オペレーター支援AI

オペレーター支援AIとは

オペレーター支援AIの役割

オペレーター支援AIは、コールセンターなどで顧客対応を行うオペレーターのサポートを行うことを目的としたAI技術です。顧客との通話やチャットでのやり取りの内容をAIが解析を行い、解決に必要となる回答候補や関連マニュアルについて画面に自動で提示を行います。

この機能によって、オペレーターが情報を探す手間を省けるため、迅速な対応が可能となります。オペレーターごとの応対品質のばらつきなどの課題の解消などにも役立つ機能であるといえます。

AIによる自動対応との違い

チャットボットなどを活用したAIによる自動対応は、定型的な質問に対してAIが直接回答を返す仕組みとなっています。対してオペレーター支援AIは、顧客対応は人が行うことが前提となっており、その裏側でAIがオペレーターの業務をサポートしています。複雑な相談・クレームなどへの対応など、柔軟な対応が求められる場面においてはAIのみの対応が難しくなるため、人が対応を行いつつ、情報の整理や検索をAIが補助するといった役割になります。

オペレーターとAIが協働する仕組み

顧客からの問い合わせが入ると、AIが音声をテキスト化する・文脈の解析を行うといった対応ができるため、顧客の意図を正確に把握できます。さらに、蓄積されたナレッジから問い合わせにあった回答候補の抽出を行い、オペレーターの画面に提示を行います。 オペレーターは、AIが用意した情報や回答案の確認を行い、顧客の感情などに合わせながら回答を伝えられます。このことから、回答に要する時間も短縮が可能です。

オペレーター支援AIの主な機能

対話内容のリアルタイム文字起こし

オペレーターと顧客が会話している音声を、AIがリアルタイムでテキスト化する機能です。この機能により、会話内容のスピーディーな可視化が可能であるため、オペレーターはメモを取ることに気を取られず、顧客の話に集中できます。

聞き逃しや認識のずれを防げるとともに、会話がテキスト化されてそのまま応対記録を作成する際のベースとして活用できるため、電話対応の後処理業務の負担軽減にもつながります。

FAQやマニュアルの自動検索

テキスト化された会話内容・チャットの文脈などをもとに、AIが顧客の質問意図を理解し、社内データベースにあるFAQや業務マニュアルなどのデータを自動で検索を行う機能です。

オペレーターが自身で情報検索を行う手間を省くことができ、スムーズな応答につながります。保留時間の削減や顧客を待たせない対応につながるため、顧客満足度の向上にもつながることが期待できます。

回答候補やトークスクリプトの提示

顧客の質問に対し、AIが過去の対応履歴やマニュアルを元にして回答文を自動生成し、提案を行う機能です。単に資料や必要な情報を提示するのみではなく、具体的なトークスクリプトや返信文のドラフトの作成も行います。この機能によって、顧客対応の経験が浅いオペレーターだったとしても、ベテランと同じような回答を行えるようになり、組織全体で対応品質の均一化に繋げられます。

顧客の感情や不満度の分析

通話中の顧客の声のトーンや抑揚などをもとに、顧客の感情や不満度の分析を行い可視化する機能も備えています。例えば、特定の感情変化を検知した場合にスーパーバイザーにアラートを送るといったこともでき、クレームに発展する前に素早くフォロー可能です。

また、この機能は顧客の感情だけではなくオペレーターのストレス状態を把握してメンタルのケアを行う際にも活用できます。

応対内容の要約と引き継ぎ支援

オペレーターの応対した内容をAIが要点を抽出して要約文を作成する機能です。重要なポイントなどを整理して記録として残せるため、応対後の記録を作成する時間を大幅に短縮可能です。さらに、応対の途中で別の担当者や管理者に電話を代わる際に、要約されたテキストを引き継ぐことによって、顧客が同じ説明を2度行うといった手間をなくすことができます。

メールやチャットの文章校正

オペレーターが作成したメールやチャットの文章を送信前にAIによりチェックを行う機能です。誤字脱字の検出のほか、クレームにつながる不適切な表現、コンプライアンス違反などが含まれていないかの確認を行います。この機能によって、文章作成に慣れていないスタッフだったとしても自信を持ってテキストでの対応が可能になります。

次に取るべきアクションの提示

顧客の対話の流れから、AIにより「次にどのようなアクションを取るべきか」を先読みして提案を行う機能です。例として、商品の不具合に関する問い合わせなら、返品や交換処理について提示する、また権限を超える内容であれば管理者へのエスカレーションを促すといったことが考えられます。この機能により、オペレーターが次にどのような対応を行うべきか迷わず、スムーズな対応を可能にします。

