📜 要約
### 主題と目的の要約
本調査レポートは、コールセンター業務の自動化に焦点を当てています。コールセンター業務では、顧客対応の効率化や質の向上が求められている一方で、人手不足やオペレーターの教育に関する課題を抱えています。特に、リアルタイム音声認識技術や生成AIの導入が進む中で、オペレーターの負担軽減や応対履歴の正確な記録が重要視されています。本調査では、生成AIを活用したコールセンター業務の自動化の取り組みと、その効果や今後の展望について明らかにすることを目的としています。
### 主要な内容と発見
調査の結果、以下のような主要な内容と発見が得られました。
- ソフトバンクは日本マイクロソフトと共同で、生成AIを活用してコールセンター業務の自動化を加速することを目指しています。具体的には、LLMが問い合わせ内容を判断して案内を行い、データソースから情報を収集して最適な回答を行うシステムを開発しています。
- 生成AIを活用することで、応対履歴の要約やオペレーターの応対サポート、教育・トレーニング、チャットボットによる自動応答、コンテンツの自動作成、VOC分析などが可能となり、業務の効率化やコスト削減、応対品質の向上が期待されています。
- アーニーMLGはコールセンター業務の議事録作成を自動化するサービスを提供し、平均後処理時間を30~50%削減しています。
- 生成AIの導入により、AIが顧客の問い合わせ内容を特定し、適切なチャネルへ誘導する機能の強化や、感情認識技術の活用による顧客の感情に応じた対応が期待されています。
### 結果と結論のまとめ
本調査の結果、生成AIの活用によってコールセンター業務の効率化が進んでいることが明らかになりました。具体的には、LLMを活用した問い合わせ内容の判断や最適な回答の提供、応対履歴の自動作成、オペレーターの応対サポートなどが可能となり、業務の自動化や顧客満足度の向上が期待されています。また、AIの活用によって、オペレーターが顧客対応に集中できる環境が整うことで、全体的な顧客満足度の向上が期待されています。今後は、AIによる顧客の問い合わせ内容の特定や適切なチャネルへの誘導、感情認識技術の活用による顧客の感情に応じた対応など、生成AIの機能がさらに強化されることが期待されます。
🔍 詳細
🏷 コールセンター業務の現状と課題
#### コールセンター業務の現状と課題
コールセンター業務は、顧客対応の効率化や質の向上が求められている一方で、人手不足やオペレーターの教育に関する課題を抱えています。特に、リアルタイム音声認識技術や生成AIの導入が進む中で、オペレーターの負担軽減や応対履歴の正確な記録が重要視されています。AIを活用することで、業務の自動化や効率化が期待されており、特に音声解析技術は、商談獲得率や成約率の向上に寄与しています。しかし、実際には業務に加えて応対履歴の作成方法の指導が難しく、オペレーターのスキル向上には時間がかかるという現実もあります。これらの課題を解決するためには、AI技術のさらなる活用が鍵となります。
#### 株式会社RevComm(レブコム) コーポレートサイト - 音声コミュニケーションの可視化と生産性向上を実現するサービス
株式会社RevCommは、音声技術とAIを活用して、コミュニケーションの摩擦を解消し、お互いの想いがより伝わる社会を創ることをミッションとしている企業です。主なサービスは以下の通りです:
#### 電話解析AI「MiiTel Phone」
電話営業や顧客応対を自動録音し、AIが文字起こし、解析、可視化することで、ブラックボックス問題を解消し、商談獲得率・成約率の向上やセルフコーチングを支援します。[MiiTel Phoneの詳細はこちら >](http://miitel.com/jp/phone/)
#### 音声解析オンライン商談ツール「MiiTel Live」
オンライン商談を自動録画し、AIが文字起こし、解析、可視化することで、セルフコーチングや成功事例の共有を実現し、企業の生産性向上に貢献します。[MiiTel Liveの詳細はこちら >](https://go.miitel.jp/miitel-live)
#### Web会議解析AI「MiiTel Meetings」
オンライン会議の文字起こしとトーク分析機能により、会議の可視化と社内共有を可能にし、コミュニケーションの生産性向上を実現します。[MiiTel Meetingsの詳細はこちら >](https://miitel.com/jp/meetings)
#### 対話会話解析AI「MiiTel RecPod」
オフライン(対面)の音声コミュニケーションを録音し、AIによる文字起こし、議事録生成、話し方解析、履歴共有ができるサービスです。[MiiTel RecPodの詳細はこちら >](https://miitel.com/jp/recpod)
#### コールセンター解析AI「MiiTel Call Center」
コールセンター業務に必要な機能(リアルタイムモニタ、回線リスト、ユーザーリスト、シートマップなど)を提供し、リアルタイムでの問題解決を支援します。[MiiTel Call Centerの詳細はこちら >](https://miitel.com/jp/callcenter)
RevCommは、音声解析AIの言語依存がなく、世界中での展開が可能であり、インドネシアでも2021年10月より有償版を提供しています。[MiiTel Indonesiaの詳細はこちら >](https://miitel.com/id/)
#### コールセンター向けAIカオスマップ2023を公開!ChatGPT連携サービスを追加
アイスマイリーは、DX推進の支援の一環として、コールセンター向けAIサービスをまとめたカオスマップの2023年版を公開しました。今回のカオスマップには、新たに「ChatGPT連携サービス」のカテゴリが追加されており、時代の潮流に合わせた内容となっています。
#### カオスマップの概要
- 掲載サービス数は102件
- 「ボイスボット」や「オペレーター支援」など7つのカテゴリに分類
- 製品ページURL、AI提供ベンダーなどの一覧表を資料請求で提供
#### コールセンターにおけるAI活用の効果
- 人手不足の解決やオペレーターの業務支援
- AIチャットボットによる自動応答、音声認識と自然言語処理を組み合わせた会話の可視化など
- 限られた人員でも効率的な運営が可能

