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AI(人工知能)

音声認識 / ASP・SaaS・クラウド / AI(人工知能)

更新日:2018/11/15

MSYS Omnis

丸紅情報システムズ
詳細を見る
対象ユーザー コールセンター全般
対象規模 -
製品形態 クラウド(一部オンプレミス)
価格情報 <POC参考価格>(イニシャル)100万円、(ランニング)295,000円(月額) ※税抜
製品概要 MSYS Omnisは、Google Cloud Platform(TM) を活用した次世代コールセンターソリューション。これまで、音声認識を導入しようとすると高額なシステム投資が必要だったが、Google(TM) が提供するAPIを利用、かつクラウドで装置の購入を不要としたことで、安価に音声認識を実現する。さらに、Googleが提供するAPIを組み合わせて、コールセンター向けソリューションを独自に開発――AI FAQ、文章要約、分析、IVRを低コストで実現する。コールセンター業務の効率化だけではなく、分析のしやすさや、顧客へ提供するサービス全般のスピード化を目指すソリューションである。
 
  • 製品紹介

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()。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

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。

解説[1]チューニング

「ほぼ手間なしで高精度」を実現

 オムニスの音声認識機能は、GCP上の「Google Cloud Speech to Text」を通じてGoogleの音声認識エンジンを利用しているため、“チューニングレス”がメリットだ。認識精度は平均で85%超。オペレータ側の発話であれば95%前後の認識精度を維持している。

 一般的に、「(コールセンターでは)チューニングなしの音声認識はありえない」といわれるが、コンシューマ向けに提供されている検索エンジンや「OK,Google」の発話で起動するモバイル音声アシスタントから収集したデータをリソースとした機械学習のため、日常で使う書き言葉/話し言葉の認識精度は圧倒的に高い。さらに製品やサービス名も含む新しい単語や言い回しにも即時対応できる。コールセンターにおける顧客応対では専門用語は極力使わず、“日常で使う言葉”に言い換えることも多い。チューニングレスでも、問題なく運用できるセンターは多そうだ。

 もちろん、BtoBやヘルプデスクは企業独自の略語や用語が問い合わせに含まれる可能性も高いが、その場合はオムニスの管理者UI(ユーザーインタフェース)から単語の辞書登録が可能(図)。これにより、認識されにくい固有名詞も認識しやすくなり、「完済」「関西」などの同音異義語のうち特定の単語を優先して変換できるようにするなど、認識精度の向上を実現する。なおオムニスは、企業ごとに専用のインスタンスを構築しているため、登録された辞書はその企業だけのものとなる。

図

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 「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。

解説[2]音声認識IVR

“1回の発話”で適切なオペレータに接続

 音声認識IVR「Omnis IVR」は、音声認識、自然言語処理技術の利用により、顧客が発話した内容を把握し、適切なオペレータにルーティングする機能を提供する。

 図のように通常のIVRと同様に自動応答ガイダンスを再生し、発話を促す。「ギフトカードはどこで買えますか」といった顧客の質問の意図を把握し、該当するスキルグループに割り振る。製品やサービスの数が多く、スキルグループが複雑なコールセンターでも、1回の発話でオペレータに辿りつけるため、既存のIVRのように長く複雑な分岐によるガイダンスは必要ない。電話の顧客体験におけるマイナス要因の1つである「アナウンスの間、待たされる」「IVR操作の煩雑さ」の解消による顧客満足度向上が期待できる。

 さらに、音声合成の活用による「音声ボット」も実現可能だ。IVRフローに従って作成した会話シナリオを学習。顧客の発話内容に対し、適切な回答を自動応答し、解決まで導く。例えば、「住所変更」であれば、最初に氏名を確認し、発話が認められたら現住所、新住所の確認からオペレータの応対といった段階的なコミュニケーションも実現できる。コールリーズンに応じて、オペレータに接続するだけでなく他のチャネルに誘導するなど、柔軟な設計が可能。例えば音声ボットにAHTが短く比較的呼量が多いコールを振り分け、オペレータは高額商品の購入前相談などの応対品質を重視すべきコールに集中させるなど、リソース最適化も果たすことができそうだ。

図

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 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])。

