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コールセンター『AI化』成功に向け
技術・ノウハウをワンストップで提供

課題解決型AIソリューション

レトリバ

自然言語処理、機械学習、深層学習などのAI技術をコールセンター向けに特化して開発・提供するレトリバ。今回、音声認識エンジンを独自開発し、対話データのインプットから分析データのアウトプットまで、ワンストップで提供できるようになった。さらに、コールセンターに無理なくAIを導入していくためのロードマップを描き、ワンストップで支援。技術力のみならず、運用現場で培ったノウハウもあわせて、『AI化』成功に向けたオールラウンドのサポートを実践する。

　「我々は人を支援するAI（人工知能）を作りたいと考えています。技術は、人の役に立って初めて価値が生まれます。“お客様の課題を解決する”ことにフォーカスし、お客様のニーズを踏まえた製品開発や技術開発を通じて、価値を生み出していきます」と、レトリバ代表取締役社長の河原一哉氏は強調する。

　レトリバは、自然言語処理などの高い技術力で評価されるPreferred Infrastructure社から2016年にスピンアウトして誕生したAIベンチャーだ。経営理念を『お客様の課題を解決する』『最先端の技術に挑戦する』『人への投資を惜しまない』とし、「企業の課題やニーズに応じて最適な製品や技術を組み合わせて提供する」「製品に運用（ヒト）をあわせるのではなく、運用（ヒト）にあわせた製品や技術を提供する」「長く使ってもらえることを念頭に、常に現場の声に耳を傾けつつ、最先端技術の実用化に挑戦し続ける」ことをポリシーとして掲げている。

　得意な技術分野は、自然言語処理、機械学習、深層学習の3つ。これら技術を組み合わせて、さまざまな日本語処理関連のAI技術を開発。さらにコールセンターに特化した機能（製品）群を揃えて、ソリューションとして提供している。

　「設立当初、我々の自然言語処理技術が活かせ、AIが支援することで人が働きやすくなり、AIに関心を持っている領域はどこかを検討しました。その中で言語資源が大量に集まるコールセンターであれば、データ活用やオペレータ支援などでお手伝いでき、喜んでいただけるのではないかと考えました。以来、この領域に特化しています」（河原氏）

AI活用の精度向上を目的に　音声認識エンジンを独自開発

　同社は「ワンストップ・ソリューション」を強く意識している。

　具体的には、オペレータ支援、スーパーバイザー（SV）支援、データ分析の各機能を入り口から出口まで全方位的に提供。例えば、オペレータ支援では、オペレータと顧客の会話を音声認識でテキスト化、顧客の要望や質問を自動判定したうえで適切な回答候補を提示する。終話後にはコールリーズンを自動分類し、会話内容の重要なやり取りをホットボイス（VoC）として抽出する。一方、SV支援では顧客とオペレータの会話をモニタリングし、NGワードなどを検知した際はアラートを発報。SVは、どんな会話がなされていたかを自動要約されたテキストで確認し、適切なアドバイスをリモートで行える。データ分析では、正しく残されたコールリーズンやVoCを活用することで、より経営に活かせる知見を発見することができる（図1）。

図1　データの入口から出口までをワンストップで提供

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　「今回、音声認識エンジンも独自開発しています。複数のAIソリューションでデータをやり取りする場合、ベンダーが異なると調整が難しく精度が上がらないことがあります。自前の音声認識を活用することで、データのインプットからアウトプットまで含めて、すべて“ワンストップ”で提供できるようになりました。これでコールセンターのAI支援は、すべて当社にお任せいただけます」と、河原氏は自信を見せる。

　これだけではない。ユーザー企業がコールセンターをAI化していく際に無理なく取り組めるよう、同社は“成功のロードマップ”を描く。

　例えば、一般にAI導入では、最初に大量の学習データを用意する必要があり、これが大きな負担となっている。しかし同社の場合は、「導入検討の概念実証（PoC）の際には、必要最小限の学習データで実施し、そこで成果が出れば一部のオペレータにパイロット運用してもらいながらより業務にフィットするようチューニングします。このプロセスにおいて対話データやオペレータの行動履歴などの情報を取得します。実運用に至る段階で既に学習データが蓄積されているため、実運用に反映しつつ、次フェーズのPoCにスムーズに移行できます。ソリューション全体でロードマップを組んでおり、どんな順番で導入すれば全体が上手くいくか念頭に置いて設計しています」と、河原氏は説明する（図2）。

