近年大きな話題となっている「ChatGPT」ですが、様々な業界で活用方法が検討されています。コールセンターにおいても、ChatGPTを活用できる可能性はあるのでしょうか。
また、そもそもコールセンターにおいてAIの導入はどのくらい進んでいるのでしょうか。

この記事では、コールセンターにおけるAIやChatGPTの現状に加え、今後の展望について解説します。

 ChatGPTとは

ChatGPTとは、利用者が入力した質問にAIが会話形式で回答を行ってくれるチャットサービスで、人工知能の研究・開発事業をしているOpenAI社によって開発されました。2022年11月の公開後、回答精度の高さから話題となり、世界中で利用者が急増しています。

ChatGPTの「GPT」とは「Generative Pre-trained Transformer」の略称であり、自然言語（日常的に使われている言語）に関する大量のデータを学習したAIが、あたかも人が書いたかのように自然な文章を作成する言語モデルのことを指します。

GPTを用いて対話型のアプリケーションとして提供されているサービスがChatGPTです。

コールセンターにおけるAI活用の現状

様々な業界でChatGPTの可能性に注目が集まっていますが、これまでも幅広い業務やサービスにおいてAIの活用が進められてきました。
ここでは、ChatGPTの登場以前から進んでいるコールセンターのAI活用について整理します。

・音声認識

音声認識とは、AIが人間の発話を解析・認識し、文字に起こす技術を指します。近年では認識率が格段に進化し、十分実用できる精度で音声のテキスト化が実現しています。

コールセンターにおいては、顧客とオペレーターの通話を書き起こし、応対内容を視覚的に確認するといった使われ方が最も代表的です。また、後述する要約や感情分析など、さまざまな処理・解析に利用する取り組みが進んでいます。

・要約

音声認識によって書き起こした文章をAIが自動要約し、通話内容のポイントを整理して記載するといった活用も行われています。

AIの精度は100%ではないため、生成された要約文に追記・修正が必要になるケースもありますが、オペレーターが終話後に行う作業や、SVの報告業務などにかかる時間・労力を大幅に削減することができるでしょう。

また、CRMなどの顧客情報を管理するシステムと連携することで、応対履歴を記録する作業を自動化することも可能です。

・感情解析

顧客やオペレーターの話すトーン・音程・言葉づかいなどを分析し、感情を類推するAIソリューションも存在します。

例えば、声のトーンが高く、会話内容に「楽しい」「嬉しい」などの肯定的な単語が含まれていれば、話者の感情は良好であると判定されます。一方で声のトーンが暗く、「残念」「つらい」などの否定的な単語が多く登場する場合は、ネガティブな感情であると判定されます。

リアルタイムで顧客やオペレーターの感情を分析し、「不満」や「憤り」を検知した際にSVへアラートを出すといったことも可能です。また、事後的にネガティブな感情が発生ししていなかったかを確認し、トラブルのチェックなどを行う活用方法も検討できるでしょう。

コールセンターにおけるChatGPTの活用シーン

ここまで紹介したとおり、コールセンターにおいては以前からAIによる効率化・運営改善が進められてきましたが、ChatGPTの登場によってさらなる進化が期待されています。

この章では、2023年9月現在におけるコールセンターでのChatGPTの活用シーンについて見ていきます。

・要約

コールセンターではすでに応対内容の要約にAIが活用されていますが、ChatGPTを使うことでより柔軟な運用が可能です。例えば、「この通話の書き起こしを500字で要約してください」「箇条書き形式で記載してください」といった指示を投げかけると、指定の文字数・書式で要点がまとめられます。

また、音声が正しく認識されず、通話全文の書き起こしの段階では間違った言葉が記載されてしまったという場合でも、ChatGPTが文脈から正しい言葉を類推し、要約する際に補正してくれるといった効果が確認されており、精度向上が期待できます。

・FAQへの活用

入電数の削減などを目的としてWebサイトにお客さま向けのFAQを公開している企業が増えていますが、このFAQの作成にもChatGPTが活用できます。

メールやチャットの対応履歴など、お客さまからの問い合わせに関するデータをChatGPTに読み込ませ、FAQの作成を指示することで、従来の作業時間を大幅に削減することが可能です。また、「想定される質問は何か」とChatGPTに入力し、質問自体を生成してもらうといった利用方法も有効です。

注意点：社内限りの情報をChatGPTに入力する場合（2023年9月時点）
・チャット履歴をAIの学習に利用しない設定にする 
・API経由で利用する
などの対応をしないと、ChatGPTの学習に利用され、他者が行った質問への回答として表示されてしまうおそれがあります。情報の入力・取り扱いには十分に注意しましょう。

ChatGPTがもたらすコールセンターの変化とは？

最後に、ChatGPTによりコールセンターがどのように変化していくのか、今後の展望をまとめます。

・通話中・終話後のオペレーター業務において「自動化・効率化」が進む

まず、通話中・終話後のオペレーター業務を自動化・効率化する取り組みに拍車がかかるでしょう。

現在（2023年9月時点）においても、先述の通話内容を要約する仕組みや、顧客との会話内容に応じて関連性の高いFAQ・マニュアルをオペレーターの画面に自動表示するといったソリューションがAI事業者から提供されています。今後はChatGPTとの連携により、こうしたサービスがこれまで以上に提供しやすくなることが考えられます。

