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  • AIを使った未来のコールセンターは3年後にここまで出来る!
  • AIを使った未来のコールセンターは3年後にここまで出来る!

    最終更新日:2019年2月14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。 最近、楽天市場のキャンペーンポイントが付与されなくて問い合わせをしてたのですが、単純にアカウントの切り替えミスで平謝りした中村です。 カスタマーサポート業界ではAIの活用が徐々に進んでいますが、弊社では顧客体験はまだまだ発展途上だと捉えています。 そこで「未来のコールセンターのあるべき姿」と、それを実現するための2022年までの弊社の開発マイルストーンをご紹介します!また、この記事の最後には、「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」をプレゼント致しますので、ぜひ最後までお付き合いくださいね!

    2018年現在のシステムでできること


    すでに開発が完了し実際に利用されている2つの機能を紹介いたします。

    自然文検索できるFAQシステム

    コールセンターにおけるマニュアルは紙媒体であったり、各人のメモであったり、アナログのセンターが多いです。
    一方で、電子マニュアルである『FAQシステム』を導入しているセンターも多くあります。
    しかし、既存の『FAQシステム』は、

    ・キーワード検索なので、表現が異なったり複数キーワードになると見つからない
    ・過去の履歴全てを検索するので、キーワードを少なくすると逆に候補が多すぎて見つからない

    という課題がありました。
    弊社が提供しているAI使ったFAQ検索システム『sAI Search』は、自然文を使った検索が可能で、例えば、
    ・トイレに行きたい
    ・お手洗いの場所はどこですか?
    ・すみません、我慢できません
    のような異なる表現も同じ意味だと認識でき、適切な回答を提示することが可能になります。

    事前ヒアリングの自動化

    次にご紹介するのは事前ヒアリングの自動化です。
    顧客から電話で問い合わせを受ける時、オペレーターはまず顧客の前提条件を確認します。
    その後に回答できる内容なら回答し、そうでないなら1つずつ可能性を確かめながら、問い合わせに対処していきます。
    この事前ヒアリングにはそれなりの時間(=コスト)がかかる上に、顧客側も一々説明することをもどかしく感じます。
    この問題を解決するため、弊社の『sAI Search』はウェブ上の公開したFAQに、事前ヒアリング機能を設置しました。
    顧客は解決したい問題を見つけ、自身の状況を選択していくと適切な回答が得られます。
    それでも解決しない場合、オペレーターに連絡することになりますが、自身が選択した内容に応じたIDが発行されるので、通電した際このIDを伝えることで、もどかしい事前ヒアリングが不要になります。
    事前ヒアリングを自動化すると、もう一つ大きな利点が得られます。
    それは、オペレーター側の詳しい知識が不要になるということです。
    顧客に適切なヒアリングをしていくためには、オペレーターにそれなりの知識と経験が求められます。
    そのヒアリング項目をシステムにインプットし、顧客自身に選択をしてもらうことで、知識が少なくても対応できるようになります。

    代表 中村
    次に、弊社が考える近未来のコールセンターに向けた開発マイルストーンを年ごとに紹介していきます!

    2019年:SV業務の負担を軽減する補助システム

    2019年は人材不足がより深刻なスーパーバイザー(SV)の業務負担を軽減するシステムを開発していきます。

    追加・編集すべきFAQの提示

    FAQシステムは継続的に運用していくことで、よりよいものに成長していきます。
    具体的に行う作業は、下記の2つです。

    ・存在しないFAQの新規追加
    ・わかりにくい回答文の編集

    そしてこの業務を担うのがSVです。
    現状は、オペレーターが入力した履歴からSVが自ら追加・編集すべきFAQを判断しているのですが、
    GoogleAdwardsのように、AIが蓄積されたデータをもとにSVに候補を自動で提示してくれる機能を開発します。

    オペレーターの感情モニタリングシステム

    SVのもう1つの大きな業務が、オペレーターの管理です。
    オペレーターの仕事は顧客からのクレームに対応することも多く、かなりストレスが溜まります。
    その結果、激高して顧客に不適切な発言をしたり、自身が退職してしまうのを防ぐために、SVは常に目を配っています。
    オペレーターが数人であれば常時チェックすることができますが、10人を超えるとそれも難しくなります。
    そこで、SVの代わりにオペレーターの状態チェックに役立つのが感情モニタリングシステムです。
    オペレーターの表情・姿勢・話すスピード・声の高さなど、画像と音声データを分析することで、感情を可視化します。
    通常時と比較して、感情が乱れているオペレーターがいればSVに自動で通知が送られます。
    この通知を受け、SVはフォローを必要としているオペレーターを効率的に見つけることができる、という仕組みです。

