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  • コールセンターを自動化する4つの最新テクノロジーを紹介

    最終更新日:2019年9月13日

    このブログはコールセンター向けにAIを活用したソリューションを提供する、
    株式会社サイシードが作成しています。
    最新の事例や企業での活用方法を紹介していきますので、ぜひ参考にしてみてください!

    代表 中村
    こんにちは、中村です。
    近年、私たちの身の回りでは様々なモノがAI関連技術によって自動化されています。コールセンターにおいても自動化の波が来ており、自動化するためのサービスが続々と登場し、日本においての導入実績も増えてきています。
    本記事ではコールセンターの自動化について、どのように自動化が行われるのか、また自動化できる業務フローやメリット、デメリットを解説していきたいと思います!
    まずは、コールセンターの自動化といってもいまいちイメージが湧きづらいかと思いますので、いくつかのパターンに分けてご紹介したいと思います!
    また、記事の最後では「ここまで自動化できる!3年後の未来のコールセンターガイドブック」をプレゼントいたしますので、ぜひ最後までお付き合いくださいね!

    コールセンターの自動化のパターン

    コールセンターの自動化では異なるツールを用いて様々なパターンで自動化を行っています。
    本記事では、コールセンターの自動化に関する代表的な技術であるRPA、AIチャットボット、IVRシステム、音声認識の4つにフォーカスを当て、その仕組みとコールセンターでの活用法を解説したいと思います!

    RPAによるコールセンターの自動化

    自動化の場面でしばしば登場するのがRPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)という言葉です。業務をAI(人工知能)やルールエンジンのような技術を搭載したロボットが自動化する、という意味で、日本においても導入事例が増えてきており、注目されている分野でもあります。
    このRPAをコールセンターで導入することによって、さまざまな事務処理を自動化してオペレーターをサポートし、作業を大幅に効率化することが可能です。RPAについてはこちらでご紹介しておりますので、詳しく知りたい方はこちらをご参照くださいね。

    コールセンターとチャットボット

    チャットボットとは、テキストを認識して会話を行うプログラムのことを指します。一見コールセンターとはかかわりが無いように見えますが、チャットボットは24時間対応でチャット等のテキストベースの質問に対して自動で回答を行ってくれるので、コールセンターの自動化に大きく貢献してくれます。また、LINEやFacebookなどのメッセージツールの普及に合わせて、コールセンターでのチャットボットの活用は広がってきています。
    今後、このようなツールを導入していくことで、オペレーターが対応する必要のある問い合わせ自体を大幅に削減していくことが可能になっていくといえるでしょう。

    コールセンターとIVRシステム

    IVR(Interactive Voice Response )システムとは、簡単にお伝えすると、コールセンター等に電話をかけると最初に聞こえてくる音声案内の類を指します。
    顧客から電話が入った際に、あらかじめ用意した音声による案内や、顧客の入電理由に応じた番号入力で対応する部署への振り分けを行ってくれます。
    コールセンターではかなりポピュラーになってきているシステムではありますが、事前に顧客が相談したい内容を把握し適切な部署への振り分けを行うだけで、対応時間の削減・顧客満足度の向上を図ることができます。ただし、メニューをしっかりと設計しないと、ユーザーが混乱してしまったり、間違えてしまったりすることから、結局無駄なやり取りが発生してしまうこともあるので注意が必要です。

    コールセンターと音声認識システム

    音声認識システムとは、AIが音声を認識しテキストに変換したり、音声の特徴から誰が声を発しているのか識別する機能のことを指します。
    コールセンターでは通話音声を文章にしたり、音声から喜びや怒りなどの感情分析が出来る機能から、クレーム防止などにも利用されています。

    詳しくはこちらの記事でご紹介しておりますので、興味のある方は是非こちらをご覧くださいね!

    コールセンターの自動化で可能なことと現状の課題

    ここではコールセンターの自動化できる業務フローと、現状の課題についてご紹介したいと思います。また上述したRPA、チャットボット、IVRシステム、音声認識は決して万能ではなく、得意な業務、苦手な業務があり、それぞれの特徴をきちんと把握することが必要です。
    本章ではそれぞれのツールを導入する際に知っておくべき業務化するのに向いている、あるいは得意な業務について詳しくご説明したいと思います!