オペレーター支援AIを導入するメリット

回答時間を短縮できる

AIにより会話をリアルタイムでテキスト化し、必要な情報をすぐに検索・提示することから、オペレーターが情報を探すのにかかる時間が大幅に短縮されます。さらに、推奨される応答の提示を行えるため、オペレーターはゼロから回答を考える必要がなくなります。 以上の点から、保留状態で顧客を待たせる時間が減り、対応時間の短縮にもつながります。さらに、同じ人数でもより多くの問い合わせに対応できるようになるため、生産性向上も期待できます。

応対品質を標準化できる

対応を行うオペレーターの知識・経験に依存しない対応が可能になります。「人によって回答が違う」といった対応のばらつきを防ぐことにもつながります。一貫した正しい情報と適切な言葉遣いでの対応が可能となり、組織全体の応対品質の標準化につながることから、顧客満足度の向上にもつながります。

新人オペレーターの立ち上がりを早められる

応対中にAIが対応の支援を行ってくれるため、新人オペレーターの心理的なハードルを大きく下げられます。さらにAIのサポートを受けつつ対応を行っていく中で自然に学んでいけますので、座学や研修にかける時間の削減が可能です。指導を担当する先輩社員の負担も減らすことができ、即戦力化までの時間が短縮できる点もAIを導入するメリットであるといえます。

エスカレーションを減らせる

複雑な問い合わせが入った場合にも、AIが複数の社内資料を検索して回答や対処方法を提示することから、オペレーター自身が解決できる範囲を広げられます。これまでは「自分ではわからない」と管理者や別部門に確認（エスカレーション）を行っていたケースだったとしても、自身での対応が可能となります。 顧客を待たせる時間が減るといったように対応がスムーズに行えるようになる点に加えて、管理者の負担軽減にもつながります。

オペレーターの心理的負担を軽減できる

「わからない質問が来たらどうしよう」「クレームになるかもしれない」など、オペレーターは対応に対して不安を感じていることがありますが、AIによるサポートを受けられることで、オペレーターが抱えている不安を和らげられます。

対応に伴うストレスを緩和できることでモチベーションの維持がしやすくなり、コールセンターにおける離職率に歯止めをかける効果も期待できます。

オペレーター支援AIの活用例

電話応対中のリアルタイム支援

電話での会話をAIがリアルタイムで音声認識してテキスト化を行い、そのキーワードに対してすぐに回答を提示します。一例として、「製品の初期設定を教えてほしい」という問い合わせであれば、AIにより対象製品のマニュアルの該当するページを画面に表示するといったことが可能です。オペレーターは画面を見つつ案内を行えるため、電話を保留にする必要がなくなります。顧客側もストレスなくサポートが受けられる点は大きなメリットといえます。

チャット・メール対応の回答作成支援

チャットやメールでの問い合わせに対し、過去の対応履歴やFAQを元に、AIが返信文のドラフトを自動生成することができます。この活用方法によりオペレーターは文章を一から考える必要がなくなり、提示された文章を整える、誤字脱字の確認を受けて送信するのみで済みます。

難しい問い合わせへのナレッジ検索

コールセンターには時に難しい問い合わせが入ってくるケースもあります。このような場合にもAIは社内のマニュアルや規定集、過去の対応などを検索し、関連情報を整理した上で提示します。根拠に基づく回答を素早く見つけ出すことができるため、専門性の高い問い合わせにも対応が可能となります。

対応終了後の記録作成

AIによってオペレーターの応対内容を要約して記録するといったことが可能になります。この点から、対応終了後の記録作成にかかる手間を削減できるためオペレーターの負担を軽減可能であるとともに、記録漏れの防止にも繋げられます。これまでに手で入力していた後処理時間を短縮できますので、すぐに次の電話の応対が可能になり、コールセンターの応答率向上にもつながります。

AIチャットボットから有人対応への引き継ぎ

顧客がWeb上でAIチャットボットを利用しているものの解決が難しい時には、有人チャットや電話といったように有人対応への引き継ぎが可能です。この時、会話内容は保持したまま、シームレスに人による応対に切り替えることが可能です。顧客が初めからもう一度説明する必要がない点もポイントといえます。

オペレーター支援AIを選ぶポイント

既存の応対システムと連携できるか

CRM（顧客管理システム）やCTI（電話システム）など、コールセンターで用いられている既存のシステムと連携できるか、という点はオペレーター支援AIを選択する際にしっかりと確認しておきたい部分です。連携が可能であれば、オペレーターが複数の画面を行き来する必要がなくなる上に、現在の業務フローを大きく変えずにAIのサポートを受けられます。このようなシステムであれば、現場での定着も早いと予想されます。

回答の根拠や参照元を確認できるか

生成AIを使用している中では、事実ではない内容をまるで事実のように出力する「ハルシネーション」のリスクに注意することが必要です。そのため、AIが提示した回答候補に対し、どのドキュメントやFAQを参考にして回答を作成したのかといったリンクが明示されるツールを選ぶと良いでしょう。この機能があることにより、AIが提示してきた回答が正しい情報であるかどうかを容易に確認できます。

