〔2024/10/7〕NTTマーケティングアクトProCX、USEN NETWORKS、HEROZ、「次世代型コンタクトセンタープロジェクト」成果を発表

　NTTマーケティングアクトProCX（本社：大阪市都島区、長徳慎二郎社長）とU-NEXT HOLDINGSのグループ会社であるUSEN NETWORKS（本社：東京都品川区、神田一樹社長）およびHEROZ（本社：東京都港区、林隆弘社長・髙橋知裕社長）は、2023年5月30日に生成AIを活用した「次世代型コンタクトセンタープロジェクト」を始動し、取り組んできた。このたび、第１弾となる「オペレーターサポートの充実化による“生産性向上”」について大幅な業務改善を達成したことを発表した。
　コンタクトセンター業界においては、深刻な労働人口不足が共通の課題となるなか、優秀なオペレーターを採用・育成し、顧客満足度の高いサービスを継続的に提供することが求められている。この課題解決に向けたコンタクトセンター業界の変革を目指し、本プロジェクトでは、生成AIを活用した「生産性向上」・「マネジメント高度化」・「チャネル最適化」という３つのテーマに2023年5月30 日から取り組んでいる。
　NTTマーケティングアクトProCXは、顧客との応対履歴や各種ドキュメントの収集・分析を行い、ChatGPTへ取り込む最適なナレッジ構築のコンサルティングを通して、次世代型コンタクトセンター推進に向けた伴走支援パートナーとして運用課題に沿った業務支援などを実施した。
　HEROZは、「Azure OpenAI Service」の導入コンサルティングサービスおよび、ChatGPTを利用した自社サービスの開発を支援。Azure OpenAI Service上において、企業内の規程や文書に沿ったCustomized「ChatGPT」を個別構築不要で活用できるサービス「HEROZ ASK」の提供を行った。
　USEN NETWORKSは、同社が運営しているカスタマーセンターへの生成AIの導入・活用を主導し、新たなユースケースを創出した。
　本プロジェクトでは、USEN NETWORKSが提供する法人向け光回線サービス「USEN 光 plus」のコンタクトセンターというフィールドを活用し、オペレーターの生産性向上に役立つ２つのケース（応対支援機能、応対要約機能）の実現に取り組んだ。
　USEN NETWORKSが運営する「USEN光 plus」のコンタクトセンターでは、日々多くの問い合わせが寄せられる。その多種多様な問い合わせに対して、顧客ごとの契約内容、契約期間、利用サービス内容などにあわせて、正しい答えを返すのは簡単なことではない。ベテランオペレーターであってもマニュアルなどの社内資料を確認し、ときにはスーパーバイザーなど、より詳しい人に回答内容を確認してから返答するため、応対時間の長期化やお客様満足度の低下を招くことがあった。
　そこで、本プロジェクトでは、日頃オペレーターがお客様応対時に参照する各種社内資料（商品マニュアル、料金マニュアル、取扱説明書、FAQ、トークスクリプトなど）およびUSEN NETWORKSが保有する独自データをAI（ChatGPT 3.5～4oモデル）に学習させることで、オペレーターがいつでも速やかに正しい回答を参照できる「応対支援機能」　の実現に取り組んだ。
　2023年11月に「応対支援機能」の初期構築を完了したが、コンタクトセンターの現場でオペレーターがリアルタイムに利用できるよう継続的な精度向上に取り組むことで、FAQ正答率が当初15%であったものから80%にまで向上させ、オペレーターの平均応対時間を約14％改善することに成功した。
　また、日々多くの入電がある「USEN光 plus」のコンタクトセンターでは、その応対内容を正確に管理し、応対履歴を残す運用を徹底している。例えば、同一の顧客からの入電を別のオペレーターが受けた場合にも、以前の応対履歴を把握し最適な対応を行うことができる。しかし、その応対履歴の投入にはオペレーター自身で応対内容を思い出しながら要約を作成し、システムに投入する必要があるなど、お客様応対後の後処理時間が長期化する一因となっていた。
　そこで、本プロジェクトでは、応対内容を自動で音声テキスト化し、その内容から文章の要点や重要なキーワードを抽出するため、活用のシーンに合わせた自動要約を行う「応対要約機能」　の実現に取り組んだ。
　本プロジェクト開始当初の要約精度は、一般的な要約を中心とするものであったため、業務に則したキーワードや重要項目を抽出することが困難な状況であった。今回、NTTマーケティングアクトProCXのノウハウを活用したチューニングなどにより、ほぼ補正することなくそのまま応対要約結果として転記できるようになったことで、オペレーターの平均後処理時間を約74％改善することに成功した。
　上述の成果実現に至ったポイントは、ナレッジデータベースの改修、生成内容の評価、回答領域の拡充の３点だとしている。今後は上記取り組みの継続的な運用による改善に加え、新たな機能追加やオペレーションに応じた細かな調整を重ねながら真にオペレーターの支援ツールとなるAIに育て上げていくとともに、本AIの活用領域を広げていくことで「次世代型コンタクトセンター」の実現に邁進していくと言う。