• 製品紹介

見つからない、待たされる、伝わらない──
音声認識で“不快体験”を断つ！

カスタマーサービス・ソリューション「Nuance Transcription Engine（NTE）」ほか

ニュアンス・コミュニケーションズ・ジャパン

優れた顧客体験は、顧客がファン化する強力な動機となる。ニュアンス・コミュニケーションズ・ジャパンは、顧客体験におけるペインポイントを克服、逆に“強み”に変貌させる音声認識ソリューションを訴求。企業の応対プロセス改善および顧客満足度向上をサポートする。

　「Web検索したが見つからない」「電話がつながるまで長いこと待たされた」などの不快な顧客体験は、購入の中止あるいは競合他社への乗り換えを促す大きな要素となる。

　ニュアンス・コミュニケーションズ・ジャパンは、顧客接点のプロセス全般における痛点（ペインポイント）を「（1）Web（検索）」「（2）IVR（音声応答システム）」「（3）本人確認」「（4）アフターフォロー」と定義。音声認識を利用し、痛点ごとに“不快”のモトを断つカスタマーサービス・ソリューションを展開している（図１）。

図1　顧客接点のプロセスに合わせて音声ソリューションを展開

　ファースト・コンタクトチャネルである「（1）Web」は、企業の第一印象を決める。目的の情報が見つからなければ、その不満を抱えてコールセンターに問い合わせることになる。FAQを充実させて自己解決率の向上を図ろうと考える企業は多いはずだ。しかし、なかには単に情報量が増えただけで、かえって“探す手間”を強いているケースもある。

　同社は、Web上で求める情報にスムーズに導く“案内役”としてバーチャルアシスタント「Nina」を提供。自然言語音声またはテキストの意図を把握し、目的の情報を提示または該当ページに誘導する。

“１回”でオペレータ接続するIVR

　「（2）IVR」は、「音声メニューを聞くのに時間がかかる」「プッシュ操作が不便」など、コールセンターに対する不満の上位理由の１つ。IVRが煩わしくて、途中で電話を切ってしまったり、ガイダンスを聞き終わる前にボタンをプッシュして、やり直しになるケースも少なくない。

　自然発話認識型IVR「Nuance Call Steering」は、従来のメニュー操作を“１回の対話”で完結させる。Ninaと同様に自然言語の認識が可能。顧客の発話意図（コールリーズン）を理解して、適切なオペレータに接続する。音声メニューを聞く時間を省くために「ゼロ」をプッシュしてオペレータにつなごうとする「ゼロアウト」も回避できる。「発話内容を認識できなかったらどうするのか」という懸念については、「２回（任意の回数）認識に失敗したらオペレータに接続する」のように、コールフローを設計することを提案している。馬場道生営業部長は、「20年以上にわたり、技術、運用の両輪で磨き上げてきたサービスです。効果的に活用できるよう、コンサルティングで支援する体制も整えています」と強調する。

顧客の声が「パスワード」

　名前や住所、パスワードなど、複数の登録情報の回答を顧客に求める「（3）本人確認」は、「情報漏えいや不正利用を防ぐために不可欠とはわかっていても、面倒や手間と感じているお客様は少なくない」と、エンタープライズ営業部の安東茂樹氏は指摘する。さらに、いまはスマートフォンで問い合わせるケースが多いため、外出先で個人情報を発声することが憚られるケースも考えられる。

　これに対しては、声紋認証「Nuance Security Suite」を適用する。電話で話す「声」を本人確認に利用することで、本来はトレードオフにあるセキュアと利便性を両立した。“私の声はパスワード”など任意の発話で認証する「VocalPassword」と、オペレータが応対しているバックグラウンドで認証する「FreeSpeech（自由発話）」の２種から選択可能だ。本人確認プロセスを短縮できることで、そのあとのトークタイムにより多くの時間を割けることもメリットとなる。セールス業務であればアップセルの機会の創出にもつながる。

最適な精度でVOCをテキスト化

　最後の「（4）アフターフォロー」は、応対で伝えたはずの商品やサービスに対する要望やクレームの内容が反映されていないことによって感じる“不快”を指す。

　ピークタイムは、目の前の顧客応対が優先され、応対履歴入力が疎かになる場合がある。「ただし、それは企業側の論理に過ぎません。せっかく伝えた要望が無視されれば、不快を通り越して一気に離反につながる可能性も多分に含まれます」と馬場氏は警鐘を鳴らす。

