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アマゾンの顧客体験を支える“クラウドサービス”を提供
低コスト、短期間で「必要なコンタクトセンター機能」を実装

コンタクトセンターソリューション Amazon Connect

アマゾン ウェブ サービス

社会環境や消費者行動が変容していくなかで、コンタクトセンターの基盤となるプラットフォーム製品には、変化に応じたチャネルや機能の実装、他システムとの連携が可能な柔軟性が求められる。アマゾン ウェブ サービスのクラウド型コンタクトセンター「Amazon Connect」は、個社ごとのカスタマーサービスの“あるべき姿”を実現する基盤として、AIや機械学習をはじめ、同社が提供する各種AWSサービスだけでなく、サードパーティ製ソリューションとの柔軟な連携性を持つ。

　アマゾン ウェブ サービス（以下AWS）のクラウド型コンタクトセンター「Amazon Connect（アマゾンコネクト）」は東京リージョンの提供開始から約１年。パートナーとして名乗りをあげたベンダーやSIのみならず、センター運営企業からの期待値は高く、すでに通販やアパレル、インターネット銀行といった業種を中心に、小規模から大規模まで幅広い規模のセンターへの本格的な導入が進んでいる。

　Amazon Connectは、世界32カ国、日々数百万件の問い合わせに対応するECサイト「Amazon.com」のカスタマーサポート向けに開発した社内システムを参考にし、顧客のニーズを取り入れ商用化したもの。同社が提供するクラウドサービス「AWS」上でIVRやACD、CTI、通話録音、レポートなど、コンタクトセンターに必要な機能を電話回線も含めて提供する（図１）。「分単位」の通話時間に対して“使った分だけ支払う”従量課金型で、「利用席数」「回線数」といった従来の課金モデルよりも利用実態に即したコストで運用できる。

図1　Amazon Connectが提供する機能

　また、セルフサービスで構築を完結できる点も訴求している。電話対応のみのシンプルな業務であれば、AWSアカウントを作成後、AWS上の管理コンソールから電話番号を取得し、ガイドに沿って選択入力するだけで、実質30分程度で立ち上げられるという。実際の導入においてはSIが構築するケースが少なくないが、それでも従来のクラウド型コンタクトセンターと比較すると早期に立ち上げ可能だ。例えば、電通グループのコンタクトセンター業務を担う電通カスタマーアクセスセンターは、約２週間でコンタクトセンターを構築し、顧客の短期での立ち上げニーズに応えた。

　事業開発部本部 プラットフォーム事業開発部 事業開発マネージャーの羽富建次氏は、「消費者行動の変化が激しい時代においては、“実現したいカスタマーサービス”を早期に構築することが求められています。コンタクトセンターのシステムがその足かせになってはいけません」と強調する。

AIからWFMまでマルチベンダー連携機能を搭載

　Amazon Connectの最大の特徴は、他のシステムとの柔軟な連携が可能な「オープンプラットフォーム」である点だ。

　具体的には、外部アプリケーションと連携するために利用するサービス、「AWS Lambda」を介して既存システムやサードパーティシステム、他のAWSサービスと統合できる。すでにCRMシステムやWFMシステム、AIソリューションなど、Amazon Connectとの連携が可能なシステムは数十におよぶ。「さまざまな組み合わせによって顧客戦略に応じたカスタマーサービスを構築できます」（羽富氏）。

　たとえば、AIの活用による「自動応答」や「個別対応」を提案している（図２）。自動応答は、自動音声認識サービス「Amazon Transcribe」と自然言語理解と音声認識機能を提供する「Amazon Lex」、音声合成「Amazon Polly」を組み合わせて実現する。

　個別対応は、Amazon Transcribeでテキストに変換した通話音声データを自然言語処理サービス「Amazon Comprehend」で分析。分析結果に基づいて、オペレータのPC画面に顧客の状況に応じた情報を提示、あるいはチャットボットが発信するメッセージを動的に変更できる。

　現在、一部機能はローカライズ対応を進めている段階だが、国内サードパーティシステムとの連携でも対応可能だ。「2020年内にAIサービス機能を拡充する計画です」（羽富氏）。

図2　AIを活用したカスタマーサービス

オムニチャネル実装へ　これからの顧客体験を描く

　今後は、オムニチャネル機能の実装に取り組む。羽富氏は、「電話だけでなく、Amazon Connectですべてのチャネルのルーティングを制御する方針です。どのチャネルでも問い合わせの内容や状況に応じて、オペレータまたはAIに自動接続する世界を描いています」と、展望を述べる。

　また、“チャネルの融合（チャネル・ミックス）”も進める方針。ここでいう融合とは、複数のチャネルを並行して利用できる環境を指す。たとえば、道案内や商品の形状など、電話（音声通話）でのコミュニケーションだけでは説明しにくい場合に、同時にチャットやSMSなどで説明を補う。「チャネルを複合的に使う応対が始まれば、KPIは生産性よりも“どう対応したか”を表す指標に変化していくはずです」（羽富氏）。同時に、新たなKPIレポートの開発にも着手するという。