    RPAによって可能なことと課題

    RPAが活躍できる業務は、ルール化が可能、定期的に発生する繰り返しの多い業務、PCだけで作業が完結する業務であることが前提条件となります。従来では計算や、エクセルの表作成などのいわゆる「ホワイトカラー業務」は人間が主に行っていましたが、やはり人の手でそのような作業を行うと、ミスは避けられません。その点、RPAはロボットであるため人的ミスを起こす心配がなく、正確かつ短時間に業務を遂行することが可能です。
    しかし、RPAにも課題はあります。ロボットであるがゆえにシステム障害やシナリオ設計ミスの発生が危惧される点と、不正アクセスによって情報が漏えいしてしまう可能性がある点は現状において大きな課題といえるでしょう。

    ・RPAが適している業務は?
    上述のようなRPAの特性から、RPAは業務の自動化には、RPAに明確な指示を出すことが重要といえます。そのような注意点を踏まえた上で、コールセンターにおいてRPAが効率化できる業務フローとしては、ユーザーの問合せ内容の抽出や、大量の情報の中からサービス改善に必要な情報を抽出する、などが挙げられます。
    このような作業をRPAに一括して行ってもらうことによって、各オペレーターはユーザーからの複雑な問合せ等に集中することができます。

    チャットボットの可能なことと課題

    チャットボットは、人間の入力したテキストを認識し、蓄積されたFAQやデータから全自動で回答を行います。チャットボットにデータを整備するだけで、これまで人間が行っていた大量に来る質問や単純な質問をすべてチャットボットに任せることができます。
    課題としては、先述したとおり、チャットボットがきちんと回答できるようにかなりの量のデータを整備する必要があるということです。
    また、あくまでロボットなので、複雑な質問には対応できないので、複雑な質問についてはオペレーターにつなぐなどの工夫が必要です。

    ・チャットボットが適している業務は?
    コールセンターにおいてチャットボットが適している業務は、とにかく大量の似たような質問に対する問い合わせ対応です。
    また、AIを搭載することで、従来のチャットボットではうまく動作できなかった大量のFAQデータを抱えるサービスサイトやコールセンターであっても対応できるようにもなっているので、基本的に大量かつ同様の質問が寄せられる場合には、FAQの個数に関係なく、適している業務といえるでしょう。

    とはいえ、複雑な対応やFAQデータにない問合せには対応できないため、対応できない問合せはオペレーターにすばやく繋ぐなどの工夫が必要です。

    IVRシステムの可能なことと課題

    ユーザーの待ち時間やオペレーターの対応時間の短縮も行えるIVRシステムではありますが、課題も多く存在します。
    例えば、顧客側にとってはすぐにオペレーターと話したいのに、階層が深くてオペレーターに全くつながらない、あるいはメニューを沢山用意してしまうと、覚えられず何度も聞き返さなくてはならない、などです。

    ・IVRシステムが適している業務は?
    最近のIVRシステムでは、本人確認に必要な情報をIVRシステムによって収集できるようになっています。個人情報の確認はこれまでオペレーターとつながってから顧客が口頭で伝え、オペレーターが個人情報を検索する、という形で行っていました。IVRシステムを導入することで、数字には限られますが、本人確認に必要なフローを待ち時間に行えるので、コールセンター側も顧客側にもメリットが得られるシステムと言えます。また、分野ごとに分かれている大規模なコールセンターではIVRシステムは既になくてはならない存在になっています。

    音声認識システムの可能なことと課題

    音声認識システムは大変便利な機能ではありますが、まだ研究段階の機能が多く、現状では音声を認識し、テキスト化するという点までしか行うことは出来ません。また、システムの導入には越えるべきハードルがいくつか存在し、例えば録音環境の整備や、膨大な音声データやテキストも必要です。そのため、音声認識システムを導入する際には事前に入念な準備が必要といえるでしょう。

    ・音声認識システムが適している業務は?
    現段階では、通話音声をテキスト化し、オペレーターの後処理時間の短縮などに利用されています。煩雑な業務の多いオペレーターの負担を軽減し、業務の効率化が可能です。
    企業によってはテキスト化機能によって、「挨拶がきちんとできているか」「NGワードを言っていないか」等のチェック項目を作成し、個々のオペレーターへのフィードバックを効率化しています。またこの機能を利用して、テキスト化された文章から回答文を自動で検索し、オペレーターにサジェストする機能などでも音声認識システムは利用されています。

    コールセンター自動化の成功例

    ここまで、各ツールの得意な領域、苦手なことをそれぞれご紹介して参りました。とはいえ、具体的にどんな導入の仕方をすればよいのか、まだよくわからないという方も多いと思います。
    そこで、実際にどういった業務が自動化がされているのか、またどのようなサービスが導入されているのか具体的な事例をいくつかご紹介したいと思います。

