• 製品紹介

トレンド機能を実装し進化し続ける
オムニチャネル対応コンタクトセンター

ブレケケ コンタクトセンター・スイート

日本ブレケケ

コミュニケーション手段が多様化している中、電話のみの受付では顧客を満足させることはできない。ブレケケ コンタクトセンター・スイートは従来の電話受付機能に加え、ホームページを訪れたユーザーのチャットによる問合せ、WebRTCを利用したWEBブラウザによるビデオコールでもACD分配を可能とする。

　ブレケケ コンタクトセンター・スイート（以下、ブレケケCCS）は、長期安定稼働が必須となるインターネットサービスプロバイダ、医療機器へのOEM供給、そしてミッションクリティカルを要求される公共機関への導入実績を誇るBrekeke PBXの付加機能として動作する。2009年にインターネットによるNAT越え（独自開発）可能なマルチテナント対応在宅コンタクトセンターをリリースして以来、コストパフォーマンスを含めた導入の容易さ、機能面が好評を得ており、着実にユーザー数を伸ばしている。Brekeke PBXは総務省の通達にもある2025年ISDN回線の廃止を見据え、ほぼ全ての国内IP外線電話サービスの直収に対応し、海外のInternet telephony service provider（以下、ITSP）にも対応しているのが他社に類を見ない特徴である。ブレケケCCSに移行したユーザーは、多機能をコンパクトに構築することでラック収容数は大幅削減となり、故障率が下がる上にTCOの大幅削減を実現している。

コンタクトセンターに必要な機能をメーカーワンパッケージで提供

　オフィスPBXからCRMまで提供される全ての機能がマルチテナントに対応する本製品は、オンプレミス型と同等機能を全てクラウド型で提供可能としている。独自のNAT越え機能を持ち、ユーザー構内に高価な専用ルーターを必要とせず、センター側はNAT越え用のSTUN、TRUNサーバーが必要ないため、運用側、ユーザー側共に機器を最小限に抑え、スモールスタートが可能だ。従来の電話番号を使う場合は、ユーザー構内にBrekeke ITSPゲートウェイ（最大同時120通話）を設置すればアナログ、ISDN回線から容易にIP外線電話サービス直収へ移行できる。また、独自のDB管理により1キャンペーンで3000万件の発信リストを処理するハイパフォーマンスアウトバウンドダイヤラーは健在で、問い合わせの多い機能の1つである。

クラウド運用イメージ

オムニチャネル化をお手軽価格で提供

　コンタクトセンターのオムニチャネル対応が本格化している中、電話受付を中心として運用しているセンターが既存システムに他の受付手段を増やすには専用サーバーの追加や連携開発などコストと手間を要する。しかしブレケケはこれまで他社製品と連携させなくてもソフトウェアのみでPBX（外線電話直収を含む）、IVR、通話録音、CTI、ダイヤラー、CRM等の機能を全て自社で開発し、真のオールインワンを目指してきた。その経験とポリシーを基に2016年新たに追加したチャット受付、WebRTCビデオコールセンター機能は、既存利用のお客様にはサーバー追加、クライアントPCの入替や設定変更をすることなく機能を追加できるようにした。ビデオクライアントとしてWEBカメラを搭載したデジタルサイネージにすると、交通機関などのインフォメーションセンターでコンタクトセンター側から地図や商品等を案内するといった運用が可能となる。新規導入の場合でもオールインワンの特徴を活かし、数席規模のセンターならば1台の安価なエントリータイプサーバーで手軽にトレンド機能を持ったセンターを導入することができる。

サイネージ端末を使ったWebRTCビデオコールセンター運用イメージ

• 製品紹介

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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FAQ／チャット／仮想オペレータ──
業務効率化やCSを上げる最新マルチチャネル戦略

i-livechat/i-assist/i-ask/SaaS型IVR

スカラコミュニケーションズ

「問い合わせは電話でしか受け付けない」。このような企業は今後、競争力を失う可能性が高い。セルフサービスやメール、チャット──数あるチャネルから、顧客が解決ルートを選ぶことはもはやあたり前だ。チャネルごとに最適なソリューションを提供し、組み合わせることで相乗効果を得られる「iシリーズ」。仮想オペレータ機能も登場した。

　チャットは、電話、メールに次ぐ第3のチャネルと言われており、窓口開設が相次いでいる。だが、運用手法のスタンダードはいまだ確立されておらず、試行錯誤を重ねているセンターが少なくない。

細かい設定機能で試行錯誤を支援

　これからチャット対応を始めたいが、まだ運用方針が決まっていない企業にとって、細かいところまで行き届いた設定ができる「i-livechat」は最適なソリューションだ。

　例えば「同一ページを○分以上閲覧している」といった条件を満たすとチャット画面を表示するプッシュ型機能は、適用ページの指定など詳細な設定が可能。他にも、オペレータごとの対応可能人数（上限）の設定、迷惑行為をするユーザーを特定してチャット画面を表示させない設定など、現場の負荷と顧客満足の両面から最適な運用方法を模索できる。

