コールセンター/CRMのソリューション・サービス“さがし”にご利用下さい!

コールセンターのITさがしは、コールセンター/CRMのための、ソリューションやサービス探しをサポートします。情報収集・比較検討・導入検討にご活用下さい。「コールセンターのITさがし」について

AI(人工知能)

8件中[1-5]件を表示次へ

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
詳細を見る
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/

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
詳細を見る
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

拡大画像はこちら

 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/

お問合せ・資料請求

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/

お問合せ・資料請求

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

拡大画像はこちら

 「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

拡大画像はこちら

 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

お問合せ・資料請求

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
詳細を見る
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/

お問合せ・資料請求

8件中[1-5]件を表示次へ


トレンド・ガイド