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技術力と実務ノウハウを融合した次世代AI基盤
自然言語処理技術でVOC活用を徹底支援

ビジネス戦略

リコージャパン

近年のAIブームの追い風を受けて、VOC分析・活用を強化する企業が増えている。しかし、実践段階に入ると、さまざまな理由で活用が進まないケースが多い。リコーが2023年秋にリリース予定の「AI開発プラットフォーム」は、同社のAI技術と実務ノウハウを集約。運用現場の担当者でもノーコードでAIモデルを構築可能なため、PoC期間の短縮と導入コストの削減に貢献できる。

　「ChatGPT」の台頭で、AI活用が再び注目されている。コールセンターでは、CX（カスタマーエクスペリエンス）向上や経営貢献を目的に「顧客の声（VOC）」の分析・活用の強化に期待が高まっている。デジタルサービスに取り組むリコーは、独自のAI技術と自社コールセンターで培ったVOC活用の実務ノウハウでこの期待に応える。

　同社では、1990年からAIの研究を続けている。主要開発拠点のデジタル技術開発センターでは、「画像・映像系AI」（映像による品質検知、3Dモデリングなど）、「音声系AI」（音による官能評価、振動による故障検知など）、「自然言語処理AI」（文書分類、ニーズ抽出、レコメンドなど）といったさまざまなAIを研究開発。「2015年からは深層学習系AI、2020年からはGoogleの自然言語処理技術『BERT』を活用した独自の自然言語処理AIを開発、企業内のテキストデータ活用ソリューションとして『仕事のAI』をリリースしています」と、ドキュメントAI開発グループの篠宮聖彦氏は説明する。

「BERT」ベースの自然言語処理AIで
製品の品質問題、顧客ニーズを抽出

　「仕事のAI」は、さまざまな形で蓄積された企業内のテキスト情報を用途・目的に応じて分析・分類する機能を提供する。コールセンターにおいては、VOCの内容をAIが分析、製品・サービスの品質上の問題や顧客ニーズなどを抽出・分類し、関係部署に対応アラートを上げる（図１）。これにより、人手による解析時間を削減、業務効率化や顧客満足度向上といった価値を創出できる。食品業界の品質管理を目的とした「RICOH 品質分析サービス Standard for 食品業」や、より広範なCS部門での利活用を見据えた「RICOH ニーズ分析サービス Basic」なども揃えている。

図1　「仕事のAI」──サービス活用イメージ

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　リコーの強みは技術力だけではない。年間300万件の問い合わせに対応するコールセンターを運営しており、自社内でもVOC活用を推進。「当社で運営するビジネス系アプリケーションのヘルプデスク窓口では、操作系の問い合わせから営業につながりそうなコールを抽出します。日々の運用にAI分析を組み込み、毎日AIが20件程度の営業候補を抽出し、人による精査と合わせて数件に絞り込み、営業部署へ共有したところ、半年で50件以上の成約、数百万円の売上貢献につながっています」と、DDX事業センターの安達真一氏は話す。こうしたVOC 活用の実務ノウハウを積み上げ、商品企画・開発にフィードバックしている。

リコーのVOC活用ノウハウを集約　ノーコードでAIモデルを構築

　近年はVOC活用に関心を示す企業が増えているものの、その前提となるPoC（概念実証）の長期化や導入コストがネックとなる。PoCでは、業務内容やVOC活用元の用途・目的に応じたAIモデルの構築が不可欠だが、AI専門家がいない事業会社では、ITベンダーに頼らざるを得ない。一方、自社の通話データをベンダーに渡すことに難色を示す企業もあり、PoCが長期化する要因となっている。そこでリコーは、自社のAI技術とVOC活用の実務ノウハウを集約。現場担当者でもノーコードで容易にAIモデルを構築できる「AI開発プラットフォーム」を開発し、今秋中のリリースを目指している（図２）。

図2　AI開発PF（プラットフォーム）──AI導入の課題解決イメージ

　同ソリューションでは、「仕事のAI」をベースに、データ分析／開発からAIモデル構築・運用まで一気通貫で提供する。どのようなデータを抽出したいか、GUIに従って操作できるため専門知識は不要。ITベンダーにデータを預けることなく、自社内でAI開発が自走可能な環境を提供する。

　リコーでは、AIソリューションを用いた、より多方面なVOC活用を提案。図３に示す通り、コールセンターだけでなく、品質、マーケティング、設計・開発、営業などの部門でも、VOCから得た知見を活用することで、さまざまな課題の解決を提唱している。

図3　リコージャパンのVOC活用──AIソリューションマップ

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独自の大規模言語モデルを開発　「BERT」×「GPT」運用を構想

