コールセンターはAIで!メリットや導入事例、一押しシステム3選

コールセンターはAIで!メリットや導入事例、一押しシステム3選

記事更新日: 2020/02/12

執筆: 編集部

コールセンター業務では、オペレータの定着率が悪く、新人教育に時間がかかるのが悩みでが、その悩みを解決してくれるのがコールセンターへのAI(人工知能)の導入です。

AIを導入してオペレータの業務をサポートすることで、オペレータのストレスが軽減し、新人とベテランの応答スキルの差も小さくなります。

この記事では、コールセンターにAIを導入するメリットと現状での課題を分りやすく解説しています。導入事例やおすすめのシステムも紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

AIはコールセンター業務にどう活用されるのか

AI(人工知能)が進歩することによって、これまでオペレータが行っていたことの一部をコンピュータが担うことが可能になりました。

また、コールセンターに集まる種々の情報を学習・分析してマーケティングに生かすという使い道も実用化されつつあります。

【応答の迅速化・標準化】オペレータをサポートする

従来コールセンター業務では、新人の教育に多大な時間とコストをかけていました。

また、新人とベテランのスキルの差が顧客満足度の低下につながり、クレームをこじらせるケースも少なくありませんでした。

AIが顧客とオペレータの応答を音声認識を駆使して「傍聴」することで(あるいはオペレータの応答前に自動音声で大まかな用件を聞いておくことで)、オペレータが見る画面に「よくある質問」の該当例を素早く表示することができます。

このようなオペレータへのサポートによって、応答のスピードアップと標準化が可能になり、新人とベテランの差も小さくなります。

コールセンター業務ではクレーム対応のストレスなどから離職率が高いことも課題になっていましたが、AIのサポートによってオペレータが余裕をもって応答できるようになれば、ストレスが減って離職率が低下することも期待できます。

【コスト削減】応答時間の短縮、自動チャットで要員削減

AIの導入によって、1コールの応答に要する時間が短縮できます。

また、開店時間の問い合わせや支店の住所の問い合わせなど、単純なよくある質問ではオペレータが応答せずに自動チャットで済ますことも可能です。

また、新人教育期間の短縮や離職率の低下もコスト削減につながります。

【情報の収益化】応答内容から有益データを収集する

コールセンターに集まる膨大な「顧客の声」をマンパワーで分類・分析することは困難で、それをしようとすると応答後のオペレータの事後処理の負担が大きくなります。

しかし、AIならコールセンターに集積されたVOCデータを全てパターン処理して分析することが可能です。それによって得られた情報はマーケティングの貴重な資料になります。

コールセンターへのAI導入の課題

コールセンターでのAIの利用は、多くの企業で既に実用化していますが、上記のようなメリットの中には、「近い将来実現するだろう」という未来像、期待像の側面もあります。

AIができることにはまだ限界がある

AIの音声認識機能、言語処理機能は近年格段に進歩して、ディープラーニングと呼ばれる学習能力も進化しつつあります。

だからこそコールセンター業務にもAIが導入されるようになったのですが、AI(人工知能)ができることにはまだまだ限界があります。

例えば、最も期待される「対応時間の短縮」においても、現場に劇的な変化が起きるほどにはなっていないという指摘もあります。

また、人に代って応答する自動チャット機能も、きわめて単純な質問にしか答えられないのが現状です。

カスタマイズに時間とコストがかかる

コールセンターへのAIの導入は、出来合いのシステムをそのまま使うということではないのは言うまでもありません。

自社のコールセンター業務に合った活用場面を絞り込んで、それに適合するカスタマイズをするには、それ相応と時間とコストががかかります。

また、ディープラーニング機能といっても、AIがすべて自動的にデータを吸収して「自習・独学」してくれるわけではなく、要所要所で人間がトレーニングし教授することが必要です。

AIには苦手分野がある

鉄腕アトムのような「人の感情に配慮できるAI」はまだまだ夢物語なので、クレームのコールは自動チャットなどで顧客をいらだたせることなく、素早くオペレータにつなぐ必要があります。

また、119番のコールにAIが対応することは不可能なように、緊急で重大な(いわゆるミッションクリティカルな)用件にはAIで対応することはできません。

また、オペレータが間違った回答をしたときには会社が責任を負いますが、AIが間違った回答をしたときに責任を負うのは、システム開発会社なのかそれを使った会社(コールセンター)なのかという問題が生じる可能性もあります。

