オペレータのデスクトップには、応対履歴などの顧客管理、修理製品の状態管理、マニュアル、FAQなど、多数のアプリケーションが展開されている企業が多い。これは対応時間などの生産性が損なわれる大きな原因だ。

　ケンコー・トキナーは、写真用品、光学製品、監視装置、交換レンズなどの開発・販売を行う老舗メーカーだ。サポートセンターに所属しているのは16名。そのうち、7名のオペレータが月間約4000件の問い合わせに対応している。

　主な問い合わせ内容は、詳しい使用方法や修理の依頼、購入相談など。写真用品、光学製品を始め多様な商品を扱っていることから幅広い顧客からの問い合わせに加え、販売店の店員からの問い合わせも多くある。対応する商品数は2万点を超えることなどから即答が難しい問い合わせも少なくないため、製品に詳しいベテラン社員をオペレータとしてアサインしてきた。

　だが従来の仕組みでは、過去の回答履歴を蓄積・共有できなかったため、各オペレータの“個人の知見”に依存した対応に終始していた。具体的には、取り扱い製品の種別毎の使用方法や製品仕様、修理品の入出荷管理や修理進捗状況など、用途ごとにシステムが分かれておりオペレータは5つ以上のアプリケーションツール画面を同時に操作しながら対応していた。ツールごとに発生する情報入力・管理にかかるタイムロス、オペレータ間の情報共有などが課題視されていた。

　そこで、同社は複数の対応システムを比較検討。富士電機ITソリューションの提供するCRM統合ソリューション「CSStream」を採用した。

　同ソリューションを選定した理由について、サポートセンター センター長の芝本治郎氏は「最も重視したのは、カスタマイズ性の高さです。CSStreamは、もともと顧客応対のためのソリューション。当社で重要となる“修理品の入出荷”のプロセス管理機能は搭載されていなかったのですが、それをカスタマイズできたことが導入判断の決定打になりました」と振り返る。

　修理の一連の流れは、サポートセンター内で完結され概ね以下の通りだ。（1）顧客や店舗からの問合せをサポートセンターで受け付け、状況に応じて修理品の引き取りも行う。（2）フロアー内の修理グループへ見積依頼する。（3）見積内容、金額を店舗や顧客へ連絡し、修理可否を確認する。（4）修理完了後の修理内容や発送案内をサポートセンターが行う。従来は、プロセスごとに分断されがちだった情報をCSStreamで一元化。それだけでなく修理対応のより詳細な情報、例えば社内で完結するものと、外部に委託するものという管理まで行えるようになった。

図　システム構成イメージ

CSStream：トップ画面（※画面はサンプルです）

　サポートセンター センター長代理の井本真也氏は、「システム導入により、サポートセンター内の情報管理の一元化が図れ、利便性が高まった。同時にもっとも大きなメリットは、情報の共有化による二次対応の減少およびコールバック件数の低減」と強調する。

　具体的には、エクセルで作成していた受電内容や製品情報を集約したことにより顧客対応時間と付随業務を約3割短縮。専門的な問い合わせに対する回答をFAQ化し、同時にホームページのFAQを充実させながら問い合わせ件数の削減へも取り組んでいる。

　当然、顧客対応のスピードも大きく改善。修理や配送など個別のステータスをタイムリーに把握できるようになったことから、部門をまたいだ確認作業も減り、対応時間は大幅に削減できている。

　CSStreamの最大の強みでもある“情報共有機能”のフル活用もスタートした。これまで、各オペレータが個人で把握していた知識や知見を文書化。同システム上のDBに蓄積している。

「着手しはじめたばかりですが、オペレータの対応品質も速度も着実に高まっています」（サポートセンター リペアサービス グループリーダー 上田茅依氏）

　さらに、VOC（Voice Of Customer ：顧客の声）の収集、分析にも活用。全社で共有しており、営業部門や開発・品質部門など、他部門からのアクセスも多い。取扱い説明書やマニュアル改善など、顧客の声から業務のヒントを得はじめているようだ。「今後、多くの知見を活用し、企業への経営貢献を目指します」（芝本氏）

株式会社アドバンスト・メディア
執行役員
CTI事業部長
大柳 伸也 氏

　コンタクトセンターに音声認識技術を導入したいという企業が増えている。とくに近年はディープラーニングをはじめとした機械学習の発展、人工知能（AI）の進化に伴って音声認識率が向上。従来以上に通話音声データを有効活用できるのではないかと期待が高まっている。

