2024.06.03 コラム
生成AIを活用したコールセンターログの要約～サービス改善へ
近い将来、企業活動において生成AIは必要不可欠なツールになるというワードをよく耳にするようになりました。日本企業におけるDX化は、この生成AIの業務活用において格差を広げる一方です。
そんな中、チャットボットや、カスタマーセンターのAI自動音声での対応など顧客からの問い合わせ対応にもAIを活用する動きが活発になってきました。
今回は、顧客からの電話でのお問い合わせについて、生成AIを用いてテキスト化〜要約を行うことで、最適なサービス提供・サービス改善に活用する座組についてご紹介いたします。
企業がかかえる課題
今回ご紹介する内容は、特に以下の課題を解決するものとなります。
・複数チャネルの問い合わせデータを統合できていない
・コールセンターデータを基にしたサービス改善・業務フロー効率化を実施できていない
・コールセンターデータを営業活動へ活用できていない
問い合わせデータ活用のポイント
一般的に5分で話す内容は800～1200文字といわれており、音声データを聞く→テキスト化→要約を担当者が実施するには膨大な時間を要するのが課題となります。
そこで、音声データをテキスト化するのみでなく、要約して担当者が見やすい状態にすることが非常に重要となります。
▼全体設計
ポイント
・Webhook/APIなどで、データ収集・蓄積基盤とリアルタイムに連携
・情報をテキスト化～要約（感情分析）することで、オペレーターが参考にしやすい状態に
※speech to text：音声を文字に変換することが可能
※Vertex AI：テキスト文を任意の文字数で要約することが可能
▼使用するソリューション連携例
担当者の閲覧ダッシュボード
では、音声データをテキスト化〜要約した際の、担当者がどのような情報をリアルタイムに閲覧できるかについてご紹介いたします。
要約
・お問い合わせが合った商品名
・お問い合わせの種別
・お客様からの質問
・オペレーターからの回答
・最終着地 など
お問い合わせ内容全体を1つに要約するのみでなく、各項目に設定して、要素を抽出～要約結果を格納することで担当者が確認したいパートをすぐに閲覧することができるようになります。
また、問い合わせの種別としてクレームが多いのか、質問が多いのかなどから問い合わせ内容を深掘りし、サービス改善にも活用することが可能となります。
ダッシュボードで一覧化することで、見たい要素をグラフ形式で確認でき、ダッシュボードのフィルター機能を用いて、各項目毎でより詳細を確認することも可能です。
さいごに
従来の手法のみでなく、新たな生成AIサービスを積極的に取り入れることで、事業の発展・競合との差別化を図ることが可能です。
そのためには、今回の取り組みのようなノウハウを学ぶことや、効果的な生成AI活用事例を知り、自社に活用していくことがポイントとなります。
▼生成AI活用事例
弊社では、生成AIのナレッジ・事例を多数持っておりますので是非お問い合わせください！
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第1部：生成AI-Generative AI App Builderを活用したチャットボット開発へのチャレンジとその背景について
第2部：DataCurrent社内における生成AI市場の情報共有の集大成とリリース直後のGenerative AI App Builder導入背景
■DataCurrentについて
DataCurrentは、生活者主体の考え方に基づくデータ活用を推進する専門会社として2019年6月3日に設立されました。
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（サービス例：CDP導入支援、データ戦略設計、分析、広告配信、データプライバシーに関するアドバイザリーサービス、新事業立ち上げ支援）
■DataCurrentが提供する「生成AI利活用支援サービス」の特徴
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また、短期間で企画・構想から開発・実装までを実現するPoCパッケージも提供しており、企業のAI活用をスムーズに進められるようサポートします。
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