    2020年:音声認識の実用化による工数短縮


    現在、音声認識エンジン活用による効率化は実用的な水準に達しているとは言えません。
    弊社として、音声をテキストに変換する音声認識エンジンの開発は行いませんが、
    音声認識しやすいハード面の設計(ノイズが入りにくい空間、マイク)と、変換されたテキストを認識するAIの機能拡張、CTIとのシステム連携を進めることで、
    音声認識を実用的なレベルまで高め、以下の2つの業務に適用します。

    オペレーターへのリアルタイムでのFAQ提示

    現在のFAQシステムは、顧客の質問内容をオペレーターが聞き取り、FAQシステムに入力して検索するという方法で使われています。
    しかし、オペレーターのタイピング速度が不十分な場合や顧客の意図を理解できない場合、顧客を待たせてしまい、対応時間が長くなってしまいます。
    そこで、通話内容から妥当なFAQを自動でオペレーターへ提示するシステムを構築します。
    これにより、オペレーターは提示されたFAQの中からベストな回答を選択し、読み上げるだけで対応が完了することになります。

    通話内容の要約による後処理の自動化

    通話内容を記録する後処理は手間がかかり、また応対時間が長くなれば長くなるほど内容を覚えているのは難しいと言えます。
    そこで、オペレーターの応対中、音声認識機能を用いて通話内容をテキスト化します。
    そこからノイズの削除・要点の抜き出しを行い、要約を自動生成します。

    2021年:カスタマーサポートにおけるユーザー体験の向上


    カスタマーサポートにおけるユーザーの体験を向上させること、具体的には今までにないより良い問題解決体験がテーマです。

    聞きたいことがテキスト化できていなくても検索できるシステム

    (良いか悪いかの議論は置いておいて)自分が解決したい課題をうまく言語化できていない顧客もいます。
    そのような顧客はコールセンターに問い合わせする場合もあれば、問い合わせずに諦めてしまう場合もあります。
    そこで、うまく表現できない場合にも課題を解決できるFAQシステムを開発します。
    具体的には、いくつかのタグを提示し、選択したタグによって更に別のタグを提示し、質問文を絞り込んでいくUIです。
    顧客は思い浮かぶキーワードを選択していくだけで、言葉として整理されていなくても疑問を解消できます。

    ビジュアルIVRによりユーザー体験の向上

    通常のIVRでは、ユーザーにとって不要な情報も含まれている音声案内を最後まで聞かなければならず、必要な情報を聞き逃したとしても戻って聞き直すことはできません。
    誰もが一度はもどかしく感じたことがあると思います。
    かといって、Webページを閲覧したがらない顧客もいます。
    そのような顧客のために、電話での問い合わせをWebページに誘導し、音声案内される選択肢をWeb上で選択できる仕組みがビジュアルIVRです。
    Webへの誘導では、ユーザーの許可を得てSMSでURLを送付します。
    Web上で選択肢を入力すると音声の案内もそれに従って、変わっていきます。

    2022年:スピーチtoスピーチの完全自動化


    そして22年に要素技術の集大成として、音声通話の完全自動化を実現します。
    これにより、顧客は待ち時間無く、オペレーターも最少人数で対応することが可能になります。

    電話でのスピーチtoスピーチ

    スピーチtoスピーチは顧客が電話で質問をし、AIが音声を用いて回答することで、会話のやり取りをするシステムです。
    まず、顧客の質問を音声認識でテキスト化し、認識した質問文に対する回答をAIが提示、テキストから音声への変換により応対が完了します。

    Web上でのスピーチtoスピーチ

    そしてこの技術を使って、さらにユーザービリティを高めたのが、Web上でのスピーチtoスピーチです。
    例えば、ECサイトやWebサービスを閲覧しているユーザーが、疑問を持った場合を想定してください。
    Webページを閲覧しているユーザーにとっては、そもそも電話をかける行為が手間になります。
    そこで、Webサイト上に音声認識機能を搭載したアバターを設置します。
    このようなアバターによる自然言語解析を可能にすることで、サイト上で顧客からの音声での問いかけに応対することが可能になります。
    このシステムの導入により、まず、単調な質問はほとんどサイト上で解決することが見込まれ、また、その効果で入電数の大幅な削減に貢献することが予想されます。
    チャット形式だとわかりづらい、かといって電話するのも気がひける単純な質問の解決を図ることができます。

    まとめ

    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。

    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

    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。