コールセンターシステムにおける人工知能(AI)活用

人工知能に置き換わっていく職種と置き換わらない職種

人工知能の研究は目覚ましく、大手IT事業者がそれぞれに独自の技術を発表しています。人工知能は人間の仕事を代行できると大きな期待が寄せられています。実用化が最も話題となっているものに、車の運転があります。このほか、受付係、データ入力、スーパーの店員、ホテルの客室係、列車やビルの清掃員などがあり、すでに導入が進んでいる職種もあります。

これに対し、代行が困難とされている業種には、アートディレクター、エコノミスト、教員、保育士、医師、鍼灸師、作詞作曲家、タレント、デザイナーなどがあげられ、創造性が必要あるいは共感や説得など人間性が求められる職種が中心となっています。

人工知能（AI）とコールセンターシステム

コールセンターにおける課題

では、お客様からの問い合わせや苦情に対応するコールセンターはどうでしょうか。お客様の機微に応じたきめ細かな対応で満足感を向上する必要があるため、比較的困難とされています。

さらに、コールセンターはクレーム対応のストレスが大きく、離職率が極めて多い職種です。人件費の安い地方に拠点を求めるなど、常に人材難が課題となっており、ロボットや人工知能の助けを借りたいと考えているのが現状です。

このようなニーズに応えて、声の周波数から怒りなどの感情を数値化して可視化するなど、エモーション技術を搭載した人工知能によって、オペレーターの精神的な負担を軽減するコールセンター向けの支援機能が搭載されるようになってきました。

人工知能（AI）を活用したコールセンターシステム

そもそも人工知能の技術として利用されているのが、音声認識、自然言語処理、マイニングです。音声認識は人間がしゃべる音声を認識してテキストに変換していく技術です。これは比較的早くから利用されていました。

この文字として落とされたテキストの構文を理解して、意味のある言語として認識するのが自然言語処理です。そして、膨大なテキストや音声言語から規則性や傾向などを抽出するのが、データマイニングやテキストマイニングなどのマイニング技術です。

顧客からの電話をAIが自動応答

これは、IVR（自動音声応答装置、Interactive Voice Response）と呼ばれる自動メッセージが対応する装置のことです。例えば、カスターマーサポートなどに電話をかけた際、「～の場合は1を」といった音声案内が行われている場面を経験された方もいるのではないでしょうか。また、自動音声案内の前に、顧客が悩みを通話口に話すとAIが自動で処理を行い適切な担当オペレーターに接続するといった技術もコールセンターシステムに取り入れられています。

AIが顧客折衝において回答候補を表示

近年発展が著しい自然言語処理や機械学習などの要素技術を活用した人工知能が、金融機関のコールセンターに採用されています。コールセンターでは新人オペレーターの育成と平準化が課題となっています。新人でもベテランに近い、適切でスピーディーなお客様対応ができるようにするために人工知能による業務支援が行われています。

ここで着目されたのは、新人の各種資料の参照回数です。オペレーターはお客様からの話を聞き、尋ねられる該当の資料を検索し、その画面を見ながら回答します。その検索に時間がかかり、お客様はしばしば待たされ、これを不満に感じます。

これに対し人工知能による支援システムはお客様の問い合わせ内容をオペレーターとともに聞き、音声認識と自然言語処理を駆使して、回答となるだろう資料をあらかじめ画面表示します。オペレーターは資料を探し出す手間なく、表示された資料から該当する情報を見つけて回答することになります。

>これだけではありません。電話対応後、人工知能は電話の内容を音声認識とテキストマイニング機能を利用して要約します。この要約作業にも新人は時間がかかっており、コール後の後処理時間はコールセンター全体の対応キャパシティを低下させる大きな要因となっています。人工知能を利用することで、正確な要約を短時間で作成できるようになるのです。

出典：NTTソフトウェア　河村 誠司 / 町田 健一 / 松井 一比良 / 坂本 大祐 / 石井 真梨枝「コールセンタにおけるAIの活用」
http://www.ntt.co.jp/journal/1602/files/jn201602035.pdf

コールセンターシステムにおいてAIが顧客満足度を数値化

お客様の感情を会話内容から数値化して分析できるシステムも登場しています。このような人工知能の活用により、コストセンターであったコールセンターが、商品やサービスを購入・選定する際に重要となるカスタマー・エクスペリエンスの向上を促進する役割を担うことが可能となります。これによってコールセンターは、顧客戦略や販売戦略を左右する部門として、その位置付けが見直されるようになるのです。

とはいえ、まだまだ人工知能は高い買い物となり、金融機関のような大規模なセンターであれば導入できても、数十人程度のセンターでは困難です。そこで、最近はクラウドから提供するサービスも現れ、人工知能を利用したコールセンターが身近になっています。

まとめ　～ コールセンターへの人工知能（AI）の導入 ～

人工知能の活用が先行している米国での金融機関では「相手が人だとプライベートなお金の相談がしづらいが、AIだと安心して話せる」という副次的なメリットが見つかる一方で、「機械に相談するより信頼できる担当者に相談したい」という声もあり、コールセンターの効率化という視点だけで導入してしまうと本質を見失う可能性があります。

出典： Hoken Journal吹田朝子 「人工知能（AI）の導入でどう変わる？ 保険の支払い査定やコールセンター対応」 http://hokensc.jp/news/20160520-2/

人工知能の技術的な進化と同時に人と人工知能の役割分担を顧客や業務に対する機能的、感情的な影響を整理してから、適切な活用を考えておく必要がありそうです。

国内では、英語に比べて日本語の音声認識や自然言語処理の精度が高度になるため、人工知能やロボットが直接お客様に対応するのは少し先になるとしても、顧客とオペレーターの会話を分析してオペレーターに必要な情報の候補を次々と提示することでオペレーターを支援するシステムは開発されています。

このように人工知能の活用が、顧客を含むコールセンターのステークホルダー（利害関係者）の誰の何を解決してくれるのか、どのように活かせるのかを検討し、決して消極的にならず、積極的な活用を検討することが望ましいでしょう。