コンタクトセンター関連ベンダー動向

　ソフトフロントホールディングの子会社であるソフトフロントジャパン（本社：東京都千代田区、髙須英司社長）は、エプコ（本社：東京都墨田区、岩崎辰之社長）に、AIボイスボット「commubo（コミュボ）」が採用されたことを発表した。エプコはボイスボットを活用し、コールセンターのサービス強化のみならず、さまざまな人の就労の機会を提供するダイバーシティの推進も行っている。
　エプコはメンテナンスサービス事業として、自社でコールセンターを運用し、クライアント企業に代わり問合せ対応を行っている。この度クライアントより、問い合わせ対応範囲の拡張とコスト抑制の両立という要望を受け、commuboを導入した。同社は上記案件だけでなく、事業全体へcommuboの活用を展開し、自社サービスを強化していくとともに、さまざまな人の就労の機会を提供するダイバーシティを推進している。
　エプコは企業ミッションの１つとして「2Ds（Digital x Diversity x Silence）」を掲げ、デジタルツールを活用することで、聴覚に不安を抱える方が安心して無理なく働ける職場を目指している。
　一方、コールセンターでは電話応対による音声のやり取り、つまり聴覚が求められる。メールやチャットでのコミュニケーションは普及しているが、電話による問合せチャネルは引き続き必要とされている。
　これを両立するために、エプコはボイスボットを活用し、コールセンターなのに音声のやり取りを必要としない「日本一静かなコールセンター」をつくることで、聴覚や個人スキルに依存しない職場づくりを進めている。
　発話内容から相手の発言に対する分岐までcommubo上で事前に設定指示をすることで、オペレータがトークスクリプトを元に応対するのと同じように、commuboがお客様対応を行う。
　顧客からの入電をcommuboで応対すると、会話内容が自動でテキスト化され、リアルタイムで内容を把握できる。
　とはいえ、ボイスボットが有人オペレータと同じトークスクリプトで応対をしても、想定通りに会話が進まないことがある。人が応対する場合、顧客の言葉のニュアンス、表現、感情起伏など、言葉の裏にあるものを自然とくみ取っていたためだ。
　人がくみ取っていたことをボイスボットの応対に置き換える場合、言葉の表現調整や、話す順番の変更など、細やかに設定を変えながら、試行錯誤をしていく必要がある。
　commuboは、ボイスボットの応対内容を設定するシナリオの編集UIに優れており、ユーザー自身で内容の修正が簡単に行えるうえ、修正の反映を即時行うことができるため、この試行錯誤をスピーディーに行うことができる。

　アイティフォーは、近年社会問題となっているカスタマーハラスメント（以下、カスハラ）対策のコンタクトセンター向けソリューションとして、フルクラウド型コンタクトセンタープラットフォーム「CXone」とコンタクトセンター向け音声テキスト化サービス「Omnis」を連携して提供することを発表した。
　CXoneは、オムニチャネルを活用した効率的かつ柔軟な顧客対応をワンプラットフォームで実現する。音声テキスト化サービスのOmnisは音声データおよびテキストでのリアルタイムテキスト化により、業務効率化と顧客対応品質の向上をサポートする。これらの製品を連携し活用することで、以下のことが可能になる。
・NGワード検出やリアルタイムテキスト化による状況の即時把握
・センターの座席表上でのアラート機能や手上げ機能での視覚的検知
・過去にカスハラ行為があった電話番号からの着信時には、対応者の座席がハイライトされ把握
・音声データのリアルタイムモニタリングによる適切なサポート提供
　CXoneおよびOmnisの連携により、3つの効果が期待できる。
１．従業員満足度の向上
　カスタマーハラスメント対策を強化することで、従業員の心理的負担を軽減し、働きやすい職場環境を実現する。これにより、従業員満足度の向上が見込まれる。

２．生産性の向上と離職防止
　安全で働きやすい環境を提供することで、業務効率を向上させるだけでなく、長期的な離職リスクを軽減することが可能。これにより、組織全体の生産性向上が期待される。

３．自社への信頼性向上
　現場の従業員に対する企業の支援姿勢を明確にすることで、従業員からの信頼を高め、企業としてのイメージ向上にもつながる。

　ナイスジャパン（本社：東京都港区、Olivier Georlette社長、以下、NICE）は、NTTコミュニケーションズ（本社：東京都千代田区、小島克重社長、以下、NTT Com）と連携し、NICE CXoneとNTT Comのクラウド接続型音声サービス「Arcstar IP Voice Connect NICE CXoneプラン」との接続を開始した。
　本サービス利用によって、電話専用設備の管理コスト・スペースコストの削減が可能となり、フルクラウドでの外線発着信が可能となる。また着信はもちろん、特定番号通知機能オプションの利用で、フリーダイヤル・ナビダイヤルなどの番号を発信者番号として通知することも可能。
　NICEは2022年より日本マーケットにCXoneを提供開始し、2024年よりCXoneの販売代理店としての活動を開始したNTT Comと協業活動を進めている。
　また、本サービスを通じて、キャリアとしてのNTT Comの強みを加味し、日本におけるコンタクトセンター業界へ最新鋭のソリューションサービスをご提供し続けることをNICEとしてもコミットする。