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＜導入事例＞ 株式会社プレステージ・インターナショナル

24時間対応、激しい呼量変動、多彩なスキル
「予実分析のシステム化」で人材配置の難条件をクリア

Casting Table3.0

ミライト

24時間稼働で、かつ極めて高いサービスレベルを求められるロードアシストサービスのリソースマネジメント。プレステージ・インターナショナルは、ミライトのWFMシステム「Casting Table3.0」を導入。日々のデータを蓄積、可視化することで、リソースマネジメントを客観的に見直し、改善するPDCAサイクルを構築、接続品質の安定を図っている。

　事故対応などのアシスタント・サービスを主軸に、BPO事業を展開するプレステージ・インターナショナル。このほど、輸入高級車のロードアシスト部門に、ミライトのワークフォースマネジメントツール「Casting Table3.0」を導入した。

　同部門には約30名のオペレータが在籍し、８パターンのシフトを組み合わせて、24時間365日稼働している。呼量は祝日の並び方や天候による影響が大きく、予測は容易ではない。

　一般的なロードアシストサービスでは、電話では一次受付が中心で対応範囲が限られるが、同部門はそれが幅広く、応対時間が長引く傾向が強い。カーナビゲーション・システムにはSIMカードが搭載されており、「オイル交換がいつ行われたかなど詳細な状況が把握できるため、遠隔でもきめ細かいサポートが可能。70％のコールが電話のみで解決できています」（第四事業部 秋田業務グループ グループ長 佐藤 誠 氏）という。

　このように呼量予測が難しく、24時間運営でオペレータのスキルも多様なことから、30名規模であっても、従来のExcelをベースとしたリソースマネジメントには限界があった。

決め手はわかりやすいUIと価格
二人三脚で課題解決する手厚いサポート

　「Casting Table3.0」導入の決め手は、（１）ユーザーインタフェース（UI）の分かりやすさ、（２）柔軟なサポート体制、（３）手頃な価格──の３つだ。

　UIについて佐藤氏は、「フローに沿って入力していけば、簡単にシフトが作成できます」と説明。迅速かつ柔軟なサポート体制も評価している。佐藤氏は「ロードアシスト部門だけではなく、お客様相談室やコンシェルジュデスク、ローンファイナンスなどにも利用を拡大したいと考えています。スキルは全部合わせると50種類を超え、サービスレベルの設定が『20秒以内98.5％』という窓口もあります。どうすれば効率よく管理できるか、ミライトの担当者に相談したところ、課題解決に向けて親身に対応してくれました」と話す。価格についても、「必要な機能が揃っていてリーズナブル」（佐藤氏）と高く評価している。

WFM運用イメージ

ロジカルかつ客観的な分析が可能
不確実性の高い時代にも対応していく

　導入後の成果について、佐藤氏は「ロジカルな検証や、客観的な判断が可能になったことが大きい」と強調する。たとえ予測が外れたとしても、理由を分析し修正点を可視化、改善につなげられるため、今後の予測精度向上が期待できる。また佐藤氏は「経験に基づいた属人的なリソースマネジメントから脱却でき、クライアントへの説得力も向上したと実感しています」とつけ加える。

　基本的に、「直近３カ月の呼量」と「昨年同日の呼量」をもとに呼量を予測。コロナ禍で消費者の動向は一変したが、そうした変化を捉えて修正できることも容易になった。不確実性の高い時代において、データによる可視化や客観的な分析は不可欠だ。今後は、関連窓口に同システムの利用を拡げ、顧客の安心、安全を守るサポート体制を強化する方針だ。

ユーザープロフィール

株式会社プレステージ・インターナショナル

●所在地：［本店］東京都千代田区麹町2-4-1 麹町大通りビル14階

●設立：1986年10月

●資本金：14億9,495万円（2020年3月31日時点）

●代表者：代表取締役 玉上進一

●従業員数：3,948人（2020年3月31日時点）

●事業内容：BPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）事業

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Google™の音声認識技術を活用！
コールセンターの自動化を実現する「Omnis IVR」をリリース！

MSYS Omnis

丸紅情報システムズ

1カ月でスタートできる高精度な音声認識──。丸紅情報システムズが提供するクラウドAIサービス「MSYS Omnis（エムシス オムニス）」は、Google™の最先端技術を活用することで「チューニングの手間なし」で実用レベルの認識精度を実現する。コールセンターにおける通話音声の活用を支援する方針だ。

　音声認識システムの実用がいよいよ本格化しつつある。編集部が毎年実施している「国内コールセンター実態調査」では、「導入予定のITソリューション」について、「音声認識システム」と回答した企業は25.0％。昨年の同調査と比較して15.7ポイント増加している。近年、実際に導入し、一定の成果を生んでいる事例があることも検討を後押ししている要因だ。

　導入目的も、苦情の抽出、応対品質のチェック（モニタリング）、応対履歴入力の効率化、顧客満足度向上など多種多様で、活用シーンは確実に拡大している。ところが、費用対効果が発揮されるのは「50席規模以上」といわれており、事例の多くは大規模センターだ。具体的には、初期導入コストに加え運用開始後のチューニングコストがネックとなり、導入を断念せざるを得ないケースが少なくない。