費用面においても従来よりユーザ側の負担が少ないサービスが登場する可能性もありますので、コールセンター業界全体を通じてオペレーターの作業の効率化が進むかもしれません。

・AIが自動応対する領域が拡大していく

チャットボット・ボイスボットなど、AIによる自動応対チャネルの活用シーンが増えると予想されます。

チャットボット・ボイスボットはいずれも、お客さまの質問に対して適切な回答を自動で提示する仕組みです。ChatGPTをこれらのチャネルに組み込むことで、質問の意図がより汲み取れるようになったり、自然な回答が自動生成できるようになったりと、従来以上に柔軟な応対が実現する可能性があります。

また、こうしたチャネルの運営では「AIが回答できない質問がきた場合、人間が引き継いで回答する」といった形で対応範囲を切り分けているケースが多いですが、ChatGPTの利用によって回答の範囲・精度が向上すれば、AIが自動応対できる領域を広げることができます。

一般的な質問への対応をチャットボット・ボイスボットに任せられる状況になれば、有人による応対業務は「イレギュラーな問い合わせ」「苦情や相談など、顧客の感情に寄り添った対応」が中心になっていくでしょう。AIの進歩とともに、人間が対応すべき領域も変化していくことが考えられます。

まとめ

この記事では、コールセンターにおけるChatGPTの活用シーンや今後の展望について解説しました。ChatGPTを利用した仕組みをセンター運営にうまく取り込むことができれば、より優れた顧客応対や業務の効率化につながるでしょう。

もし、ChatGPTを使った業務改善に興味がある場合は、コールセンターシステムを取り扱うITベンダーが発信する最新情報をぜひチェックしてみてください。

センサや通信技術の発達、安価なクラウドストレージの登場によって、近年ではAIやIoTを活用した取り組みにますます注目が集まっています。製造業などで生産システムのIoT化がすでに浸透しつつある中、コールセンターの運営においてもIoTやAIを活用した効率化への取り組みが始まっています。

この記事では、IoTの概要や実現できることをふまえながら、コールセンターにおける活用シーンについて解説します。

IoTとは

そもそもIoTとはどのようなことを意味する言葉なのでしょうか。まずは、概要と注目されている理由について解説します。

IoTの概要

IoTとは「Internet of Things」の略語であり、“あらゆるモノがインターネットに接続する”という概念を示す言葉です。漠然とした捉え方がされることも多いですが、一般的には「インターネットでPC以外のモノとモノを繋ぐこと、またはそうしたネットワークそのもの」、「モノ同士で自律的に動作・処理を行ったり、インターネットを介してモノから周囲の情報を伝達したりする技術」がIoTといえるでしょう。

これまでインターネットはコンピュータを端末として利用する必要がありましたが、IoTの登場によって、工場における製造設備や製品、トンネルや道路といったインフラ、化学プラントの配管など、製品（モノ）自体を端末としてインターネットに接続させ、自動的に操作できるようになりました。

IoTが注目されている理由

では、なぜいまIoTが注目されているのでしょうか。

その要因の一つとして、通信・センサの発達により、新たな技術を導入する際の様々なコストが低下したことが挙げられます。初期費用はもちろん、システムの運用・保守費用も低価格化が進んでおり、技術的にもコスト的にもIoT導入のハードルは年々下がってきています。

また今後、工場設備やインフラ設備の老朽化が進む中で効率的な保守点検作業を実施していく必要があるというニーズからも、遠隔での状況監視に有効なIoT技術が注目されています。

さらに、AI（人工知能）技術の発達もIoTの普及を後押しする要素の一つです。AIに学習させるための情報源として、IoTによって収集・蓄積したデータが活用されています。

エッジコンピューティングによるIoTの実現

このようにIoTの活用には多くのメリットがある一方で、多数のモノから同一のサーバーに接続した際に、通信や処理にかかる負荷が膨大になるという欠点もあります。またリアルタイム性が必要となる場面においては、通信の遅延時間も問題になり得ます。

そこで、１つのサーバーで集中処理するのではなく、IoT端末自体、もしくはIoT端末の近くに設置したエッジサーバーで処理を分散し、通信するデータを必要最小限にするエッジコンピューティングという仕組みが用いられるようになりました。

これによって通信負荷やデータ処理にかかる遅延時間を軽減することが可能となり、IoTはより実用的な技術として普及しました。

IoTにより実現できること

それでは、IoTは具体的にどのような場面で利用できるのでしょうか。ここでは、IoTによって実現できることについて紹介します。

遠隔から状態を把握する

離れた場所にあるモノの環境や動き・位置などの情報が把握できます。例えば、トンネル内部に故障が発生していないか、崩落などのリスクがある箇所はないかといったことをデータで監視することが可能です。

これまで人間が目視で行っていた作業を自動化できるため、業務負荷の軽減や生産性向上につながるでしょう。
また、検査のタイミングは任意で設定できます。頻度を増やすことで、より早期に故障の発生や崩落の危険性といった情報を検知できるようになります。

