AI を活用したコールセンターシステムの特徴& 活用 事例

ここでは、 AI を活用した コールセンターシステム の 特徴 & 活用 事例 などを紹介します!

 

目次

AI 解析機能 がついている コールセンターシステム の 特徴

コールセンターシステム に使用される AI 解析 とは?

コールセンター が抱えている悩みを AI によって解決する

コールセンター への AI 導入 事例

まとめ

 

AI 解析機能 がついている コールセンターシステム の 特徴

コールセンターシステム ai 活用 事例
コールセンターシステム ai 活用 事例

 

この記事では、 AI 解析機能 がついている コールセンターシステム を紹介したいと思います。 人工知能 ( AI ) には 汎用人工知能 と 特化型人工知能 の二種類があり、前者は人間のように  AI 自らが考え、後者は今回のコールセンターや自動運転等に使用されます。ここでは、主に コールセンターシステム に使用される AI 解析 について説明していきます。

 

コールセンターシステム に使用される AI解析 とは?

コールセンター ai 活用 事例
コールセンター ai 活用 事例

 

コールセンターシステム に使用される AI 解析 は、

「 チャットボット での対応の 自動化 」

「 オペレーター 対応品質の 平均化 」

「 データ分析 」

などの種類があります。

そもそも コールセンターシステム とは、オペレーターがシステムの画面を見ながら顧客情報や必要な情報を把握して的確なサポートをするためのツールです。 コールセンターシステム を 活用 するサーバーには、オンプレミス型クラウド型の2種類があります。最近では、サブスクリプションサービスが活用できるクラウド型の利用も増えています。

AI解析 で最も利用されるのは チャットボット という24時間365日対応できる自動サービスのことです。例えば、「この契約に必要な書類は?」とチャットボットに質問すると、必要な書類や提出方法などを瞬時に答えてくれるというものです。このような質問がユーザーから常に行われることにより、 AI がユーザーの回答や返答を AI で解析し、さらに良い答えを学習して用意したり、ユーザーの満足度をテキストから判断したりすることができます。

オペレーターの対応品質の自動化というのは、ベテランのオペレーターと同じサービスを経験の浅いオペレーターでも行えるようにするものです。これは、画面に回答に必要な情報を自動で表示させてオペレーターを支援します。 コールセンター は離職率が高いと言われていて、ベテラン社員が減ってしまうというのもこんな機能が必要な理由です。今後は、コールセンターや公務員などの仕事も自動化されていくことが予想され、AIによって職員を便利にすると同時に、不必要な人はリストラされることになるかもしれません。

 

コールセンター が抱えている悩みを AI によって解決する

コールセンター ai 活用 事例
コールセンター ai 活用 事例

コールセンターが抱えている悩みというのは、何もコールセンター業務だけではありません。例えば、大企業のコールセンター部門であろうと、様々な事務処理を行わなければならず、総務や人事との連絡など様々な業務があります。その時に、実際には直接人事や総務に電話やメールをして聞くのはハードルがありますが、AI解析によって集めたデータを他の部署も参照できればそのデータを共有することができるのです。

このような利用方法は、 コールセンター に導入した AI解析 が思わぬ副産物を生んだとも言えます。 コールセンターシステム を使っているオペレーターは一つの電話ごとにたくさんのデータを得る事ができます。それを常に AI で解析することにより情報が蓄積され、この業務ならこの書類とこの書類が必要、などの判断を瞬時に導いてくれます。これは、いくらベテランの社員でもできるものではなく、 AI解析 の能力の高さを見る事ができます。

また、 チャットボット が24時間365日対応してくれることにより、オペレーターの負担を軽減してくれます。自動解決で判断できない場合、ユーザーは瞬時にオペレーターに質問することができ、オペレーターはそのやり取りや必要なデータを見ながら対応することができます。これも、 AI解析 によるオペレーター不足解消に役立つ方法です。オペレーターの離職率が高くても、いつも AI が助けてくれると分かれば対応しているオペレーター達も心強いでしょう。

 

 コールセンター への AI 活用 事例

コールセンターシステム ai 活用 事例
コールセンターシステム ai 活用 事例

コールセンターシステム へ AI解析 を 活用 するには、どの業務を AI による自動化をするのか決めなくてはいけません。何度も検討して、どの業務に AI解析 を適用するのか話し合いテスト段階を経て実際に AI を導入します。導入したあとでも、 AI が間違った判断をしてそのまま人間が気づかないとうことも考えられます。その時の責任はどするのか?、ということも明確に決めておかなくてはなりません。

AI解析 によって自動化させる業務はいわゆる定型業務です。例えば、製品の基本的な使い方をマニュアル化してユーザーに提示するカスタマーサポート部門や、購入した製品への質問などの一般部門があります。 AI を導入する前にもっとも多い質問を抽出して AI解析 を行います。この AI を設定する段階は、全て人間が行います。決して AI が問題点を自動的に見つけてくれるわけではありません。

そのため、 コールセンターシステム に AI解析 を導入する際には、その業務を知り尽くしたエキスパートや実際に業務にあたっているオペレーターなどの意見を集めることが重要です。そして、何度も トライ&エラー を重ねることにより、 AI が学習してより賢い コールセンターシステム になります。人口知能 ( AI ) だけでは解決できない問題の災害があります。その時のために、遠隔地でテレワークによるコールセンター部門を開設するなど、どんな時も業務を継続できる仕組みが必要です。

まとめ

ai コールセンターシステム 事例
ai コールセンターシステム 事例

 

さて、ここまで AI による コールセンターシステム の 特徴 や 活用 事例 を説明してきました。従来型の オンプレミス の コールセンターシステム もちろん必要ですが、今後は クラウド型 の コールセンターシステム が最も重要になってきます。 クラウド型 の コールセンターシステム を使用することにより、会社の業務システムや社外のテレワークシステムとの連携や機能強化が容易に可能になります。そのため、今後の企業システムはこの クラウド型 がカギになってきます。