　こうしたコスト障壁を取り除くソリューションとして、丸紅情報システムズはクラウドAIサービス「MSYS Omnis（以下オムニス）」の提供を開始した。

　オムニスは、 Googleが提供するクラウドコンピューティングのプラットフォーム「GoogleCloud Platform™（以下GCP）」上で提供するGoogle Cloud Speech to Textを利用し、コールセンターでの利用シーンに合わせてカスタマイズを施した従量課金制のクラウドサービスだ。音声認識を中心に、文章要約や翻訳、分析などの機能を持つ（図）。音声認識は、全文テキスト化が可能。用途に応じてリアルタイムで認識するか、録音音声を認識するバッチ型かを使い分けることができる。Avaya、Genesys、BIZTEL、Pure Cloudなど、代表的なコンタクトセンタープラットフォームとの連携が可能だ。2017年夏の提供開始以来、すでに300社以上の引き合いがあるという。

図　オムニス──ソリューション群

1カ月でスタートできる高精度な音声認識

　オムニスの特徴は、「低コスト・短納期」「高精度な音声認識」「安全性」の3点にある。

　「低コスト・短納期」は、クラウド提供によってもたらされた。チューニング不要のため、約1カ月で運用を開始できる。

　負荷が高い処理はすべてクラウド上で実行するため、1サーバーで250席まで対応可能。オンプレミスシステムと比較すると、およそ10分の1のコストで済む。スモールスタートで効果を測定しながら、運用の継続および拡張を見極められる。一般的な単語に関する音声認識エンジンのチューニングは、Google側が機械学習を用いて行っているため、現地作業やベンダー依頼はほぼ不要だ。さらに、音声認識以外の諸機能はライセンス購入で、必要に応じて取捨選択することによりコストのスリム化を図れる。

　「高精度な音声認識」は、Googleがグローバルに展開しているコンシューマービジネスで収集したデータを基盤としている。常に最新の口語表現や書き言葉を取り込んでいるため、チューニングレスでも精度の高い通話音声テキストが出力可能だ（解説［1］）。現在、120以上の言語と方言に対応。日本語の方言による発話もスムーズにテキスト化できるという。

　機械学習を活用した音声認識技術はさまざまな企業がサービス化しているが、検索サービスの利用者が他を圧倒しているうえに、AIの技術者を数千人単位で擁するGoogleに一日の長があるという見方は強い。最新のアルゴリズムを活用した、高精度かつ利便性の高い音声認識を先行運用できることも魅力の1つだ。

　「安全性」については、グローバルのセキュリティ基準に準拠していることが挙げられる。具体的には、受託会社の内部統制基準である「SOC（Service Organization Control）」やカード情報セキュリティの国際統一基準「PCI DSS（Payment Card Industry Data Security Standard）」、情報セキュリティマネジメントシステム「ISMS（Information Security Management System）」に対応。さらに、日本の政府系シンクタンクFISC（金融情報システムセンター）によって作成された安全対策基準にも見解を明示している。このため、金融機関をはじめとするセキュリティポリシーが厳格な業界でも、十分に要件を満たすことが可能だ。

　懸念されることが多いネットワークリソースの負荷増大によるサービス機能停止の可能性についても、3年間で300億ドル近くを投下してインフラ増強を図るなどして、リスク回避に努めている。

音声テキスト化ニーズに応え　機能拡充、サービス開発

　認識した通話音声テキストを活用するための諸機能は、Googleが提供するAPI、または連携パートナーの提供機能をアプリケーションで提供する。

　例えば、IVRの煩わしいプッシュ操作をなくし、顧客満足度を高める「音声認識IVR」（解説［2］）。顧客の発話内容に対し、適切なオペレータにルーティングする他、「音声合成」と組み合わせて“音声ボット”を構築することも可能だ。

　応対業務の効率化であれば、回答支援「AI FAQ」や会話要約「Summarize」が活用できる。AI FAQは、自然言語処理により、通話音声の認識結果から顧客の問い合わせ内容を把握し、適切な回答候補を提示する。人手不足が深刻化している状況においては、新人オペレータの教育時間の短縮につながりそうだ。

　Summarizeは、応対履歴入力の省力化とともに、入力内容の均質化によるVOC分析の精度向上に寄与する。要約文の長さは可変式で、要約するためのルールは自動生成される。手間がかからず、かつ柔軟な運用を実現した。

　なお、音声認識した結果を、セールスフォース・ドットコムが提供するCRMプラットフォーム「Salesforce Service Cloud」の画面に取り込めるアプリケーションを開発し、2019年3月に専用のマーケットプレイス「AppExchange」に拡充する予定だ（解説［3］）。

　他のコールセンター向けの新機能の拡充については、直近ではテキストや画像から感情を分析する機能の取り込みを図る計画だ。音声テキスト化のニーズは、会議や対面店舗や対面営業など「会話」が発生するあらゆる場面から検証する考え。すでに、会議での利用を想定した議事録作成ソリューション「Omnis Meeting」（解説［4］）の提供を控えている。

　次いでオムニスを先行導入した3社の事例を紹介する。

ユーザー導入事例

MSYS Omnisの導入実績

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