遠隔から操作する

IoT化した製品には、遠隔操作が可能なものもあります。
例えば、購入後に利用者が操作方法に困った際、オペレーターが製品を遠隔で操作して支援を行うことができます。

また、ドローンなど製造設備の監視を行う機器の場合、雨が降ったら作業を停止させるなど、天候や気温に合わせて操作することも可能です。

モノとモノを連動させて動かす

複数のIoT端末を相互に通信させ、自律的に動作させることができます。また、上述したエッジコンピューティングを利用し、IoT端末とエッジサーバーの連携による自律動作も可能です。

なかでも特に注目されているのが、自動運転技術です。例えば、カメラやセンサで取得した情報をもとに一定の条件下でハンドルを自動操作したり、衝突の危険が迫っていると判断したら音声ナビによる警告や自動ブレーキを作動させたりするなど、事故を回避する技術の実用化が始まっています。

身近なIoTの活用例

IoTは、私たちの生活のなかにも広く普及し始めています。以下では、身近なIoTの活用例を紹介します。

スマートホーム

冷蔵庫や洗濯機・エアコンなど様々な家電がインターネットにつながり、相互に連携したり、より簡単に動作させたりすることができるようになる、いわゆるスマートホーム化が進んでいます。

例えば、洗濯が終わったらメールで通知を出す洗濯機や、室温に応じて自動で電源がONになったり、外出先からスマートフォンで操作ができたりするエアコンといった、便利な機能を持つ製品が多数登場しています。

また、スマートホームを管理・操作するためのスマートスピーカーの需要も今後ますます高まっていくでしょう。

地図サービス

地図サービスアプリも、代表的なIoTの活用例として挙げられます。利用者のスマートフォン端末から収集した情報をもとに、道路や地域の混雑状況を表示することが可能です。

農業

農業においてもIoT化の波が訪れています。ハウス内の温度や湿度をモニタリングして生育に最適な環境づくりを行ったり、水やりや追肥を適切なタイミングで自動的に実施したりすることができます。

コールセンターとIoTの関係

これまでIoTの様々な活用方法について解説してきました。主に製造業や建築・インフラ業で普及が進んでいますが、コールセンターにおいてもIoTやAI技術を活かした取り組みが行われています。

コールセンターにおけるデータ活用

コールセンターにおいては、インターネットに接続し、発着信に関する情報や音声データをサーバーとやりとりするIP電話がIoT端末に似た役割を果たしているといえるでしょう。
近年、このIP電話から取得したデータとAIを活用した取り組みが増えています。

例えば、顧客とオペレーターの通話を録音してストレージに蓄積し、音声認識AIを使ってVOC分析（顧客の声を収集・分析して企業活動に反映させること）を行うことなどが挙げられます。

また、通話内容をAIでテキストデータ化し、頻出している問い合わせをチャットボットに学習させ、定型的な応対を任せるといったオペレーションも始められています。

顧客接点の多様化により、オムニチャネルでのセンター運営や顧客一人ひとりに合わせた応対が求められる中、音声認識・チャットボット・IVRなどのAIを用いた自動化技術を使い、省力化・省人化を目指す動きが活発になっています。

まとめ

この記事では、IoTの概要やメリットを紹介するとともに、コールセンターの運営においてどのようにIoTが活用できるか解説しました。IoTという概念は抽象的なものではありますが、コールセンターにおいても参考にできる部分があります。

特にCTI・コールセンターシステムを活用してデータ収集を行う取り組みは、これからのセンター運営の高度化・効率化において有効といえるでしょう。

コールセンターにおける音声認識サービスとは？

AI関連技術の発展によって、画像認識や音声認識といったAIを活用した最新技術が次々と実用化されてきており、これらをビジネスに利用する企業も増えてきました。

コールセンター業界も例に漏れず、特に音声認識サービスの活用には近年ますます関心が高まっているといえるでしょう。

この記事では、急速に実用化が進む音声認識サービスについて、当社が提供するクラウド型コールセンターシステム「 BIZTEL 」を例に取りながら、

• 　どんなことができるのか
• 　認識の精度はどの程度なのか
• 　導入までの流れはどのようになるのか

といった多く方が関心を持っているポイントを、実際に導入した企業の話も踏まえて解説します。

音声認識サービスの仕組み

音声認識は、AIによる言語解析や音声解析を用いて通話をテキスト化したり、発話した内容によって特定の処理を行ったりする技術です。
あらかじめデータを読み込ませて、基礎となる音と文字のパターン、言語のアルゴリズムを学習させておき、それらをマッチングさせることで意味が通じる文章を組み立てていく、というのが大まかな仕組みになります。

入力された音声をはじめから100％正確に認識するのは難しいですが、機械学習と呼ばれるデータの分析手法により、処理するデータの数が増えていくにつれて精度が向上していきます。
機械学習はAIによる技術の精度を高めるために用いられます。中でも音声認識においては深層学習（ディープラーニング）と呼ばれる分析手法が使われており、これによって実用化できるレベルまで急速に進歩してきました。