    IBM社の「Watson」の事例

    大手通信会社のS社ではWatsonを搭載したチャットボットを導入し、6000席規模のコールセンター業務を効率化しています。その結果、それまで1件あたりの応対にかかっていた時間を平均で15%削減し、更に検索した際にリコメンドされる回答の中に正解が含まれる確率も16%向上しており、対応時間の大幅な削減に成功しています。

    サイシードの「sAI Chat」の事例

    大手建築会社のX社では、弊社サイシードの「sAI Chat」を導入し、IVRシステムとチャットボットを連携させています。ユーザーが電話をかけてきた際にはIVRでの自動音声を流し、チャットでの対応を希望する場合には電話からチャット対応に誘導します。
    結果として、受電数を35%削減するとともに、チャット上でのやり取りを増やし、オペレーター1人当たりが対応可能な絶対数を大幅に増やすことに成功しました。

    MEDiA Linkの「MediaVoice」の事例

    通信事業社A社ではMEDiA LinkのIVRシステムを導入しています。IVRメニューへの案内を自動化し、発信者番号を基に顧客データの参照を自動で行い。属性に応じて専用のIVRメニューに顧客を自動振り分けしています。この機能によりIVRメニューの階層を浅くし、担当オペレーターに繋がるまでの時間を半分に削減、顧客満足度の向上に貢献しています。

    RPATECNOLOGIESの「BizRobo!」の事例

    ECサイトを運営するD社では、在庫の変動をRPAによって自動化している。
    問い合わせも多い在庫切れ情報を、従来では在庫表示更新を始業時に約1時間かけていたものをロボット化。多忙な時間帯に余力をもたらすことができるようになりました。

    NTTデータの「WinActor」の事例

    会計事務所Y会計では、クラウドアプリケーションに関する問い合わせについてRPAを導入しています。具体的には電話でのサポート顧客へのアンケート送信とその結果の集計、製品の購入前相談のデータを顧客管理システムを登録するなどの属人業務を自動化しています。自動化により、月303時間もの作業時間の短縮化を実現しています。これまでは集計結果などの作業に追われていたスタッフが顧客対応に集中できるようになり、顧客満足度の向上にも貢献しています。

    アドバンスト・メディアの「Amivoice」の事例

    カード会社のJ社では音声認識システム「Amivoice」を導入しています。導入前は通話記録を顧客データとして残すために録音記録を一から聞いて全文書き起こしを行う必要がありました。しかし、Amivoiceの導入により、リアルタイムで音声を文章化することが可能になりました。
    また、導入前には会話記録の検索には日付や時間、該当の内線番号からしか検索する事が出来ませんでした。しかし、AmiVoice Communication Suiteを更に導入し、検索システムと連携することで顧客データと会話記録をひも付けし、電話番号でも必要な会話記録を呼び出すことも可能になっています。

    NTTグループの「VoiceRex」とAI「corevo」の事例

    保険会社のS損保では、音声認識エンジン「VoiceRex」と「corevo」では、を導入し、コールセンターの自動化に着手しました。この2つにより、顧客とアドバイザー(オペレーター)の会話内容をテキスト化し、蓄積されたテキストデータと関連が深いFAQを自動表示する仕組みを構築しました。
    「対応時間を3分の2にする」という目標に向かい、順調に成果をあげているようです。

    これらの事例から、AIがコールセンターに与えるインパクトは非常に大きいことがわかります。
    しかし、ここで注意すべきは「AIの導入が目的ではない」ということです。AI導入はあくまでも手段であり、どのような目的からこのようなツールを導入するのか、明らかにした上で準備を進めることをオススメします。

    それぞれのサービス紹介

    コールセンターでの導入事例として挙げた各サービスについてご紹介します。

    ・Watson
    IBM社のWatsonはビジネスに活用するためのAIであり、「照会応答系」や「知識探索系」など使用の用途によってさまざまな種類が用意されています。Watsonは自然言語処理を利用して文法を理解し、質問に対する適切な答えを提示してくれます。

    ・sAI Chat
    サイシードの提供する「sAI Chat」は自社開発の高速・高精度のAIエンジンを搭載した自動・半自動のハイブリット型チャットボットです。多くの場合チャットボットは自動のものが多いですが、sAI Chatはチャットボットで対応できない問い合わせに対しては有人対応に自動で切り替えることができます
    また、先ほどご紹介したように、IVRシステムへの連携はもちろん、チャットでのユーザー対応履歴を企業が利用しているCRMに追加し、電話での対応履歴と共に一元管理することも可能なので、電話での問い合わせ件数自体を減らしたい!という切実なニーズを持つコールセンターに有用です。

    ・MediaVoice
    MediaVoiceは、メディアリンク株式会社が開発したクラウドIVRです。あらゆる業種の様々な課題をIVRで解決するべく多彩なサービスがメニュー化されています。月間100万コール以上でも安定稼働という卓越した実績を誇っているため安心してご利用いただけます。

