Cogmo Attendの導入支援を調査

目次

Cogmo Attendは、シナリオ応答、AI応答、システム連携に対応するAIチャットボットです。株式会社アイアクトが提供しており、導入から運用までプロが支援するサービスとして紹介されています。本ページでは、Cogmo Attendの特徴や強み、導入実績について整理して紹介します。

Cogmo Attendの導入事例

導入前の課題

OAGグループの事例では、問い合わせ対応やナレッジ活用において、蓄積したログデータを活用しながら継続的に課題を発見する仕組みづくりが必要でした。

導入支援内容

Cogmo Attendを活用し、AIチャットボットによる問い合わせ対応とログデータの活用を支援しています。公式サイトでは、AI応答、シナリオ、システム連携を組み合わせた導入支援が紹介されています。

導入後の効果

公式サイトでは、OAGグループの事例として蓄積したログデータも活用し、さらに課題発見などの好循環が生まれると紹介されています。具体的な削減率などの数値は公式サイト上では確認できませんでした。

Cogmo Attendの導入支援の特徴

チャットボットの構築と運用をプロが代行することを基本サービスとしている点が特徴です。企業側の負担を抑えながら、目的に合わせた会話設計や運用改善を進められます。

AI応答とシナリオを組み合わせた対応

Cogmo Attendは、キーワードマッチ、ボタンシナリオ、AI一問一答、分岐、聞き返しなどに対応しています。IBM Watsonを活用したAI応答とUI/UXを組み合わせ、顧客・従業員の問い合わせ対応を支援します。

システム連携による業務自動化

DB、ファイル、クラウド、基幹システム、RPA/RBAなどとの連携に対応しています。社内活用では総務問い合わせやITヘルプデスク、社外向けでは予約受付やフォーム受付、マニュアル提示などに活用できます。

Cogmo Attendの主な提供サービス

AIチャットボット、シナリオ構築、有人チャット連携、AI検索連携、ファイル検索連携、RPA/RBA連携、運用代行などを提供しています。1ライセンスで複数チャットボットを利用できる点も公式サイトで紹介されています。

Cogmo Attendでできること

確認項目対応状況補足
顧客からの問い合わせ対応社外向け問い合わせ、予約受付、フォーム受付に対応
社内問い合わせ対応総務問い合わせ、ITヘルプデスクなどの社内活用に対応
FAQ・ナレッジ活用AI検索「Cogmo Search」連携やマニュアル回答に対応
AIチャットボット運用IBM Watsonを活用したAI応答に対応
電話対応支援要確認音声認識・音声発話の提案は可能と記載あり。電話対応サービスとしての詳細は要確認
CRM・外部システム連携API、基幹システム、RPA/RBA、Salesforce有人対応連携の記載あり
導入後の運用サポート運用代行、会話追加、チューニングに対応

Cogmo Attendの導入時に相談できること

Cogmo Attendの導入を検討する際は、問い合わせ対応の対象、FAQ・ナレッジの整備状況、既存システムとの連携範囲を確認しておくことが重要です。

利用目的に合うか相談する

社内ヘルプデスク、顧客向け問い合わせ、予約受付、マニュアル検索など、用途に応じて必要な会話設計が異なります。AI応答とシナリオ応答のどちらを中心にするかも相談しておくとよいでしょう。

運用開始後のサポート範囲を確認する

Cogmo Attendは、チャットボット運用代行を基本サービスに含むと紹介されています。会話追加、チューニング、ログ分析、スポット対応の範囲を事前に確認しましょう。

既存システムとの連携可否を確認する

基幹システム、RPA、会議室予約、申請システム、ファイルサーバなどとの連携可否を確認しておくことが重要です。既存FAQからの移行も可能とされています。

Cogmo Attendの主な導入実績

公式サイトでは、OAGグループ、遠州鉄道株式会社、チューリッヒ生命の事例が紹介されています。また、1社8チャットボットでの利用実績も公式FAQで確認できます。

Cogmo Attendの会社概要

所在地〒105-0004 東京都港区新橋4-21-3 新橋東急ビル7F
公式サイトhttps://cogmo.iact.co.jp/cogmo_attend.html
運営会社株式会社アイアクト

Cogmo Attendの導入支援に
ついてのまとめ

Cogmo Attendは、AI応答、シナリオ、システム連携、運用代行を組み合わせたAIチャットボットです。社内外の問い合わせ対応だけでなく、ファイル検索や基幹システム連携、RPA連携まで視野に入れた活用ができます。