　これを受けて新たに開発したのが、通話音声の書き起こしエンジン「Nuance Transcription Engine（NTE）」だ。認識精度の高さと、声紋認識技術を活用してモノラル録音でも話者分離が可能なことを最大の特徴とする。声紋の登録は不要で、会話音声中の声紋を「話者A、話者B」と識別し、発話を分類する。また、運用に合わせた使い方ができるよう、「Accurate（約１倍速）」「Fast（約３倍速）」「Warp（約10倍速）」の３つの処理モードを用意している（図２）。例えば、１日単位のトレンド分析であればリアルタイム性は求められない。認識精度が最も高いAccurateモードで夜間バッチ処理し、精度の高いテキストデータを分析にかける運用が最適と言える。

図2　通録音声書き起こしエンジン「Nuance Transcription Engine（NTE）」 不特定話者の音声をテキスト化

　NTEの言語モデルは、標準モデルに加え、業務ごとに使い分けできる「独自ドメイン言語モデル」を設定できる。企業規模が大きいとコンタクトセンターの業務も多岐にわたる。これに１つの言語モデルで対応しようとすると登録用語が膨大になり精度が落ちる。例えば、「車両保険」「火災保険」など、商品ごとに言語モデルを作成することで、各業務におけるVOCを正確にテキスト化できる。テキストファイルのドラッグ＆ドロップでドメイン追加が可能なため、ユーザー企業側のタイミングで即時に反映できる点もメリットという。

　各ソリューションは個別提供が可能だ。自社の顧客体験における課題に応じて選択できる。なお、NTEはエンジンでの提供を基本とする。馬場氏は、「リセラーやアプリベンダーと組んで、様々な形態のソリューションの提供を可能とし、市場を拡大していきたい」と展望を述べた。

• 製品紹介

• ビジネス戦略

30人分以上の処理能力を実現
フルオート型管理業務自動化システム

業務自動化（NICE Robotic Automation）

アイティフォー

人材難を背景に「RPA」というキーワードが注目されている。これは「Robotic Process Automation（ロボティック・プロセス・オートメーション）」を略したもの。カスタマーサポート部門の後工程として、事後処理を行う「バックオフィス部門」の業務を自動化するシステムのことを指す。人間が行っていた作業をあたかもロボットが作業するかのように完全自動化することが可能となる。

人間が行うPC操作を自動化

　ナイス・ロボティックオートメーションでは、人間が行うPC操作のすべてを自動化ができる（「Microsoft .NET」および「Java」対応アプリが対象）。具体的には、サービスの申し込みや修理などを受け付けた後に発生する事後処理で、「顧客データベースからユーザー名や住所などをコピー＆ペーストで受付システムへ入力する」、「登録が終わったらメーラーを立ち上げて宛先、件名、氏名、本文を入力して送信する」など。

＜自動化できる操作の例＞
○クリック操作、入力窓への入力
○コピー＆ペースト
○アプリの起動、ログイン・ログアウト
○ウェブサービスの参照
○データベースへのクエリー発行

自動化設定ツール
「リアルタイムデザイナー（Real-Time Designer）」

　「リアルタイムデザイナー」は、人間が行うPCの操作手順を記録していくツール。起動した状態で人間がPCを操作すると「立ち上げたアプリ名を記録」、アプリの入力窓に文字列を入力すると「入力窓のフィールド名や文字列がどこからコピーされたかの情報を記録」などの一連の動作をリアルタイムで行ってく。操作が途中で分岐する場合は、If...Then...Else方式で、すべてのパターンを記録。これにより、人間と同等な判断を行いながら作業を実施することが可能となる。

30人から90人分の処理能力に相当

　ナイス・ロボティックオートメーションでは、人間が行う場合、15分（900秒）かかる作業を30秒程度で自動処理することが可能（当社試算）。
「計算式：900秒／30秒＝30人分」

　バックオフィス部門の人員1人あたりの維持コストを年間800万円で試算すると1年間で以下の金額を回収できる計算となります。
「計算式：800万円×30人＝2億4,000万円（8時間稼働の場合）」

　ナイス・ロボティックオートメーションは24時間の稼働が可能。そのため最大30人×3倍＝90人分の処理能力を有することになる。顧客に対して「早く対応すること」が求められる業種・業態には大きな差別化要因だ。

　導入事例として、住信SBIネット銀行では、業務部門において、新商品、新サービスの導入に伴い複数の業務端末を駆使している状況が課題となっているが、RPAを導入することで、一部手作業が入る事務の業務時間を10分の1にできると試算している。