既に身近で使われている消費者向けの音声認識サービスとしては、Appleの「 Siri 」やAmazonの「 Alexa 」などがあります。

音声認識サービスでできること

音声認識サービスは、業務を効率化する様々な機能を提供しています。
主なものとして、以下の4つがあります。

①音声のテキスト化

音声をリアルタイムで文字に起こし、応対内容を視覚的に確認できるようにする機能です。従来は録音を聴き直すなどして行っていた応対履歴の確認やVoC活動の手間を大幅に減らすことができます。

BIZTELの場合は、管理画面からテキスト化したデータが確認できます（別途オプションの契約が必要）。

②要約

テキスト化された文章をAIが自動的に要約する機能です。長い会話でも短時間で内容が確認できることに加え、応対履歴の入力といったコールセンター業務における後処理作業の時間短縮にも役立ちます。

③感情解析

音声のトーンや単語の内容を分析し、喜びや怒りなど、話者がいまどのような感情を抱いているのか判定します。お客さまとの適切なコミュニケーションの手助けになるほか、スタッフの音声を分析することでストレス状態の把握などにも役立てることができます。

④FAQ支援

発話の内容から話者が聞きたいこと・知りたいことを予測し、あらかじめ登録されたFAQの内容から適切な解答の候補をリアルタイムで表示できる機能です。検索の手間を省き、スムーズな応対を実現することができます。

BIZTEL音声認識サービスの利用事例

では、実際に音声認識サービスを活用している企業の事例をご紹介します。

BIZTEL導入前の課題

旅行窓口業務も行っている大手鉄道会社のA社では、電話での申し込みを受け付ける際に通話録音を活用していたものの、従来利用していた電話システムでは「該当の通話を受信、または発信した電話機でないと録音が再生できない」という制約があり、通話内容の確認に大きな手間がかかっていました。

旅行のプランはお客さまごとに異なるため、観光のスケジュールを細やかに確認するためには通話を聴き返す必要がありましたが、電話機はそれぞれ特定の場所に固定されており、誰かが利用している間は録音の確認ができないうえ、途中で受電してしまったらまた最初から聴かなければならなくなるといった不便さを抱えていたのだそうです。

また、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う緊急事態宣言の発令期間中であっても、電話対応のために出社する必要があったので、クラウド型で場所にとらわれず利用できるBIZTELの導入を検討し始めました。

音声認識の活用検討シーン

A社ではもともと通話の内容をテキストに書き起こしていましたが、限られた業務時間の中、後回しにしてしまうことも多く、前述した録音を聴き返す手間も含めて、文字起こし機能による根本的な業務改善を考えていたといいます。

どのように業務が改善されたか

現在はBIZTELのオプション機能「音声認識サービス履歴連携」の利用により、テキスト化した通話内容を後から読み返すことで、録音を聞く手間が激減したそうです。

テキスト化した文字をクリックすればその部分の音声が確認できるため、録音を聴く時間の無駄も減ったうえ、お客さまとのちょっとしたトラブルの際にすぐにテキストで社内共有ができるようになりました。また、視覚的なチェックができるようになったことで、お客さまからいただいた情報に間違いがあった際に気付きやすくなるなど、業務全体の効率が向上したとのことでした。

音声認識の精度についても、地名や固有名詞をはじめ、音声と異なる文字が出てくることはあるものの、人間が見て内容を判断できるレベルであるため、問題なく利用できているとのことです。

（A社の導入事例の詳細はこちらから）

音声認識サービスを導入するには？（BIZTELの場合）

音声認識の利用パターン

一般的に、音声認識システムを導入するパターンは以下の２つです。

1. 音声認識サービスを搭載したコールセンターシステムを利用する（上記事例のA社の利用パターン）
2. いま使用しているコールセンターシステムに、外部の音声認識サービスを連携させる

すでにコールセンターシステムを利用している場合は、現行のシステムがこれらのいずれかに対応しているか確認が必要です。また、導入するサービスによって音声認識の機能や精度が異なるため、あらかじめどのような業務で活用したいか、自社の要件を整理しておきましょう。

BIZTELの場合は、1. と 2. のどちらでも対応することができます。

1. の場合
オプション機能「音声認識サービス履歴連携」を利用することで、リアルタイムでテキスト化した文章を管理画面から確認することができます。

2. の場合
「AmiVoice®️ Communication Suite」「MSYS Omnis」「AI Dig」「SAIN」「RECAIUS コンタクトセンタープラス」「AI Call Center Service」など、幅広い音声認識サービスとの連携に対応しており、要約・感情解析・FAQ支援をはじめ多彩な機能を使いながら通話ができます。

音声認識サービスには様々な機能や活用方法がありますが、まずは簡単に始められて、効果が見えやすい業務に利用してみることをおすすめします。
通話内容のテキスト化機能を活用するだけでも顧客対応に伴う業務を大幅に効率化することができるので、この機会にぜひ検討してみてください。

※すでにBIZTELをご利用の方は、当社のHPからお問い合わせいただくか、営業担当までご連絡ください。

BIZTELでは「音声認識サービス履歴連携」を1年間無償で提供中

BIZTELでは2021年12月現在、「やさしいDX推進キャンペーン」と称して、BIZTELのオプション機能「音声認識サービス履歴連携」を1年間無償で提供しています。

