・チャットボット
チャットボットは、顧客からテキストで受けた質問に対して、プログラムが自動的に受け答えしてくれるツールです。チャットボットには AI 搭載型のほか、AI を用いないシナリオ型があります。AI 搭載型のチャットボットを用いれば、以下のようなことが可能です。
- 問い合わせ対応の自動化
- 問い合わせ内容のデータ収集および分析
- 対応品質の向上
- オペレーター業務の負荷軽減
- 顧客との接点拡大
AI 搭載型のチャットボットはデータベースから適切な回答を分析・選定し、質問に対して回答を自動で返してくれます。なお、会話内容をログとして蓄積しながら、あらかじめインストールされたデータと合わせ自己学習していくため、質疑応答を繰り返すことで回答の精度を高めることが可能です。
また、チャットボットであれば、オペレーターと直接やり取りすることを嫌う人でも気軽に質問してくれます。電話や問い合わせフォームのみの対応で顧客を逃している、人手不足で十分な対応が行えていないといった課題がある会社なら、チャットボットの導入が解決に繋がるでしょう。
関連記事： 【国内事例】チャットボット導入 1 ヶ月で想定の 2 倍以上の効果を実感
https://www.genesys.com/ja-jp/blog/post/case-study-chatbot-insurance
・ボイスボット（AI 自動応答）
ボイスボットとは、AI の搭載された自動音声応対システムです。コールセンターにおける顧客対応を、AI がオペレーターに変わって行ってくれます。なお、音声合成技術を用いることで、システムでありながら人相手と同じように自然な会話が可能です。ボイスボットを導入すれば、以下のようなことが実現できます。
- 問い合わせ対応の自動化
- 問い合わせ内容のデータ収集および分析
- 対応品質の向上
- オペレーター業務の負荷軽減
- 顧客との接点拡大
顧客からの質問に自動で応答するという点で、チャットボットとボイスボットは変わりません。ただし、チャットボットはテキストであるのに対し、ボイスボットは音声で対応するツールです。電話で話したい、あるいはテキストでのコミュニケーションが苦手という相手に対しては、チャットボットよりボイスボットが向いています。電話対応によるオペレーターの業務負荷が課題となっている企業には、ボイスボットの導入がおすすめです。
・音声認識・テキスト化
音声認識・テキスト化は人の話した音声を解析し、その内容をテキストデータ化するツールです。テキストとして記録した会話内容は、顧客対応を最適化させるための貴重なデータとなります。このツールを用いれば、例えば以下のようなことが行えます。
- 会話内容のテキスト変換
- 会話意図の分析、把握
- 議事録の自動作成
オペレーター業務の品質向上、あるいは問い合わせ後のマーケティング活動に課題を抱えている企業にとって、解決するためのデータを提供してくれます。
・FAQ 作成
蓄積されたデータを解析し、FAQ を自動生成することができます。FAQ を社内で共有すればオペレーターがその情報を検索できるため、業務負荷の軽減や対応品質の向上が見込めるでしょう。具体的には、以下のようなことが可能です。
- 短時間で FAQ を自動生成
- FAQ の共有および検索
顧客から受けた問い合わせ情報が共有できていない、対応に遅れが生じているといった課題を抱えている企業なら、AI による FAQ 作成がおすすめです。
・テキストマイニング
自然言語処理と機械学習により、テキストデータを分析します。分析結果がオペレーター業務の品質向上のみならず、商品開発などにも役立つでしょう。AI テキストマイニングを活用すれば、以下のようなことが行えます。
- リアルタイム分析
- 履歴分析
- リアルタイムアラートの送信
問題が生じた際の意思決定が遅れていたり、オペレーター業務の品質管理に課題を抱えていたりするなら、テキストマイニングによって解決に繋がることでしょう。
・感情分析
自然言語処理によって読み取った会話のデータをもとに、言葉遣いやトーン、表現等の情報から顧客の感情を分析します。また、オペレーター側の音声に用いれば、ストレスの度合いなどを把握することも可能です。
クレームの抑制や対応品質の向上に課題感がある、あるいはオペレーターのストレス状態を把握したい場合には、AI による感情分析が役立ちます。
・プレディクティブ・エンゲージメント
AI による機械学習と予測分析の活用によって、顧客の行動パターンを特定します。これによって、オペレーターは的確なタイミングで対応することが可能となり、顧客満足度の向上に繋がるでしょう。具体的には、以下のようなことが行えます。
- 行動パターンの特定およびセグメンテーション
- カスタマージャーニーの可視化
- エンゲージメントの最適化
カスタマージャーニー戦略に課題がある企業にとって、プレディクティブ・エンゲージメントは力強い味方となってくれるでしょう。
・自動ルーティング（顧客 × 最適なオペレーター）
