• 製品紹介

チャットサービスとSalesforceを連携
応対履歴管理でCX向上、ボット自動学習で運用効率化

COTOHA Chat & FAQ® Connector for Salesforce

NTTコミュニケーションズ

NTTコミュニケーションズはCOTOHA Chat & FAQとSalesforceを連携するアプリケーションをリリースした。Chat & FAQは高精度Botと有人エスカレーションや翻訳機能をもつチャットサービス。対話ログをSalesforceに連携して応対履歴の一元管理や、Saleforce上のFAQの自動同期によりチャットボットの回答精度向上を実現する。

　COTOHA Chat & FAQは、自然言語ベースのAIチャットボットで、問い合わせ対応の自動化を実現するソリューションだ。NTTコミュニケーションズでは、このチャットサービスに、導入実績多数のCRM Saleforceを連携させることで下記を実現する。

○高精度チャットボット＆翻訳機能による多言語対応
○CRM連携による応対履歴一元管理
○FAQ作成・編集、チャットボット再学習の自動化

　2つのソリューションの連携により、顧客の利便性を高めることでCX向上をはかることができる。さらに、応対履歴の一元管理やチャットボットの自動学習により運用効率化が促進される。

図1

１．COTOHA Chat & FAQ
高精度Chatbot＆翻訳機能による多言語対応

　COTOHA Chat & FAQは高精度なAIエンジンにより、日常的な言葉や文脈を理解できるので、簡単なチューニングで適切な回答の提示が可能となる。

　顧客との対話状況やチャットボットで解決できない問い合わせに対しては、有人対応へエスカレーションも実現する。

　また、英語、中国語、韓国語をはじめとした13言語へのAI翻訳機能を搭載。これまで、多言語スキルオペレータの手配や、FAQの構築などの事前の準備が大変だった多言語対応が、いまの環境のまま容易に開始することができる。

図2

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２．Saleforceと Coonector for Saleforce アプリケーション
「COTOHA Chat & FAQ Connector for Salesforce」

○CRM連携による応対履歴一元管理
○FAQ作成・編集、ChatBot再学習の自動化

　Chat & FAQから有人エスカレーションして応対したチャット応対ログを、Salesforceに連携することができる。

　電話、メールなどの他コンタクトチャネルを含めた顧客応対状況（ケース）を一元管理し、最適なサポートが可能となる。

　また、よくある質問をFAQとしてSalesforce上で管理・共有。最新FAQをチャットボットに自動連携・再学習により回答精度の向上を図ることができる。運用側の負荷もなく、使えば使うほどカスタマーサービスの品質が向上するサイクルの確立を実現する。

　NTTコミュニケーションズは、Saleforceの導入から、コンタクトセンタの運用効率化とCX向上の両立を協力に支援する。

図3

• 製品紹介

知りたい情報が一瞬で見つかる
次世代型AI搭載FAQシステム

sAI Search

サイシード

　「sAI Search」は、どんな人でも、簡単に目的のFAQ項目にたどり着ける仕組みを提供するAI搭載のFAQシステムだ。問い合わせ対応の領域に特化した自社開発のAIエンジンを搭載し、長期間の学習を経ずに使い始められる点が大きな特長といえる。

　異なる3つの検索手法を組み合わせることで、高精度なFAQ検索の仕組みを実現している。1つ目は検索対象を分類・階層化し、それを順次選択していく「カテゴリ検索（シナリオ検索）」だ。2つ目は「自然文検索」である。検索窓に入力された文章をAIが解析することで、表現に含まれる曖昧性を考慮しながら文意を把握。その上で、FAQの優先度付けを行って一覧表示する。3つ目が「タグ検索」だ。AIがユーザーの検索意図を予測し、検索候補となるキーワードを「タグ」として提示する。ユーザーは、「タグ」の中から、疑問点や関連しそうなものを直感的に選ぶだけで、目的の項目に素早くたどり着くことができる。これはsAI Searchならではの機能だ。

　また、FAQプロジェクトは、導入前のデータ整備や、導入後の継続的な改善も重要な取り組みとなる。サイシードではこれらの取り組みをサポートするサービスもワンストップで提供している。事前のコンサルティングによって顧客が持っているFAQの網羅性や重複、文章品質などを確認し、場合により専任のQA作成チームがリライトも行うこともある。また、sAI Searchの導入後は、継続的な精度向上に向けた施策をご提案することも可能だ。これらを一気通貫で支援するのがサイシードのスタンスであり、強みである。

