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AIをコールセンターシステムに活用できる?コールセンターの人工知能活用について紹介します!

AIをコールセンターシステムに活用できる?コールセンターの人工知能活用について紹介します!

こんにちは!楽テルコラム担当です。

自動車の自動運転技術に注目が集まるAI(人工知能)ですが、音声入力や画像解析など、身の回りでも徐々に実用化が始まっています。人手不足が叫ばれるコールセンターでもAIへの期待が高まり、徐々に導入され始めています。長く人間の手により行われていた業務を「コンピューターが代行する」というAI技術は、コールセンターではどのように活用されているのか、事例を交えてご紹介していきます。

コールセンターの業務効率と対応品質の両方を上げるには

電話対応業務における大きな課題である「オペレーターの対応時間」や「オペレーターの対応品質のバラつき」。
これらの課題解決に有効なのが、クラウド型CRM・CTIシステムです。

着信時ポップアップやIVR(自動音声応答)、自動文字起こしなどの機能を活用することで、コールセンター業務の質と両方を、大きく改善できます。

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目次

    コールセンターの課題

    コールセンターが抱えている最大の課題は、離職率の高さや人手不足です。コールセンターに勤める非正規雇用の社員やパート、アルバイトの年間離職率は約4割と高く、人手不足が慢性的に起きています。
    コールセンターの離職率の高さは、「クレーム対応での慢性的なストレス」「一度に何社もの相手への対応が発生」など、精神的にも肉体的にも不満や疲労がたまりやすいことが原因の一つとして考えられます。またオペレーター業務を行うには、取り扱うサービスや商品について膨大な知識と経験も求められます。これらの習得には時間がかかり、各オペレーターに対する教育コストや手間がかかります。

    コールセンター×AIが注目される背景

    コールセンターに生じる課題についてAIが担う役割は、顧客対応を行うオペレーターの業務サポートです。顧客の問い合わせに対して、最適な回答を迅速に用意するのはベテランのオペレーターでも難しい場合があります。
    一方、AIは与えられたデータから迅速に正確な判断を出すことが得意なため、AIが顧客からの情報を理解して必要な対応を導くことで、対応の平準化、顧客満足度の向上が期待されています。

    AI活用が期待される場面と効果

    それでは、問い合わせや苦情に対応するコールセンターの業務で、AIはどんな場面で活用ができるのでしょうか。電話対応前、電話対応中、電話対応後の3つの場面に分けてご紹介していきます。

    電話対応前

    近年導入が進むのが、AIを活用したチャット機能です。コンピューターに表示されるチャットウィンドウから質問を受け付け、回答が用意されている問い合わせなら自動で対応し、個別対応が必要ならオペレーターが引き継ぎます。これにより、顧客は待ち時間なく回答が得られます。

    オペレーターに電話が繋がる前の時間を利用した自動音声対応にもAIを用いる場合があります。AIが顧客の対応をしながら、「相手が問い合わせたい内容」についてまずは簡易的に聞き取り、その問い合わせ内容に関連する情報の収集を行います。顧客の待ち時間短縮と、適切な担当者に繋げることで対応品質の向上が期待できます。

    また、音声入力の技術でヒアリングした内容を自動で文章化することも可能です。用途・目的に合わせた要約文の生成や、FAQの蓄積などに利用される場合もあります。蓄積された情報が応対品質や顧客満足度の向上に役立ちます。

    電話対応中

    AIを利用した対応支援システムを導入すると、新人でもベテランに近い適切でスピーディーな顧客対応ができるようになります。これは、AIを使った支援システムが顧客の問い合わせ内容をオペレーターとともに聞き、音声認識と自然言語処理を使って、求められる回答を記載した資料を画面表示するというものです。この技術を利用すれば、オペレーターの回答品質の向上やお客様の待ち時間の短縮に繋がります。

    電話対応後

    コールセンターに顧客から寄せられる意見や問い合わせには、重要な情報が含まれています。このデータの活用にAIの役割が期待されています。顧客からの情報が高度な「トレンド分析」や「行動予測」などの将来的なデータとして活用される道が広がります。

    AI導入の注意事項

    様々な役割や効果が期待されるAIですが、同時にコストがかさむことも事実です。コールセンターへのAIの導入にあたって、注意すべき点をみていきましょう。

    まずはAI導入の目的をはっきりさせることです。導入に大きなコストを伴うAIを使って「実現したいことはなにか」という点について社内で徹底的に議論を行い、コストに見合った効果が得られるか試算することが大切です。また、AIとオペレーターの業務のすみ分けについて、あらかじめルール化しておくことも重要なポイントです。AIの検討にあたってよくあるケースとしては、目的なく「AI」というキーワードに惹かれて検討を始め、いざ導入を考えると想定外に予算がかかるという例です。あらかじめ現状発生している業務課題と、それの解決イメージを想定しておくことが重要です。

    次に、AIという発展途上とも言える技術について、きちんと理解することも大切です。AIは進歩を続けていますが、万能ではないため、AIにデータを放り込んでいけば全てが解決に導かれるとは限らず、導入前後には人間の手によるチューンアップが必要だということを、導入する組織内で共有しておきましょう。

    また、AIが関係した処理においてトラブルが発生した場合の責任の所在についても注意が必要です。ディープラーニング技術を使用したケースでは「なぜその判断に至ったのか」という根拠を示すことは困難と言われます。自動対応をAIで行ってミスが発生した場合は注意が必要です。自動化された対応で起こるミスは、顧客満足度を大きく低下させる可能性もあり、運用の際には特に注意を払いましょう。

    まとめ

    コールセンターの業務においても注目のAI技術の汎用性の高さがおわかりいただけたのではないでしょうか。ただし、AIの活用によって便利になる部分はありますが、導入にはそれ相応の費用がかかります。導入を検討する際にはAIの得意・不得意や、自社の課題と目的をよく見比べることが大切です。自社に本当に必要なシステムはなにかを見極め、費用対効果を考えてシステム化にとりかかりましょう。

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    記事執筆者情報

    楽テルコラム編集部

    リスティング広告やFacebook広告の運用、プロダクトサイトのSEOなど、広くWEB施策に携わっています。前職では、世界トップクラスのシェアを誇るCRMシステムの導入支援を通して、様々な企業の業務改善に尽力していました。
    楽テルのコラムではコールセンターやインサイドセールスにおける業務効率化・顧客満足度向上などの例をご紹介していきます!
    好きな料理は「スパイスカレー」です。