インハウスセンター動向

　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。

　生命保険を通じて日本の中小企業を応援するエヌエヌ生命保険（本社：東京都渋谷区、マリウス・ポペスク社長）は、コンタクトセンターにおける通話ログのテキスト化ツールを自社開発し、8月に運用を開始した。テキスト化された内容は通話の長さにかかわらず生成AIで要約され、これによりオペレータートレーニングへの活用と応対品質の向上、およびモニタリングなどの業務効率化が可能になる。
　自社開発した通話ログテキスト化ツールは、オペレーターの対応における応対品質の向上とモニタリングなどの業務効率化や、マイクロソフトのAzure AI Servicesによる音声テキスト変換、ChatGPTによるテキストの要約を実現した。
　エヌエヌ生命は法人保険に特化する生命保険会社で、同社のコンタクトセンターでは顧客、代理店および同社の営業担当者から寄せられる年間約10万件の問い合わせに対応している。法人保険に関する問い合わせには一定の専門性と法令などの変更への柔軟な対応が求められることから、オペレーター業務においては、トレーニング内容のアップデートや、応対品質の向上が課題となる。また通話後の音声データ確認を行うモニタリングには、通話時間と同程度の時間を要すため、業務効率化も課題の１つとなっていた。
　こうした自社内の課題に迅速に対応するため、エヌエヌ生命は2018年より、アジャイル型 (スクワッドチームによるIT開発) およびウォーターフォール型 (プロジェクトチームによる IT 開発および全社的イニシアティブの実行)のハイブリッド組織の構築と、システム開発の内製化を順次進めてきた。当通話ログテキスト化ツールはアジャイル型組織体制のもとスクワッドチームが10カ月で開発したもの。また運用開始後も継続的にユーザーからのフィードバックに基づき機能強化を図っている。エヌエヌ生命は法人保険をサポートし続けてきたからこそできる、快適でシンプルな手続きを通じ、「進化し続けるソリューション」を提供していく。

　アシスト（本社：東京都千代田区、大塚辰男社長）は、山陰合同銀行がクラウドとオンプレミスに分散するシステムのデータ連携基盤に「HULFT Square」を採用したことを発表した。
　山陰合同銀行は、中期経営計画の下、10年後を見据えたDX戦略を推進している。「デジタルな銀行への変革」を目指し、個人顧客向けアプリの機能強化や法人顧客向けサイトの提供を通じてデジタルを活用した顧客サービスの向上を図っている。また、デジタルマーケティングを活用して事業領域の拡大にも取り組んでおり、最新技術を幅広い分野で積極的に導入している。
　クラウドの本格活用が進む同行では、SaaSへ移行した人事システムとコンタクトセンターシステム、オンプレミスに残っている各種システムとの間でデータ連携の方法を見直す必要があった。また、金融機関として多くのシステムを保有しており、複数のシステム間で発生するデータ連携を、セキュア、かつ今後を見据えて内製で素早く開発する手段が求められた。そこで、クラウドやオンプレミスに存在する複数のシステムのデータ連携を一元的に管理し、攻撃対象領域の拡大を防ぎセキュリティを担保できるiPaaSを採用することにした。
　その中でもHULFT Squareを選択した理由は、行内で導入済のHULFTによるファイル転送をそのまま活かせることや、ノーコード／ローコードでデータ連携処理を開発でき、内製化による素早い対応が期待できること、他システムとの柔軟なデータ連携を実現するさまざまなコネクターが用意されているため、今後のクラウドサービスの拡張も柔軟に対応可能であることなどである。
　HULFT Squareによるデータ連携基盤は、2024年8月に人事システムにてカットオーバーしており、10月にはコンタクトセンターシステムでも稼働を開始した。HULFT Squareの利用開始が予定より遅れたため、スケジュールにも遅延が発生すると思われたが、当初の予定どおり運用に至り、素早い構築とシンプルなシステム構成を実現した。さらに、ノーコード／ローコードでの開発により、メンテナンス性の向上も評価されている。
　セキュリティを担保しながらシステムの変化にも柔軟に対応できるiPaaSのHULFT Squareは、クラウドシフトにおけるアジリティ（機敏性）を高めていくために欠かせないツールとして、今後も同行の「デジタルな銀行への変革」を支援していく。