解説[3]AppExchange

セールスフォースのCRMと連携しオペレータの負荷を軽減

 テキスト化した通話音声は、オペレータの回答支援や要約、VOC分析(分類)など、応対業務の効率化や製品の改善プロセスの素材として使われる。結果、導入の際に、課題としてあげられやすいのが「CRMシステムとの連携」だ。

 例えばFAQなどの自動表示の場合、応対の状況に応じてCRMシステムの顧客情報画面と音声認識の経過表示およびFAQ画面はオペレータが手動で切り替えるか、PCモニターを2つ用意して対応していた。いずれも、顧客応対のたびに、2つの画面を見比べることになるため、オペレータに負担を強いていた。

 そこで、丸紅情報システムズは、主要なCRMベンダーのセールスフォース・ドットコムの「Salesforce Service Cloud」のAppExchange化に着手した。AppExchangeは、セールスフォース・ドットコムが提供するビジネスアプリケーションのマーケットプレイスを指す。

 AppExchange化により、アプリケーションをインストールするだけで、Salesforce Service Cloudの画面に音声認識画面を組み込むことが可能だ(画像)。さらに、認識結果を応対履歴として1クリックで登録できる。なお、導入費用は、オムニスと同水準。2019年3月までに提供開始予定だ。

図

 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。

解説[4]議事録作成ソリューション

対面でのコミュニケーションもテキスト化

 会議の議事録作成に不可欠な、会議音声の聞き起こし。一般的には会議時間の1.5倍〜3倍の時間を要する。そのうえ、時間が経過するとともに記憶が薄れるため、要点整理が難しくなり、より多くの時間を費やすことになる。

 2018年12月に提供開始する予定の議事録作成ソリューション「Omnis Meeting」は、オムニスの音声認識機能を利用し、書き起こし作業を効率化する。マイクで集音した音声ファイルのテキスト化および要約が可能だ(図)。会議音声には、機密事項が含まれる可能性が高いが、GCPはグローバルのセキュリティ基準に準拠している。

 また、近年は対面店舗や対面営業の通話録音を行う企業は珍しくはない。証券販売や旅行代理店など、業種はさまざまだ。主にコンプライアンス管理とVOC(顧客の声)活動に利用されている。

 コンプライアンス管理は、会話のリアルタイム音声認識による能動的なアプローチが可能だ。例えば、証券会社であれば、「値上がりします」など、あらかじめ設定したNGワードが発話されると、管理者にアラートを発報する仕組みを構築できる。VOC活動は、会議の議事録と同様、書き起こし作業の効率化が期待できる。

 このほか、面談(フィードバック)の記録など、利用者の発想次第であらゆる業務の効率化・自動化を実現できそうだ。

図

 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

株式会社横浜銀行

応対内容の記録や分析の簡易化を実現
応対品質向上、サービス改善に取り組む

 地方銀行の最大手である横浜銀行は、通話内容の記録業務の簡素化によるオペレータの負荷軽減、およびテキスト化で正確に把握される応対内容の分析データとしての活用など、応対品質の向上やサービスの改善を目的に試験導入を実施している。

図

株式会社イントラスト

先進技術の導入による業務改善に挑戦
サービス品質と生産性の向上を目指す

 総合保証サービスを手掛けるイントラストは、顧客とオペレーター間の通話内容の音声認識、文章要約により、(1)オペレータ業務のサービス品質向上、(2)業務効率指標CPH(Call per head)アップ、(3)採用コスト削減による生産性向上を目指している。

図

大東建託株式会社

多言語対応の音声認識AI導入により
1件当たりの対応時間を約45%短縮

 大東建託パートナーズは、将来の総合コールセンター化に向け、サポートセンターの品質向上と効率化を目的に「MSYS Omnis」の試験導入を実施。1件当たりの対応時間をおよそ46%短縮し、総合コールセンター化後は年間約3億円の経費削減を見込む。

図

お問い合わせ先

丸紅情報システムズ株式会社
CRMソリューション事業本部
TEL:03-4243-4300
E-mail:msysgcp@marubeni-sys.com
〒169-0072
東京都新宿区大久保三丁目8番2号新宿ガーデンタワー
URL:http://www.marubeni-sys.com/msys_omnis

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FAQシステム / 分析ツール / AI(人工知能)