通話内容をリアルタイムでテキスト化し、BIZTELの管理画面に表示することができる機能です。
今回の記事で紹介したA社のように、応対内容のチェックをはじめ、終話後の作業にかかる時間が大幅に削減できます。

サービスやキャンペーンについての詳細は以下のページをご覧ください。

▼キャンペーンページ

まとめ

この記事ではコールセンターで活用できる音声認識サービスについて、事例とともに解説しました。
SiriやAlexaに代表される消費者向けのサービスをはじめ、音声認識の技術は既に実用レベルに達しており、実際に導入する企業も増えてきています。

応対内容の確認や会話の文字起こしといった業務にお困りの方は、音声認識サービスの導入を検討してみてはいかがでしょうか。

DXというキーワードが注目を集めている近年、業界を問わず多くの企業でデジタル技術の活用が進んでいます。コールセンター業界においても例に漏れず、DXの一環として業務自動化の取り組みが普及しつつあります。

コールセンター業務の自動化にはチャットボットや音声認識サービスなどさまざまな技術が活用されていますが、これらはどのようなものなのでしょうか。

この記事ではコールセンターでの自動化について、その概要や具体的なテクノロジーに加え、メリット・デメリットなどを解説していきます。

DXへの注目と自動化への取り組み

注目されるDX

企業の競争力を確保する施策として、DXとよばれる取り組みに注目が集まっています。DXとは「デジタルトランスフォーメーション」の略称であり、デジタル技術を活用した企業の変革を意味する言葉です。

いわゆる「IT化」からさらに一歩踏み込んだ概念で、顧客や社会のニーズにもとづいて組織や業界のあり方を包括的に改変し、業務の効率化だけでなく、競争優位性や独自性の創出、ビジネスモデルの進歩などをもたらすことを指します。

近年のテクノロジーの発展に伴い、従来では実現することが難しかった自動化・高度化・効率化などの試みがでるようになりました。
これを受け、製造業・販売業・流通業などをはじめ、さまざまな業界で取り組みが進んでいます。

自動化の有効性

DXの取り組みは、販売拡大や生産量増加などさまざまな分野で実施することができますが、その中でも多くの業界で共通して取り組めるのが「業務の自動化」です。これまで人の手で実施していた業務を機械やAIなどに置き換えることで、省力・省人化に伴うコスト削減や、ヒューマンエラーの減少など、さまざまなメリットを得ることができます。
そのため、多くの企業がデジタル技術を活用し、自動化にチャレンジしています。

コールセンターにおいても自動化が有効

このような状況を受け、すでにコールセンター業界においてもDXや自動化の取り組みが始まっています。中でも活用されている技術が、チャットボットや音声認識AI、RPAなどです。
これらを利用することで、例えば定型的な質問に自動で回答したり、通話内容をテキスト化して応対履歴の入力にかかる手間を削減したりすることが可能になります。次の章で詳しく見ていきましょう。

コールセンターの自動化に活用できる技術

以下では、コールセンターの自動化に活用できる技術について解説します。

チャットボット

LINEなどに代表されるメッセージツールが普及し、電話よりもテキストでのやり取りを好む人が増えてきています。このような背景から、チャットボットによる顧客対応を実施する企業も少なくありません。
AI技術を活用したチャットボットを導入することで、テキストベースでも自動で顧客対応することが可能になり、入電数が削減できます。

ただし、チャットボットには技術的な制約があり、活用できる範囲が定型的な回答を中心とした業務に限定されることも理解しておきましょう。顧客の求める回答ができない場合はオペレーターにエスカレーションできるようにするなど、チャットボットが対応できない範囲をフォローするための動線をつくっておくことが大切です。

音声認識AI

近年では、AI技術の向上によりさまざまな業界で音声認識AIの利用が進んでいます。とくにコールセンターでは、顧客との会話の内容を自動でテキスト化するなどの活用がされています。これにより、応対内容の入力といった後処理業務の効率化・自動化が実現できるようになりました。

その他、音声データから感情分析を行ったり、応対中にオペレーターがNGワードを使っていないか確認したりするといった用途にも利用することができます。

RPA

RPAとはRobotic Process Automationの略称であり、人がPCで行う作業を自動で実行する技術のことです。RPAを用いることで、日次や週次などで繰り返し行う定型業務の手間を省くことができます。
コール状況に関するデータ集計やレポートの作成などに有効なツールです。

IVR

IVRを用いることで、問い合わせ内容に応じて着信を振り分けたり、定型的な質問への回答や手続きの受付を自動で行ったりすることができます。取次や応対の件数を削減できるため、結果として応答率を向上させることができるほか、オペレーター数を抑制し人件費を低減させる効果もあります。

コールセンター自動化のメリット・デメリット

では、コールセンターの自動化を進めることには、どのようなメリット・デメリットが存在するのでしょうか。以下で解説します。

自動化のメリット

メリットは以下の5点が挙げられます。

• コスト削減：オペレーターの人件費など、コスト削減が可能になる。
• 応答率向上：人が応対する件数を削減することで、コールセンター全体での応答率を向上させることができる。
• BCP：災害や緊急事態宣言時などで人員が限られるときでも、定型的な内容であれば顧客の疑問・課題を解決することができる。
• 業務の効率化・負荷軽減：自動化によってオペレーターやSVの業務量が削減できる。
• 応対品質の向上：定型的な応対であればミスなく一定の品質で行うことができる。

