日々進化を遂げる人工知能(AI)技術。AIが得意とする分類解析に加わり、言語解析能力や感情認識能力の向上、チャットボットの普及により、さまざまなテクノロジーとの融合が実現しつつあります。

たとえば、お客様の問合せにAIが感情をもって自動回答できるような時代が、近い将来訪れるかもしれません。
今回は、コールセンター業務でのAI活用事例をご紹介します。

 

コールセンター業務におけるAIの活用

 

企業のコールセンターでも、AIを取り入れています。従来コールセンターにはマニュアルがそろっていたことや、過去のお客様とのやり取りがデータ化されていることから、AIの参入障壁が低かったことも要因です。さらに、熟練オペレーターのスキルがAIの活用で経験の浅いオペレーターでも取り入れられるなどのメリットも多く、積極的に利用されています。

 

適切な回答の抽出・表示

多くのマニュアルや過去の回答データを学習させたAIに対し、オペレーターが質問を入力すると、AIは確信度の高い順から回答を表示します。

次に、AIがお客様へ自動回答するのではなく、オペレーターが最適な回答を選択して応対します。AIの自然言語解析能力により、自然な質問文で適正な回答を得られるため、新人のオペレーターの教育にも活用できるでしょう。

 

チャットボットによる自動応答

オペレーターが介在しない、完全に自動化された応答システムです。先ほどの例と同様、マニュアルと過去の回答履歴を学習させたAIが適切な回答をおこないます。AIが回答できない質問のみオペレーターにつなぐようにすることにより、人的作業の負荷や人件費の削減が可能です。また24時間応答できるため、顧客満足度向上にもつながります。

 

対応品質の改善

お客様からの問合せやクレームを、AIの自然言語解析能力を利用して自動解析し、自社のナレッジとして蓄積します。それらのデータは、応答品質の向上や社内トレーニングにも活用できます。さらには開発部門や品証部門とデータを共有することで、新製品の開発や品質改善への活用も可能になるでしょう。

 

蓄積した対応データの自動分類

お客様とのやり取りで蓄積されたデータは、AIによって自動的に分類されます。自然文の文脈を読み取れれば「岡山さんが岡山へ出張する」などの文言からも人名と固有名詞の切り分けも可能となります。また文節の理解や文化の識別(お好み焼きは大阪が有名など)もおこなった上で応答データを構築し、それらを活用可能なデータとして蓄積できます。

 

AIを使った活用事例

 

 

人の感情もAIを使って解析し、コールセンター業務に活用されるようになりました。オペレーターとお客様との会話のなかで、イントネーションやアクセント、声のトーンや高さを分析して定量化します。そこからお客様の現在の満足度を把握し、オペレーターが把握することも可能です。

チャットボットによる自動応答も、BtoCサービスをおこなう企業にとって重要になりつつあります。チャット(対話)形式での問合せは、お客様が都合の良いときに気軽に利用できるなどの利便性から、急速に普及しています。企業側から見ても、24時間365日対応可能となる上、コストも抑えられることで積極的な導入が図られています。

 

AIがコールセンターの業務を効率化

インターネットの普及で、企業と消費者が直接つながることも増えました。エンドユーザーへの迅速な対応の必要性が増すことで、人的リソースの長期的な維持やトレーニングの必要性など、企業側での課題も多くなっています。

これらの課題に対しても、AIの導入でオペレーター業務の効率化を図っています。さらには自動分類・分析により社内にデータを蓄積し、新たなAI活用につなげることも期待されています。

 

まとめ

今回は、コールセンター業務へのAI導入例についてご紹介しました。

お客様とオペレーターが直接会話し、きめ細やかな対応をおこなってきたコールセンターに、人と同じ対応が可能になりつつあるAIを導入することで、業務効率化・生産性向上が期待できます。また、問合せデータの分類・分析をAIがおこない、業務の質自体の向上も図れるでしょう。生産人口の減少や、政府の働き方改革により求められる仕事の効率化実現に、今後さらなるAIの貢献が期待されます。

 

 

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