更新日:2018/11/15

課題解決型AIソリューション

レトリバ
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対象ユーザー コンタクトセンターの対話データ活用を検討している企業
対象規模 -
製品形態 オンプレミス
価格情報 個別見積り
製品概要 コンタクトセンターの対話データは膨大で構造化されていないため、属人的に処理されていることが多い。
AIを活用することで対話データを有効に活用し、コンタクトセンターの課題解決を支援する。

・通話中の回答支援から通話後の後処理支援まで、ワンストップでの応対支援ソリューション「Talk Coordinator」
・データ分析担当者のコール分析を支援するお客さまの声分析ソリューション「VoC Analyzer」

レトリバのAIソリューションの活用により、コンタクトセンターで働くヒトが生み出す価値を最大化できる。
 

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。

河原 一哉 氏

株式会社レトリバ
代表取締役社長
河原 一哉 氏

 「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)

沿革

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

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

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。

お問い合わせ先

株式会社レトリバ
営業技術部
E-mail:pr@retrieva.jp
URL:https://retrieva.jp/

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チャットツール / 人材コストの削減 / AI(人工知能)

更新日:2017/01/25

Remote Attend

NTTテクノクロス
詳細を見る
対象ユーザー コンタクトセンター業務に関する設置運用、
および受託している企業
対象規模 オペレータ席数:数席~数万席
製品形態 SaaS、オンプレ
価格情報 1席年間利用料 82,000円~(税抜)
製品概要 Remote Attendは、お問い合わせ、製品サポート、販売促進などのエンドユーザー対応をWeb上で実現するチャットサポートシステム。AI、CRM、SNSとの連携により、オペレータ負荷低減、よりきめ細かな顧客対応も実現している。
 
  • 製品紹介

チャットでつながる新しいおもてなし
オムニチャネル向けサービス/『国産』チャットサポートシステム

Remote Attend

NTTテクノクロス

Remote Attendは、お問い合わせ、製品サポート、販売促進などのエンドユーザー対応をWeb上で実現するチャットサポートシステム。AI、CRM、SNSとの連携により、オペレータ負荷低減、よりきめ細かな顧客対応も実現している。

顧客のチャット画面イメージ

顧客のチャット画面イメージ

Remote Attend3つの注目ポイント

AI機能搭載

ユーザのメッセージをチャットBOTが解析。他のAIエンジンも連携可能です。
※対応システムはお問い合わせください。

SNS対応

ユーザが使い慣れたSNS(LINE等)を使用し、アクセスへの心理的ハードルを下げます。
画像等のファイル受け渡しも可能で、より詳細な説明ができます。

CRM対応

リピート客や会員の情報を顧客DBから即座に照合。チャットログ管理もCRM-DBに登録可能です。
※対応システムはお問い合わせください。

Remote Attendがつなぐ、導入企業とユーザーのメリット

<導入企業のメリット> <ユーザのメリット>

Remote Attendが、コンタクトセンターが抱える様々な課題を解決し、貴社を発展させます

経営者の悩み

○収集したユーザの声をすぐに経営に活かしたい。
○オペレータの対応率を向上し、コストを削減したい。
○ユーザへの対応品質を向上したい。
○独自にカスタマイズしたい。

矢印Remote Attendが解決

チャットログやアンケートから傾向分析ができ、経営判断や顧客満足度測定に活用できます。
一件あたりのチャット対応時間を制限できるので、オペレータ効率が向上しコスト削減につながります。
管理者はユーザとオペレータのチャット内容をリアルタイムにモニタリングできるため、対応品質の向上に役立ちます。
AI機能搭載により、オペレータコストの削減につながります。
当社製品なので、カスタマイズ要望にもお応えします。

オペレータの悩み

○素早く適切な文章が入力できるか不安。
○文字でのやりとりでは、ちゃんと気持ちが伝えられるか心配。
○外国のお客様から問合せがあったらどうしよう。

矢印Remote Attendが解決

業務でよく使用する文書をあらかじめ登録し、定型文として本文に挿入可能。回答入力時間の短縮と同時に,回答品質の一律化が図れます。
表情アイテムを使用すれば、文字だけでは伝わりにくいニュアンスも伝えられます。
お客様の利用している言語を自動判別して、対応可能なオペレータにつなぐので安心。複数の言語をサポートしています。
回答入力が減るため、オペレータの負荷が低減します。
ファイル受け渡しができ、写真やマニュアルを共有して詳細な説明ができます。