自動化のデメリット

一方で、自動化にはデメリットも存在します。具体的には、以下の2点に気を付ける必要があります。

• 応対精度の不足：チャットボットや音声認識技術は、その特性上100%の精度を出すことは難しい。とくに複雑な内容については回答が困難であるため、適用範囲を誤ると応対品質の悪化につながる。また、チャットボットにおいては利用率などを鑑みて定期的なチューニングを行い、こまめに情報をアップデートしておく必要がある。
• 保守対応が必要：FAQの内容変更や業務フローの見直しなどが起きると、自動化に用いたシステムも保守対応を実施する必要がでてくる。そのような変更が頻繁に発生する場合、コスト削減の効果を上回る工数がかかってしまうケースも想定されるため、自動化を実施する際には予め保守対応も見込んだ作業量を試算することが重要となる。

自動化技術との連携を見据えたクラウドPBXの採用

本記事で紹介した自動化技術の中には、利用にあたってPBXやCTIなどとの連携が必須になるものもあります。自動化をするためのサービスの多くがクラウド上で提供されていることから、電話に関連するシステムについても同じようにクラウドで利用できるものを採用することで、スムーズに連携できます。

クラウド型のPBX・CTIである「BIZTELコールセンター」は、さまざまな音声認識サービスとの連携に対応できることに加え、対話型のIVRも備えています。今後コールセンターの自動化を進めていく際におすすめのシステムといえるでしょう。

まとめ

この記事では、コールセンターにおける自動化技術の活用というテーマで、利用できるテクノロジーやメリット・デメリットについて解説しました。AI技術の発達や近年のDXの潮流の中で、自動化は大きく注目されています。

業務の中で適用できる部分が存在していないか、一度検討してみることをおすすめします。

近年、DXという言葉が普及し、多くの企業が推進していますが、そもそもどのような取り組みなのでしょうか。DXを進めるためには、定義や目指すものについて理解し、正しく目標を設定することが大切です。
この記事では、DXの定義やIT化との違い、導入が進んでいる業界に加え、とくにコールセンターにおける取り組みについて解説します。

DXとは

DXの定義

経済産業省では、DX（デジタルトランスフォーメーション）について以下のように定義しています。

「企業がビジネス環境の激しい変化に対応し、データとデジタル技術を活用して、顧客や社会のニーズを基に、製品やサービス、ビジネスモデルを変革するとともに、業務そのものや、組織、プロセス、企業文化・風土を変革し、競争上の優位性を確立すること。」
DX推進ガイドライン※1 より引用

この定義にあるとおり、単にデータとデジタル技術を用いただけではDXを実践したとはいえず、それによって顧客や社会が求める形にビジネスと企業のあり方を変え、競争力を高めることがポイントになっています。

DXとIT化の違い

DXは、従来からあった「IT化」の延長であると誤解されがちです。
さまざまな場面でIT化が叫ばれていた当時、その目的は一般的に事務作業を中心とした既存業務の効率化にありました。一方でDXは上記の定義のとおり、企業の文化やビジネスモデルの変革、競争優位性の向上を含んだ包括的な取り組みとなっており、業務効率という範囲にとどまっていない点が大きく異なります。

DXが注目されている背景

現在、DXという言葉は一般化しましたが、その背景には経済産業省が2018年に発表した「DXレポート」※2の影響があります。

同レポートでは、DXを阻む課題として

● 既存システムが事業部門ごとに構築されており、全社で横断的なデータ活用ができず、また、過剰なカスタマイズによって複雑化・ブラックボックス化している
● 上記のような既存システムの問題解決にあたり、業務自体の見直しも求められるため、現場サイドの抵抗が大きくなる

といった点を挙げています。

また、これらの課題が克服できない場合、DXが実現できないだけでなく、2025年以降、国内で年間最大12兆円（現在の約３倍）の経済損失が生じる可能性があるとしており、「2025年の崖」と称して日本企業に対し危機感を共有する内容を伝えています。
このレポートにより、成長が停滞したり、外資系企業などの新規参入で市場が脅かされたりしている企業を中心に、DXの必要性が認識されるようになりました。

このほか、AI技術の発展や、データ分析を高度化・一般化する新しいテクノロジーの登場なども、DXが注目されるようになった一因といえるでしょう。

※1 経済産業省「デジタルトランスフォーメーションを推進するためのガイドライン（DX推進ガイドライン）」
※2 経済産業省「DXレポート ～ITシステム「2025年の崖」克服とDXの本格的な展開～」

【業界別】DXの取り組み例

ここでは、業界別にDXの取り組み事例について紹介します。

製造業

製造業では、AIを活用した画像認識により、検査プロセスの改善や商品仕分けの自動化などが実現しています。
例えば、検査プロセスの改善では、製造ライン上にカメラを設置し、予め良品・不良品の違いを学習させたAIに商品画像を読み込ませることで、自動的に不良品を判定します。

