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AI(人工知能)

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
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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/

IVR / 音声認識 / AI(人工知能)

更新日:2017/06/20

AI対話ソリューションAmiAgent

アドバンスト・メディア
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対象ユーザー WEB、電話、アプリ等で自動対話を提供したい企業
対象規模 -
製品形態 オンプレミス、クラウド
価格情報 個別見積り
製品概要 コンタクトセンター業界No.1の音声認識技術「AmiVoice」を擁するアドバンスト・メディア。音声だけではなく、音声認識で培われた自然言語解析技術をベースにAI対話エンジンA.O.I.を独自に開発。この二つの主力機能:音声認識+AI対話エンジンに、コンサルティング、音声合成・キャラクター・外部システム連携機能等、AI対話に必要な機能を全て集め、ソリューション化したのがAmiAgentである。既にメガバンクのバーチャルアシスタントやSNS上でのチャットサポートで実績がある。また、Watson等の外部のAIエンジンへの機能提供も行っている。1社で検討~導入~運用まで対応できる数少ないベンダーである。
 
  • 製品紹介

マルチチャンネルで音声対話を実現
日本の音声認識のリーディングカンパニー

AmiAgent / AmiVoice

アドバンスト・メディア

アドバンスト・メディアは、日本の音声認識を支えてきたトップランナーだ。2003年に日本で初めて「通話音声のリアルタイム/バッチ処理 音声認識ソリューション」を実用化。依頼、常に最前線で音声認識事業に取り組んできた成果として、オムニチャネルAI対話ソリューション「AmiAgent」をリリース。単なる“音声認識”から“音声対話”へと進化させた。

 アドバンスト・メディアは、長年にわたる音声認識事業で培ったノウハウと最新のAI技術(ディープラーニングや機械学習)を統合し、通話・IVR・スマートフォンアプリで、AI音声対話を実現する「AmiAgent」を2015年にリリース。基礎レベルで最高精度まで高めた音声認識と自社製対話エンジン「A.O.I」を核として開発した。

判りやすい構成

 AmiAgentは、人が対話する機能を模して、さまざまなAI技術が連携して作動する、極めて判りやすい構成となっている。

 まず、(1)人工の耳=音声認識で聞いたことを文字化、(2)AI対話エンジンで何をどう応えるかを考え決定、(3)決めた応えに従い動作=外部システムと情報をやり取りし、(4)表情を変えるなど=キャラクターを動かし、(5)声で応答する=音声合成で応答分を合成し話す──こうした連携が毎回行われ対話を実現している。

 AmiAgentでは、業務や用途に応じてこれらの機能を適宜提供できる。もし各機能がそれぞれ異なるメーカーから提供されていたら、整合性を取るだけで膨大な手間が掛かるがAmiAgentなら、対話ソリューションに必要な機能があらかじめ全て揃っている。

図 「AmiAgent」のシステム構成

図 「AmiAgent」のシステム構成

多彩な事例

 AmiAgentは、既に多種多様な事例を有している。例えば「スマートフォンの音声対話アプリとして、メガバンクのQAアプリに採用」「電話回線を使ったIVR型の音声対話システムとして、U-NEXTマーケティングの『AIコンシェルジュ』に採用」「音声を使わないテキスト対話では、電力会社でのLINEサポートで採用」。

 また「Watson」など、他社のAIソリューションへの「音声認識」の提供も行っており、既にメガバンクのコールセンターでの実績を有している。既に先行して導入が進んでいる同社の通話認識ソリューション「Communication Suite」と「AmiAgent」の連携も企画が進んでいる。

表 「AmiAgent」のプラットフォーム別提供機能

○=必要、□=あっても無くても良い

プラットフォーム 音声認識 AI対話 音声合成 キャラクター 外部連携
音声対話スマホアプリ
音声対話型IVR
AI対応QA
WEBチャットボット
SNSチャットボット
他社製AIエンジン 音声認識をはじめ上記の機能の提供・開発が可能

安心・安定の提供体制

 導入・開発・運用に関してもベンダー任せにせず、自社でコンサルティング〜開発〜運用まで対応できるスキルを有している。もちろん基本は日本人スタッフである。

 AmiAgentは要件に応じて柔軟な対応が可能だ(参照)。音声合成、キャラクターの描画エンジンは他社製を用いるが、アドバンスト・メディアが一括して窓口となるため、ワンストップで安心して検討を進められる。

お問い合わせ先

株式会社アドバンスト・メディア
SEC事業部 森脇
TEL:03-5958-1034
URL:https://www.advanced-media.co.jp/products

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チャットツール / 業務の効率化 / AI(人工知能)

更新日:2017/11/09

QA ENGINE

Studio Ousia
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対象ユーザー あらゆる業種に対応
対象規模 規模の大小問わず
製品形態 質問応答システム
価格情報 個別見積り
製品概要 「QA ENGINE」は機械学習やディープラーニングを用いた質問応答システムだ。人工知能が自然文の質問を理解し、瞬時に回答する。顧客向けのカスタマーサポートの自動化・効率化、社内ヘルプデスクの自動化に活用することができる。質問の表現の揺れに対応しやすいこと、多くの回答候補を対象にしやすいことが特徴となる。専門知識がなくても簡単に運用が可能。機械学習では学習データ作成作業が必要となるが、作成の負担が少ないこともポイントといえる。
 
  • 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。

井上 健 氏

freee株式会社
Fastest Customer
Support
チーフスーパーバイザー
井上 健 氏

浅越 光一 氏

freee株式会社
Fastest Customer
Support
業務企画チーム
浅越 光一 氏

 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。

会員向けサイトにチャットボット画面を設置

会員向けサイトにチャットボット画面を設置

 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

図 チャットボット「QA ENGINE」育成プロセス

拡大画像はこちら

 (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

freee

お問い合わせ先

株式会社Studio Ousia
事業開発部
E-mail:info@ousia.jp
URL:http://www.qaengine.ai/

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
詳細を見る
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

拡大画像はこちら

 「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 / 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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