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1956年に登場してから、「人間のように学習して推測・判断する知的な情報処理」を目指して進化・発達を遂げてきたAI（人工知能）。
いまだ、「人間とまったく同じように」という完成形には至っていませんが、音声・文字認識や自然言語処理などの副産物と合わせて現代の実生活に取り込まれ、多くのシーンで活用されています。

早急なDX推進が求められる現在のコンタクトセンターでも、AIの活用が進められていますが、具体的にどのようなソリューションがあるのかをいくつかご紹介します。

• 「音声認識システム」による音から文字への変換

  AIの研究開発が進むなかで生まれた副産物のひとつが、「音声認識システム」です。人間の自然な発話を認識する音声認識システムによって、お客さまの自然な発話を認識し、自動でリアルタイムにテキスト化していきます。
  
  お客さまのお問合わせ内容は、従来は手書きまたはオペレーターの手入力によってCRMシステムなどのデータベースに蓄積されていましたが、オペレーターによって書き方も捉え方も異なるため、内容や分量がまちまちで、分析しにくい、分析しても正確性に欠ける、という状況がありました。
  
  そこで音声認識システムを活用し、音（発話内容）をテキスト化すると、オペレーターが行っていた手入力の手間を省き、一定の法則性のもと、よりスピーディーにデータを蓄積することができるようになります。日々膨大なお問合わせ対応をこなすオペレーターの、応対履歴のシステムへの登録負荷を減らすことは、すなわち、コンタクトセンターの生産性を上げることにもなります。また、応対時音声の聞き起こしなど、SVが応対品質確保のために行っていた作業も、音声を聞くよりもテキスト化されたものを確認する方が、負担がより減ります。

• 「自動要約ソリューション」によるテキスト要約

  AIは大量のデータを瞬時に分析・分類することが得意です。このデータ分析能力によって、コンタクトセンターが日々蓄積している大量のお問合わせデータを効率的に処理することができます。
  
  オペレーターが応対履歴を手入力でCRMシステムに登録するよりも、AI（自動要約ソリューション）によって要約された文章を微修正しながら登録する方が、遥かに効率が良く、オペレーターの負荷を減らすことができます。
  
  また、要約時の要約の粒度をあらかじめ設定しておくなど、コンタクトセンターの応対品質保持あるいはデータ活用に必要なテキストを目的にあわせて効率的に蓄積することができるので、その後のVOC活用の高度化も実現できます。

• 「AIチャットボット」によるお客さまの自己解決促進

  「LINEなど身近なチャネルを使って、欲しい情報を欲しいタイミングで」提供することが期待されるコンタクトセンターにおいて、「AIチャットボット」の活用も注目を集めています。
  
  チャット経由のお問合わせの会話からパターンを特定し、簡単なトークスクリプトを自動的に表示することで、お客さまからのお問合わせに自動で回答します。オペレーターに代わって24時間365日リアルタイムでAIのチャットボットが回答できれば、深夜帯などオペレーターが稼働しにくい時間帯でも滞りなく対応でき、顧客満足度の向上も期待できます。