　アドバンスト・メディアの『AmiVoice CommunicationSuite シリーズ』は、音声認識エンジン『AmiVoice』を含む同社製品群を統合したソリューション。バッチ処理では通話録音装置に蓄積された音声データをテキスト化、マーケティング分析やコンプライアンス強化へ活用できる（画面1）。またリアルタイム処理では、オペレータと顧客の会話を随時テキスト化し、目視によるモニタリングやNGワードの検出（画面2）など応対品質の向上などに役立てることができる。

画面1　オペレータが「解約」と発話した通話のみを抽出しリスク分析

画面2　オペレータ／顧客の会話を視覚化

　導入実績は100社以上。連携できるマイニングツールやCRMアプリケーションも豊富で、大手金融・製造、製薬、官公庁などで採用されている。こうしたオンプレミスでの導入実績に裏打された音声認識ソリューションが、いよいよクラウドサービス『AmiVoice CommunicationSuite Cloud』として提供開始される。

　「これまで音声認識技術をクラウドで提供するには、個人情報保護に絡むセキュリティの問題や、音声データを通すためのネットワーク負荷などの課題がありました。しかし近年はクラウド利用へのハードルが下がり、データセンター事業者もネットワークを含めて堅固な設備を整えています。当社でも、音声データを分散してネットワーク負荷の軽減を図るなどの工夫を積み重ね、その結果、クラウド化への目処がつきました。さらにお客様のニーズもあります。これまで価格面で導入を見送られていた、より多くのお客様に音声認識技術をご利用いただけます」と、執行役員 CTI事業部長の大柳伸也氏は話す。

　基本的な機能はAmiVoice CommunicationSuiteと同等。さらにクラウド版ならではの特徴もある。

　オンプレミスで音声認識システムを導入する場合、音声データを同社で預かり、書き起こしを行って、導入企業に応じた辞書・音響モデル・言語モデルの作成を行う。これは専門の技術者が実施するため、初期費用で数百万円かかってしまう。そこでクラウドサービスでは、ユーザー企業自身がこの作業を行い、初期費用を抑えるモデルを採用する。

　「AmiVoice CommunicationSuiteは、多くのお客様にご利用いただき、そこからのフィードバックを得て機能強化しています。ですので最初からある程度は高い認識率を発揮できます。これをさらに高めるため、お客様自身にチューニングしていただきます。エンジン自体は皆さんの共有財産ですので、ユーザ企業が増えれば増えるほど、賢くなっていきます。携帯電話の音声認識率が高いのは何千万というユーザーがクラウド上の辞書を鍛えているからです。これと同様、自動的に認識エンジンが育っていくプラットフォームを構築しています」と大柳氏は説明する。

　チューニング方法についてはWebマニュアルでサポート。表記ゆれの防止による認識率の向上や個人情報のマスキングなど、勘所を押さえながら認識エンジンを鍛えられる。

　もう1つのクラウドならではの特徴は他社が提供するクラウドサービスとの連携だ。現在はコンタクトセンター・プラットフォーム、CRMアプリケーション、マイニングツールなど、多彩なクラウドソリューションが登場している。それらと連携することで、高機能なコンタクトセンターをオールクラウドで構築することも可能となる。

図　AmiVoice CommunicationSuite Cloudの概要図

　クラウドサービスといえば小規模センターでの採用と思われがちだ。しかし、AmiVoice CommunicationSuite Cloudは、最小単位で20席、メインは50席以上のセンターを視野に入れる。大柳氏は「年間を通じて繁閑差の大きい大規模センターなどで採用いただけると思います」と話す。通話音声のテキスト化はある程度規模がないと効果が出にくいという側面がある。クラウドサービスなら大規模でも使用料を抑えながら利用できる。なお小規模センターには、先述のアライアンスパートナーと連携して提供する計画だ。とくにクラウド型コンタクトセンター・ユーザーを対象に提案していく。

　サービス開始時期は、バッチ版が6月末を予定。初期費用100万円で、利用料は従量課金モデルで通話時間1秒あたり0.04円（1時間あたり144円）、月額モデルなら5万円／サーバーコア。席数が多いなら月額モデルの方が費用対効果は高い。リアルタイム版の開始時期は9月末を予定。価格は策定中だ。なお導入勧奨として、初回1週間無料キャンペーンも予定している。

　「これまでオンプレミスである程度のシェアを獲得してきました。これからはクラウドサービスでより多くのお客様に音声認識技術を活用いただきたい。3年後にはクラウドだけで3億円（累積）を目指します」と大柳氏は力を込める。