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AI(人工知能)

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
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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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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:2018/11/15

Omnia LINK

アイブリット/ビーウィズ
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対象ユーザー 中小規模から大規模センターまで幅広い業種に対応
対象規模 二十席~数千席
製品形態 クラウド
価格情報 個別見積り
製品概要 ビーウィズが提供するトータルテレフォニーソリューション『Omnia LINK』。コンタクトセンターに必要な機能を完全装備したうえにAI機能を搭載した次世代型オールインワン・プラットフォームだ。コンタクトセンター/BPO事業者としての強みを活かし、完全自社開発することで現場ニーズに則した機能を強化している。SV向け現場力強化ツール「ウォッチオーバー」は、オペレータと顧客の対話をリアルタイムにテキスト化する。音声を聴き起こす一般的なモニタリングと異なり、視覚的に応対状況を把握できるビジュアルモニタリング機能を提供。高額な投資が必要なAI機能を従量課金制でリーズナブルに利用できる。
 

テキスト化の先にある真のVOC活動実現!
音声認識を徹底活用するプラットフォーム登場

Omnia LINK

ビーウィズ

「コンタクトセンターに蓄積される顧客の声は貴重な企業資産!」の掛け声のもとに導入される、音声認識システム。しかし、顧客との対話をテキスト化してどう活用するのかがあいまいで、結局は“宝の持ち腐れ”になっているケースは多い。ビーウィズのトータルテレフォニーソリューション『Omnia LINK』はリアルタイム音声認識機能を徹底的に使いこなす。日々のオペレーション支援はもちろん、最新のAI技術と組み合わせた分析機能により、付加価値を生む“真のVOC活動”を実現する。

 コンタクトセンター/BPO事業を展開するビーウィズは、独自のコンタクトセンター・プラットフォーム『Omnia LINK』を開発、クラウド方式でサービス提供している。

 Omnia LINK(オムニア・リンク)は、Google Cloud PlatformTM上で稼働する、オールインワン型のトータルテレフォニーソリューションだ。IP-PBX、ACD、IVR、通話録音、アウトバウンドダイヤラーなどコンタクトセンターに求められるベーシック機能を完全装備。さらに音声認識「Google Cloud Speech-to-Text」、ビッグデータ分析「Google BigQuery」を活用している(図1)。

図1 『Omnia LINK』のサービスセグメント

図1 『Omnia LINK』のサービスセグメント

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 企画・開発は、グループ子会社のアイブリットが担当。ビーウィズが業務受託を通じて培ってきたコンタクトセンターの運営ノウハウを盛り込む。完全自社開発のため、現場から上がるニーズを柔軟に取り入れた、利用者視点のユーザー・インタフェース(UI)が強みとなっている。

対話をテキスト化してサポート 現場オペレーションを効率化

 最大の特徴は音声認識技術を徹底的に使いこなす点だ。

 SV向け現場力強化ツール「ウォッチオーバー」は、リアルタイムにオペレータと顧客の対話をテキスト化。あらかじめ設定したキーワード(ポジティブ/ネガティブワード)を検知し、視覚的に応対状況を把握できるビジュアルモニタリング機能によりSV業務を支援する。例えば、顧客が「すぐに解約したい」などと発言するとネガティブワードとして赤色反転表示。SVは、オペレータがヘルプの合図を出す前に異変を察知してモニタリングに入れる。この際、会話の流れを遡ってテキストで確認できるため、素早く状況把握が可能。エスカレーション対応や指示出しの際にも保留時間を極力短くできるため、顧客満足度を下げずに問題解決につなげることができる。

 オペレータ向けには、リアルタイムFAQ検索・リコメンドシステムの「シークアシスト」が有効だ。リアルタイムにテキスト化された会話から、対象となるFAQや必要なドキュメントを検索して表示する。よくある単語検索を行うFAQシステムと異なり、会話の変化に追随して常に最適なナレッジを表示する。さらに自然言語処理により類似性を自動識別し、最適な情報をレコメンドする。具体的には、化粧品通販会社などで、ある製品の話題が出れば、それを訴求するアピールポイントを自動表示。また、“肌が赤くなる”などの話題が出れば、過去の類似の問い合わせを検索して、どう対応すべきかをアシストできる。経験の浅い新人オペレータでも、安心して顧客対応に専念できる機能といえる。

社内外の“消費者の声”をぶつけ経営判断のヒントを得る

 今回、新たに追加したのは、経営層向けのレポーティング機能だ。テキスト化されたVOCデータを分析し、製品改良・新サービス開発・顧客満足度向上などに関わる気づきを得て、経営貢献につなげていく(図2)。

図2 経営貢献につなぐVOC分析機能を搭載

図2 経営貢献につなぐVOC分析機能を搭載

 「従来のVOC分析は、自社内のデータのみを対象としてきました。このため、どういう軸で分析すればいいかがわからず、“分析したけど何も出てこない”ということが往々にしてありました。きちんとVOC分析を行うには、実は外部情報が必要です。Omnia LINKが、真のVOC活動を支援します」と、アイブリットの鈴木道一社長は強調する。

 ビーウィズとアイブリットは、人工知能(AI)ベンチャーのストックマークと業務提携。同社は、東京大学大学院情報理工学系研究科におけるテキストマイニング・ディープラーニングの研究をベースに創業した、東大発のベンチャー企業で、最先端のAI技術を活かし、企業向けWebニュース配信サービス「Anews」を開発・運営している。3社間でAI技術を活用したコンタクトセンターの対話解析サービス開発を進め、Omnia LINKと連携させる。

 具体的な運用は、ユーザー企業が、自社の商品・サービスや競合会社に関する情報などを設定すると、毎日、インターネット上の関連情報(プレスリリース、ブログ、ツイートなど)をクローリングし、トピックスなどを抽出。これを分析軸に社内のVOCデータを分析し、自社顧客のニーズや関心事項などを探る。これにより、業界のトピックスが自社顧客にはどのように捉えられているか、自社の商品・サービスは期待を満たしているかなど、経営判断につながるような気づきを得ることができる。

 「そもそもVOCに肝心な話題が含まれていない可能性もあります。その際は、積極的に話題を拡げて情報収集すべきです。これまでのコンタクトセンターは、顧客の依頼に応えるのみでした。これからは、欲しいVOCを集める時代です」(鈴木社長)

 消費者行動がデジタルシフトしている現在、コンタクトセンターでの対話は貴重な機会といえる。これを有効利用しない手はないと鈴木社長は指摘する。「対話時間が伸びるとコスト増になると思われるかもしれません。しかし、ウォッチオーバーやシークアシストを上手く利用すれば、AHT(平均対応時間)は確実に短縮できます。この浮いた工数を単なるコスト削減にするか、経営貢献のためにさらなる顧客接点を厚くすることに使うかを考える必要が出てきたと思います」と鈴木社長は話す。

 Ominia LINKは最小20席から対応し大規模になるほど導入効果も大きくなる。すでにビーウィズ内では、2000席規模で稼働実績がある。

お問い合わせ先

ビーウィズ株式会社
デジタルビジネス推進部
TEL:0120-722-782
E-mail:omnialink@bewith.net
URL:https://omnialink.jp/

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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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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: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/





トレンド・ガイド