• 製品紹介

導入支援から活用拡大、人材教育まで
ニーズに合わせてフレキシブルに対応

RPAトータルソリューション

バーチャレクス・コンサルティング

業務範囲ごとに複数のベンダーが入り、分業型で進められがちなRPA導入プロセスも、バーチャレクス・コンサルティングなら“コンサルティング×アウトソーシング×テクノロジー”の知見を活かしてワンストップでサポート。RPAに関するさまざまなニーズに応える。

　採用難、そして働き方改革が推進される中、RPA導入に関心をもつ企業は多い。しかし、導入ありきでつい前のめりになってしまい、導入したものの十分に活用できていないケースも散見される。「そもそも何のために必要なのか？」という根本的な目的を熟考した上でRPAの導入を検討すべきである。RPAは、目的を達成するための選択肢の1つに過ぎない。

　バーチャレクス・コンサルティング（以下、バーチャレクス）なら、コンタクトセンターをはじめとするCRM領域でのビジネスに特化する立場から、クライアントの目的（ニーズ）に合わせた総合的なRPAソリューションの提供が可能だ。

導入前の業務整理から導入後の活用拡大まで支援

　コンサルティングやアウトソーシング事業を手掛けるバーチャレクスには、多岐にわたる業務支援や改善提案の実績を有する課題解決のプロフェッショナルが多く在籍している。そのため、細やかな業務整理と課題の顕在化作業が可能だ。RPAの導入に際しても、プロセスのどの部分を自動化すると効果があるのかを可視化、対象業務を選定して実際に業務が自動化できるかを検証（PoC）、さらに、導入後は活用範囲の拡大を支援する。

サービス支援範囲

　一方、バーチャレクス社内でも、コンタクトセンターをはじめとするさまざまな業務にRPAを積極的に活用しており、RPAの継続的なノウハウの収集や蓄積を図っている。

　また、自社開発のRPA製品を持たないため、特定の製品に依存することなく、クライアントのニーズに合わせて、中立的な立場から評価が可能なことも大きな特徴と言える。現在、複数のRPA製品を取り扱っており、ライセンス販売のみも可能である。

RPA有効活用のための人材育成を支援

　「導入したものの、社内でメンテナンスできない」「操作、活用できる社員がいない」というニーズに応え、導入後の改修・更新や、担当者への引継ぎ、人材の育成支援も積極的に行っている。

　取り扱い製品のひとつであるUiPath（ユーアイパス）に関しては、リセラー講師によるトレーニングに準拠した教材を活用した教育プログラムを提供、東京、大阪の2拠点で随時ワークショップを開催している。

　また、アウトソーシングサービスとして、コンタクトセンター運営と併せてRPA活用支援のためのエンジニアも派遣している。

　このようにバーチャレクスでは、導入前はもちろん、導入後までRPAに関するさまざまなニーズをトータルサポートする。RPAの導入、活用をご検討の際は、ぜひバーチャレクスにお声掛けいただきたい。

• 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

• 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

• 製品紹介

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