コンタクトセンター業務における生成AI活用アイディア6選

コンタクトセンター業務においては、オペレーターがお客様との通話終了後に応対内容ををシステムに入力する後処理業務が発生します。この業務にかかる時間を後処理時間（ACW）と呼びますが、後処理時間を短縮し、オペレーターが通話1件あたりにかける時間を削減することで、生産性の向上と、待ち呼の低減を図ることができます。

音声認識ソリューションでお客様との通話内容をテキスト化し、それをさらに生成AIで要約してシステムに自動入力することで、オペレーターの文章作成スキルやOA操作スキルに依存することなく後処理業務を効率化することができます。

コンタクトセンター業務では、お客様のお問い合わせやクレーム等への迅速で的確なサポートが求められます。過去の問題解決履歴やFAQ等を学習済みの生成AIは、お客様とオペレーターの会話から、適切なサポート内容を瞬時に選択してオペレーターに提案することができます。

また、複雑なお問い合わせに対しては引き続きオペレーターが対応する必要がありますが、よくあるお問い合わせやクレームについては生成AIを使って自動的に回答することで、問題解決のスピードを向上するだけでなく、オペレーターの負担やストレスも軽減することができます。

コンタクトセンター業務の現場において、オペレーターの離職率の高止まりや採用難が課題となっています。経験の浅いオペレーターの割合が増えることで応対品質が低下しないよう、オペレーターの教育・支援をしていかなければなりません。

回答レベルを底上げし、応対品質を保つためには、新規着任したばかりのオペレーターへの適切なサポートが重要です。経験豊富なオペレーターによる適切な回答例や対応例といった知識を学習した生成AIで、経験の浅いオペレーターの応対を支援することで、コンタクトセンター全体の応対品質の水準を引き上げることができます。

生成AIは、マニュアルや過去の問い合わせ内容、顧客情報といった大量のデータから学習し、お客様への適切な回答を生成することができます。

生成AIを活用した自動応答システムを導入することで、同じようなお問い合わせに対してはオペレーターを介さずに、迅速かつ正確な回答をお客様に提供することができると同時に、コンタクトセンター業務の効率化を図ることができます。

生成AIは、学習データを基に文章や音声から感情を解析することができます。コンタクトセンターにおいては、お客様の感情を正確に把握し、適切な対応を行うことも重要です。

生成AIを活用してお客様の感情をリアルタイムに解析し、データに基づいて適切にお客様対応を行うことで、オペレーターのストレス軽減や顧客満足度の向上といった効果が期待できます。

コンタクトセンターによっては、日本語以外の言語でのお問い合わせに対応する必要があります。しかしながら、オペレーター採用難の時代において、外国語でお客様対応ができるオペレーターを確保することは、非常にハードルが高いのが実情です。

必要な言語データを学習させた生成AIに外国語対応の一部を担わせることで、マルチ言語対応に必要なオペレーターのリソースを減らしつつ、複数の言語での迅速なお問い合わせ回答を実現。外国語話者のお客様対応における品質向上が期待できます。