仮想オペレータで即レスも可能

図　i-livechat・i-assist・i-askを組み合わせたWEBサイト上での顧客対応スキーム

　一般的にチャットは、メールと比べて解決までの時間が短くなることから顧客満足度が高い。

　i-livechatは、顧客が入力途中の文章を管理画面に表示することで、より迅速な対応を支援。ファイル共有機能も実装するため、例えば資料請求の際にもその場で送信可能だ。

　一方、スピード解決への期待値が高いため、電話やメールのように待たせてしまうと顧客満足が極端に下がる傾向もある。このため、同社では仮想オペレータ「i-assist」との連携を薦めている。オペレータが不在、または不足した場合に仮想オペレータが対応するというものだ。「顧客が質問した内容に関連するFAQを3つ返す」「資料が欲しい、と言われたら資料（PDF）をファイル共有する」など、設定次第でさまざまな対応が可能になる。

　仮想オペレータが参照するFAQは既存システムから引用できるが、同社はFAQシステム「i-ask」や、独自検索エンジン「i-search」も提供しており、これらと連携することも可能だ。

　i-assistは同社のIVRソリューション「SaaS型IVR」との組み合わせも可能。例えば時間外の受電に対し、IVRで用件を選択してもらい、SMSやLINEでFAQページのURLを送るといった運用が可能になる。IVRでの即時解決は、翌日の開設時間まで待たされるより、はるかに顧客満足度が高くなるはずだ。

　初期費用はi-livechatが50万円〜、i-assistが200万円〜。月額費用はそれぞれ15万円〜。運用開始後は電話／メールによるサポートサービスや営業マンによるフォローもある。

　また、同社の持つCRMやCTIサービスと組み合わせ、コールセンター統合サービスを提供することも可能。オーダーメイド型のクラウドサービスも数多く提供している。

• ビジネス戦略

SV／オペレータの「困った」を解決する！
実務に即したチャット運用を強力支援

M-Talk

アルファコム

アルファコムが提供するチャット対応システム「M-Talk」は、コールセンターでのチャット／チャットボット向けの機能強化を図っている。新バージョンでは、自動応答機能の強化や業種ごとのニーズを反映した機能を標準搭載するなど、より高品質なチャット対応を支援。すでに、金融機関を始め通信販売や電力会社などのコールセンターで採用されている。

　有人チャット、チャットボットによる顧客対応を実践している企業の多くは、顧客満足度や顧客体験向上を目的としている。そのためには、電話やメールと同様、KPIに基づいたマネジメントが不可欠だ。

　アルファコムが提供するチャット対応システム「M-Talk」は、導入企業からの要望に基づいた機能強化を重ねている。アルファコム 執行役員の垣内隆志氏は、「コールセンターでチャット／チャットボットを運用することを前提としたシステムの強化を図っています」と強調する。

　2019年10月に新バージョン「M-Talk 4.1J」の提供を開始。複数のチャットボットを同時に連携できる「マルチチャットボット対応」の実装や、簡易チャットボット機能「シナリオトーク」の強化など、自動応答でカバーできる範囲の拡大を図った。とくにシナリオトークは、有人チャット対応フローと柔軟に組み合わせることができるため、情報照会や入力処理など、一律的な対応が可能なプロセスのみをボット化して、そのほかのプロセスにオペレータを集中させることができる。このほか、金融機関のコールセンター向けに個別カスタマイズで対応していた個人情報対策機能を標準搭載するなど、業種特有のニーズにもシステムに反映した。

主要チャネルとしての運用をフォロー

　こうした機能強化を受け、すでに複数のコールセンターがM-Talk 4.1Jを採用。チャット運用の品質向上を図っている。

　例えば、シャンプー・化粧品の定期通販のセンターでは、メッセージングアプリ「LINE」による有人チャット対応で活用している。同社では初回の応対以降は担当制を敷いている。オペレータ１人あたり300人の担当顧客を抱えていることから、前回チャットリクエストを受けたオペレータに自動ルーティングする「ラストエージェント機能」が重宝しているという。

　大手電力会社のセンターは、比較的大規模な数十席の有人チャット対応で採用した。自然災害などに起因してリクエストが集中した場合、コンタクトリーズンに応じて有人対応とシナリオトークを使い分け 、より多くのリクエストに対応できる体制の整備を視野に入れて導入した。保有するFAQの数が膨大であるため、マルチチャットボットを採用して業務や製品別に特化したチャットボットを個別に展開、学習効率の向上を図る計画だ。

　現在、M-Talkの好調を受け、同社は運用のフォローアップに注力している。

　垣内氏は、「電話やメール同様のメインチャネルとして運用したいという意向を持つコールセンターが増えています」と説明。同社では、業務設計段階からアドバイスするなど、ニーズに応える体制を敷いている。

　今後は、他のコンタクトチャネルと同じダッシュボード上にKPIレポートを統合するなど機能強化を図る方針だ。

東京スター銀行との事例セッションの様子