最終更新日:2024-01-05
コールセンターの業務効率化や自動化のために、AI対応システムの導入を検討している方へ。AI機能の詳細や活用例と、おすすめのAIコールセンターシステムを3タイプに分けてご紹介します。
コールセンターは人手不足が常態化しているうえ、オペレーターの育成にかかるコスト・工数の負担も大きいことから、AIによる自動化が期待されています。特に最近は、生成AIの登場によって、自動化の適用領域が広がっています。
コールセンターにおけるAIを活用した自動化の例には、主に以下のようなものがあります。
上記①～④のAI機能について、次項より具体的にご紹介します。
なお、従来からAIの活用が進んでいた「⑤チャットボットでの自動応答」については「AIチャットボットとは？選び方一覧表とタイプ別おすすめ15選」から詳細をご覧いただけます。
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複数チャネルからの顧客問い合わせに対応する場合、重複対応を避けたり、対応を効率化したりするために「問い合わせ管理システム」がよく使われます。そうしたシステムでもAI機能の搭載が進んでおり、メインとなるのが問い合わせの要約や回答支援の機能です。
「問い合わせの要約」は、電話やメール、チャットからの問い合わせ内容をAIが分析し、要約する機能。問い合わせ内容を短時間で把握できるため、応対記録として使えるほか、担当者を引き継ぐ際にも便利です。
「回答支援」は、問い合わせ内容に適合する回答を自動で作成したり、FAQページへのサジェストを行ったりする機能です。
たとえば「Zendesk」では、チャットやメールの返信文を作成する際、丁寧な表現やフレンドリーな表現など、文章のトーンを選べます。また、問い合わせ内容を分析して自動的に分類し、最適なオペレーターに割り振りできるので、より適切な顧客対応が可能に。オペレーターの稼働状況のコントロールにも有用です。
また「Re:lation」は、問い合わせ内容を分析して最適な返信文を提案する機能や、作成した文章の二重敬語や誤字・脱字をチェックする校正機能を搭載。返信業務の効率化に役立ちます。
「対話の自動要約」は、チャットなどのテキストデータや、音声データの書き起こしを要約する機能です。SalesforceのようなCRM（顧客管理）ツールと連携して、要約内容を自動入力することもできます。
たとえば「MiiTel」では、対話音声の自動要約を行い、「議題」や「重要なポイント」、「今後取るべき方針」の項目に自動で整理し、議事録として保存。概要を短時間で把握できるので、報告や担当者の引き継ぎにも便利です。
また、「AI Messenger Summary」では、音声データから雑音や相づちの削除、個人情報のマスキングなどを行ったうえで要約をします。企業ごとのルールや希望する粒度に合わせて、要約ルールをカスタマイズ可能。短文要約、問い合わせ内容を区分した要約、項目別の箇条書きなどさまざまなフォーマットが選べます。
FAQの自動作成は、問い合わせの応対履歴や社内のマニュアルなどからFAQ記事を自動生成する機能です。
たとえば「Helpfeel」は、「ChatGPT」のAPIを活用したFAQ作成支援ツールを搭載。問い合わせメールやチャットなどのログ、短い単語やメモ書きなどを入力するだけで、FAQのタイトルと本文が自動生成されます。それらをたたき台として利用すれば、記事作成にかかる時間と手間を大幅に削減できます。
電話の自動応答は、AIが会話内容を音声認識し、適切な回答を提供する機能。顧客を待たせることなく、電話の一次受付ができるように。コールセンターでの顧客対応のほかに、飲食店などの予約受付やアルバイトの応募受付、企業の支払い催促や納期の確認などにも使えます。
「AI電話自動応答サービス」について更に特化したサービスを知りたい場合は、「AI電話自動応答サービス12選！活用例や検討ポイントをご紹介」を参照してください。
問い合わせの要約や回答支援に強みを持つ、AIコールセンターシステムを紹介します。
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（出所：Zendesk公式Webサイト）
コールセンターに必要な機能を包括的に備えた、世界で10万社以上の導入実績を持つコールセンターシステム。問い合わせ管理・FAQ・CTI・チャットボットといったサービスを提供する。
AI機能を使った問い合わせの自動分類や担当者への割り振り、問い合わせ内容の要約、回答の提案といった、オペレーター支援機能も豊富にそろう。AIがヘルプ記事の生成や管理まで行えるため、手間をかけずにコンテンツを充実させられるのも強み。
（出所：Service Cloud公式Webサイト）
柔軟な対応力に強みを持つ、カスタマーサービス用プラットフォーム。問い合わせ管理に加え、電話やビデオ通話、チャット、メール、ソーシャルメディア、アプリなど様々なチャネルを活用して顧客サポートを実施する。
顧客とのやり取りをAIが分析し、リアルタイムで返信内容を生成できるほか、問い合わせ内容の分類やよくある質問などの生成に対応。オペレーターの負担を軽減しながら効率よく顧客へのサービスを提供する。また、国外向けのサービスを展開する企業向けの機能として、多言語ボットも搭載。
（出所：Re:lation公式Webサイト）
煩雑になりがちな複数の問い合わせ窓口を一元管理し、チーム共有を実現する顧客対応クラウド。メール、電話、チャット、SMS、LINEなど多様なチャネルからの情報を、一画面に集約し複数ユーザーで共有・管理できる。
顧客に伝えたい内容を入力するだけで、AIがメールの文面を作成。また、文章の二重敬語や誤字・脱字をAIが校正してくれるため、メール作成にかかる時間を短縮できる。使うほどにAIの学習が進み、過去の回答を踏まえた最適な定型文の提示や、前任者とのやりとりの要約などが可能に。業務の大幅な効率化を実現する。
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（出所：KARAKURI assist公式Webサイト）