図2　レトリバが推奨するAI導入成功のロードマップ

ユーザー企業と二人三脚　現場視点でソリューション開発

　同社のもう1つの大きな特徴は、現場に立脚した製品開発だ。ソリューションレビューで詳しく紹介する『Talk Coordinator』は好例。導入事例で取り上げるスカパー・カスタマーリレーションズとまさに二人三脚で開発したソリューションだ。

　「製品開発には操作性を最も重視しています。そこで、お客様の現場に入り、オペレータやSVに直接ヒアリングしながら開発しています。とくにオペレータのUIは、使い勝手が良くないと対話に集中できずにストレスとなります。どうすれば使いやすいか、1つ1つ確認しながらお客様と一緒に検討して開発しました。お客様の課題を解決したい、現場のニーズを実現したいという当社理念を体現できました」と河原氏。

　レトリバのAIソリューションは、難しい技術をいかに簡単に使えるか、ユーザー企業側で容易にチューニングできるかを意識しながら開発。“人を支援するAI”の実現に向けて、ユーザー企業との二人三脚を続けている。

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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。

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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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• 導入事例①
• 導入事例②

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育児、介護、配偶者の転勤による離職を防ぐ！
フレキシブルに働く“仮想職場”構築・運用サービス

AQStage IPコールセンタサービス 在宅向けコンタクトセンタオプション

NTTビジネスソリューションズ

もはや「会社で働くこと」にこだわる時代ではない。NTTビジネスソリューションズは、オペレータの離職要因のひとつ、子育てや介護を理由とした“やむを得ず退職”の抑制を提案。クラウド型コールセンターサービス「AQStage IPコールセンタサービス」に「在宅向けコンタクトセンタオプション」を拡充する。

　有効求人倍率は、高い水準で推移しており、オペレータの採用難はかつてないほど深刻な状況にある。その対策として、離職要因を分析し既存人材の定着に取り組むセンターは多いはずだ。コールセンターの場合、出産や子育て、配偶者の転勤を理由とするケースが少なくない。さらに、今後は団塊世代が70代を迎えることに伴い、親の介護のために離職する人も増えると見られる。

　NTTビジネスソリューションズは、こうした“やむを得ず離職”を抑制する手段として、場所を選ばずフレキシブルに働ける「在宅テレワーク」を提案する。クラウド型コールセンターサービス「AQStage IPコールセンタサービス（以下、IPCC）」のオプションメニューとして「在宅向けコンタクトセンタオプション（以下、在宅向けオプション）」を拡充。「CTIやPBXといった機能をクラウド化し、繁閑に応じてリソースを増減できる柔軟な運用体制を確立できているのであれば、“働く場所”に縛られる必要もないはずです」とITビジネス本部 首都圏営業部主査の面谷竜弥氏は強調する。

　IPCCは、Avaya製品をプラットフォームの主軸として、CTI、ACD、CMS（統計管理システム）、通話録音機能などのコールセンター機能をクラウド上で提供するサービス。サーバー専有型のプライベートクラウドと、マルチテナント型のパブリッククラウドを選択できる。NTTグループの強みを活かし、ネットワークも一括提供できる点を特長とする。2003年の提供開始以来、累計で217センター、約24,000席（2016年3月末）規模の実績を有する。

センターと同等の業務環境を実現

　新サービスは、IPCCで提供する機能を在宅環境で利用できる。特長は、従来から最大の課題とされてきた「セキュリティリスク」の対策を強化した機能だ。

　情報漏えいのリスクを恐れ、外部のデータセンターに顧客情報を格納することを嫌うユーザー企業は少なくない。とくに、外部からのネットワークアクセスが発生する在宅業務に対する不安は根強いものがある。面谷氏は、「どこにいてもセンター内と同等のセキュリティを担保できるよう暗号化通信とシンクライアント技術を利用することで、同じ執務環境をオペレータの自宅まで拡張した“バーチャルコンタクトセンター”を運用できます」と説明する。