　コクヨグループでEコマースサービスを提供するカウネット（本社：東京都港区、宮澤典友社長）は、コンタクトセンターにおけるCXのさらなる向上を目指し、新たに電話通話の音声テキスト化ツールを導入した。
　この音声テキスト化ツールは、NTTテクノクロスが提供するコールセンター向け音声認識AIプロダクト「ForeSight Voice Mining Cloud」を採用している。
　カウネットは、本ツールの導入により、顧客との会話をリアルタイムで自動テキスト化する機能を活用し、コンタクトセンターにおける応対品質や生産性の向上および業務効率化を推進する。また、蓄積された顧客の声（VOC）からより深くニーズを理解し、具体的なインサイトを得ることで、サービスの改善につなげる。
　カウネットでは、テクノロジーとクリエイティビティで、すべての働く人に価値ある体験を生み出す取り組みを推進している。
　全社でCX向上を目指すカウネットでは、コンタクトセンターに寄せられる顧客の声を的確に把握し、サービスの改善に活用していくことを重視している。
　カウネットではこれまでも、コンタクトセンターで蓄積された問い合わせ履歴を活用し、カテゴリ別の件数や傾向を把握してきた。しかし、従来のデータ活用では、顧客１人ひとりの声を漏らすことなく収集・分析し、素早く改善に繋げることが困難な状況にあった。
　今回、コンタクトセンターにおける応対品質や生産性の向上および業務効率化とともに、このような課題解決を実現すべく、新たにForeSight Voice Mining Cloudの導入を決定した。
　ForeSight Voice Mining Cloud導入による具体的な取り組みと今後の展望は以下のとおり。
（1）応対品質と生産性の向上
　１.音声テキスト化により、必要な情報や質問候補を即座に提示し、応答のスピードと正確性を向上させる。
　２.特定ワードの検出機能により、異常のある通話を即座に特定し、迅速なサポートを実現する。
（2）定常業務の効率化
　１.自動的な会話内容の要約や必要な指示の生成により、定常業務時間を大幅に短縮し、より多くの顧客を待たせることなく対応する。
　２.カテゴリ分類やタグ付けの自動化により、担当者の負担軽減を実現する。
（3）VOCデータの活用
　１.蓄積された会話データの分析により、顧客のニーズや期待を深く理解し、具体的なインサイトを得ることで、サービス改善に繋げる。
　２.テキスト化されたデータを活用し、トレーニングや品質管理のためのフィードバックを提供することで、オペレーターのスキル向上と　
　　顧客満足度の向上を図る。
　カウネットでは、コンタクトセンターは「問い合わせ対応の場」にとどまらず、「新たな価値を生み出す場」として位置づけている。今回のForeSight Voice Mining Cloud導入により、コンタクトセンター業務の品質改善や効率化、顧客満足度の向上を図るだけでなく、蓄積されたデータを活用し、さらなる付加価値の創出を目指す。

　カラクリ（本社：東京都中央区、小田志門社長）は、東京海上日動火災保険と協働で、代理店からの照会応答時に発生する「担当振り分け」の自動化や照会応答データを利用した「FAQ作成」などによる照会応答業務の高度化を目指した実証実験を開始した。
　代理店照会応答業務では、1日数千件の問い合わせに対して、目視で内容を確認してコンタクトセンターや営業課支社に割り振ったうえで、回答を実施している。しかし、照会内容の理解や回答準備に時間を要する場合があり、東京海上日動ではこれらのタイムラグを顧客満足度向上における課題と捉えていた。
　同社は照会応答業務に生成AIを活用することで、顧客対応の迅速化を進めているが、顧客満足度を一層向上させるためには、AI活用により適したデータ整備、より効率的な体制構築の検討が必要であると捉えており、顧客対応領域の生成AI活用において豊富な実績を持つカラクリと共に実証実験を行う運びとなった。
　生成AIと独自AIを用いて、代理店からの照会応答に関する「担当振り分け」「FAQ作成」「分析レポート支援」などの業務自動化を目指す。
　生成AIのより効果的な活用に向けて、データを適切な形に整備する「要約」、最適な担当者への「振り分け」、基盤となるデータベース拡充に向けた「FAQ生成」「分析」の4要素について実証実験を行う。これらが連動することで、照会応答業務全般のさらなる効率化が期待される。

１.データの要約
　代理店から寄せられる問い合わせをそのまま利用すると、枕詞や長文が情報のノイズとなり、AIが質問の背景を絞り込むことが困難になる場合がある。照会データを要約することで、AIによるデータ判読性を高め、RAGの検索精度の向上を図る。

２.FAQ生成
　マニュアルや照会応答データを、１.の要約技術ななどを用いて1問1答のQ＆A形式のデータに変換する。自動作成したQ＆A形式データを基に発生頻度等を踏まえFAQとして抽出することで、従来は人が行っていた業務をAIにより自動化し、業務時間の削減と顧客対応の品質向上を実現する。

