ボイスボットと生成AIの進化、コールセンターでの活用例を解説

ボイスボットや生成AIの導入が進んでいる背景には、ビジネス環境や消費者行動の変化、技術の進化など、様々な要因があります。

業務効率化の必要性

多くの企業でも起きているように、コンタクトセンターにおいても人手不足によって限られたリソースで運営しています。
最低賃金の引き上げも進んでおり、以前は高かったコンタクトセンターの時給も今では競争力を失い、採用も一層困難になっています。結果、元々の高い離職率に加え、有効求人倍率は高止まりが続いているという現状があります。
そのような状況において、顧客対応の自動化による呼量削減や、業務効率化により本当に対人サポートを必要としているお客様とオペレーターが繋がりやすいようにすることで、顧客満足度の向上や従業員負担の軽減を図ろうとしています。

顧客の期待値の変化

スマートフォンや高速インターネット、コミュニケーションツールの普及などにより、現代の顧客は迅速でパーソナライズされた対応を求めるようになっています。顧客は「必要な情報はすぐに手に入れたい」「長時間待たされることが嫌」「複数の問題が絡む場合でも一度で解決してほしい」といった考えを持ち、コンタクトセンターにおいてもお客様は時間帯に関係なく接触が可能であることを望み、簡単な質問には電話せずともボットが即座に自動回答してくれる体験を期待しています。

技術の進化

自然文や文脈理解などのボイスボットやAIの進化は、従来では決められたパターンでしかできなかった応答能力から大きく向上しました。固定的なデータベースや設定に基づく情報提供にとどまり、ユーザーごとに異なる応答や提案をすることが難しかった課題に対して、生成AIは大規模なデータセットを学習しており、幅広いトピックや状況に対応可能です。
他にも生成AIの様々な革新的進化により、導入検討企業側にも大きな期待感が生まれ始めています。

単純な応答しかできない

従来のボイスボットは、決められたスクリプトに基づいて動作するルールベース型が主流でした。この仕組みでは、事前に設定されたパターンにしか対応できず、予想外の質問には「申し訳ありませんが、その質問にはお答えできません」といった形で対応が終了してしまうことが多々ありました。
特に、カスタマーサービスの現場では、お客様が細かい質問や具体的な状況に基づいた相談をするケースが多く、それに対応できないボイスボットは役に立たない印象を与えてしまうことが課題でした。

文脈を理解できない

従来のボイスボットでは、ユーザーとの対話を一問一答の形式で処理していたため、文脈やあいまいな表現の理解が困難でした。そのため、ユーザーが一度伝えた情報を再び伝えないといけない場面もありました。例えば、お客様がはじめに「A商品を返品したい」と言った場合でも、ボイスボットが「返品」だけを情報として受け取り、後々「購入した商品名を教えてください」と質問するなど、商品名情報を文脈から引き継げなかったことで、お客様が再度回答する必要がありました。

複数シナリオへの対応が困難

FAQ応答やシンプルな予約受付のみなど、従来では特定の使い方に特化して設計されていたため、ボイスボットが複数の業務フローやタスクに対応することが難しいという制限がありました。

柔軟な応答

生成AIとの連携により、ボイスボットはスクリプトに依存せず、ユーザーの質問に応じて柔軟な応答ができるようになりました。一つ前の質問に戻りたい、一部修正したいといった場合でも、従来では最初からやり直しを求めるケースが多くありましたが、生成AIが変更箇所だけをくみ取って対応することができるようになりました。

文脈の理解

生成AIは会話の流れ全体を把握し、ユーザーが過去に伝えた情報を覚えて応答を生成します。例えば、お客様がはじめに「A商品を返品したい」と言った場合でも、「注文番号を教えてください」と話が進み、A商品という情報は引き継がれたまま対象の商品名を聞かれることなく手続きを完了させることもできます。
つまり、お客様は追加でヒアリングされた不足情報のみをボイスボットに伝えるだけでよく、通話時間を短縮できるようになりました。

多様なシナリオへの対応

生成AIによって多様な業務シナリオやトピックに対応できるようになりました。FAQ応答、修理受付、返品対応、資料請求といったそれぞれの用途でも、お客様からヒアリングした要件に応じてボイスボットが柔軟に対応します。そのため、導入企業はボイスボットの運用コストを削減しつつ、幅広い業務課題を解決できるようになりました。
また、参照・学習データを更新することで、新商品の問合わせ対応や季節限定のキャンペーンサポートなど、変化するニーズに適応することも可能です。

ボイスボットと生成AIを組み合わせることで、従来の単純な応答システムから、より高度な対話型インターフェースが実現されます。それにより、お客様だけでなくコンタクトセンターの従業員も大きなメリットが得られます。

ヒアリングから後処理まで一連の効率化

まずは、ボイスボットが顧客からの通話を受け、オペレーターにつながるまでの事前ヒアリングや一次対応を行います。そして、オペレーターに繋がり要件が完了・通話終了した際には、生成AIが通話内容を要約することで、オペレーターが応対履歴を記録するための後処理時間（ACW）を大幅に短縮することが可能です。

結果、オペレーターの時間あたりコール対応数（CPH）が改善され、より多くのお客様を対応できる環境へとつながります。

24時間365日、柔軟な対応による顧客体験の向上

ボイスボットも生成AIも24時間365日稼働可能なため、深夜や休日などの営業時間外でもユーザーの要望に応えることができます。例えば、平日仕事が終わってから夜に資料請求を検討しているお客様にも、ボイスボットと生成AIが自然な流れで受け入れ誘導することで、営業機会を逃さないような体制を実現することができます。
テクマトリックスが提供するAIボイスボット「FastVoice」でも、いつでもお客様からの問合わせに対応し、資料請求受付や内容確認SMS送信などのタスクにも連携可能です。

対話内容分類とVOC分析活用

従来、顧客対応後の応対履歴を残す際に、記録方法の属人化や登録項目の誤りなどから後々修正が必要になることが多々ありました。
また、通話内容を録音するのは珍しくありませんでしたが、後で聞き直したりするにも通話時間と同じだけの時間が必要なため、録音データをそのまま蓄積するだけでは、分析や活用に時間がかかっていました。

しかし、生成AIが対話内容を自動的に要約し、「タイトル」「型番」「製品名称」「問題の種類・原因」「オペレーターの対応」などカテゴリや重要なポイントを分類してくれることで、VOC分析などデータの活用が一段とスムーズになりました。

■FastGenieによる対話内容要約、自動分類転記、VOC蓄積
テクマトリックスが提供する生成AI機能群「FastGenie」は、対話内容をリアルタイムで要約・分類し、CRMシステムの応対履歴やVOC収集のための各項目に自動で転記します。