• 導入事例

＜導入事例＞ freee

決算期の強力助っ人に「チャットボット」
“経営者のSOS”の半分は自動応答で解決

QA ENGINE

Studio Ousia（スタジオ ウーシア）

クラウド会計ソフト大手のfreeeは、Studio Ousia（スタジオウーシア）の自動応答システム「QA ENGINE」を基盤としたチャットボットサポートを「クラウド会計ソフトfreee」ユーザーサイトに開設した。現場主導で継続的にチューニングを実施し、回答精度を向上。一般的な質問をチャットボットで解決することで、確定申告前の繁忙期の業務負荷を軽減し、顧客サポート全体の迅速化を図った。今後は、他サービスでの設置や、メール業務への展開も検討している。

　クラウド会計ソフトを提供するfreeeのカスタマーサポートには、毎年、確定申告・法人決算を前に、企業の経営者から「SOSの声」が届く。内容は、一般的な経理知識からちょっとした“相談”まで幅広い。確定申告の提出期限が目前に迫る最繁忙の月では、問い合わせ数が月間3万件近くになる。

　同社のカスタマーサポートは、顧客にとっての“社外の経理担当者”として、いつでも気軽に問い合わせられるよう、チャットを主体にシフト勤務で運営している。繁忙期は管理職を含むカスタマーサポートチーム総動員のうえ、他チームのメンバーによる支援や外部パートナーの人員派遣で補強することもあった。しかし、会計ソフトのユーザー（顧客）が60万事業者を超えた2016年春、補強体制ゆえの課題が顕在化した。Fastest Customer Support業務企画チームの浅越光一氏は、「広範な会計知識が求められるため短期でのキャッチアップ（習得）が難しく、お待たせしたり、社内スタッフへのエスカレーションを要する案件が増えていました」と当時を振り返る。

　課題解決に向け、過去数年の繁忙期のコールリーズンを分析すると、「請求書の作り方は？」など、一般的かつ類似した質問の割合が一定数を占めることが判明した。「共通の回答ができる質問を自己解決してもらえれば、オペレータが複雑な質問への回答に集中できると考えました」と、チーフスーパーバイザーの井上 健氏は強調する。

機械学習を使った簡単育成　チャットボットでの解決率50％に

　2017年1月、Studio Ousia（スタジオウーシア）の機械学習を活用した自動応答システム「QA ENGINE」を採用し、会員向けサイトにチャットボットサポートを開設（画像）した。ユーザーが質問すると自動で回答を返す。答えにユーザーが満足できない場合には「担当者に質問を引き継ぐ」ボタンをクリックすると、人間のオペレータが対応するフローとなっている。入力された全ての問い合わせに対して、回答を表示した割合＊を表す「表示率」とチャットボットで完結した割合を表す「解決率」との推移を見ながらチューニングを繰り返し、回答精度の向上に取り組んだ。井上氏は、「チャットボットは、新人オペレータと同じ扱いです。目標に基づいて育成できなければ、かえって顧客満足を損なう」と説明する。

＊freeeのチャットボットではQA ENGINEのAPIが返す確信度スコアが一定以下のものは表示されないように設定されている。したがって、質問に対して回答候補が存在しない場合や学習データが不足している場合には回答は表示されないこととなる。

　図に機械学習によるチャットボット“育成”のプロセスを示した。具体的には、「（1）回答候補の入力」「（2）学習データの作成」「（3）機械学習の実施」に分かれる。

図　チャットボット「QA ENGINE」育成プロセス

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　（1）回答候補の入力は、既存のチャットサポートの定型文約300件を活用し、回答候補一覧を作成した。QA ENGINEは、「現場で運用が完結すること」を前提に開発されているため、データの入力は手入力かCSV形式のアップロードで可能。「Excelシートにデータをまとめるだけで完結できスムーズに進みました」（井上氏）。

　（2）学習データ（Q&A）の生成では、過去に蓄積されたチャットの応対履歴から抽出した質問データをCSVでアップロードし、QA ENGINEの運用画面で示される回答候補との紐づけを行う。浅越氏は、「紐づけたデータをチャットボットが学習することとなるため正確であることが大切ですが、通常のサポート業務に慣れているオペレータであれば簡単に対応できます」と説明する。

　（3）機械学習は「学習開始」ボタンをクリックするだけだ。上記の全てのフローが専門知識がなくてもできるところも嬉しい機能だという。運用開始後は、浅越氏の主導で、定期的にチューニングを実施。チャットボットが回答できなかった質問の回答を作成して学習データを追加したり、不要な回答候補を削除している。「チャットボットの利用傾向の確認や、回答候補の統合、内容修正などが容易にできます」（浅越氏）。