#### リアルタイム音声認識と生成AIを活用したクレーム応対履歴の作成
顧客とオペレーターの会話内容をリアルタイムにテキスト化することで、スムーズな引き継ぎや応対履歴の作成が可能になります。具体的には以下のようなメリットが考えられます:
- 主語と述語を明確にすることで、事実を正確に記録できる
- 要点を簡潔にまとめることで、読み手に分かりやすい内容になる
- オペレーターの教育や入れ替わりに関わらず、一定水準の応対履歴を維持できる
しかし、日々の業務に加えて応対履歴の作成方法の指導まで手が回らないのが実情です。また、オペレーターがこれらのポイントを習得し、発揮できるようになるには一定の時間がかかります。
そのため、リアルタイム音声認識と生成AIを活用することで、オペレーターの負担を軽減しつつ、スムーズな引き継ぎと高品質な応対履歴の作成が期待できます。
🏷 生成AIの導入による業務効率化
#### 生成AIの導入による業務効率化
ソフトバンクは、日本マイクロソフトと共同で生成AIを活用してコールセンター業務の自動化を加速することを目指しています。2024年7月以降、ソフトバンクの自社コールセンターに順次導入し、お客様の待ち時間の短縮と対応の均質化を図り、顧客満足度の向上を目指します。
#### 詳細
##### ソフトバンクとマイクロソフトの共同開発による生成AIを活用したコールセンター業務の自動化
ソフトバンクは、日本マイクロソフトと共同で、生成AI(人工知能)を活用してコールセンター業務の自動化を加速することを目指しています。具体的には、LLM(Large Language Models:大規模言語モデル)がお客様の問い合わせ内容を判断して案内を行ったり、データソースから情報を収集したりして、最適な回答を行うLLM自律思考型のシステムを開発することで、柔軟かつ高精度な顧客対応を目指します。


##### コンタクトセンター(コールセンター)での生成AI活用
コンタクトセンター(コールセンター)では、近年生成AIの活用に対する意識が高まっており、実際に導入する企業も増えています。生成AIを有効活用する方法には、応対履歴の要約、オペレーターの応対サポート、オペレーターの教育・トレーニング、チャットボットによる自動応答、FAQなどコンテンツの自動作成、VOC(顧客の声)分析などがあります。
生成AIを導入すると、業務の効率化、コストの削減、応対品質の向上、CX(顧客体験価値)の向上などのメリットが得られますが、ハルシネーション(虚偽情報の出力)へのリスク管理やセキュリティ対策にも注意が必要です。
##### 音声認識AIを展開する「アーニーMLG」がコールセンター業務の議事録作成を自動化
アーニーMLG株式会社は、コールセンター業務におけるコールメモ(議事録)の作成を自動化するサービス「YOMEL for コールセンター」を提供しています。AIが顧客との会話を自動でテキスト化し、要約も瞬時に提案することで、コールセンター業務における平均後処理時間(ACW)を30~50%削減します。

🖍 考察
### 調査の結果
コールセンターの業務自動化に関する生成AIサービスとしては、以下のようなものが確認できました。
- ソフトバンクとマイクロソフトが共同で開発している生成AIを活用したコールセンター業務の自動化サービス
- LLMが問い合わせ内容を判断して案内を行い、データソースから情報を収集して最適な回答を行うシステム
- 応対履歴の要約、オペレーターの応対サポート、教育・トレーニング、チャットボットによる自動応答、コンテンツの自動作成、VOC分析などが可能
- アーニーMLGが提供するコールセンター業務の議事録作成の自動化サービス
- 平均後処理時間を30~50%削減
### 推定
コールセンター業務の自動化に向けては、以下のような課題と取り組みが考えられます。
- 課題
- オペレーターの人手不足やスキル向上の難しさ
- 応対履歴の作成方法の指導の困難さ
- 取り組み
- 生成AIを活用した業務の自動化
- 問い合わせ内容の特定と適切なチャネルへの誘導
- クレーム対応の効率化と顧客感情に応じた対応
- 業務の自動化による顧客対応に集中できる環境の整備
- 全体的な顧客満足度の向上
### 分析
生成AIを活用したコールセンター業務の自動化は、オペレーターの負担軽減と顧客体験の向上に寄与すると考えられます。
特に、問い合わせ内容の特定や適切な回答の生成、応対履歴の自動作成などの機能は、オペレーターの業務効率化に大きな効果が期待できます。また、感情認識技術を活用した顧客対応の最適化は、顧客満足度の向上につながるでしょう。
一方で、AIシステムの構築や運用には一定の投資が必要となるため、コストパフォーマンスの検討も重要です。また、AIによる自動化が進む中でも、オペレーターの役割は変化し、新たなスキルの習得が求められるでしょう。
今後は、生成AIの技術進化とともに、コールセンター業務の最適な自動化モデルの確立が課題となります。
### 今後の調査
今回の調査では以下のような新しい調査テーマが考えられます。
- コールセンター業務の自動化における生成AIの活用事例と効果検証
- 生成AIを活用したコールセンター業務の最適な自動化モデルの研究
- コールセンター業務の自動化に伴うオペレーターの役割変化とスキル要件の調査
- 生成AIを活用したコールセンター業務の自動化におけるコストパフォーマンス分析
📚 参考文献
参考文献の詳細は、ブラウザでページを表示してご確認ください。