ユーザの不満

○電話では待ち時間が長いし、メモをとるのは面倒。
○メールでは回答まで時間がかかるし、いつ来るのか分からない。
○ソーシャルメディアでは、問い合わせ内容が公開されて恥ずかしい。
○事前準備が必要な場合、気軽にサポートが受けられない。

矢印Remote Attendが解決

一人のオペレータで複数のユーザに対応できるため、お待たせしません。また、チャットの記録をメモとして送ることができるため,URLや電話番号なども間違いなく伝えられます。
リアルタイムに回答できるため、“ホットな状態”のユーザを取り逃がすことなく、キャッチできます。
非公開なので、個別の質問や相談も安心してできるため、問い合わせ数もアップします。
普段お使いのブラウザ環境だけで利用できます。
SNSから気軽に問い合わせいただけます。
ファイル受け渡しができ、写真やマニュアルを共有して詳細な説明ができます。

料金プラン

プラン 初期費用 年間利用料*1*2
SaaS for Business 120,000円~/契約 82,000円/席
SaaS for Enterprise*3 850,000円~/契約 200,000円/席

* オンプレミスについては応相談 * 価格は税別表示となります。
*1 ライセンス費、問合せサポート費を含みます。なお1席とは同時に1名のオペレータがログイン可能な状態を示します。
*2 2席以上から承ります。
*3 更なるセキュリティ強化を実現し、AI、SNS、CRM対応機能を備えた専用SaaSプランとなります。

※LINEは、LINE株式会社の商標または登録商標です。

お問い合わせ先

NTTテクノクロス株式会社
アプリケーションイノベーション事業部
TEL:045-212-7548
E-mail:remote-attend@cs.ntt-tx.co.jp
URL:https://www.ntt-tx.co.jp/products/remoteattend/

RPA/業務支援自動化ソリューション / 業務の効率化 / AI(人工知能)

更新日:2018/08/20

ThinkOwl(シンクオウル)

コミュニケーションビジネスアヴェニュー
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対象ユーザー コンタクトセンター、カスタマーサービス、問い合わせ対応部署
対象規模 すべての規模に対応
製品形態 クラウド(オンプレミス応相談)
価格情報 1,920円~ シート/月
製品概要 AIがサポートする問い合わせ管理・分析システム。人手不足対策と業務の効率化、対応の速度アップによる顧客満足の向上を期待できる。電話・メール・チャット・SNSなどあらゆる形の問い合わせをAIが仕分け、ルーティングを行う。加えて、電話・メール・チャット・SNSなどあらゆる形の問い合わせ内容を推察し、同様のケースを扱った他のオペレータをピックアップしたり、返信例を作ってくれるスマートレスポンス機能も備える。また、管理者向けに、問い合わせの種類に応じて、その後の業務の自動化フローをドラッグ&ドロップで作成できる「業務プロセス作成」機能も充実している。オペレーターの行動から学習して、使えば使うほど賢くなっていく。
 
  • 製品紹介

使うほどに賢くなる!
AIで問い合わせ対応を自動化

ThinkOwl(シンクオウル)

コミュニケーションビジネスアヴェニュー

世界で実績のあるAIカスタマーサービスデスク「ThinkOwl(シンクオウル)」がクラウドサービスとして登場。ドイツに本社を置くITyX(アイティーエックス)社が、IPA(*)をベースに開発したもので、テキストベースの問い合わせに、内容に応じたルーティングや返信が可能。使うほどに賢くなるAIが、オペレータの負担を最大限に減らす“お手伝い”をする。

*近年注目されている業務の自動化=RPA(ロボティクス・プロセス・オートメーション)は、AIの活用と混同されることも多々ある。AIを活用した業務の自動化は、IPA(インテリジェント・プロセス・オートメーション)と呼ばれ、RPAの進化系として区別される