小売業

小売業においては、顧客接点やマーケティング活動でのDXの事例が数多く存在します。例えば、チャットボットによる問い合わせ対応の自動化、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）・DMP（データマネジメントプラットフォーム）などの顧客データベースを用いたターゲットの詳細分析、相手ごとの趣向に応じたアプローチの実施など、デジタル技術を使った顧客との関係強化が進んでいます。

金融業

金融業では、紙の資料が大量に存在することから、AI-OCR（AIによる文字認識の技術）を用いた文書のデジタル化が行われています。また、読み取ったデータを元にRPA （ロボティック・プロセス・オートメーション）を使って後続処理を自動化するといった取り組みも普及してきました。こうした仕組みの活用により、これまで事務作業に必要だった人的リソースの大幅削減に成功しています。

コールセンターにおいてDXに取り組むべき理由

人件費が多く発生するコールセンターにおいても、他業界と同様にDXの取り組みが有効です。
人件費の削減効果はもちろん、業務の効率化や高度化、従業員の負担軽減、顧客満足度の向上などの効果を得ることができます。
さらに、AIを活用した音声認識に代表される技術の進歩によって、新しいオペレーションが実現できるようになってきています。今後、検討すべき施策といえるでしょう。

コールセンターにおける3つのDX

ここでは、コールセンター運営において効果的な3つのDXの取り組みについて解説します。

顧客対応

チャットボットやIVRなどを活用し、顧客対応をデジタル化することで、オペレーションの負担軽減や人件費の削減が期待できます。
とくに効果が出やすいのが、定型的なやり取りの自動化です。チャットボットやIVRには人手を介さずに対応ができるというメリットがありますが、複雑な問い合わせや要望に応えることが難しいという技術的な限界が存在します。一方で、顧客側は知りたい情報が得られれば自動対応でも問題ないと考えるケースも多いため、こうした仕組みを使って可能な範囲で自動化することは、顧客・企業双方にとって有益であるといえるでしょう。

オペレーション改善

センター内でのオペレーションを改善するにあたってもDXは有効です。
近年では、AI技術の発展によりコールセンターを対象とした音声認識サービスが普及しつつあります。音声認識サービスでは、通話をテキスト化して自由に検索・確認することが可能です。事後はもちろんリアルタイムで顧客とオペレーターの会話内容が表示できるほか、終話後に行う応対記録の入力を自動化・簡略化したり、会話中にNGワードがあった場合にアラートを上げたりすることができます。

データ分析

対応履歴や処理時間など、業務に関わるデータを蓄積し、ツールを使って分析することで、さまざまな業務改善が可能となります。例えば、上述した音声認識サービスを利用して通話内容をテキストで保存し、VOC（顧客の声）の抽出・分析を行い、商品・サービスの改善に役立てるといった取り組みが挙げられます。
また、過去のデータから将来のコール件数を予測し、必要な人員を割り出してシフトを組むといったことも実現できるでしょう。

まとめ

この記事では、DXの定義やIT化との違い、導入が進んでいる業界の例を紹介し、とくにコールセンターにおける取り組みについて解説しました。
DXにより、業務の高度化や品質向上を実現し、企業の競争力を強化することができます。中でもチャットボットや音声認識サービスなどの新技術は、コールセンターにおいて大きな効果が期待できるといえるでしょう。ぜひ活用を検討してみてください。

人手不足やDXのトレンド化を背景に、業務の効率化が重要であることがしばしば論じられるようになりました。近年、効率化のためにさまざまなツールが開発され、業務をより短時間・高品質で実施できるようになってきています。コールセンター業務においても、活用できる範囲は広いといえるでしょう。
この記事では、業務効率化ツールの概要とメリット、そして主要なサービスについて紹介します。

業務効率化ツールとは

そもそも、業務効率化ツールとは何なのでしょうか。注目されている背景とともに改めて解説します。

業務効率化ツールとは何か

働き方改革をはじめとする取り組みにより、多くの企業が業務を効率化して生産性の向上を図っています。ITの導入や業務プロセスの改善などによって、時間の短縮や高品質化を実現する取り組みが業務効率化ですが、近年ではこれらをサポートするさまざまなツールが開発され、利用されています。
業務におけるITの活用が浸透していなかった時代では、書類は手書きで作成し、郵送にてやり取りされていましたが、現代ではOfficeソフトやメールにより同じことが効率よく実施できるようになっています。このように、技術の発達とともに、業務は着々と効率化されてきました。

PCやインターネットなどが十分に普及した今、さらなる手段として業務効率化ツールの活用が進んでいます。同じPCを使う作業であっても、用途に合わせたツールを利用することでより効率を上げることができます。

注目されている理由

それでは、なぜ業務効率化ツールが注目されているのでしょうか。ここでは2つの理由を取り上げます。

●人手不足

少子高齢化に伴う人手不足を背景に、より少ない人数で対応できるように業務量の削減や効率化が求められています。とくにコールセンターでは離職率の高さに課題を抱えているケースも多く、人員を補うための対策がいっそう必要と言えるでしょう。

●DXの流れ

DX（デジタルトランスフォーメーション）が進み、競争力向上のためのデジタル活用が求められています。他社との競争に勝ち抜いていく中で、業務効率化による生産性の向上や商品・サービスの高付加価値化が必要となっており、DXに活用できる手段のひとつとして業務効率化ツールに注目が集まっています。