　サイシードでは、AIチャットボット「sAI Chat」、コールの音声ログ分析システム「sAI VoiceAnalyzer」も提供している。今後もコールセンターのDXを支援するサービスを開発し、これらのデータを網羅的に収集し分析しオペレーション設計まで支援することで、顧客にとって最適な問い合わせ対応のあり方をデザインしていくことが、サイシードの今後の展望だ。

• ビジネス戦略

すべての「ボット」をひとつのUIで提供
目指すは“フリースタイル・コミュニケーション”

AIサービス「CAT.AI」

トゥモロー・ネット

カスタマーエクスペリエンス向上と深刻な採用難という、日本のコンタクトセンターにおける「２大課題」を解消する手段と目される「チャットボット」と「ボイスボット」。一挙に導入を図る事例もあるが、まったく同じインタフェースで操作可能な事例は少ない。それを安価に実現するソリューションがトゥモロー・ネットの提供する「CAT.AI」だ。海外での豊富な実績を引っさげて上陸した、その機能を検証する。

　チャットボットとボイスボットは、コンタクトセンターのDX（デジタルトランスフォーメーション）に欠かせないITツールと捉えられつつある。

　新型コロナ禍で進行した消費のデジタルシフトへの対応と、早くもその気配が濃厚な採用難・人材不足という、２つの課題を解消するには、顧客とのコミュニケーション自動化を進める以外に手段はない。２つの「ボット」の導入意欲が高まるのは必然といえる。

　トゥモロー・ネット（東京都品川区、李 昌珍代表取締役社長 CEO）は、クラウドコンピューティングやSDI事業で成長した歴史を持つ。2022年３月、AIサービス「CAT.AI（CUSTOMER AGENT OF TOMORROW）」をリリース、コンタクトセンター市場に参入した。

　最大の特徴は、チャットボットとボイスボットを同じインタフェース、ひとつのソリューションとして扱うことができること（図１）。同社の執行役員AIプラットフォーム部門長 澁谷 毅氏は、「ユーザー（顧客）の利便性を重視した、フリースタイルなコミュニケーション設計が可能」と強調する。

図1　企業と顧客のコミュニケーションをオールインワンで実現するCAT.AI

音声とテキストを自在に駆使　利用シーンを問わずCX向上

　チャットボットはコロナ禍直前、ボイスボットは2021年からようやく普及の兆しが見えてきたITソリューションで、２つとも導入している企業もある。しかし、多くの事例では、別個の仕組みとして稼働しているのが現状だ。入り口こそビジュアルIVR（スマートフォン上にすべてのチャネルを一元的に表示する仕組み）で統合、振り分ける事例は散見されるが、同一のトランザクションにおいて、テキストとボイスを行き来できるケースはあまり見られない。また、CAT.AIは「同じトランザクションで２つの用件（会話）を継続できる」（澁谷氏）ことも大きな特徴だ。

　例えば、クレジットカードの利用明細の問い合わせに活用されている事例では、「明細を見せて」「３月分」といった簡単な伝達事項は音声で伝え、そのまま表示された明細から選択した支払いをタップしてリボ払いに変更するといった直感的なオペレーションが可能だ。明細の照会と支払い方法の変更という２つの手続きを同じ会話で実現するのは、有人対応ならば当然のようにできるが、ボットでの対応はかなり難しい。これを標準機能で実現できるメリットは大きいはずだ。

　さらに図２は、ロードサービスの事例だ。事故対応の第一報は通常、電話だが、繋がりにくい場合、顧客の不安と不満の高まりは他業種のケースの比ではない。そこで、初めは確実につながるボイスボットで受付、事故の場所を確認し、以降の手続きをチャットボットに移行。それもテキスト入力することなく、写真撮影と送信、「はい／いいえ」の選択のみでレスキューを呼ぶことのできる仕組みだ。

図2　自動車保険サービスにおけるCAT.AIの活用例

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　チャットボットやボイスボットの限界ともいえる、「マルチタスク」のサポート。これによって有人対応に近いコミュニケーションが可能という点は、大きな訴求点といえる。