　プレステージ・インターナショナル アランマーレは、コミュニケーションビジネスアヴェニュー（本社：神奈川県横須賀市、柴山浩社長、以下、CBA）のソリューション「CareAR」の導入、およびSDGsパートナー契約を締結したことを発表した。
　CareARとは、CBAが展開するデジタルツイン型サービスプラットフォームで、アランマーレにおいては、各地で撮影された試合の様子やチームのフォーメーションの分析に活用するなど、技術面でチームを支援する。また、アランマーレSDGsパートナー契約を締結し、両社でSDGsの理念を実践し、地域社会や環境保全に向けた新たな価値創造を目指して活動していく。
　Aranmare（アランマーレ）は、プレステージ・インターナショナルが運営する女子スポーツチーム。「地域のみなさまに愛され、共に成長する」「女性が活躍できる場を増やし、女性応援のシンボルとなる」ことをコンセプトに掲げ、バスケットボールチーム（所在地：秋田県秋田市）、バレーボールチーム（所在地：山形県酒田市）、ハンドボールチーム（所在地：富山県射水市）の3チームが活動を行っている。

　生成AIの法人活用支援およびマーケティングDX支援を提供するギブリー（本社：東京都渋谷区、井手高志社長）は、ニトリ（本社：北海道札幌市、似鳥昭雄会長兼社長）と共に、コンタクトセンターにおいて、生成AI技術と次世代ナレッジベースを活用した未来型のカスタマーサービス構築を目指すプロジェクトを推進している。
　ギブリーは、2023年4月以降、国内でいち早く法人向け生成AI活用支援サービスの提供を開始し、事業者向けの専用生成AI環境構築、生成AI人材育成・教育サービスなど幅広いサービスを提供している。
　ニトリの支援においては「DECA AI接客」サービスなどを通じて「ニトリのカーテンオンライン相談サービス」など接客体験のDXに取り組んでいる。
　ニトリは、”製造物流IT小売業”という独自のビジネスモデルのもと、2032年ビジョン達成に向けてITを重要な要素と位置付けている。コンタクトセンターにおいては、顧客の問い合わせに対して、24時間・365日(有人対応できない時間帯でも)解決できることを目指している。また、顧客の「自宅からでも相談したい」というご要望に応えするために、家具や家電、インテリアコーディネートなどをオンラインからも相談できるサービスを強化している。
　ニトリの目指す未来型のカスタマーサービスを実現するために、ニトリはAI知見とシステム構築ノウハウが豊富なギブリーと共に生成AIを活用した「コンタクトセンター」プロジェクトを開始した。
　ニトリの生成AIを活用した「コンタクトセンター」プロジェクトは、無人対応と有人対応の仕組みを再構築し、お客様の満足度を最大化するプロジェクト。デジタル技術を最大限に活用して、顧客の問い合わせを無人で対応できる割合を増やし、人にしかできない接客などの対応を強化していく。
　同じ内容の問い合わせはナレッジを基にシステムで対応する、１つのツールでの改善が他の問い合わせツール(チャットボット、電話、メール、FAQ)の改善に繋がるというニトリの要望を受け、ギブリーはチャネル統合型のナレッジデータベースを構築した。
　メール、電話、FAQサイト、チャットボットなどすべての問い合わせツールの回答を同じデータベースで管理することで、1つのナレッジを更新するとすべてのチャネルに反映されるため、ナレッジの改善を効率的に行える。さらに、人による初回対応とシステムによる2回目以降の対応を組み合わせたKCSサイクルを確立することで、全チャネルで一貫した品質の顧客対応の実現を目指していく。
　最終的には、問い合わせ解決方法の内訳として、ナレッジによる定型回答が70%、ナレッジベースを活用した生成AIによる回答が30%となることを想定している。
　ニトリは、現在生成AIを活用した「コンタクトセンター」の実現に向けて、チャットボット、FAQサイト、ビジュアルIVRを既にリリースしている。無人対応の増加により、お問い合わせ対応を担当していた一部人員を配置転換して、大型家電のオンライン相談も開始予定。2025年の春には、現在は有人でしか回答できていない商品単位の質問に対して、生成AIでの回答開始を目指していく。