　生成系AIの研究にも余念がない。独自の開発環境で大規模言語モデルを構築、ChatGPTのような日本語に強いモデルを開発中だ。企業の用途や目的に応じてカスタマイズすることで、より効果的に利活用できるようにする。「仕事のAI」においては、テキストの分類には「BERT」を、要約・生成には「GPT」系エンジンの活用を検討。通話データのVOC活用から要約・FAQの生成まで一気通貫で提供できる仕組みを構想している。篠宮氏は、「より広範な活用を視野に入れています。対話型の特性を生かし、デジタルヒューマン（アバター）に組み込んでWeb内の案内役や、メタバース上でオンライン接客を行うなど、さまざまな用途を検証しています」と研究の一端を述べる。

　リコーのAI技術は進化を続けている。今秋リリース予定の次世代AIプラットフォームなど、今後の取り組みに期待が高まるばかりだ。

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豊富なセンター運営ノウハウを盛り込んだ
“一味違う”クラウドサービスを提供

AIボイスボットLeo Kani/Genesys Cloud CX フルクラウド

かんでんCSフォーラム

コールセンターのDX推進、システム構築においては、現場の課題や実務を踏まえたソリューション提案と、それを実現する技術力が望まれる。BPOベンダーのかんでんCSフォーラムは、豊富なコールセンター構築・運用実績をベースに、さまざまなクラウドサービスを提供。ボイスボット「Leo Kani」、フルクラウド・コンタクトセンターが注目される。

　かんでんCSフォーラムは、関西電力グループのBPOベンダー。これまで数多くのコールセンターの構築・運営経験を持ち、自社でシステム開発も行っている。このノウハウを詰め込んだクラウドサービスをデジタルサービスメニューとして提供する。

　「現場の業務・声を踏まえたソリューションを安く使いやすく提供します。当社にしか提供できない価値です」とデジタルイノベーショングループ部長の平田和義氏は強調する。

　とくに注目されるのがAIボイスボット「Leo Kani（レオカニ）」だ。AWS上でNuance Japanの音声認識・合成エンジンとジェネシスクラウドサービスのクラウドコンタクトセンターシステム「Genesys Cloud CX」を連携し構築している。フリーダイヤル／フリーコールに対応、オペレータへの転送も可能だ。コールフローは、VoiceXMLを用いて作成、入電理由や聞き取り内容に応じた分岐設定ができるほか、音声認識とプッシュ操作を併用できる。また、受注・予約業務での利用を想定、氏名・住所などを高精度で認識できるよう事前にチューニングしており、低コスト・短期間での導入が実現できる。

　図はSIXPADやReFaなどのブランドを擁するMTG社の活用事例だ。一次受付はすべてLeo Kaniで受け、用件の聞き取りで注文なら受注受付、注文以外はコールセンターに転送、夜間帯はコールバック受付を行って架電リストを生成する。これにより、大幅にコスト削減できたほか、コールセンターの効率化も実現した。

　現在、より機能アップした次世代「Leo Kani」の開発を進めている。

図　MTG社での「Leo Kani」活用事例

現場が望む機能をカスタマイズ　運用を知り尽くしたセンターを構築

　Genesys Cloud CXを活用したコンタクトセンター構築も強みだ。同社は2016年から、SIやITベンダーを介さずにジェネシスクラウドサービスから直接、Genesys Cloud CXを購入し、自らシステム構築を行っている。このため、さまざまな設定や構築のノウハウ、障害時の対応方法を知り尽くしている。「Genesys Cloud CXには多彩な機能が搭載されていますが、使いこなせていない企業も多い。より上手な使い方や、お客様の知らない使い方を案内できます。また、そもそも搭載されていない機能でも内製で開発できます」と平田氏。現場がやりたいことを実現する、“痒いところに手が届く”開発が行えるのが特徴となっている。

　同社では、今後もクラウドサービスのラインナップを強化する計画。ESジャパンの「ESAS」を利用した音声感情解析、オープンソースのAI技術を用いたAI活用支援サービスなどを視野に、体制強化を図る。

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あふれ呼対応から督促業務まで
“人手不足”解消の切り札「AIオペレータ」

commubo for コールセンター / ぺリマ powered by commubo

ソフトフロントジャパン

人手不足が深刻化するコールセンター市場では、ボイスボットの活用による自動化への期待が大きい。高い音声技術力を持つソフトフロントジャパンは、AIオペレータ活用による自動対応を提案。幾重にも分岐する複雑な応対をはじめ、予測しづらい呼量変動も確実にカバーする。オペレータの心的負担の大きい督促コールの自動化にも活躍するなど、多用途での活用を前提にソリューション化している。