電話・チャット・メールに対応しているか

顧客からの問い合わせチャネルは多様化しています。そのため、音声認識を活用した電話対応の支援に加えて、テキストデータを使用するチャットやメールの対応支援も行えるツールを選択することが理想的であるといえます。

全てのチャネルで同じナレッジベースを参照して、均一なサポートを提供できる体制を構築することによって、応対品質のばらつきを防げます。

管理者がナレッジを更新しやすいか

AIの回答精度は、読み込ませるデータの鮮度と正確さに大きな影響を受けます。そのため、古くなったマニュアルを修正する、必要に応じてFAQを追加するといった更新作業が必要となります。ここで重要になってくるのが、専門知識を持たない現場の管理者でも更新しやすいかどうかです。日々の変化に合わせ、スピーディーにデータをメンテナンスできる使い勝手の良さを備えたツールかを確認してください。

セキュリティや個人情報対策があるか

コールセンターでは、顧客の個人情報を日常的に扱うことになります。この点から、AIに読み込ませるデータがAIモデルの学習データとして外部に二次利用されない環境となっているかを確認することが大切です。

通信の暗号化や厳格なアクセス権限管理といったように、堅牢なセキュリティ対策が行われているツールを選択することが求められます。

オペレーター支援AIを活用する際の注意点

AIの回答をそのまま送信しない

生成AIは文脈を誤解する、事実とは異なる回答を生成するリスクがあります。特にクレーム対応や契約に関わるような重要な局面では、AIの提案を鵜呑みにせずに、オペレーターの目で参照元を確認し、顧客に合わせた表現に調整をしてから伝えるといった運用の徹底が必要になってきます。AIはオペレーターを支援するツールであると認識し、最終的な確認や判断は人間が行うことが大切です。

ナレッジの品質と更新頻度を管理する

AIの性能は学習するデータの質に左右されます。古い規程やマニュアルが残っている場合、AIが誤った回答を提示する可能性が考えられます。このような状況を防ぐためにも、導入して終わりにするのではなく定期的に回答ログの分析を行い、不足している情報を追加する、古くなった情報を削除して更新するといった対応ができるよう体制を整えておくことが不可欠です。

AIに任せる範囲と人が判断する範囲を決める

AIは情報の検索や要約は得意としていますが、顧客に対して感情的に寄り添うことや、マニュアルにない柔軟な対応が必要なケースは人間の方が得意であるといえます。このように、「AIに任せる範囲」と「人が判断する範囲」についてあらかじめ決めておくことが大切です。この線引きを運用ルールとして定めておけば、それぞれの強みを活かした対応ができるようになります。

オペレーター支援AIの導入事例

AI導入により生産性や顧客満足度が向上

製造・メーカー系の企業のコンタクトセンターにAIを導入した事例です。 こちらのコンタクトセンターでは、応対履歴（ログ）の入力精度に個人差があることで情報共有や引き継ぎが非効率だった点や、応対後の事務処理に時間がかかっており応答率向上に影響していたなどの課題がありました。 AIツールを導入した後、ログの入力精度が改善されたことから、入力時間の均一化と生産性向上につながったほか、平均後処理時間が最大20％削減されたとともに、応答率は10％向上、顧客満足度もアップしたなどの効果が得られました。

オペレーターの客観的な評価が可能になった

サービスデスクにおいて電話対応を行っているオペレーターの電話応対品質向上と、他者との差別化を目的として、AIを導入した事例です。また、オペレーターの電話応対評価を社外に委託していたものの、コストとセキュリティ面が課題となっていました。

AIの導入後、通話音声がテキスト化されるようになったため応対記録の確認を迅速に行えるようになりました。このように、客観的な応対評価を行えるようになったために人財育成もスムーズに行うことができ、応対品質改善に時間を費やせるようになったという効果も得られています。

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顧客の課題や要望についてヒアリングを行った上で、AIの導入を支援します。コンタクトセンターの場合には、AIの導入による電話応対支援やメール・チャット応対支援、電話対応の音声をテキストに変換して要約するといった後処理の支援を行っています。 オペレーターが顧客からの問い合わせに対応する際に、生成AIによって応答案の提案が可能です。電話対応におけるオペレーターの負担を軽減するとともに応答品質の向上も期待できます。

オペレーター支援AIで応対品質と業務効率を高めよう

こちらの記事でご紹介したオペレーター支援AIは、コールセンターで顧客からの問い合わせに対応しているスタッフを支援するツールであるといえます。通話をリアルタイムで文字起こしする、関連FAQや情報の検索、回答候補を提示するなどの機能が提供されており、回答時間の短縮や応対品質の標準化、スタッフ教育の効率化といったように、導入によりさまざまなメリットが期待できます。 オペレーター支援AIを導入することによって、コールセンターの応対品質向上と、業務効率のアップを目指してください。