　在宅オペレータに提供する機器として、電話業務のみに対応するハードフォンタイプとシンクライアントタイプの２種を用意（図1）。

図1　AQStage IPコールセンタサービス 在宅向けコンタクトセンタオプション サービスラインナップ

　シンクライアント端末は、業務に必要な機能を実現するためのブラウザやソフトフォンといった専用ツールのみインストールした状態だ。追加インストールもできないようになっているため、私的利用によるコンピュータウイルス感染の心配はない。顧客情報など業務で扱うデータは、すべてクラウドに保存されているため、シンクライアント端末にデータは存在しない（図2）。

図2　AQStage IPコールセンタサービス 在宅向けコンタクトセンタオプション サービス提供イメージ

　なお、ネットワーク回線はインターネットを介さない閉域網接続型の無線通信「AQStage ネットワークモバイルアクセス」を採用しており、外部からの不正アクセスのリスクを極小化。また、IPCCのみに接続するよう設計された専用ネットワークであるため、セキュリティも高い。クライアント端末とモバイルルータ、ヘッドセットさえあれば、どこでもすぐに業務開始できるフレキシブル性も併せ持つ。

　さらに、主要設備はネットワーク機器を含めて24時間365日体制で稼働を監視している。ネットワークトラブルによる業務停止のリスクも限りなく低い。

個社要件に応じた業務支援

　在宅業務の場合、管理者の目が行き届かないこともあり、オペレータのコンプライアンス管理やモチベーション維持が難しいとされている。これらのサポート機能として、「コミュニケーションツール」（順次提供予定）や「覗き見防止加工」をオプションとして用意している。

　コミュニケーションツールは、コールセンターや会社にいる管理者とオペレータのクライアント端末間でのコミュニケーションを促進する。在宅の場合、オペレータが孤独感や疎外感を抱き、仕事への意欲を失いやすい。トラブルの相談、面談など、音声通話やビデオ通話（Webカメラ）、テキストチャットなどを活用して、こまめな業務連絡をとることで“連帯感”を維持する。

　覗き見防止加工は、シンクライアント端末に特殊加工を施すことにより、専用のメガネをかけている人以外には、画面が“真っ白”に見える仕様だ。メガネをかけない人には閲覧不可能だ。

　ある導入企業では、在宅向けオプションを利用し、家族の介護で帰省が決まった経験豊富なオペレータの雇用継続に成功したという。ただし、活用するうえでは、勤務時間や休憩時間の設定、緊急時のフォロー体制など、無理なく業務できるよう、きちんと“働き方”を取り決めることが不可欠だ。例えば、在宅勤務を始める前に、「１週間のうち３日」「１カ月のうち１週間」など、試験運用期間を設け、「どういった勤務なら無理がないか」を模索することを推奨している。

地方の人材確保や災害対策にも有効

　在宅向けオプションは、「サテライト拠点の運用」や「BCP対策の一環」としても有効だ（図3）。

図3　AQStage IPコールセンタサービス 在宅向けコンタクトセンタオプション 在宅以外の活用例

　通勤が難しい距離でも、その地域の遊休施設（公民館など）をオフィスとして利用できるケースがある。サテライト拠点を複数展開していくことで、センターの所在地に依存せず、安定的に人材が確保できる。こうした取り組みは、BCP対策としても有効となる。オペレータ端末の一部に在宅向けオプションを採用しておき、台風や大雪などの自然災害で拠点運営が難しい際だけサテライト拠点や自宅で業務を継続する。わざわざBCP対策のためだけに大規模な拠点を設置するコストは不要となる。

　今後は、メールやチャットを加え、SNS等オムニチャネル対応のサービスを拡充し、在宅向けオプションサービスにも適用していく。