AI がインタラクションのデータを分析し、顧客に対して最適なオペレーターをマッチングします。顧客の要望やニーズを深く理解し、そのうえでオペレーターがそれぞれの強みを活かし対応できます。このツールによって、以下のようなことが可能です。
- 顧客に最適なオペレーターのマッチング
- ルーティングプロセスの自動化および最適化
顧客満足度の向上を目指す企業なら、自動ルーティングによって顧客に最高の顧客体験が提供できることは大きなメリットとなります。また、オペレーターとのコミュニケーションは企業のブランドイメージにも影響を与えるため、顧客からの評価向上にも効果的です。
Genesys Cloud CX は、ここでご紹介した機能をオールインワンでご提供するクラウド型システムです。月単位のサブスクリプション方式でも利用できるため、コールセンターの繁忙・閑散期に応じた利用数の変更も柔軟に行えます。また、直感的な UI を採用しているため、初めてシステムを利用する方でも短期間で操作を覚えられるでしょう。課題に最適化されたデモを無料で体験していただけますので、ぜひお試しください。
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3. AI 導入におけるリスクや、デメリットは？
AI 導入はコールセンターの業務効率化や負荷軽減、顧客満足度の向上などさまざまなメリットをもたらしてくれます。一方、以下のようなリスクやデメリットも考えられますので、あらかじめ理解のうえで導入を検討してください。
・導入・運用コストがかかる
AI の導入には、初期費用や運用コストがかかります。ただし、導入することで人的コストの削減などといった効果も期待できるため、費用対効果を踏まえて導入サービスを検討しましょう。例えばGenesys Cloud は、プランによりますがユーザー1名あたり月額 9,000 円～となっています。
・AI の精度が低いと逆効果
AI を導入する場合には、音声認識等の精度についても十分に確認しましょう。精度が低いと、例えばチャットボットでおかしな返答を戻すなどしてしまい、かえって顧客満足度の低下に繋がりかねません。顧客を混乱させてしまい、クレームに繋がるといった可能性もあります。デモなどで実際に使用し、十分に精度の高い AI を選びましょう。
・セキュリティ観点の心配
クラウドサービスには外部からの不正アクセスや攻撃等のリスクがあります。万が一の事態では個人情報・機密情報の漏洩等が起こりかねず、高い安全性が欠かせません。Genesys Cloud CX は外部侵入テスト、攻撃防御の自動化、TLS や AES-256 暗号化といった最新のセキュリティ機能を持つため、こうしたリスクにも問題なく対処できます。
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4. コールセンターの AI 導入状況【最新版】
コールセンターの AI 市場は世界的に規模が拡大傾向にあり、年々、国内でも導入する企業が増えています。デロイト トーマツ グループの調査によると、AI を導入している企業の割合は海外で 44％、日本では 49％ と半数近くに及ぶということです。また、コンタクトセンターの最重要戦略として顧客体験（CX）向上を挙げる企業が6割以上となり、今後さらに AI の導入企業は増加することが予想されます。
関連資料：2024 年版コンタクトセンター購入担当者向けガイド
https://www.genesys.com/ja-jp/resources/contact-center-buyers-guide
5. コールセンターでの AI の導入・活用事例
ここで、実際にコールセンターで AI を導入した事例を 3 つご紹介します。
・Graphic Solutions Group（GSG）
Graphic Solutions Group はグラフィックや商用看板業界向けの機器・消耗品・サービスを提供しています。スーパーバイザーとオペレーターは1 日 1,200 件もの電話と同時に Web サイトを経由したメッセージにも対応しており、事業が成長する一方でサービスレベルの低下、そしてオペレーターと顧客双方での満足度低下が課題となっていました。当初はオペレーターの増員を考えていたものの、原因はオペレーター数ではなくスケジュールにあることが判明。そこで Genesys Web Messaging を導入したところ、以下のような成果に繋がったという事例です。
- 売上損失の 95% を回避
- 新規人材採用コストを 25 万ドル削減
- サービスレベルが 87.5% 向上
- 収益が 32% 増加
- 従業員への報酬と表彰の公平性が向上
詳細はこちら；https://www.genesys.com/ja-jp/customer-stories/gsg
・Schneider Electric
