「音声認識AI」や「対話型AI」は、カスタマーサービスの分野で以前から活用されてきました。しかし「生成AI」の登場とともに、急速な速さでAIが進化しています。毎週のように生成AIプロダクトの出現、プロダクトのバージョンアップについての情報が押し寄せてきます。
生成AIは加速度的に進歩しています。しかし、カスタマーサービスの現場で生成AIを運用する取り組みはまだ始まったばかりです。事実、多くの企業やBPOは、「生成AIの運用を開始した」というよりも、「プロジェクト自体を開始した」という状態です。
▶参考情報：「ベネッセ、生成AIによるコンタクトセンター改革プロジェクト、自動応答やオペレーター支援など」
そのため、カスタマーサービスの現場からは「生成AIをどう使えばよいのかわからない」という声を耳にします。同時に「生成AIのもっともらしいウソ（ハルシネーション）が心配」といった声を聞くこともあります。
CXMコンサルティング社長の秋山紀郎氏は、リスクの少ない生成AIの活用について以下のようにコメントしています（コールセンタージャパン2023年6月号18ページ）。
「まずはセンター内、社内利用、BtoBで導入し、顧客とのコミュニケーションは、社会環境や消費者のリテラシーなど、さまざまな条件がクリアされてからの話」
秋山氏がコメントしている通り、「まずは、ハルシネーションの影響が少ないセンター内、社内での利用から始める」というのが各企業で共通している考え方です。
では、コールセンター内や社内でどのように生成AIを活用していけるのでしょうか。今回はリスクが少ない3つの運用方法を紹介します。
海外の最新コールセンターシステムやデジタル・コミュニケーションツールを、17年間にわたり日本市場へローカライズしてきた株式会社コミュニケーション・ビジネス・アヴェニューが解説します。
通話音声のテキスト化
具体的な運用方法について紹介する前に、「通話音声のテキスト化」について説明しておきます。
カスタマーサービスの現場で生成AIを活用するためにまず必要なのが、「通話音声のテキスト化」になります。通話音声をテキスト化してからでないと、AIに業務を行ってもらえないからです。
もし今使っているコールセンターシステム（PBX、CTIなど）にテキスト化の機能がないのであれば、テキスト化処理システムを導入する必要があります。
最新のコールセンターシステムでは、音声のテキスト化を「AmiVoice」や「OpenAI Whisper」といったエンジンを使って行います。
補足：AmiVoiceとOpenAI Whisperの違い
OpenAI Whisperは、無料で利用できるサービスです（※）。AmiVoiceは、有料のサービスであり、利用料金や契約期間などの制約があります。
※APIの利用が無料。音声データ1分あたり、0.006ドルが必要（2023年4月の時点）。約1時間の音声ファイルだと約60円で利用可能。ほかのサービスだと1時間当たり1500円前後は必要。
Whisperは、多言語に対応しており、日本語だけでなく、英語や中国語などの音声もテキスト化できます。一方、AmiVoiceは、日本語が得意なサービスです。
Whisperは、Webブラウザ上で簡単に利用できるサービスです。AmiVoiceは、専用のソフトウェアをインストールする必要があり、利用環境によっては設定や操作が複雑になることがあります。
WhisperとAmiVoiceを比較すると、Whisperのほうがコストや言語、利便性の面で優れています。もちろん良い点ばかりではありません。環境ノイズに影響されやすく、日本語の音声認識の精度が劣る部分があります（※）。ただし、Whisperはまだ開発段階のサービスです。音声認識の精度や安定性は定期的にアップデートされていくでしょう。
※AmiVoiceには、話者分離（Speaker Diarization）の機能があります。Whisperの場合は、事前に別プログラムで話者分離をする必要があります。
弊社のテキスト化処理システム
弊社が提供する「通話音声のテキスト化」サービスは、リアルタイム（ストリーム）でも、録音ファイルからでも行えます。音声テキスト化（STT:Speech to Text）のエンジンは以下から選んでいただけます。
- Amazon Transcribe
- OpenAI Whisper
- Azure Speech to Text
- Google Speech-to-Text
- IBM Watson
リスクの少ない生成AIの活用法1：「要約」
コールセンターにおける「リスクが少ない生成AIの活用法」の一つ目は、オペレーターとお客さまの通話内容を要約する作業をAIにさせるというものです。
要約した内容は、KintoneやセールスフォースなどのCRMへ保存できます。
さらに、オペレーターへの回答サジェストの生成に利用したり、FAQの生成に利用したりすることも可能です。
生成AIによる「要約」のメリット
生成AIに顧客応対の要約をさせることで、オペレーターの後処理時間を短縮できます。実は、オペレーターの業務が煩雑化しているため、後処理時間は長くなる傾向にあります。
2015年の平均後処理時間は5.3分でしたが、2021年には6.5分と1分以上も増えています（参照：コールセンター白書2022年）。
