コールセンター運営経験をもとに開発された対話型AIによる自動応答（ボイスボット）サービス。豊富な導入事例をもとに導入から運用まで一気通貫で企業の業務効率化をサポートします。
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AIコンシェルジュは、人に代わって電話を取ったり、電話をかけたりすることのできる、自動応答の次世代コールセンターサービスです。
高品質な音声認識・自然言語処理・音声合成で自動電話応答を実現。
システム連携、SMS・メール送信やオペレーターへの転送など、様々な機能の組み込みやカスタマイズが可能です。
企業に合わせて業務効率化のための最適なフローと運用を提案。導入から運用まで一気通貫でサポートします。
【活用イメージ（こんな使い方が可能です）】
顧客からのお問い合わせの内容は、まず国内シェア率No1*の音声認識エンジンによって音声から文字に変換されます。
その後、TACT社のコールセンター運営経験から開発された自然言語処理エンジンが意図を解釈して回答を導き出し、音声合成エンジンでその文字を自然で滑らかな音声に変換します。
*出典：株式会社アイ・ティ・アール「ITR Market View:AI市場 2020」
様々な機能の組み込みやカスタマイズが可能です。
導入前には、専任の担当者が適切なゴール・KPI設定を支援。
完了率を上げるためのフローや認識精度を高めるための方法などについて提案します。
運用開始後は、ユーザーとAIの会話ログを随時チェック。AI対話や音声認識エラーを発見した場合、クライアント企業へ修正方法を提案の上、チューニングを繰り返すことで精度を向上させていきます。
20年におよぶコールセンター運営ノウハウを活かして作られた「実運用に耐えうる対話型AI」
株式会社TACT 代表取締役社長 溝辺和広様
—AIコンシェルジュはどのようなサービスですか？
音声認識と音声合成を組み合わせたAI対話で電話対応を自動化できる、次世代型のコールセンターシステムです。
弊社はもともと「U-NEXT」のコールセンターを運営していました。当時だけで350名を超える大規模な組織になっていましたが、IT技術やAIの発達に伴って、今後は同様の労働集約型のBPO（ビジネス・プロセス・アウトソーシング）のコールセンタービジネスを続けていくのは難しくなるだろうと予想していました。ちょうど「IBMのAIがチェスの世界チャンピオンを負かした」というニュースが報じられ、音声認識技術に注目が集まり始めていた頃です。
しかし、その頃世間に出回っていた音声認識技術は、価格面での導入メリットが少なく、また仕組みもブラックボックス化されていたため使い勝手が思わしくないという課題がありました。そこで、弊社が音声認識と音声合成の技術を組み合わせて対話AIを用いた次世代コールセンターを作れないかと考えたのが、AIコンシェルジュ開発のきっかけです。サービスの提供を開始した2016年当時はまだコールセンターに絞って同種のサービスを提供している企業はいませんでした。弊社がパイオニアだったため、反響は非常に大きかったですね。
—開発にあたって苦労したこと、こだわった部分があれば教えてください。
実運用に落とし込むために、音声認識技術や対話エンジンにこだわりました。たとえば、私達人間は「はし」という音に対して、文脈から「橋・端・箸」など適切な語を類推します。しかし、AIの音声認識でそれを実現するためには、「この文脈ではこの言葉の割合が多い」など、高度なチューニングが必要になります。
そのため、リリース当初はお客様の電話応答を弊社の担当者がリアルタイムで書き起こし、AIが出力するテキストとの間に齟齬がないか一件一件地道な検証を行い、「ゆらぎ」をなくしていきました。また、対話エンジンについても、より最適な回答を出すために自社開発しました。努力の甲斐あって、現在は格段に音声認識の精度が上がっています。
—コールセンターの実運用に耐えうる、というのがシステムとしての強みにもなっているのですね。
はい。技術的にもそうですが、実際に導入する上では、単に技術を提供するのではなく、コールセンターの課題をヒアリングして具体化したり、システムの使い方を考えたり、できるだけ実運用に落とし込むお手伝いをするようにしています。弊社にはコールセンターを運営して20年近くの実績があるため、そういったノウハウを活かしたコンサルティング・業務相談・オペレーションの提案には自信があります。「こういったアナウンスをすると、こういう質問が増える」「こういうお客様が増える」など他社のコールセンターの事例などを交えながら、具体的に運用法まで考えることを大切にしています。
—コールセンターにおけるAI利用のパイオニアだからこその強みなどはありますか？
コールセンター向けシステムに詳しいというのがあります。たとえば、AIコンシェルジュがリリースされた当時のAI対話はチャットボットが主流でした。チャットボットの方が前述した音声認識の「ゆらぎ」を考慮しなくていいので、開発が容易ですし、導入も手軽だったからです。
しかし、コールセンターはユーザーが電話をかけてくる場所である以上、やはり音声対話が重視されます。導入が相次いだものの費用対効果が少なかったことから、チャットボットは結局当初の期待ほどには浸透しなかったという背景があります。現在ではまた少し状況が変わりつつありますが、そういった類似のシステムのメリットや使い分けなどに関するノウハウがあるというのは、パイオニアだからこその強みかもしれません。
