AIが電話でお問い合わせ対応!コールセンターで活躍するAIまとめ

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コールセンターでAIの導入が進んでいます。

例えば、三井住友海上火災保険はコールセンター業務にAIを導入し、問い合わせの時期や内容の傾向を分析した上で人員配置や表示するFAQの最適化をしています。

今まで人が行なっていたオペレーター業務をAIが担うようになれば、大幅な業務効率化になるのではないでしょうか。

そこで今回は、コールセンターにおけるAI活用をご紹介していこうと思います。

 コールセンターでは人手不足が深刻

コールセンターは他の業界に比べて、人手不足問題が深刻です。

実際、2019年3月のコールセンターの求人倍率は1.6倍と高い水準が続いています。

それ加えて、コールセンターはコールセンター・ジャパンが実施している調査によると、2018年では6割近くの企業で離職率が3割を超えており、ほとんどを派遣社員で補っているのが現場です。

そういったことから、コールセンターは非常にスタッフの業務負担が大きい職場と言えます。

AIがオペレーターに変わって電話対応

コールセンターの人手不足問題、AIの活用で解決することができます。

コールセンターに寄せられる電話は、予約やお問い合わせなど、ある程度決まった目的の場合が多いです。

そのため、マニュアルや予約システムを予めAIと対応させておき、顧客からの要望に合わせた対応をすることでコールセンター業務をAIで自動化することができます。

 使用される技術は音声認識

コールセンターAIに使用される技術は音声認識です。

音声認識とは人の声や音などの音声データをAIが学習・分析する技術のことをいいます。

電話対応をメインにしたコールセンターでは、顧客からの電話をAIが聞き取り適切に返答しなければなりません。

そのため、コールセンターにAIを導入するには音声認識は1つの大きな鍵となります。

コールセンターAIまとめ

 富士通

引用:https://www.fujitsu.com/jp/

オペレーターと顧客の会話をリアルタイムに音声認識しテキスト化し、その文章をクリックするだけでFAQ検索を簡単に実行することができます。

特によくある質問はAIに任せることで、業務の効率化や利用者の利便性・顧客満足度の向上に貢献します。

また、貴重な人員をより高度な業務にシフトすることもできます。

U-NEXT マーケティング

引用:https://unext-marketing.jp/

AIによる音声認識技術で電話でのお問い合わせに自動で返答します。

人の発する言葉をAIが認識し、辞書やデータベースに基づいた適切な回答を抽出して、音声合成で回答します。

応対履歴はそのまま音声とテキストで保存できます。

 ベルシステム24

引用:https://www.bell24.co.jp/ja/index.html

幅広い業界のコールセンターに対して、お問い合わせ業務自動化ソリューションを提供しています。

高精度なAIの検索アルゴリズムによって、コミュニケーションの一部を自動化し顧客の課題解決をサポートします。

 Rebot(リボット)

引用:https://rebot.resola.ai/

コールセンターにチャットボットを組みわせたAIサービスです。

AIがユーザーの発言を理解し、適切な返答をします。

重要な場面は人が対応することもでき、コンバージョンにつながる見込み顧客や複雑な内容については、オペレーターが適切に返答できます。

 GoQSmile(ごくースマイル)

引用:://goqsmile.com/

AIによるチャットボットです。

AIがスタッフに変わって、顧客からの質問に即時その場で返答します。

まるで人間と話しているような自然さが特徴で、LINEとも対応しています。

Amazon Connect

引用:https://aws.amazon.com/jp/connect/

クラウド型のお問い合わせ対応自動化サービスです。

コールセンターに必要な大半のシステムを画面上の簡単な操作だけで構築することができます。

初期費用なし。通話時間に応じた課金体系ですので、どんな企業であっても始めやすいのが特徴です。

カラクリ

引用:https://karakuri.ai/

コールセンター専用チャットボットです。

現場の顧客対応担当者が使うことを前提として開発されているため、専門的な知識がなくても直観的に使用できるように設計されています。

そのため、ITにそれほど馴染みのない企業でも使いやすいと言えます。

ピクポン

引用:https://service.pickupon.io/

通話の重要な箇所を書き起こしてくれるAIです。

ピンポイントで共有すべき情報を簡単に共有でき、文字として記録する手間を削減することで、口頭でのやり取りを効率化できます。
また、顧客の性格の傾向を定量的に分析する機能もついています。

ミーテル

引用:https://miitel.jp/

電話営業や顧客対応の様子をわかりやすく可視化してくれるサービスです。

電話営業や顧客対応をAIで分析して可視化することで、成約率を上げるのと同時に、解約率と教育コストを下げることができます。

初心者でも使いやすいのが特徴です。

コグニティ

引用:https://cognitee.com/indexJ.html

セールスやプレゼン、人事面談といったコミュニケーションを定量的に評価する解析サービスです。

ビジネスにおけるコミュニケーションをどうすれば効果のあるものにできるのか、わかりやすく筋道を立てることができます。

少ないデータ量でも特徴量を検出できるのもメリットです。

コールセンターAIの活用事例

三井住友銀行

引用:https://www.smbc.co.jp/より引用

三井住友銀行では、コールセンター全席でIBM Watsonを導入し、営業店から本部への照会業務に活用しています。

問い合わせの内容を音声認識システム「AmiVoice」がリアルタイムでテキスト化し、Watsonが業務マニュアルやFAQから問い合わせ内容に対応する回答候補をオペレーターに提示します。

今後は、国内与信業務に関わる行内での照会応答業務や法人顧客からの問い合わせ対応などにも導入していく予定です。

みずほ銀行

引用:https://www.smbc.co.jp/より引用

みずほ銀行ではAIを使って、お問い合わせに対する返答候補表示に取り組んでいます。

お問い合わせに対する返答は依然として人力ですが、会話の内容から次々に回答候補が提示されます。

今までの紙ベースのマニュアルでは、対応中に該当箇所を探すのに時間がかかっていました。

しかし、このAIが導入されたことで、顧客からのお問い合わせにすぐに返答できるようになり大幅な業務効率化につながりました。

レオパレス21

引用:http://docodoor.net/logo/logo0044m/

レオパレス21は全国5拠点のコールセンター全席に、アドバンスト・メディアによる、コールセンター向け音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite3」を導入しました。

質問に応じたFAQをAIが自動で画面に表示し、オペレーター支援を行っています。

結果として、顧客を待たせることなく、資料に沿って正確な返答を行えるようになりました。

まとめ

深刻な人手不足に悩むコールセンター。AIの力を使えば、人が行なっていた業務をどんどん自動化し、人手不足を解決することができます。

コールセンターAIはまだまだ発展段階にあります。

今後は、コールセンターにおけるAI活用の幅がさらに広がり、お問い合わせは完全にAIとの会話になる日も近いかもしれません。

2019年10月18日 2019年11月7日更新

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