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事例・関連記事

コールセンターがAIを導入することで劇的に解決する課題とは?

コールセンターを運営している企業において、導入を検討するケースが増えているのが、システムに人工知能(AI)の技術を活用することです。実際にコールセンターにAIを導入することで、どのような課題を解決できるのでしょうか。

「人間」に依存することでコールセンターが抱える課題

コールセンター(コンタクトセンター)やお客様相談室などの窓口を運営している企業の課題の一つに、顧客へのサービスレベルの維持・向上が挙げられます。コールセンターの目的は、商品の紹介・受注はもちろん、顧客が抱える疑問や不安を解消することによって信頼関係を深めることです。これまではその役割のほとんどをオペレーターに頼っていたために、次のような課題が生じていました。

  • AHT(平均処理時間)の長さ
  • 教育が難しく、時間がかかる
  • 「離職率9割」といわれる離職率の高さ

これらの課題はそれぞれが密接につながり合っていることが特徴です。離職率の高さは、クレームをはじめとする顧客対応に関するストレスに加え、覚えることの多さも原因になっています。さらに会社側からのAHT短縮への要請もあるでしょう。

こうして離職率が高くなると、経験が浅いオペレーターに頼らざるを得なくなります。教育にはさらに時間がかかり、AHTは一向に削減できない、そしてサービスの質をなかなか向上できないという事態に陥ってしまうのです。

仕事のストレスのイメージ

AIはこんなシーンでコールセンターの課題を解決

これまで人間が行っていた業務をコンピューターが代行するAIの技術は、さまざまな業界において注目を浴びています。コールセンターにおいても大いに役立つと考えられ、導入する企業がどんどん増えているのです。すでに活用している企業では、次のようなシーンでAIが活躍しています。

人工知能(AI)のイメージ

活用事例1:コールの最初の段階や定型回答をAIが担当

「ご注文の方は1を押してください」のように、IVR(自動音声応答装置、Interractive Voice Response)の自動メッセージが対応することは、今では一般的になりました。近年、最初の段階で「機器が動かない」といったエンドユーザーの発言に反応してAIが担当を振り分けるシステムも登場しています。

電話に限らず、ホームページなどから寄せられるチャットでの問い合わせに対して、テキストによる回答を無人で返すシステムもあります。テキストでの回答で解決できない場合には、オペレーターに繋ぐことでAHTの削減に貢献します。顧客からのコールの目的がよくある内容や限定的なものだった場合は、この段階で対応が終了することもあります。

活用事例2:新人オペレーターを支援

顧客対応を行うオペレーターに対し、AIが主導し、オペレーター画面上にアドバイスや回答案を提示します。対話状況や内容はリアルタイムでスーパーバイザーがモニタリングできるため、必要に応じてスーパーバイザーがアドバイスを加えることも可能です。

自動化や半自動化により人件費削減や顧客満足度に貢献

ご紹介してきたように、コールセンターシステムにAIを導入することで、時間外対応はもちろん、オペレーターにつなぐ前の段階の対応、そして新人オペレーターのサポートを行うことができます。

人工知能の分野の中でも近年、特に大きく飛躍しているのが、「チャットボット」にAIを活用した自動会話プログラムの技術です。OKIでは、コンサルタントが顧客の真のニーズを引き出す技法である「ラダリング技法」を用いたAI対話エンジン「Ladadie(ラダディ)」を提供しています。ラダリング技法とは、対話を繰り返すことで文脈を理解し、顧客の質問や回答の内容だけではなく、その人の特徴や傾向に応じてニーズを導き出すという方法です。「Ladadie」により、コールセンターが抱える課題を解決することができます。

チャットのイメージ

問い合わせの最初の段階や定型回答をシステムで行い、AHTの長さを短縮

顧客の質問に含まれるキーワードに反応して機械的に一問一答を繰り返すのではなく、データベースや回答傾向を参照しながら顧客の状況を想定して、質問の内容を受け止めた上で回答や絞込みを行います。たとえば、「以下から選んでください」ではなく、「それならば、○○がいいと思います。いかがですか?」のようにチャット上で「対話」を行い、顧客が望むゴールに近づけたうえでオペレーターに引き継ぐことが可能になります。これまでよりシステムが担える業務範囲が増えることにより、オペレーターのAHTの短縮につながります。

適切な回答案で、教育にかかる時間を軽減

顧客へスムーズに対応できるような適切な回答やベテランオペレーターによる回答例をAIがオペレーター画面上に提示し、対話を主導します。これにより、顧客の疑問や不安を解消するまで対話を繰り返すことができるため、新人オペレーターであってもベテランに近い対応を行うことが可能になるのです。教育にかける時間を短縮できるばかりか、新人オペレーターは業務をこなしながら自分のスキルを磨くことができるでしょう。

新人オペレーターのイメージ

クレームや教育の厳しさをクリアすることで離職率を改善

上でご紹介したような課題の解決により、離職率の高さにつながっていた顧客からのクレームや教育にかかる時間の長さ、AHT短縮へのプレッシャーがそれぞれ改善されます。コールセンター特有の問題がクリアできることにより、オペレーターの離職率も下がっていくことが期待できるのです。

将来的には完全無人応対

コールセンターCTIシステムと音声認識・音声合成を組み合わせ、さらに顧客の音声認識精度に関わる課題(音量、ノイズ、訛り等)について将来解決された場合、一次受けのチャットシステムを無人音声応答システム化することが可能となります。このケースでは、AIと顧客の対話レベルの向上に伴い、オペレーターへの電話引き継ぎが少なくなるため、前述の課題解決に繋がります。

AI対話エンジン「Ladadie」でコールセンターの課題を解決

このように「Ladadie」は、顧客に寄り添った対応が可能なコンサルタントのようなシステムだといえるでしょう。コールセンターシステムの顧客対応における質とオペレーターの質を、ともに向上させることができ、ひいては人件費削減や顧客満足度アップに貢献します。Ladadieについては商品サイトもご覧ください。


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本記事は2017年8月に掲載しました。記事中に記載する数値、固有名詞、市場動向等は掲載日現在のものです。



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