NTTデータ・スマートソーシングは2018年8月14日、コールセンター業務に特化したBPO(ビジネスプロセスアウトソーシング)サービス「コールセンター基盤サービス」を、AI(人工知能)を用いて強化すると発表した。問い合わせをカテゴリに分類する作業をAIで自動化する。問い合わせ1件あたりの応対時間を短縮できるほか、業務の効率化によってマニュアルやチャットボット回答の充実など、入電数を減らす効果のある改善策を早期に実施できるようになる。
NTTデータ・スマートソーシングの「コールセンター基盤サービス」は、コールセンター業務に特化したBPOサービスである。NTTデータがAI領域においてパートナーシップを結んでいるレトリバのAI分析ツール「VoC Analyzer」を採用し、AIを活用したコールセンター運用機能を提供する。クラウド上にコールセンターシステムを配置し、どこの拠点からでも利用できるようにしている。
同サービスを利用することで、安価かつ早期にコールセンターを立ち上げられるとしている。NTTデータ・スマートソーシングがサービスを提供する。
図1:コールセンター基盤サービスを利用したコールセンターの運用イメージ(出典:NTTデータ・スマートソーシング、NTTデータ、レトリバ)拡大画像表示
今回、コールセンター基盤サービスを強化し、これまでオペレーターが手動で行っていた、問い合わせの内容をカテゴリに分類する作業を、VoC AnalyzerのAI分析で自動化できるようにした。カテゴリ分類作業の効率化によって、問い合わせ1件あたりの応対時間を短縮できる。これにより、コールセンターあての電話がつながりやすくなる。
カテゴリ分類作業の効率化によって確保した時間で、「クレーム」や「苦情」に分類した問い合わせを深堀りするなど、詳細なデータ分析を行う。これにより、月次レポートを充実させる。また、作業の効率化によって、電話がかかってくる数を減らす効果のある改善策(マニュアルやチャットボット回答の充実など)を早期に実施できるようになる。実証実験では、マニュアルの充実によって問い合わせ件数を約15~20%削減できたという。
2019年3月以降は顧客の感情を分析する機能をリリースする。テキストからは読み取れない消費者の感情の起伏を声から的確に理解し、問題の早期解決を図るとしている。怒りやネガティブを示す場合の学習データとして、問い合わせ傾向分析で「苦情」や「クレーム」に分類した問い合わせを活用する。正確に分類した質の高い学習データを使うことで、感情分析の精度が高まるとしている。
NTTデータ・スマートソーシング / コールセンター / BPO / 感情分析 / レトリバ
- 業務システム 2027年4月強制適用へ待ったなし、施行迫る「新リース会計基準」対応の勘所【IT Leaders特別編集版】
- 生成AI/AIエージェント 成否のカギは「データ基盤」に─生成AI時代のデータマネジメント【IT Leaders特別編集号】
- フィジカルAI AI/ロボット─Society 5.0に向けた社会実装が広がる【DIGITAL X/IT Leaders特別編集号】
- メールセキュリティ 導入のみならず運用時の“ポリシー上げ”が肝心[DMARC導入&運用の極意]【IT Leaders特別編集号】
- ゼロトラスト戦略 ランサムウェア、AI詐欺…最新脅威に抗するデジタル免疫力を![前提のゼロトラスト、不断のサイバーハイジーン]【IT Leaders特別編集号】
-
VDIの導入コストを抑制! コストコンシャスなエンタープライズクラスの仮想デスクトップ「Parallels RAS」とは
-
AI時代の“基幹インフラ”へ──NEC・NOT A HOTEL・DeNAが語るZoomを核にしたコミュニケーション変革とAI活用法
-
加速するZoomの進化、エージェント型AIでコミュニケーションの全領域を変革─「Zoom主催リアルイベント Zoomtopia On the Road Japan」レポート
-
14年ぶりに到来したチャンスをどう活かす?企業価値向上とセキュリティ強化・運用効率化をもたらす自社だけの“ドメイン”とは
-
-
-
-
生成AIからAgentic AIへ―HCLSoftware CRO Rajiv Shesh氏に聞く、企業価値創造の課題に応える「X-D-Oフレームワーク」
-
-
-
「プラグアンドゲイン・アプローチ」がプロセス変革のゲームチェンジャー。業務プロセスの持続的な改善を後押しする「SAP Signavio」
-
BPMとプロセスマイニングで継続的なプロセス改善を行う仕組みを構築、NTTデータ イントラマートがすすめる変革のアプローチ
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-