　生成AIの法人活用支援およびマーケティングDX支援を提供するギブリー（本社：東京都渋谷区、井手高志社長）は、ニトリ（本社：北海道札幌市、似鳥昭雄会長兼社長）と共に、コンタクトセンターにおいて、生成AI技術と次世代ナレッジベースを活用した未来型のカスタマーサービス構築を目指すプロジェクトを推進している。
　ギブリーは、2023年4月以降、国内でいち早く法人向け生成AI活用支援サービスの提供を開始し、事業者向けの専用生成AI環境構築、生成AI人材育成・教育サービスなど幅広いサービスを提供している。
　ニトリの支援においては「DECA AI接客」サービスなどを通じて「ニトリのカーテンオンライン相談サービス」など接客体験のDXに取り組んでいる。
　ニトリは、”製造物流IT小売業”という独自のビジネスモデルのもと、2032年ビジョン達成に向けてITを重要な要素と位置付けている。コンタクトセンターにおいては、顧客の問い合わせに対して、24時間・365日(有人対応できない時間帯でも)解決できることを目指している。また、顧客の「自宅からでも相談したい」という要望に応えするために、家具や家電、インテリアコーディネートなどをオンラインからも相談できるサービスを強化している。
　ニトリの目指す未来型のカスタマーサービスを実現するために、ニトリはAI知見とシステム構築ノウハウが豊富なギブリーと共に生成AIを活用した「コンタクトセンター」プロジェクトを開始した。
　ニトリの生成AIを活用した「コンタクトセンター」プロジェクトは、無人対応と有人対応の仕組みを再構築し、顧客の満足度を最大化するプロジェクト。デジタル技術を最大限に活用して、顧客の問い合わせを無人で対応できる割合を増やし、人にしかできない接客などの対応を強化していく。
　システムのコンセプトは、同じ内容のお問い合わせはナレッジを基にシステムで対応することと、１つのツールでの改善が他の問い合わせツール(チャットボット、電話、メール、FAQ)の改善に繋がること。これらニトリの要望を受け、ギブリーはチャネル統合型のナレッジデータベースを構築した。メール、電話、FAQサイト、チャットボットなどすべての問い合わせツールの回答を同じデータベースで管理することで、1つのナレッジを更新するとすべてのチャネルに反映されるため、ナレッジの改善を効率的に行える。さらに、人による初回対応とシステムによる2回目以降の対応を組み合わせたKCSサイクルを確立することで、全チャネルで一貫した品質の顧客対応の実現を目指している。
　最終的には、問い合わせ解決方法の内訳として、ナレッジによる定型回答が70%、ナレッジベースを活用した生成AIによる回答が30%となることを想定している。
　ニトリは、現在生成AIを活用した「コンタクトセンター」の実現に向けて、チャットボット、FAQサイト、ビジュアルIVRを既にリリースしている。無人対応の増加により、問い合わせ対応を担当していた一部人員を配置転換して、大型家電のオンライン相談も開始予定。2025年の春には、現在は有人でしか回答できていない商品単位の質問に対して、生成AIでの回答開始を目指す。

　KDDI（本社：東京都千代田区、髙橋誠社長）とアルティウスリンク（本社：東京都渋谷区、網野孝社長）は2024年11月11日から、「KDDIお客さまセンター」における生成AI活用などのDX知見を生かし、カスタマーサポート領域の新事業プロジェクトを開始した。
　両社はこれまで、生成AIを活用しLINEアカウント「auサポート」のチャットボット完結率85％を実現した。また音声認識ツールを活用し、全音源の評価を自動化することで応対品質を管理する工数を約24,000時間/年 削減、お客さまアンケートによる足度を＋3.6ポイントの84%まで向上するなど、「KDDIお客さまセンター」のDXを推進してきた。
　本プロジェクトでは、アルティウスリンクがより高品質なカスタマーサポートサービスを提供することによるCX向上を目指し、同日から新製品・サービスの実証実験を行うパイロットセンターを構築する。また、「KDDIお客さまセンター」のDX知見を活用したコンタクトセンターソリューションの提供を目指す。
　両社は本プロジェクトにより、2024年5月にKDDIが始動したAI時代の新ビジネスプラットフォーム「WAKONX」を通じて、クライアント企業の事業成長と社会課題の解決に貢献するBPO事業を推進していく。
　2024年11月11日からカスタマーサポート領域における新サービスの開発に向けた実証実験を行うパイロットセンターの構築を開始する。2024年度中には企業がパイロットセンターを見学できる環境を整え、2025年度以降には実証実験のデモを体験できるショールームにしていく。パイロットセンターで見学・体験した法人企業の声を反映し、新製品・サービスのさらなる提供価値向上を目指す。
　また、両社はELYZAと連携し、対話要約や文章生成などの業務を効率化するコンタクトセンター特化型LLMアプリケーションを開発し、このアプリを「Altius ONE for Support」の標準機能として提供している。「KDDIお客さまセンター」のDX知見を基に、パイロットセンターの実証実験を通じて新たなアプリを開発し、コンタクトセンター特化型LLMアプリケーションのラインアップを拡充する。これによりコンタクトセンター運営サービスの品質強化・データ分析の高度化・コスト削減を実現していく。
　2024年3月から、LINEアカウント「auサポート」でのチャットボットによる問い合わせ対応に生成AIを導入し、顧客の入力内容を生成AIが要約・再質問することで対応時間を短縮、チャットボットでの完結率85％を実現している。また、両社の知見を基に継続的なAIのチューニングを行う運用体制を構築することで、チャットボットの顧客への回答精度を向上させている。
　さらに、音声認識ツールを活用することで、オペレーターの全音源の応対評価を自動化した。適切なフィードバックをオペレーターに実施することでお客さまアンケートによる満足度が＋3.6ポイントの84%に向上し、さらにオペレーターの応対品質管理者の工数を約24,000時間/年 削減した。