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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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IVR / 音声認識 / AI(人工知能)

更新日:2021/03/31

LINE AiCall (エーアイコール)

LINE
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対象ユーザー コンタクトセンター、サポートセンター
対象規模 企業規模問わず
製品形態 クラウド
価格情報 個別見積
製品概要 LINEのAIテクノロジーブランド「LINE CLOVA」が提供する「LINE AiCall(エーアイコール)」。長い発話も正確に聞き取る"音声認識"の技術、高品質の"自然言語処理"、そしてなめらかで自然な"音声合成"。これらLINEが持つ高度なAI技術を組み合わせることで、顧客とAIによる自然な対話を可能にしている。API連携で幅広い業務に対応するうえ、自由な会話で問い合わせが完了するため、顧客利便性が高いソリューションといえる。
 
  • 製品紹介

“AIオペレータ”が当たり前に?
LINEの音声応対AI「LINE AiCall(エーアイコール)

LINE AiCall

LINE

 AIチャットボットや通話音声の自動テキスト化など、昨今「コールセンターでのAI活用」は、珍しい話ではなくなってきた。そんな中、“AIオペレータ”ともいうべき、新たなソリューションが登場した。LINEのAIテクノロジーブランド「LINE CLOVA」が提供する「LINE AiCall(エーアイコール)」だ。長い発話も正確に聞き取る“音声認識”の技術、高品質の“自然言語処理”、そしてなめらかで自然な“音声合成”。これらLINEが持つ高度なAI技術を組み合わせることで、顧客とAIによる自然な対話を可能にしている。

社内システムとAPI連携 幅広い業務に対応可能

 もちろん、ただAIとおしゃべりできるだけではない。「LINE AiCall」は、顧客管理や業務支援など社内の様々なシステムとAPI連携することで、顧客からの多様なリクエストに応えることができる。具体的には、サービスの申込み・問い合わせ、会員情報の照会・変更、店舗の予約受付、ECサイトの注文・変更・返品など。業種も金融・保険・流通・通信・外食など、幅広い分野での活用が想定されている。また、SMSやLINEアプリと連携することで、終話後に確認用の通知を出すことも可能だ。

社内の様々なシステムと連携可能

社内の様々なシステムと連携可能

自由度の高い会話設定で顧客の問い合わせに自動応対

 “24時間365日自動応対”という点では、IVRやAIチャットボットと似ている、と感じるかもしれない。しかし、顧客目線でみれば、IVRのように一方的な音声ガイダンスではなく、自由な会話で問い合わせが完了するのはうれしいものだ。加えて、会話によるコミュニケーションの利点として、ユーザーは手をとめることなく、「ながら」で用事を済ませられるのも、忙しい現代社会にあっているといえる。さらに、スマートフォンやパソコン操作に慣れない年配の顧客でも、電話なら安心して利用できる。一方、企業側も「LINE AiCall」なら自由度の高い会話設定で顧客の様々なリクエストを自動で応対することができ、シナリオを追加・変更したい際も、誰でも簡単に変更できるのがIVRとの大きな違いだ。

AIオペレータが身近に 日常生活で広がる導入事例

 提供が始まってまもないサービスだが、導入事例としては、ヤマト運輸が法人の集荷受付に「LINE AiCall」を導入している。また、新型コロナウイルスの療養者の安否・体調確認に活用されるなど、企業だけでなく、自治体でも導入が広がっている。日常生活で“AIオペレータ”が身近になる日も、そう遠くないかもしれない。

 下記QRコードで音声サンプルを公開しているので、まずは聞いてみてはいかがだろう。

LINE AiCallの音声サンプルはこちら
https://clova.line.me/line-aicall/#voice-sample

QRコード

お問い合わせ先

LINE株式会社
AI事業推進室
URL:https://clova.line.me/line-aicall/

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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:2019/03/25

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

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 (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/

コンタクトセンタープラットフォーム / 音声認識 / AI(人工知能)

