客情報や問い合わせの進捗状況をシームレスに全チャネルで共有できるオムニチャネル環境が不可欠だ。

　Zendeskが提供しているカスタマーサービスソフトウエア「Zendesk」は、電話、メール、チャット、ソーシャルメディアといった複数チャネルの応対履歴をシングルビューで把握できる。オムニチャネルの構築基盤として、日本では、2000社超に採用されている（2018年３月末時点）。

　最大の特徴は、ワークフローに合わせたカスタマイズや自動処理を容易に設定できる柔軟性だ。「新規問い合わせから４日経過したら、対応優先度を“高”に設定する」など、現場ごとの業務フローを追加導入や開発なしで実現できる。

図　Zendeskで顧客満足度の高いカスタマーサポートを実現

参照FAQ、関連部門への確認──　応対の“背景情報”も把握

　近年、同社が注力しているのは、Webやバックオフィス、関連会社との情報連携機能の強化だ。とくに、コンタクトセンターに問い合わせる前に経由している可能性が高いWebとの連携を進め、顧客体験向上を支援する方針を打ち出している。

　具体的には、FAQコンテンツの参照、Q＆Aの作成機能を拡充した。メール（Webフォーム）やWebチャットで問い合わせた際に、「FAQの参照履歴」をオペレータのデスクトップ画面に表示することが可能。問い合わせるまでの“経緯”を把握して応対を開始できるため、「参照済みの情報を説明する」などのムダがなく、スムーズに話を展開可能だ。

　バックオフィス、関連会社との情報連携は、問い合わせの案件（チケット）に紐づく「社内メモ」「サイドカンバセーション」機能を利用。例えば、「修理の進捗」「商品の配送状況」など、担当部門（または委託会社）に確認が必要な事項について、「いつ」「どのチャネルで」「誰に聞いて」「どのような回答があったのか」をZendesk上に蓄積し、顧客応対履歴とともに時系列で表示する。電話の場合は、履歴上に通話録音ファイルがアップロードされる。問い合わせに関わるすべてのコミュニケーションを一覧可能なため、応対の途中で担当者を交代してもスムーズに状況把握できる。

　このほど、Zendeskを構成する主要な４製品をパッケージ化した「Zendesk Suite」をラインナップに追加し、訴求を強める方針。