３.振り分け
　生成AIと独自AIを活用して、来着した照会を回答難易度等に応じて「コンタクトセンター対応」「営業拠点対応」「FAQによる解決」に自動的に振り分けることで、最適な担当体制を実現し、業務時間の大幅削減と顧客対応の迅速化を目指す。

４.分析
　３.の技術を応用し、AIが代理店ごとの問い合わせ傾向を分析し、東京海上日動の担当者へ支援レポートの提供や勉強会の立案を行う。これにより代理店のお客様対応力向上に資する支援を強化し、顧客満足度の向上につなげる。

　モビルスは、LIFULL senior（本社：東京都千代田区、泉雅人社長）が運営する、老人ホーム・高齢者住宅検索サイト「LIFULL 介護」の「LIFULL 介護 入居相談室」にAIボイスボット「MOBI VOICE」を導入した。これにより、LIFULL 介護 入居相談室にて営業時間外の電話自動応答サービスが開始された。
　LIFULL seniorが運営するLIFULL 介護 入居相談室は、高齢者住まいアドバイザーの資格を持ったプロの専門相談員による、有料老人ホームやグループホーム、高齢者向け住宅などの施設探しの相談・紹介を行う窓口。毎日多くの相談が寄せられる一方で、夜間などの営業時間外は電話での受付応対ができない状態であった。そのためLIFULL 介護 入居相談室は、利用者の利便性向上を目的に、同社が提供するAIボイスボットのMOBI VOICEを導入し、営業時間外の電話受付を開始した。
　MOBI VOICEは、AIや音声認識・音声合成エンジンを活用し、電話での問い合わせに24時間365日、自動で応答するボイスボットシステム。LIFULL 介護 入居相談室では、営業時間外はMOBI VOICEが一時受付として相談窓口の利用者へ事前ヒアリングを行う。後日、その内容を元にオペレーター（専門相談員）が折り返し対応を行う。
　この運用体制を構築し、LIFULL 介護 入居相談室の営業時間外（平日 9:00～19:00／土日祝 9:00～18:00以外）の電話自動応答サービスの提供が開始された。これにより、施設見学や資料請求の他、利用者の困りごとにも24時間365日電話で受け付けるため、機会損失の防止や利用者満足度の向上が見込まれる。

　アドバンスト・メディアは、ローカル環境でセキュアに利用可能なコンタクトセンター向け大規模言語モデル（LLM）「AOI LLM for AmiVoice Communication Suite」を、顧客との通話内容の要約業務のため、ソフトバンクのコールセンターへ導入した。
　AOI LLM for AmiVoice Communication Suiteは、機密情報を含む通話データを一切外部に出さず、顧客のローカル環境で、通話内容の生成要約やQ&Aの抜粋、VoC（お客様の声）抽出などができる生成AIサービス。
　この度、アドバンスト・メディアが、長年の音声認識エンジンのチューニングにより培った、パラメータ調整や学習データの整備といった、顧客データをAIに学習させるための優れた知見を、LLMの学習に活かし、それをコールセンター業務を熟知したソフトバンクが持つノウハウに基づき、高いレベルで評価・分析を行いながらチューニングの方針を両社で検討し決定したことで、非常に高いファインチューニングの効果を得ることに成功した。
　その結果、AOI LLM for AmiVoice Communication Suiteによる要約の品質が、ソフトバンクが定めた「具体性」「可読性」「正確性」といった独自の要約精度評価基準において、最先端のLLMよりも優れた要約精度を達成したため、顧客との通話内容の要約業務に生成AIの導入を2024年10月から開始した。結果、業務経験が浅い新人オペレーターの要約業務の作業時間を約30％削減できる目途が立った。
　また、可用性・保守性の高いAPIとハードウェアリソースに応じてLLMの処理性能を最大化させる機能を併せて提供することにより、導入中のコールセンターシステムとAOI LLM for AmiVoice Communication Suiteのスムーズなシステム連携を実現している。
　ソフトバンクは、同社が提供する国内シェアNO.1のAI音声認識AmiVoiceを搭載したコンタクトセンター向け音声認識ソリューション「AmiVoice Communication Suite」を、2019年より同社のコールセンターに導入している。個人情報を含む顧客情報を扱うコールセンターでは、高いレベルのセキュリティの確保が必須だ。このため、LLMの導入においても厳格なデータ保護とプライバシー管理が求められていた。そこで、セキュリティの確保されたローカル環境で稼働するLLMの検証を、アドバンスト・メディアと共同で行ってきた。
　ベースモデルについては、さまざまな検証の結果、Meta社が提供するLlamaに東京科学大学(旧・東京工業大学)が日本語能力を強化した大規模言語モデルであるSwallow-70bが今回の用途において、高い性能を発揮したため採用を決定した。
　AOI LLM for AmiVoice Communication Suiteは、ソフトバンクのコールセンターにおいて顧客との通話内容の要約業務に活用がされる。
　アドバンスト・メディアでは、高い要約精度を実現したAOI LLM for AmiVoice Communication Suiteの活用を、さまざまな企業や団体に拡大していくことで、コンタクトセンタービジネスの変革を推進し、より効率的で高品質な顧客サービスの提供を実現していく。