更新日:2021/03/09

MiiTel AI搭載IP電話

RevComm
詳細を見る
対象ユーザー 電話応対の品質改善・業務効率化・教育工数削減を実現したい企業
対象規模 全ての規模に対応
製品形態 SaaS/クラウドサービス
価格情報 初期費用無料、月額5,980円/1ID、詳しくはお問合せください
製品概要 MiiTelは、電話内容を自動録音・文字起こし、AI解析で可視化するクラウドIP電話。聞き漏らし、間違い、会話の齟齬を防止し、応対品質向上に貢献。会話特徴がグラフ化され良い点・改善点が一目で分かる。社員教育やコンプライアンスなど、様々な目的で活用事例あり。顧客管理機能で、いつでも・どこでもすぐに任意データにアクセス可能。
[特徴]
【応対品質の向上】 自動録音・文字起こし・AI解析で良い点・改善点を見える化。上司の代わりに自己成長をサポート。
【教育時間の大幅削減】 MiiTelが定量化・見える化するからフィードバックも簡単。
【リモートワーク対応】 PCとヘッドセット、ネット環境の用意で、どこでも業務OK。
■ホワイトペーパーダウンロード
解説レポート 商談化率を上げる電話営業のコツ 話し方、進め方とチェック方法
  • 製品紹介

電話応対をAIが分析し、応対品質を改善する
満足度95%のMiiTel

MiiTel AI搭載IP電話

RevComm

MiiTelは、好印象で安心感のある電話応対の特徴を、AI解析により自動グラフ化する。これにより、オペレータの電話応対の改善を促進し、自己成長をサポート。センター全体の電話応対の品質向上に貢献することになる。また、スーパーバイザーにとって、オペレータが何をどのように話しているか分からなければ、課題が解決できない場合がほとんどだ。MiiTelならひと目で電話応対の改善点を視認することができ、課題解決につながる。品質改善、教育コスト削減の実現が可能となる。

 MiiTelは、好印象で安心感のある電話応対の特徴を、AI解析により自動グラフ化するソリューション。コールセンターの“よくあるお悩み”を解決し、応対品質の向上、教育コスト削減、生産性UP、業務効率改善を実現するAI搭載型クラウドIP電話ツールだ。

○コールセンターのよくあるお悩み
「応対品質が良くならない」
「社員が育たない」
「教育に手間がかかる」
「業務効率が悪い」

 なぜあなたの会社はこの“悩み”を解決できていないのか? それは電話対応ではオペレータが「何を」「どのように」話しているか確認しきれず、課題点・改善点が分からないから。

 MiiTelは「コールセンター機能×通話データのAI解析」機能を搭載したツール。自動録音・文字起こし・AI解析機能でオペレータの会話内容や話し方の特徴がグラフ化・定量化されるから課題点・改善点が一目で分かる。

○実績
・2018年10月のサービス開始から800社以上(2021年4月末時点)に導入
・満足度は95%を達成
・導入事例、成功事例多数(紹介可能)

図1 MiiTelが実現する効果

図1 MiiTelが実現する効果

【生産性向上】
自動音声記録とリモート環境構築

 MiiTelの音声認識技術により、顧客との会話は全て自動で録音・文字起こしされる。また、データはクラウド上に保存されるため、録音データの重要部分を一部抜粋し、共有することも可能(図2)。

 さらに、MiiTelはネット環境とPC・ヘッドセットがあれば使用できるため、電話業務におけるリモートワーク環境を低コストかつ早期に構築できる。

図2 管理画面から応対履歴、自動録音、文字起こし内容等を確認

図2 管理画面から応対履歴、自動録音、文字起こし内容等を確認

【セルフコーチングの実現】
通話音声分析とダッシュボード

 MiiTelのAIは複数観点から応対内容を解析・評価し、声の抑揚や話足などをスコアリング。このため、オペレータは電話内容を自ら振り返ることができ、企業は自主的なトーク力の改善・向上と、社員の教育コストダウンを実現することが可能になる(図3)。

図3 自分の応対傾向をダッシュボードで確認し、改善につなげる

図3 自分の応対傾向をダッシュボードで確認し、改善につなげる

導入事例について

 MiiTelを導入した企業は、上記のような機能を活用し、「コールセンターのよくあるお悩み」を解決し、生産性UP、コスト削減を実現しチームの価値や存在意義を高めている。導入実績、成功事例については、MiiTelサービス資料に掲載している。(無料で取得可能。)

お問い合わせ先

株式会社RevComm
E-mail:sdr@revcomm.co.jp
URL:https://miitel.revcomm.co.jp/document-request/

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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。

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富士通株式会社
デジタルフロント事業本部
TEL:03-5480-8505
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