    ・BizRobo!
    BizRobo!はホワイトカラー業務の生産性向上に貢献するソフトウェアロボットの導入・運用を支援するプラットフォームであり、目的別に様々なツールが取り揃えられています。特徴的なのは、導入運営サポートが手厚く、教育トレーニングや、エンジニア派遣、テクニカルサポートなどロボットを活用するための支援を行っています。また、AIを活用しより高度な業務が行えるようなRoboForceなどの製品も展開しています。

    ・WinActor
    NTTデータが提供するWinActorはIE・Office製品など様々なアプリケーションに対応したソフトウェアです。プログラミングせずに自動化が可能な点が大きな特徴です。システム開発の実務経験が無くても利用できるため、ユーザ対応をメインに行う部署でも簡単に導入することができます。また、すぐに始められる点も利点で、自動記録を利用してPC操作するだけで自動化をはじめることが可能です。

    ・Amivoice
    アドバンスト・メディアの提供するAmivoiceはコールセンターに特化した機能では、通話をリアルタイムでテキスト化する機能や、通話中のキーワードに紐づいたFAQの回答や説明資料を表示してくれます。また、感情分析技術も搭載しており、顧客の感情に合わせた適切なコミュニケーション支援が可能です。また、クラウド版での商品も提供しているため、初期費用を抑えた低コストで導入することも可能です。

    ・corevoとVoiceRex
    corevoはもNTTグループの推進しているAI技術の名称で、そのcorevoの中核となる最先端の音声認識エンジンが「VoiceRex」です。
    VoiceRexは、「CNN-NIN(Convolutional Neural Network and Network In Network)」技術という世界最高クラスの音声認識精度を達成した技術を採用しており、高精度の音声認識ソフトウェアと言えます。VoiceRexでは、従来のコンピュータに向けた丁寧な音声だけでなく、日常の自然な発声も高精度・高速でテキスト化することが可能です。
    なお、VoiceRexはNTTメディアインテリジェンス研究所が開発を行いました。

    コールセンターのこれから

    この記事では、AI関連技術によるコールセンターの自動化についてお話してきました。今後AI関連のサービスがさらに充実するにつれ、その必要性が高まり、コールセンターの自動化はさらなる進展を見せるでしょう。
    ここからは、コールセンターが今後どうなっていくのか具体的な動向をお話ししたいと思います。

    今後課題は解決されていくのか

    AI関連技術の発達によるコールセンターの自動化によって、現在コールセンターが抱えている人手不足や多大なコストなどの課題はクリアされていくと考えられます。実際に日本の多くの企業でもAI関連技術の導入がされ、成果も報告されつつあります。この流れは、今後AI関連技術がさらなる発展を遂げるにつれて大きくなっていくでしょう。

    コールセンターは完全自動化されるのか

    ここまでコールセンターの自動化に関してご説明してきましたが、正直なところ、今回ご紹介したチャットボットや音声認識システムを初めとしたツールによってコールセンターの完全自動化は、しばらくは実現が難しいといえるでしょう。
    しかし、長期的な視点で見れば、今よりもずっとコールセンター業務を自動化することは可能になると考えています。

    以下で、記事中でも紹介した、受電率を下げることでコールセンターの自動化を成功させた『sAI Chat』の簡単なデモ動画を公開しておりますので、是非ご覧になってみてくださいね!
    また、具体的にコールセンターが迎えうる未来については、ページ最下部のフォームから拙作の「未来のコールセンター」に詳しく記述しておりますので、こちらも併せてご覧ください!

    代表 中村
    最後までお読みいただき、ありがとうございます。
    こちらのフォームから、「ここまで自動化できる!3年後の未来のコールセンターガイドブック」をDLいただけます!
    コールセンターの効率化を検討する際の参考として、ぜひご活用くださいね。
    また以下で、記事中でも紹介したsAI Chatの簡単なデモ動画が視聴できるので、よろしければこちらも合わせてご覧ください!

    2022年の『未来のコールセンター』ガイドブック

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    弊社はAIを最大限活用して3年後(2022年)に『未来のコールセンター』を実現します。
    自然言語処理と音声認識を組み合わせった、音声自動対応に至るまでの開発ロードマップと、その過程でどのような事が可能になるのかについて紹介いたします。

    2022年の『未来のコールセンター』ガイドブック

    2022年の『未来のコールセンター』ガイドブック 自然言語処理と音声認識を組み合わせた、2022年の『未来のコールセンター』で可能になる6種類の顧客体験を紹介します!