導入時は、FAQ整備だけでなく、会話ログの活用、運用代行の範囲、既存システムとの接続条件まで確認しておくとよいでしょう。

AIに求める役割は企業によって異なります。オペレーター対応の効率化を重視するのか、ユーザーの声を経営判断に活かしたいのかによって、選ぶべき技術やアプローチは変わってきます。こうした違いを踏まえ、当メディアでは目的ごとに選択肢を整理しています。

CHECK
「AIになにを任せるか」
で選ぶ
カスタマーサポート
AIベンダー3選

カスタマーサポートにAIを導入する企業が増える一方で、
「何をゴールにするのか」によって、選ぶべき技術やパートナーは大きく異なります。
本ページでは、サポート領域におけるAI活用の3つの視点──
問い合わせの自律実行/オペレーター支援/顧客理解と改善──に分けて、
それぞれの目的にもっとも適した国内ベンダーをご紹介します。

問い合わせ実行
AIでユーザーの問い合わせを
自律的に完了できる
ZeQ
HPキャプチャ画像
引用元:ZeQ https://www.landingpage-synergy.com/2Rq9Jl1U/
解決に導く主なソリューション
Zendesk AI

高度な生成AIを搭載し、定型的な質問応答から予約・注文処理までを自律的に完了させるソリューションです。コスメブランドのLushでは、AIが初期対応を担うことで一次解決率60%を実現し、毎月360時間の業務削減に成功。美容サロンのHello Sugarでも予約プロセスの自動化などにより66%の自動化率を達成しています。単なる“FAQ誘導”ではなく、顧客の課題を直接解決するAIをスピーディに立ち上げたい企業に適しています。

ZeQの強み

“チャットに答える”のではなく、ユーザーの目的を理解し、自律的に問題を完了させるAIエージェント。返金・配送確認・キャンセル処理などの実行業務を人手を介さず完了できるのが特徴。導入は数クリック・短期間で完了し、サポート業務の40〜60%を自動処理する実績も。Zendesk導入実績は500件を超え、味の素デジタルビジネスパートナー、ベースフード、SONY Bizなど業界を問わず支援してます。

オペレーターの回答補助
AIで電話応対と後処理の
負担を減らせる
PKSHA Technology
HPキャプチャ画像
引用元:PKSHA Technology https://www.pkshatech.com/
解決に導く主なソリューション
PKSHA Speech Insight

音声認識AIを駆使し、コンタクトセンターにおける電話応対から後処理(ACW)までをシームレスに効率化するソリューションです。通話内容をリアルタイムでテキスト化し、適したFAQを自動提示します。通話終了後はCRMの入力項目に合わせて内容を自動要約するため、オペレーターは確認・微修正のみで記録が完了。北國銀行などの事例ではACWを約30%削減した実績があり、現場の業務負荷軽減適してます。

PKSHA Technologyの強み

「人が主役」の設計思想のもと、コールセンター全体の能力とやりがいを高める支援に特化しています。独自の高精度な音声認識技術により、新人オペレーターでも迷わず正確な回答ができるようナビゲートします。また、SV(管理者)向けには、全オペレーターの状況のリアルタイムモニタリングや、感情変化・NGワードの検知アラート機能を提供。現場の心理的安全性を保ちながら、組織全体の応対品質向上と平準化を実現する点が評価されています。

顧客理解・分析
AIで顧客データを統合し、
一人ひとりに適したサポート
提供できる
トレジャーデータ
HPキャプチャ画像
引用元:トレジャーデータ https://www.treasuredata.co.jp/about-us/
解決に導く主なソリューション
インテリジェントCDP

カスタマーサポートに寄せられる声(VoC)だけでなく、Webサイトでの行動履歴や過去の購買データなど、企業のあらゆるデータを一元化する顧客データプラットフォームです。蓄積されたデータとAIを活用することで、解約リスクの予測や、顧客一人ひとりのニーズに合わせた的確なアクション案をリアルタイムに提示します。サポート窓口を高度化し、全社的なLTV(顧客生涯価値)の向上を推進したい企業に適しています。

トレジャーデータの強み

トレジャーデータは、顧客データ活用領域に特化したプラットフォームを提供する企業です。企業が保有するWeb行動データやサービス利用履歴、問い合わせ情報などを統合し、顧客理解を深めるためのデータ基盤を構築できます。こうしたデータを活用することで、カスタマーサポートにおいても顧客の状況を把握しやすくなり、担当者への振り分けや対応判断に役立てることが可能になります。サポート部門だけでなく、マーケティングや営業部門とのデータ連携にも活用されており、顧客対応の質向上やアップセルにつながる取り組みを支える基盤として導入されています。