 顧客からの問い合わせは、電話に限らず、メール、チャット、Twitterやメッセンジャーなど、色々なチャネルから入ってくるようになった。ThinkOwlは、あらゆるチャネルから入ってくるテキストメッセージを、共通の受信箱にすべて集約し管理することが可能だ。ただし、単なるメールの共有管理ツールではない。AIが搭載されているThinkOwlは、事前の教育に加え、オペレータの問い合わせへの対応をリアルタイムに分析して学習する。

 そのため、似たような内容のメールを受け取ると、どう答えるべきかというサジェスチョンだけでなく、どんな資料やデータが必要か、同じようなケースに良く対応できているオペレータはだれか、どう応対したのかといった内容を即座に表示してくれる。これにより、オペレータはまるで自分専用の優秀なアシスタントを得たかのように顧客に対応できる。

RPAにAIの力を加える「IPA」 問い合わせ起点の自動化も実現

 またThinkOwlは、IPAソリューションが基盤となっているため、今話題のRPAにAIの力を加えて、難度の高い業務であっても、より効率的な方法で自動化できる。これにより、問い合わせを起点とした社内外のさまざまなシステムとの連携業務の自動化も容易に行える。

 例えば、通販会社のカスタマーデスクで配送状況を尋ねるメールを受け取ると、ThinkOwlは自社の配送センターのシステム、もしくは委託先のデーターベースから顧客が注文した品物の配送状況を引っ張って、メールの文面を作成して自動で返信する。もちろん、オペレータが送信ボタンを押すまでを自動化することもできる。

 なお、自動化のワークフローは、ドラッグアンドドロップで視覚的に作成できるツールが備わっており、簡単に設計できる。

 管理者にとってうれしい機能として、リアルタイムで問い合わせ内容を視覚化できるレポートツールも備わっている。この機能によりThinkOwlは、今、問い合わせに最も多く含まれているワードを検出し、即座に対応すべき問題はなにかを管理者に知らせることができる。

 さらにThinkOwlは、企業がすでに顧客とのコミュニケーションにモバイルアプリを使用している場合にも力を発揮する。既存の企業アプリにインテグレートすることができ、すでに確立されている顧客と企業間のコミュニケーションを、より便利なものに改善することも可能だ。

 このようにThinkOwlは、まさにピノキオの肩にとまるキリギリスよろしく、オペレータの肩に止まる賢いフクロウ(Owl)のように、オペレータと顧客双方の役に立つサービスといえる。

ThinkOwl

「ThinkOwl」CaseStudy──大手保険会社ゼネラリでの導入効果

サービス支援範囲

 これは、1時間に換算すると、これまで6件しか処理できなかった作業が60件になり、単純に1日の労働時間を8時間とすると、処理件数が48件/日から480件になることを意味している。

 コールセンターの同じような業務に置き換えたとき、対応件数の増加=対応率の向上となり、顧客満足度の向上につながるといえる。

◎「ThinkOwl」は、シンガポールやヨーロッパで、輸送・配達業務の世界的大手企業(FedEX社など)でも導入されている

お問い合わせ先

株式会社コミュニケーションビジネスアヴェニュー
プレセールス 担当:谷
TEL:046-821-3362
E-mail:tani@cba-japan.com
URL:https://thinkowl.ityx-japan.com/

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チャットツール / バーチャルアシスタント / AI(人工知能)

更新日:2018/02/20

CHORDSHIP

富士通
詳細を見る
対象ユーザー 全ての業種・業態に対応
対象規模 企業規模、業種問わず
製品形態 SaaS型クラウドサービス
価格情報 28万円 / 月~
製品概要 対話による絞り込みと、機械学習を組み合わせたハイブリッド型AIエンジンによるチャットボットソリューション。少量の教師データでも高精度の自動回答を実現するため、さまざまな業種・規模のコールセンターでの運用に最適。機械学習により自動生成できる辞書と、トークスクリプト、FAQ、類義語辞書の3つのチューニングポイントでAIの成長を支援する。情報システム部門だけでなく、業務部門での運用を想定している。また、富士通グループの総合力を活かし、有人チャットサービスとの組み合わせや、チャットボット専用のアバターも提供可能。ナレッジの整備から学習、検証、テスト、リリースまで、トータルで導入を支援する。
 

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()。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?

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。

お問い合わせ先

富士通株式会社
デジタルフロント事業本部
TEL:03-5480-8505
URL:http://www.fujitsu.com/jp/

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