—どのようなお客様に利用されているのですか？相性がいい業種があれば教えてください。
コールセンターを運営している企業様は、基本的に相性がいいです。業界で言えばECなどはもちろんですが、電気・ガス・水道を扱う生活インフラ系や通信・金融・行政などの社会インフラ系が多いですね。インフラ業界はユニバーサルサービスを提供しているため、ECとは違って、「コストが割に合わないので電話応対をやめる」という判断ができません。このように電話応対を切り捨てることができない企業様であれば、業種を問わずAIコンシェルジュが役立つ機会は多々あると考えています。
たとえば、最近ではLGWANという行政ネットワークに弊社のサービスを導入するなど、自治体様への提供事例が増えてきています。また、行政と協働して、災害時に利用できる近場の給水場を案内するための実験に取り組んだこともあります。電話をして住所を伝えるだけで、「近くの〇〇小学校に給水場がある」などの回答がもらえるという仕組みです。社会貢献にもつながりますので、今後もインフラ整備に関わる業界には引き続きアプローチしていきたいですね。
—AIコンシェルジュによって、どのような導入効果が期待できますか？
業務の効率化、それによるコストの削減です。中には、年間3,000万円程度のコスト削減を実現できたという企業様がいました。その余剰を新しい事業に投資したり、効率化によって余った人員を別プロジェクトに回したりと、会社全体にとって有益だったとのことです。
弊社としては、AIで代替できる部分は代替して、それによって「人間でないと対応できない仕事の価値を高めてもらいたい」という思いがあります。そのためにも「導入によって費用対効果が生まれるかどうか」という視点を重視しています。
—どのようにして利用されているのか、具体的な導入事例を教えてください。
たとえば、プレミアムウォーター様の事例になりますが、再配達受付サービスにAIコンシェルジュを採用していただきました。当時プレミアムウォーター様では、顧客の増加に伴って、荷物未受取の顧客による再配達日時の希望受付の電話が増えていましたが、その一方で「電話窓口の受付時間が限られているため不便だ」という問題がありました。
そこでAIコンシェルジュを使って、かかってきた電話番号をリストと自動照合し、再配達依頼のための折り返しの電話の場合はそれに合わせた対応を取るという仕組みを作りました。結果として、時間的な制約に縛られずに再配達受付ができるようになり、業務の効率化と顧客満足度の向上につながったと喜んでいただけました。
—導入時のサポート体制について、詳しく教えてください。
3ヶ月程度かけて丁寧なオンボーディングを行っています。初期設定に関する基本的な手順はありますが、細かな点はユーザーの属性によって異なるため、相応の対応をしなくてはなりません。「既存のお客様相手の電話なのか」「解約されたお客様相手の電話なのか」などによって対応が異なるため、まずはユーザーを分析することから始めます。
ユーザー分析や現状の運用の確認が取れたら、続いてはAIコンシェルジュ導入後の新しい運用の提案です。たとえば、苦情を言うために電話をかけてきたお客様を、AIで対応するわけにはいきません。どのお客様をAIで受け、どのお客様はオペレーターが受けるのか。また、最初はAIで受けたけど、どこから先はオペレーターで受けるのかなど、お客様を選り分ける方法なども案内しながら、細かな運用方法を詰めていきます。
もちろん、それらを踏まえて、実際の運用に入った場合でも、その通りに上手くいくわけではありません。当初のイメージと異なる点が出てきた時にはフローを入れ替えて、ABテストをするなどして完成度を高めていきます。
—導入後も、音声認識の精度を上げるためのチューニングなどはしてもらえるのでしょうか？
チューニングは随時行っています。大きなシステム変更の場合は別途料金がかかることもありますが、基本的にはチューニング費用は基本料金に含まれるため、安心してお任せいただければと思います。また、システム自体も扱いやすいため、ITリテラシーに自信がないという方も問題ありません。すぐに慣れていただける場合がほとんどです。
また、API連携などで基幹システムとのデータベース連携を行うなど、お客様がよりスムーズに利用するためのサポートも可能ですので、随時ご相談いただければと思います。
—今後、注力していきたいことがあれば教えてください。
今後は、コールセンターという枠にとらわれずに事業領域を広げていくつもりです。現在も新しいサービスを検討しており、来年にはリリース予定です。それとは別に、たとえばAIコンシェルジュを使って球団の疑似的な選手とファンがコミュニケーションを図る機会を提供することで、ファンエンゲージメントを高めるなど、新しい利用法も進めています。弊社が持つ音声認識・音声合成の技術価値を多方面に波及できるように、今後も尽力していきたいですね。
| 会社名 | 株式会社 TACT（USEN-NEXT GROUP） |
| 代表者名 | 溝辺 和広 |
| 資本金 | 3,000万円 |
| 所在地 | 〒150-0001 東京都渋谷区神宮前1-3-10 |
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