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コールセンターにおけるAI活用とは?チャットボットやSMSシステムとの関係性を解説

顧客満足度向上や収益改善のために、コールセンター業務の効率化は欠かせません。
近年、AIの活用により人手不足解消や応対品質の維持に取り組む企業が増えてきました。
ここでは、コールセンター業務にAIがどのように活用されているか、またそれらとチャットボットやSMSとどのように関係しているのかについて解説します。

【なぜコールセンター業務にAIが活用されているか?】

まず初めに、コールセンター業務においてAI技術の導入が進んでいる背景について説明します。
コールセンター業務は以下のような課題を慢性的に抱えており、それらをAIが解決できるのではという期待が高まっています。

●コールセンター業務は人手不足に陥りやすい

コールセンター業務には、事務的な対応で済む問い合わせだけでなく、専門的な内容の問い合わせも頻発します。
また、場合によってはクレーム対応に追われるケースもあり、精神的な負担の大きい業務と言えるでしょう。

退職率も高く、オペレーターがなかなか定着しないというのが実情です。
業種によっては24時間対応が必要になる可能性もあり、人手不足の状態に陥りやすい傾向があります。

●対応品質を維持するためにはオペレーターの教育コストが必須

上記の通りオペレーターの定着率が低いことに加え、高い顧客満足度を維持するためには、それぞれのオペレーターに知識と経験が備わっている必要があります。
対応の品質が著しく悪い場合は、顧客が離脱してしまうだけでなく、悪評が広まってしまうリスクも考えられるでしょう。

オペレーターをただ配置すればいいということではなく、顧客との関係性を向上させるには、オペレーターへの十分な教育が不可欠。
従来の人的資源に依存したオペレーター業務には、コストがかかりやすいという課題があります。

●ITツールの普及によりチャネルが増加して業務が複雑化した

従来のコールセンターは、電話・FAX・メールでの対応がほぼすべてを占めていました。

しかし、現在はそれらに加え、ホームページの問い合わせフォーム、LINEなどのメッセージツール、SNSからのダイレクトメッセージ等、対応するべきチャネルが増加してきています。

これにより、業務がますます複雑化し、オペレーターの負担も比例して大きくなっています。

【コールセンター業務を効率化するAI技術とは?】

ひと口にAI技術を活用するといっても、AIにはさまざまな種類があります。
なかでも、コールセンター業務の効率化に活用される代表的なAIは下記の3種類です。
音声認識・音声合成・自動会話をすべて含めて「AI自動応答システム」と呼称する場合もあります。

●音声認識

音声認識とは、顧客が電話で話した内容をAIが解析し、文字に変換するAI技術です。
身近な例では、SiriやGoogle Homeにも利用されているため、イメージしやすい方も多いかもしれません。

実際の処理としては、「Hey Siri」や「OK Google」といった起動ワードをシステムが認識すると、音声待機状態に入ります。
そこで発せられた音声に対し、それぞれの端末でリクエストが返答される、というフローになっています。
コールセンター業務の他には、議事録の自動作成などにも活用されている技術です。

●音声合成

音声認識が顧客の要望や質問を聞き取るのに用いられるのに対し、回答する際には「音声合成」という技術が利用されています。
従来から、IVR(自動音声応答装置)により「〇〇の方は1のボタンをプッシュしてください」といった定型文で応答する技術はありました。
しかし、近年ではディープラーニング技術の発展により、より自然な話し方で応答がされるようになってきています。

●自動会話

ホームページやLINEなど、オンラインでの問い合わせを効率化する役割を担っているのが、「自動会話」技術です。
企業のホームページを閲覧していて、画面上に「チャットでお問合せください」というポップアップが出てきた経験はないでしょうか。
こうしたチャットボットには大きく分けて、「シナリオ型」と「AI搭載型」の2種類があります。

「シナリオ型」は用意された定型文と選択肢の中から適切なものを回答するフロー。
「AI搭載型」は、機械学習によって質問の意図を自動で把握して回答するフローとなっています。
機械学習のためにある程度の時間を要するデメリットはありますが、AIの習熟によって精度が高まっていくAI搭載型には、人手を介さずに問い合わせを完結できるという大きな利点があります。

【コールセンター業務にAIを導入した事例】

●SMBCグループ

SMBCグループは2016年よりAI搭載型チャットボットを導入し、照会に対する自動応答でヘルプデスク業務効率化に着手しました。

それまでは、マニュアルは完備されているものの、オペレーターが求める情報に辿り着けず、応対品質の標準化が達成されていない状態でした。
また、人的資源に依存していたことで対応待ちが発生しており、対応数の増加も課題となっておりました。

AI搭載型チャットボットを導入後は、月当たり平均利用数710件に対してチャットボットで640件が完結し、完結率90%という素晴らしい成果を挙げています。

参考URL:https://www.boj.or.jp/announcements/release_2018/data/rel180810d4.pdf

●新生銀行

2019年に、電話でのやりとりをテキスト化して顧客の興味や関心など多くの情報を蓄積するAIソリューションを導入し、業務負荷軽減を図っています。
具体的な数値は明らかになっていませんが、問い合わせ対応後のオペレーターの入力作業の手間が大幅に削減されるだけでなく、電話オペレーターの回答支援まで対応しているシステムであるため、オペレーター教育コストの削減が実現されている可能性が高いでしょう。

参考URL:https://www.shinseibank.com/info/news200331_voice_recognition.html

●U-NEXT

2019年に、コールセンターへの問い合わせ対応を自動で行うAIロボットサービスを導入しました。
特徴的な点としては、音声合成技術を備えたAIが適切な回答を自動で行うだけでなく、SMS配信サービスと連携することで、顧客の希望に応じて回答内容や参考となるURLをメッセージ配信できることです。

顧客が知りたい情報に対してダイレクトかつ確実にリーチできるため、より快適な問い合わせの完結が期待できます。
より一層の満足度向上および、コンバージョン率の改善も見込めるでしょう。

参考URL:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000398.000003515.html

【SMSとAI技術の併用でコールセンター業務を効率化しよう】

コールセンターに活用されているAI技術の紹介と、具体的な事例をいくつかご紹介しました。
U-NEXTが取り組んでいる通り、コールセンターへのAI技術導入とSMS配信サービスを併用することで、より柔軟で多彩な対応を行なうことが可能になります。

24時間365日の対応とともに、顧客が求める情報を提供するには、SMSの併用が必須といえるでしょう。
SMS配信サービスの「絶対リーチ!SMS」であれば、API連携によってさまざまなシステムとの併用が可能です。
ご興味ありましたら、下記のページより詳細をご確認の上、お気軽にお問合せください。

https://aicross.co.jp/zettai-reach/

絶対リーチ