　導入当初の表示率は50％、解決率は30％。最繁忙を迎える3月は機械学習はできなかったが、その後の継続的な機械学習の実施により、2017年9月現在の時点で表示率80％、解決率50％に向上した。「学習データについて顧客応対の現場の意見を積極的に取り入れられる、現場とシステムの担当者との距離の近さも回答精度向上の要因のひとつになりました」と、井上氏は述べる。

正確な回答で問い合わせ減　他サービスやメール対応も検討

　繁忙期にあたる2017年の確定申告期は、チャットボット導入直後に迎えることとなったが、すでに効果が表れていた。

　顧客数が前年比20万増の80万事業者に増加しているため、多数の顧客を待たせる懸念があったが、予測に反して例年の20％減のスタッフ体制でカバーできた。「人員の削減割合とチャットボットで自動化できた割合は、直結するわけではありませんが、相当近いと推計しています」と井上氏。

　実際に、効果測定で1日チャットボットを停止させたところ、チャットサポートの問い合わせ件数が明らかに増えたという。「カスタマーサポートになくてはならない存在です」と、浅越氏は強調する。利用する顧客から寄せられるコメントも好評だ。「実は新しいデータを追加するごとに精度が上がるので、継続して育成すればボットが質問全体の80%までさばけるところまで頑張れるのではないかと思っています」（井上氏）。

　今後は、企業アプリへのチャットボット搭載や、メール対応業務への適用も検討している。

ユーザープロフィール

freee株式会社

●所在地：東京都品川区西五反田2-8-1 五反田ファーストビル9階
●設立：2012年7月
●資本金：96億603万円（資本準備金など含む）
●代表者：創業者・代表取締役　佐々木大輔
●従業員数：400名（2017年8月）
●事業内容：会計、人事労務、会社設立・開業、マイナンバー管理など、バックオフィス業務の効率化・自動化を支援するクラウドサービスの開発、提供

• ビジネス戦略

目指すは“品質重視”の中小規模センター
「マルチサイト型シェアードサービス」の要諦

ビジネス戦略

富士通コミュニケーションサービス

小規模センターの運用モデルとして定着している「シェアードサービス」の活用。複数のクライアント業務をひとつの拠点で受託する形式で、ほとんどのアウトソーサーはサービスメニュー化している。富士通コミュニケーションサービスは、4拠点を連携して同サービスを展開。小規模案件といえども、繁閑差を巧みに埋めるムダのない運用と最新ITでオペレータ業務を支援。さらにBCPにも配慮するなど、価格だけではない「品質」の差別化を図っている。

　コンタクトセンターのアウトソーシング（業務委託）は大きく分けて、（1）ファシリティ（建物や設備）はクライアント（委託元）、マネジメント全般はアウトソーサーのオンサイト型、（2）マネジメントだけでなくファシリティもアウトソーサーの物件だが、そのスペースでは特定の１社のクライアント事業のみを行う専有型、（3）アウトソーサーのファシリティで、同じスペースで複数のクライアントの業務を同時に行うシェアード型──の3つがある。

　一般的に、数席〜数十席程度の中小規模だったり、特定の時期（繁忙期など）のみをアウトソースする場合、（3）のシェアード型を選択するケースが多い。富士通コミュニケーションサービスは、1996年からシェアードサービスを提供しており、近年、IT化や拠点拡張でそのビジネスを拡大しつつある（図1）。

図1　コールセンターインフラとエージェントを複数社でシェア

　同社のシェード型センターは、横浜と福岡県北九州市の小倉、黒崎、豊前市の計4拠点体制を敷き、それぞれにスーパーバイザー（SV）とリーダーからなる管理者を設置。業務量のコントロールからクライアント対応まで、難易度の高いマネジメント業務を担っている。

　また、人材育成・インフラ・オペレーションの3点において共通基盤とクライアントごとのカスタマイズ領域を明確に設定。具体的には、元来、定評のある研修プログラムや最新ITからなるインフラ、アウトソーサーとして培ってきたシフト・稼働管理などの基盤を活用しつつ、クライアントのニーズに沿ったカスタマイズを加えてサービスを提供している。