業務効率化ツールのメリットと注意事項

以下では、業務効率化ツールを使うメリットと、利用時の注意事項について解説します。

メリット

●コスト削減

業務効率化ツールを利用することで、同じ作業であっても短時間でできるようになり、時間あたりの業務量が改善します。よって、業務効率化ツールをうまく利用することで作業コストの削減につながります。もちろん、人員を減らすことは簡単に実施できるものではありませんが、会社全体の生産性が向上することで残業代の低減などによるコスト削減効果は十分に期待できるでしょう。

●労働環境の改善

上記を従業員側の立場でとらえると、これまで残業などで対応していた業務がより短時間で行えるようになり、全体的な労働時間の短縮につながるとも言えます。ツールの活用による業務効率化は、雇用主側・従業員側の両者にメリットがある取り組みになり得ます。

●品質向上

業務効率化ツールの隠れた効果に、品質の向上が挙げられます。大量の単純作業を人手で実施する場合、チェックミスなどによるヒューマンエラーが発生しやすいですが、ツールを利用することで均一な手順で作業ができるため、ミスを減らすことができます。

利用にあたっての注意事項

業務効率化ツールにはさまざまなメリットがありますが、一方で利用するにあたって注意すべき点もあります。

●導入範囲の明確化

業務効率化ツールをなんとなく便利そうだからというだけで導入すると、結局は形骸化してしまい使われなくなってしまうでしょう。導入する際には、「どのような業務に対して、どの部分を、どのように効率化するのか」を考え、ツールを利用する業務の範囲を明確化することがポイントです。そのためには、そもそも何に困っているのか、どのような作業に時間がかかるのか、その理由はなぜか、といったことをあらかじめ整理しておく必要もあります。

●導入後のメンテナンス

時間とともに業務の流れが変化すると、ツールの利用方法も変わっていきます。業務効率化ツールは導入して終わりではなく、都度、見直しをしていく必要があることに注意しなければなりません。適切なメンテナンスを実施しないと、業務に合わなくなったツールがむしろ効率を低下させる存在になりかねません。

●他システムとの連携性

せっかく業務効率化ツールを導入しても、他システムとの相性が悪いと、二重入力が発生するなどして運用が煩雑になり、かえって生産性が低下することになりかねません。ツールを選定する際には、現行のシステムとの連携についても考慮するべきです。例えばコールセンターでの利用であれば、コールセンターシステムを起点として各業務領域のツールを選ぶのがよいでしょう。

代表的な業務効率化ツール

以下では、代表的な業務効率化ツールについて分類ごとに紹介していきます。

タスク管理

タスク管理ツールは、作業をリスト化し、抜け漏れを防ぐための仕組みを提供します。タスクの期限や優先度を設定する機能などを備えており、業務のマネジメントに役立ちます。コールセンター業務では問い合わせ対応の一環で多数のタスクが発生するため、こうしたツールの利用は有効です。

代表的なサービスとしては、タスク管理に加えてプロジェクト管理等の機能を持つBacklogや、タスクをカード化して管理できるTrelloなどが挙げられます。

RPA

RPA（Robotic Process Automation）とは、コンピューター上での操作を人間の代わりに自動で実施してくれるソフトウェアロボットのことです。RPAは近年、生産性向上の取り組みとして注目されており、コールセンターにおいてはレポート作成や業務の状況把握・改善のためのデータ集計などに有効なツールとなります。

代表的なRPAソフトウェアとしては、NTTグループが提供し、日本企業向けにカスタマイズされているWinActorや、近年Windows10に標準搭載されたことで話題となったMicrosoftのPower Automateなどが挙げられます。

ワークフロー

ワークフローは、承認手続きをシステム上で実施するためのツールのことです。慢性的な業務の複雑化に悩む企業が多いことに加え、最近ではテレワークが増加したことで紙を用いた承認手続きがしにくくなったこともあり、注目されるようになりました。

代表的なサービスとしては、ワークフローだけではなくタスク管理・日報作成など幅広い機能を提供するkintoneや、勤怠管理などで有名なジョブカンの機能のひとつであるジョブカンワークフローなどが挙げられます。

CTI・CRM

CTIとは、コンピューターと電話を統合し、効率的な問い合わせ対応を実現するシステムのことです。また、CRMとは、顧客の情報を一元的に管理して関係性の構築をサポートする仕組みです。この２つのツールには、相互に連携する機能を備えた製品が多く存在します。

代表的なCTIとして、CRMとの連携はもちろんのこと、チャットツールであるSlackなどさまざまなシステムとの連携ができるBIZTELコールセンターが挙げられます。CRMでは、コールセンター業務に特化したサービスとして、Salesforce Service Cloud、楽テル、enojoy.CRMⅢ、FastHelp5、デコールCC.CRM3などがあります。

まとめ

本記事では、コールセンター業務の効率化に有効なツールを紹介しました。これらのツールの中でも、CTIはコールセンターのオペレーションを効率化する上でとくに有効です。CTIをはじめ、本記事で紹介したツールの導入について検討してみてはいかがでしょうか。