しかし、ChatGPTなどのコールセンターシステムと連携させれば、後処理時間は45秒に短縮できます。1分もかけずに、「対話要約」「対応の良かった点」「対応の改善できる点」をCRMに記録できるのです。
後処理時間が短くなることで、オペレーターの1時間当たりの対応件数も向上させていけます。
補足：実際に運用が始まっているのは要約などの社内運用
国内のエンタープライズ企業では、要約から生成AIの現場での運用をスタートさせています。
▶参考情報：「生成ＡＩで電話対応を自動要約 ＪＲ西日本のコールセンター」
弊社の「要約」システム
弊社の「要約」システムは、生成AIモデルとしてGPT以外もお選びいただけます。さらに、要約の評価指標として、以下の指標を用いることができます。
- ベクトル-コサイン類似度
- QAGS (Question Answering and Generation for Summarization)
生成AIによる要約に加えて、オペレーターやSVのフィードバックを保存する仕組みを追加できます。結果として、継続的なチューニングをしていけます。
構成例は以下をご覧ください。
リスクの少ない生成AIの活用法2：「回答のリアルタイムサジェスト」
「回答のリアルタイムサジェスト」とは、お客さまの質問に対する答えを生成AIに作ってもらうというものです。
回答までの流れは以下の通りです。
- オペレータとお客さまの通話内容をAIに解析させ、リアルタイムに質問内容を導き出す
- 社内に蓄積したナレッジから関連情報を自動検索し、関連情報をベースにお客さまへの回答をリアルタイムに生成
生成AIによる「回答のリアルタイムサジェスト」のメリット
近年、オペレーターの業務負担を減らし、従業員満足度を向上させるために業務支援ツールが注目されています。入れ替わりが多いオペレーターの専門知識や問題解決能力を補うために、ナレッジツールでオペレーターを支援するという考え方がトレンドです。
生成AIによる「回答のリアルタイムサジェスト」を用意することによって、オペレーターによる専門知識や問題解決能力の偏りを解消できます。
回答を探すストレスからオペレーターを解放できますし、回答時間の短縮を実現できます。従業員満足度に加え、顧客満足度も向上させていけるでしょう。
弊社の「回答のリアルタイムサジェスト」システム：
生成AIによる社内のナレッジ検索システムは、以下から選択できます。
- Amazon Kendra
- Azure Cognitive Search
- ベクトルDB
回答生成のAIモデルは、GPT以外も選べます。
構成例は以下をご覧ください。
リスクの少ない生成AIの活用法3：「FAQ自動生成」
「FAQ自動生成」とはその名の通り、生成AIがFAQを自動で作ってくれるということです。生成AIが、通話内容のテキストデータを解析し、FAQを自動作成していきます。
作成したFAQを既存の社内FAQと統合したり、オペレータの回答元となる社内ナレッジに追加したりすることが可能です。運用が安定してくれば、社内活用だけでなく、顧客向けのWebページや、チャットボットとして展開していけるでしょう。
生成AIによる「FAQ自動生成」のメリット
コールセンター白書2022の調査によると、オペレーター向けのFAQを用意しているコールセンターは62％に上ります。しかしFAQの更新が課題となっています。
同調査によると、「FAQなどのナレッジベースの更新をSVが兼務している」と答えたのは全体の45％でした。
FAQの更新作業を生成AIに任せられれば、SVの負担を軽減できます。とくに、単純な問い合わせが多いコールセンター、質問の種類が多いコールセンターにオススメの活用法です。
弊社の「FAQ自動生成」システム
弊社のシステムでは、AIによって生成されたQ＆AをFAQ形式にグループ化していきます。既存のFAQとの統合も、OpenAIのベクトル化機能をベースにして自動で行っていけます。
通話スクリプト以外に、コンタクトリーズンなどの関連データが保存されている場合、コンタクトリーズンをFAQのカテゴリ分類に活用することが可能です。
構成例は以下をご覧ください。
※生成AIにFAQを作らせると「もっともらしいウソ（ハルシネーション）」が心配と思われることでしょう。弊社では、ハルシネーション対策を、検索データの限定と回答生成のチューニングで行います。
最後に
現時点で、「生成AIを現場で安全に使うにはどうしたらよいか」という問いへの回答は、「社内利用からスタートする」になります。具体的には、以下の3つの業務を生成AIへ任せられるでしょう。
- オペレーターの顧客対応を要約する業務
- 顧客からの質問にオペレーターが回答できるようサポートする業務
- FAQを生成・更新する業務
「AIに詳しい人材がいないけど、導入と運用をしていけるか心配」と感じるかもしれません。弊社では生成AIの導入と運用をセールスエンジニアが丁寧にサポートしていける体制があります。まずはお気軽にお問い合わせください。
リスクが少ない方法で生成AIを活用することにより、コールセンター運営の効率化や、ベテランオペレーター頼みの体制を解消することができます。さらに、従業員満足度と顧客満足度も同時に向上させていけるでしょう。