コールセンター最大の課題　「繁閑差」を埋めるオペレーション

　シェアードセンターの最大のメリットとされているのが、「繁閑差を吸収した運用ができる」という点だ。コールセンターは、業種やビジネス規模を問わず、1日のなかでも繁閑差が倍以上になるケースも多い（図2）。専有型のアウトソーシングの場合、接続品質を重視すると人件費にムダが発生し、生産性を重視すると接続品質が低下するというジレンマが発生しやすい。一方、シェアードセンターは複数のクライアント業務を行っているだけに、それぞれの業務量を調整することで、委託・受託側双方が最大限、ムダを省くことができる。同社の場合、その役割の担い手として、業務全体をコントロールするリーダーが存在する。そのため極めてフレキシブル性の高い運用ができている。なお、リーダーはセールスフォース・ドットコムのCRMシステムを運用しており、情報共有もリアルタイムで可能だ。

図2　シェアードセンターで繁閑差にフレキシブル対応

　また、マルチサイト体制の大きなメリットとして訴求できるポイントが、「4拠点を連携することで、質の高いBCP（Business Continuity planning：事業継続計画）を担保したサービス展開が可能です」（ソリューション本部第五事業部第二サポート部の佐々木 英理香部長）という点だ。シェアードセンターの場合、その規模感からBCPの実践は難しいことが多いが、同社のサービスならばその点もほぼ万全といえそうだ。

ベテラン中心の布陣と最新ITで高品質な顧客対応を強力支援

　もちろん、品質面にも大きな自信を持つ。各拠点のコミュニケータ（オペレータ）は、「勤続５年以上の直接契約スタッフが40％以上を占めます」（佐々木部長）というように、ベテランが揃う。それでも、1人あたり、平均すると約4社の対応を担っているだけに、業務支援のための仕組みも充実している。そのコアとなるのが、「ナレッジベースの運用」だ（図3）。

図3　センターナレッジをイントラネット上に構築

　イントラネット上にマニュアルやFAQ、業務フローやケーススタディなどの資料がアップされており、リーダーはクライアントからの指示を含めて必要な情報を更新している。周知徹底のプロセスが構築されていることも、品質と生産性を維持できている大きなポイントだ。

　また、複数の業務を1人のコミュニケータが担当するため、コールの接続─つまりルーティングの最適化には最大限の注意を払っている。例えば、着信と同時にクライアント名を囁く「ウィスパリング機能」をフル活用するなど、ミス抑止に努めている。また、現在は電話やメール対応に加え、チャットボットもテスト中で、新たなサービス開発も積極的に進めている。

　シェアードセンターが対象となる業務は、1案件あたりの規模が小さいだけに、大手・中小のアウトソーサーの競争が激しく、結果的に価格競争が過熱しやすい。佐々木部長は、「マルチサイトを結び、最新のITで積極的に業務を支援することで、品質面を訴求したい」と意気込むように、富士通コミュニケーションサービスならではのシェアード戦略を強力に推進、ビジネス拡大を図る。

• 製品紹介

導入実績300社以上！
簡易な問合せ管理から本格的なコンタクトセンター構築まで

FUJITSU Business Application CRMate（シーアールメイト）

富士通

CRMateは、問合せ案件情報をはじめ、様々な情報を蓄積・情報共有できるCRMソリューション。

紙や表計算管理から脱却し、案件管理をシステム化したいお客様から新規でコンタクトセンターを立ち上げたい方、
また現行システムを見直したいお客様まで幅広くご活用できます。

コンタクトセンター業務に必要な機能を備えたテンプレートを活用できます！

・コンタクトセンター業務やヘルプデスク業務に必要な項目を予め準備。業務の流れに合わせて、問合せ対応の履歴を記録できます。

・納期遅延や重大クレームなどをお知らせする「通知機能」、お客様からのメールや資料など関連ファイルを案件と紐付けて保存できる「添付機能」、よくある質問を登録・活用できる「FAQ管理機能」などコンタクトセンター業務に必要な機能を標準装備しています。

・CTI連携をすることで、簡単にお客様の特定や過去履歴を確認することもできます。

お客様自身で画面レイアウトが簡単に変更可能！

・ドラッグ＆ドロップで簡単に項目が追加／削除／移動できるので、業務に合わせて画面レイアウトを変更できます。

・テンプレートを利用せず、オリジナルで業務に合わせた画面を作成することもできます。

クラウド型とオンプレミス型から導入形態が選択可能！

・クラウド型なら、サーバや特別なソフトウェアの準備なしで手軽に利用できます。

・自社で情報を保持したいとお考えのお客様にはオンプレミス型での導入もできます。