　エフォートレスな顧客対応や運営の効率化を求めて、ボイスボットの活用を志向するコールセンターが増えている。こうしたニーズに応えるのが、音声技術で培ったノウハウを活かし、ソフトウエア開発やクラウドサービスを提供するソフトフロントジャパンの「commubo for コールセンター」だ。自然会話AIプラットフォーム「commubo（コミュボ）」をベースに、コールセンター向けのボイスボットサービスとして開発した。

コールセンターの成長に寄与したい　自社での設定や運用が可能

　同社（前身企業）は1997年に設立。VoIP技術の研究・開発会社として創業した。現在は、音声・映像・テキストメッセージなど、デジタル・コミュニケーション全般に関連した製品・サービスの開発・販売を行っており、commuboもその１つだ。

　システム概要を図１に示す。AIオペレータがトークスクリプトに沿って自動的に電話を受発信。既存のIP-PBXやCTIシステムと連携できるので、AIオペレータが応対しきれない場合は、有人オペレータにシームレスに転送できる。この際、AIオペレータの通話内容（テキスト・音声）を引き継ぐことが可能で、顧客に再度の説明を求める必要はない。

図1　「commubo for コールセンター」──システム概要

　最大の特徴は、複雑なコールフローを導入企業の現場レベルで内製化できることだ。多くのボイスボットソリューションは、シナリオ設計や運用・管理をシステムベンダーに依存する傾向が強い。同社の髙須英司社長は、「自社で設定や運用ができることで、迅速な顧客対応に寄与したい。内製化することでセンター運営のノウハウを積み上げ、センターの早い発展につなげてほしい」と語る。こうした考えのもと、コールフローを編集しやすい操作画面や稼働状況を確認できるダッシュボード、認識結果のレポート機能などを提供。操作方法については、ユーザー自身がcommuboを使いこなすためのナレッジベース（Webマニュアル）も用意している。

AIオペレータを自動配置　かならずつながるセンターを実現

　AIオペレータは呼量の増減に合わせて稼働するため、顧客を待たせることのない「必ずつながるコールセンター」を実現。料金体系は、通話時間に応じた従量課金のため、コスト最適化にも貢献する。

　同社の高い音声技術を背景にしたAIオペレータの“会話力”にも定評がある。音声認識率はチューニングなしで88.4％に達している（同社調べ）。姓名辞書や企業独自の用語辞書などを用意すれば、94％（同）まで実現可能という。また、AIオペレータは、声色の異なる７タイプを用意。話すスピードや、声の高低なども調整できるなど、導入企業のイメージや業務特性に合わせたタイプを選択できる。

　すでに、金融（カード、保険）、通信、通販、小売り、サービスなど、幅広い業界で利用されている。例えば、ある通販企業ではあふれ呼の一次対応に活用。AIオペレータが氏名や電話番号など必要事項を聞き取り、有人オペレータがコールバックする。プッシュ操作が不要なため離脱を抑えられ、登録率80％を達成した（図２）。また、あるクレジットカード会社では督促業務を自動化。コストを２分の１、通話時間を３分の１に抑えつつ、有人対応と同水準の入金率を実現している（図３）。

図2　通販業界事例──あふれ呼の一次対応＝スナッチ対応

図3　金融業界事例──督促業務における評価

　音声認識率は、いかなる技術・ソリューションにおいても「100％」は実現不可能だ。このため、認識結果を人が補正する必要がある。commuboでは、この機能をオプションで補完する（図４）。

図4　「commubo」──認識補正ツール

　事業者（ユーザー企業）が補正する「会話データ管理支援ツール」は、通話テキストと音声を一覧で確認、修正できるワークフロー機能だ。また通話者が補正する「セルフエディットページ」は、通話後にSMSを送信し通話内容の確認を顧客に依頼、必要に応じて顧客自身が補正する。これにより高精度な運用を実現する。

　導入実績の中から、導入効果の高い業務を切り出した業務特化型のcommuboも提供する。その第１弾が督促業務に特化した「ぺリマ（ペイメント・リマインダーコール）」だ。あらかじめコールフローが設定されており、企業名と支払期日を登録するだけで督促業務を開始（図５）。導入スケジュールでは、Web問い合わせから申込書類の提出、初期設定まで含めて最短５営業日で利用開始できる。

図5　「ぺリマ」──会話フローと取得できる情報

　「督促業務はオペレータにとって心的負担が大きく、離職率も高めです。これを自動化することで、架電時間の省力化だけでなくストレスからも開放されます。オペレータは、より生産的な業務に就くことができ、センター運営の高度化が可能です」と、髙須社長は副次効果を説明する。

　再び、厳しい採用難を迎えるコールセンター業界にとって、人材確保は大きな課題だ。人に代わる業務を高い水準で補う同社のボイスボットソリューションは、コールセンターの課題解決を期待できるツールといえる。

commubo紹介動画

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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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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。