Schneider Electric はエネルギー管理や産業の自動化に向けたデジタル変革を牽引し、さまざまな産業やビル、住宅等の効率性および持続可能性に関する将来の課題に取り組んでいます。自社の製品およびサービスのデジタル化、そしてシームレスなオムニチャネル体験を提供することを目標に戦略を立案。そこで、Genesys Engage オンプレミス・ソリューションから Genesys Cloud プラットフォームに切り替えました。その結果、以下のような成果をあげています。
- チャットによる対応が 6% 増加
- ソリューションの簡素化、安定性、パフォーマンス向上
- 顧客満足度が向上
- オペレーターの業務効率化
詳細はこちら：https://www.genesys.com/ja-jp/customer-stories/schneider-electric
・Uplift
Uplift は旅行業界の主要ブランドと提携し、手数料無料の支払いプランを提供している企業です。事業が急成長した一方、テクノロジーには改善の余地があり、コンタクトセンター・ソリューションと専任のカスタマーサービス・チームの必要性が高まっていました。従来のコンタクトセンター・モデルでは拡張性に欠け、処理に対応し切れていなかったようです。そこで、オムニチャネル、AI、高度なレポート作成、指標追跡といった機能を兼ね備えたシステムへの切り替えを検討し、Genesys Cloud プラットフォームを選択。その結果、以下のような成果をあげています。
- 40% の生産性向上
- オペレーターによる電話対応が必要な問い合わせを 15% 削減
- 自動音声応答装置（IVR）による自己解決率が 40% に到達
- 2,500 時間の節約
詳細はこちら；https://www.genesys.com/ja-jp/customer-stories/gsg
このほかにも、多くの企業が AI 活用による成果をあげています。具体的な事例については、以下よりご覧ください。
トップブランド 5 社に学ぶ AI 活用事例
https://www.genesys.com/ja-jp/resources/five-ways-leading-brands-use-ai
6. コールセンターに AI を導入するときの流れ
コールセンターへの AI 導入は、以下のような流れで進めていきます。
- 現状の課題・KPI の明確化
- AI ツールの選定
- 必要なデータの入力
- 試験運用および本稼働
それぞれの行程について、詳しく見ていきましょう。
1. 現状の課題・KPI の明確化
まずは AI 導入によって解決すべき課題、そして KPI を明確にします。コールセンターにおける具体的な KPI としては、「応対品質」「効率性」「顧客満足度」「従業員のパフォーマンス」という４つの視点から設定・向上させることが望ましいでしょう。
関連記事：コールセンターに欠かせない重要指標やKPI管理のコツを徹底解説
https://www.genesys.com/ja-jp/blog/post/important-kpi-for-call-center
2. AI ツールの選定
具体的な AI ツールを選びます。AI ツールといっても機能等は多様なため、課題に応じて必要な機能を洗い出したうえで比較検討することが重要です。また、スムーズな導入においては操作性も重要ですので、デモを用いて実際の使い心地も確認しましょう。
3. 必要なデータの入力
想定される質問および回答、シナリオといったデータをシステムに入力します。AI は蓄積されたデータ量が多いほど精度が高まるため、十分なデータ量が必要です。過去のやり取りなどから、事前に入力すべきデータを整理しておきましょう。
4. 試験運用および本稼働
データ入力を完了したら、まずは試用運転を行いましょう。ユーザー目線での使用感と共に、AI による対応に問題が生じていないか確認します。不正確な返答などが見られれば、改めてデータを見直しましょう。その後、問題ないと判断すれば本稼働へと進みます。
7. AI を活用して、課題を解決しよう
コールセンターでの AI 導入について、具体的な事例を挙げながらメリットや導入の流れなどを解説しました。すでに多くの企業が AI を導入しており、業務効率化や顧客満足度の向上といった成果をあげています。
ただし、AI と言ってもチャットボットやボイスボット、テキストマイニングなど種類は多様です。まずは自社の課題を明確化し、その解決に必要なものを選びましょう。また、サービス導入に当たっては AI の精度やセキュリティ性の高さなども重要です。本記事の内容はもちろん、以下でもコールセンターでのAI活用に活かせる情報をご提供していますので、参考にご覧ください。
カスタマーサポートにおける生成 AI 入門
https://www.genesys.com/ja-jp/resources/get-started-generative-ai-101
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