AI（人工知能）時代のコールセンターシステムの選び方

コールセンターは今、「顧客体験価値（カスタマー・エクスペリエンス）」の創造を担う場として期待されています。あらゆる業界で、製品やサービスの質に加え顧客体験価値が重視されるようになり、コールセンターが担う範囲が広まりつつあります。

一方、コールセンターは慢性的な人手不足から業務効率化を迫られており、これをAI（人工知能）の導入で達成しようという動きがあることは、ご存じの通りです。しかし、本当にAIの導入（＝システムのリプレイス）が最適解なのでしょうか。この記事ではコールセンターへのAI導入の勘所について解説します。

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今、コールセンターに求められているものは？

従来のコールセンターは、主に電話対応などで顧客からのクレームや質問を引き受ける場として存在していました。簡単に言えば、製品やサービスの「オプション」として付属しているものだったのです。しかし、現在のコールセンターは、やや事情が異なります。

顧客は、購入したモノやサービス自体と共に、それを手にするまでの過程や手に入れた後の体験・感情に価値を見出しています。コールセンターは、製品やサービスを購入した顧客とコミュニケーションを図る貴重な場となっています。コールセンターでのコミュニケーションの品質・内容が、顧客体験価値を向上させ、自社の付加価値を高める時代になっているのです。

一方、コールセンターの多くは人手不足の課題を抱えており、電話業務の多忙さや煩雑さ、ストレスの多さから、人材の定着率が上がらないといわれています。これは、対応時間の長さや、対応品質のばらつきに繋がっています。つまり、コールセンターは常に以下3つの課題を抱えているといえるでしょう。

●人手不足
●対応時間の短縮
●応対品質の平準化

こういった課題を解決するための特効薬として、AIの導入が注目されています。

なぜAIがコールセンターとマッチするのか

AIとコールセンターは、非常に親和性が高いと言われています。その理由は、従来のコールセンター業務の多くが、AIが持つ特性（音声認識・自然言語処理・機械学習・テキストマイニングなど）によって自動化できると考えられているからです。

AIで期待される具体的な効果

●チャットボットによる自動応答

AIを組み込んだチャットボットが、蓄積された対話履歴の情報を分析し、FAQの中から最適な回答を用いて自動対応で応答します。繰り返すほど精度があがり、24時間の問い合わせ対応に必要な人件費や作業負荷を軽減可能です。

●音声認識技術による感情分析と顧客対応品質の改善

顧客の音声から感情分析を行い、顧客の満足度を自動測定します。さらに、クレームと思われる問い合わせには最適な回答を検索・提案し、過去の事例からベストな対応と考えられるものを用います。

●オペレーターの経験値に左右されない対応品質

離職率が高いコールセンターでは、必然的に人材の経験値にもばらつきがでてしまいます。そのため、対応品質のレベルが属人的になり、均一化が難しいというのが実情です。AIを導入することでこれを平準化し、対応品質から属人的な要素を極力排除できます。

●新人教育コストの削減

離職率が高いコールセンターでは、新人教育にかかるコストを抑えなくてはなりません。AIによって整理・分析されたナレッジを用いることで教育を半自動化し、新人教育のコスト削減を可能にします。

AI×コールセンターの成功事例

ではここで、AIを活用したコールセンターの成功事例をご紹介します。

世界的に有名なAIのひとつであるIBM社の「ワトソン」の活用事例です。大手携帯キャリアのソフトバンク社では、ワトソンを用いて6,000席規模のコールセンター業務を効率化しています。導入の結果、それまで1件あたり平均10分かかっていた対応時間を、15%減らすことに成功しました。また、自動表示された回答の中に正解が含まれる確率も16%向上し、対応時間の短縮に貢献しています。

さらに、大手保険会社の一角である損保ジャパン日本興亜では、音声認識エンジン「VoiceRex」とAI「corevo」によるコールセンターの自動化に着手しました。この2つにより、顧客とアドバイザー（オペレーター）の会話内容をテキスト化し、蓄積されたテキストデータと関連が深いFAQを自動表示する仕組みを構築。「対応時間を3分の2にする」という目標に向かい、順調に成果をあげているようです。

これらの事例から、AIがコールセンターに与えるインパクトは非常に大きいことがわかります。しかし、ここで注意すべきは「AIの導入が目的ではない」ということです。AI導入はあくまでも手段・選択肢のひとつであることを忘れてはいけません。

AI時代のコールセンターシステムの選び方〜API接続による機能拡張〜

これまで紹介した成功事例は、比較的大規模な企業に対してビッグバン的にAIを導入するものでした。確かにこの方法は成果が出やすく、BPR（業務プロセス改革）の観点からも理にかなっています。しかし、この方法は大きなコストが掛かります。

また、数席から数十席の小～中規模コールセンターでは、大規模コールセンターのように複雑化していないビジネスプロセスが強みのひとつです。シンプルなビジネスプロセスは、機動力を生み出します。しかし、無理にBPRを施してしまうと現場の機動力が落ちてしまう可能性があります。そのため、BPRよりも個々の業務に発生している「無理」や「無駄」を省き、少しずつ問題解決に取り組む「業務改善」の視点が大切なのです。

つまり、数席〜数十席規模のコールセンターでは、AI機能を搭載したシステムへと一気にリプレイスするのではなく、既存のコールセンターシステムにAIを接続し、問題がある箇所を優先度に応じて徐々に置き換えていく方法がオススメです。この方法は、「API接続による機能追加」と言い換えても良いでしょう。

2018年現在、主要なAIの多くがAPI接続に対応しています。つまり、既存のコールセンターシステムからAIに接続できれば、さまざまなAIの機能を「予算に応じて」利用できるのです。よって、AIなど他のシステムとのインターフェースに拡張性あるコールセンターシステムを選ぶことがとても重要です。

音声認識、自然言語解析、テキストマイニングといった機能を持つAIと既存のコールセンターシステムをAPIでつなぎ、ひとつひとつの業務を少しずつ変えていく。こういった継続的な業務改善が、コールセンターの姿を徐々に変えていくのではないでしょうか。

まとめ

この記事では、コールセンターが抱える課題、AIで実現できること、AI導入の成功事例などを紹介してきました。しかし、大企業のようなビッグバン的な導入は数席〜数十席規模のコールセンターにはリスクも高く、現場の混乱を招く事態も考えられます。AIの導入が、コールセンターの質を落としてしまっては、本末転倒です。まずは、API接続による持続的な業務改善を目指しましょう。

 

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