定型文とAIを活用することで、メール対応業務の生産性と品質の向上を実現するオペレーター支援ツール。作成した定型文をシステム上で共有して、誰でも簡単に良質な文章を引用できるようになる。そのため、オペレーターのスキルに左右されることなく、問い合わせ対応の品質が担保されるように。
AIによるメールの自動校閲のほか、OpenAI社のGPT-4を活用した文章生成に対応。問い合わせ内容の要約や、返信文の一部自動作成といった機能を搭載しており、定型文と組み合わせることで様々なシーンで活用できる。これらの機能によって、メール対応時間の短縮や、応対品質の向上を実現。加えて、一定の業務知識があれば、新人オペレーターを即戦力化できるというメリットも。
対話の自動要約が可能な、AIコールセンターシステムを紹介します。
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（出所：MiiTel公式Webサイト）
音声解析AIを備えたIP電話サービス。電話の自動録音、文字起こし、着信先の振り分けや音声案内、スマホアプリによる電話番号利用といった機能を搭載している。通話品質のスコアリングもできるため、コールセンターだけでなく営業活動にも利用されている。
録音された会話はAIが文字起こしや要約、内容の解析を行い、対話品質を可視化。加えて、音声から話者の感情を認識する機能を活用すれば、より適確なフィードバックが可能に。電話応対の品質向上にも寄与する。また、あらかじめ登録したキーワードをもとに、キラーワードやNGワードの検出のほか、会話速度やラリー回数、かぶせ率などの定量評価ができるように。
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（出所：MooA公式Webサイト）
応答効率を上げて、業務品質を改善するオペレーション支援AI。オペレーターの業務負荷を軽減し、付加価値の高い顧客サポートの提供に寄与する。
電話をはじめとする音声での応対において、ボイスボットと電話オペレーターが対応した内容を自動記録・要約し、FAQを生成するのに加え、項目別にサマリも可能に。また、有人チャットでの応対の記録・要約もAIが自動で生成し、要約内容はデータベース上に蓄積される。電話応対や有人チャット業務の後処理にかかる工数を大幅に削減するとともに、FAQ更新によって自己解決率を高められ、業務品質レベルの向上も見込める。
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（出所：AI Messenger Summary公式Webサイト）
生成AIを活用することで、音声データの文字起こしから要約、CRMへの格納までを自動化するサービス。企業のマニュアルやルールに合わせた形式でオペレーターと顧客の対話を自動で要約。更に、問い合わせ内容に合わせてラベル付けし、VoC分析を実施する。
音声データの雑音や相づち削除、音声認識、マスキングといった前処理をAIが行うため、スムーズかつ高品質な要約が可能に。その後、要約・ラベル付け・感情認識・キーワード抽出などを行い、オペレーターの作業負担を大幅に削減する。また、専属エンジニアが企業の要約フォーマットに合わせたプロンプト調整を実施するため、自社ニーズに沿った成果物が得られる。
更に、FAQの自動生成やVoC分析、品質評価、CRM連携などの機能も搭載。顧客満足度向上や応対品質の向上も期待できる。
FAQ記事の自動作成が可能な、AIコールセンターシステムを紹介します。
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（出所：Helpfeel公式Webサイト）
利用者の様々な問い合わせ表現に対応できる「意図予測検索」を搭載した検索SaaS。FAQサイトの検索性能を向上によって、問い合わせ件数を削減する。利用者の問い合わせに対して、疑問の解決につながるFAQページを自動で案内。顧客の自己解決率を上げることで、電話やメールに対応するオペレーターの負担削減を実現する。
ChatGPTを活用したFAQ作成支援ツール「Helpfeel Generative Writer」を搭載しており、顧客からの問い合わせメール、自社からの返信、チャットの履歴からFAQのタイトルと本文を自動生成。短い単語やメモだけでも、読みやすい文章を生成できることから、記事作成時間を50%削減したという事例も。
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（出所：Knowledge Maker公式Webサイト）
AI技術を活用して、メールやチャットデータ、マニュアル、製品カタログといった様々なデータから、FAQを自動作成するサービス。対話行為分類、自然言語推論、共起単語分類など、複数の機械学習のモデルを並列に実装しており、様々なフォーマットからFAQを作成できる。
幅広いテキストデータをナレッジとして活用できるのが大きな特徴。複雑な構成のマニュアルや製品カタログでも、AIが文章を解析して「Q」と「A」に分類する。カスタマーサービスだけでなく、社内の問い合わせ対応を行う情報システム部や、人事総務部といった社内問い合わせ業務の多い部署でも活用されている。
オペレーターの業務負担が大きいことや恒常的な人手不足は、多くのコールセンターが抱える課題です。育成コストも高いため、かねてよりコールセンターのAI化・自動化が求められていました。
コールセンターシステムのAI機能を利用することで、業務の工数削減や効率化、育成コストの削減、対応品質の向上などが見込めます。
システムを選ぶ際は、自社の課題を整理して、以下のAI機能のうち自社に必要なものを備えているかどうかを確認しましょう。
AI機能を活用すれば多くの業務を自動化でき、オペレーターの就業環境が向上することから、離職率の改善も期待できます。この機会に、AI機能の導入を検討してみてください。
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