　さらに澁谷氏は、「標準機能として実装されている範囲が広いので、さまざまなチャネルを駆使した自動化が安価に可能」と説明する。標準機能のなかには、音声録音や動画保存、CRMデータベースをはじめとした多種多様なアプリケーションと連携できるAPI、SMS連携などまで含まれる。

　価格体系の一例としては、チャットボットは月額28万円と１会話につき７円の従量課金制、ボイスボットは１回線月額15万円からとなっていて明瞭かつ高いコストパフォーマンスを発揮するソリューションである（詳細は要問い合わせ）。

肝心なのは「シナリオデザイン」　柔軟性とセキュリティの堅牢性を両立

　同ソリューションは、海外では、とくに銀行をはじめとした金融業界での実績が豊富だという。チャットボットを手続き系の業務で活用する場合、ほぼ確実に問題視される情報セキュリティ面においても、培ってきた豊富な実績は大きな武器になりそうだ。

　また、陣頭指揮を執る澁谷氏は、前職において長年に渡り大手運輸会社のコミュニケーション設計を担った実績を持つ。「カスタマーエクスペリエンス向上はすべての企業における課題ですが、ツール導入すれば済むというわけではありません。ポイントはコミュニケーションにおけるCXデザイン」（澁谷氏）というように、この実績を活かした提案力もまた、大きな武器となりそうだ。

　実はコンタクトチャネルが増えれば増えるほど、コミュニケーション・プロセスは複雑化し、ユーザーが求める「エフォートレス（苦労を強いることのない）体験」とはかけ離れることも多い。CXデザインやシナリオ設計は極めて重要な要素であり、企業の課題に対して的確なアドバイスを提供できる体制は企業にとって頼れる存在となるはずだ。

　利便性の高い体験を提供する、同社の柔軟かつ堅牢な仕組みに基づくソリューション展開に注目だ。

• 製品紹介

AI Messenger Voicebot

AI Shift

　電話対応の自動化をはかるボイスボットの普及が進んでおり、提供する企業も増加している。中でも、AI Shiftが提供する「AI Messenger Voicebot」は、リリース前後のサポート体制が評価され、既に100社を超える導入実績がある。

ボイスボットは導入後のサポートこそが重要

　電話対応業務は企業により異なるため、ボイスボットを最大限活用する上で重要なことは、自社に合わせた応答内容を初期構築し、リリース後も運用を行うことである。初期構築はボイスボットの特徴を理解していること、運用はAIに関する知見を持っていることが重要だ。つまり、ボイスボットの精度を高くするためには、構築や運用に関する専門的な知識が必要である。

　そのため、導入企業の担当者だけで精度の高いボイスボットを構築し、運用をすることは難しい。そこで、AI Shiftではボイスボットの構築/運用のプロが、一気通貫して初期構築から運用までサポートしており、精度が高いボイスボットを提供可能としている。

　同社のボイスボットの構築/運用のプロは、導入100社の実績による先行事例の知見を持ち合わせているため、ボイスボットに関する知見が豊富だ。また、これらのメンバーはAIの仕組みも理解しており、詳細な利用分析に基づく運用をしている。

　さらには、ABテストなどの検証を踏まえて最適な文言や音声スピードなどを意思決定しており、実環境での最適解を最速で見つけられるよう取り組んでいる。実際、この運用に基づき、表のような改善が行われている。

突発的な入電数にも対応し70%の工数削減に成功

　実際に大和ライフネクストでは約70%の工数削減に成功している。同社は、コールセンターの代行業務を受託し、顧客からの修理受付やトラブル受付、夜間休日の電話対応を行っている。しかし、自然災害発生時など、入電数が突発的に増加した際に電話が繋がらず、顧客満足度の低下が懸念されていた。

　そこで、ボイスボットを、あふれ呼発生時の問い合わせ受付に導入。効果が良かったため、導入箇所を夜間および休日の受付にも拡大し、約70%のオペレータ工数削減に成功。さらに、人件費が高い夜間時間帯の工数削減をしたことで、大きく人件費を削減した。

　AI Shiftでは活用方法が異なる複数の業界で成功事例がある。下記から他社事例も確認できる。電話対応にお困りの方は、ぜひ相談してみていただきたい。

導入事例はこちらから

ボイスボット導入後の運用サポートによる改善効果

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• 導入事例

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。