コールセンターへのAIの導入事例

イオン銀行のAIチャット「ふくももちゃん」

イオン銀行は、電話対応が主だったコールセンター業務にチャットロボットを導入して、簡単な質問にはロボットが対応することで、オペレータへの対応数を削減しました。

スマホやパソコンからイオン銀行のコールセンターにアクセスすると、いちばん上に次のような画面が表示されます。



「チャット」をクリックすると、ふくももちゃんというキャラクターが案内する下のようなチャット画面が現れます。

例えば、スマホで「近くのイオン銀行ATMは?」とチャットすると、質問者の位置情報から最寄りのATМが表示されます。

コールセンターの案内にはもちろん電話番号も記されていますが、このような単純な質問ならオペレータを介さずに解決することができます。

また、9:00~21:00にはAIで解決できない質問にオペレータがチャット対応します。

アスクルのAIチャット「アオイくん」

事務用品通販のアスクルは2014年にチャット・ロボットの「マナミさん」を導入したのに続いて2019年に顧客の注文履歴を参照してチャットできる「アオイくん」を導入しました。

アスクルのwebカタログには「アオイくんに聞いてみる」というバナーがあり、クリックする次ような画面が表示されます。

画像引用元:アスクル「ヘルプ」

「マナミさん」の導入によって問い合わせの約3分の1を自動回答に任せることができたといいますが、さらに「アオイくん」が顧客の注文履歴を参照することで、個別対応による顧客満足度の向上に貢献しています。

「アオイくん」で新たに対応可能になったお問合せは①領収書発行、②請求書再発行、③注文キャンセル、④配送 状況確認・配送日変更の 4 種類。チャットボット上で各種手続の依頼ができるため、お問合せがより一層スム ーズになります。

引用元:アスクル「環境・社会活動報告」

 

おすすめのシステム

小規模のコールセンターでも導入でき、大きな導入費用がかからないAIコールセンターシステムを3つご紹介します。

詳細な費用はカスタマイズする内容により異なりますので、気になるシステムがあったら見積もりをお願いしてみましょう!

FastHelp5

FastHelp5は、トークスクリプト(台本)画面に、購入履歴や過去のコンタクト履歴、F&Qなどの必要な情報をすべて表示することができるシステムです。

オペレータは紙の資料を参照する必要がなく、顧客を待たせずに適切な応答をすることができ、顧客満足度が向上するとともに、オペレータのストレスを減らします。それによって、新人教育期間の短縮や定着率の向上にもつながります。

LINEやFacebookなどのSNSからのコンタクトにも対応し、情報を一元管理することができます。

企業の特性に合わせたカスタマイズが可能で、必要に応じて機能を追加することもできます。

MediaCalls

MediaCallsは、着信したコールをオペレータに自動で分配する機能があるのが特徴です。

それによって、前回応答したオペレータにつなぐ、難しい質問はベテランのオペレータにつなぐなどの対応が可能になります。

上の画面は、オペレータの応対状況をリアルタイムでの確認するもので、コール業務の成績による評価や業務の振り分けが容易に可能です。

自社にサーバーを備えるオンプレミス型も、導入コストが安いクラウド型もあります。

大企業からベンチャー企業までコールセンターの席数を問わずに導入でき、1,5000席を超える導入実績があります。

BIZTELコールセンター

BIZTELコールセンターは、コールセンターに必要な機能をインターネット経由で利用できるクラウド型のシステムです。

導入のための工事が不要なので初期費用が安く、分散型コールセンターやオペレータの在宅型コールセンターもすぐに構築できます。

プッシュ機能を使った自動音声対応や着信先の振り分けはもちろん、顧客とオペレーター傍聴してオペレータへのアドバイスを行うモニタリング機能など、コールセンターに必要な多彩な機能が利用できます。

クレジットカードの情報を安全に取り扱うために定められた国際的なセキュリティ基準がPCI DSSにも対応しています。

数席規模のコールセンターでも導入が可能で、1,400社以上の導入実績があります。

まとめ

コールセンターにAIシステムを導入することで、オペレータの応答の時間短縮と質の向上が可能です。

それによって顧客満足度が高くなると共にオペレータの負担が軽減し、定着率も向上することが期待できます。

まだ課題はありますが、競合企業に顧客対応で後れを取らないように、ぜひ導入を検討してみましょう。

画像出典元:pixabay

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