[製品紹介] 課題解決型AIソリューション ／ レトリバ

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顧客対応から経営の意思決定まで
センター・コミュニケーションを全方位支援

課題解決型AIソリューション

レトリバ

レトリバのAIソリューションは、コールセンターに関わるすべてのステークホルダー間のコミュニケーションを支援する。『Talk Coordinator』のオペレータ支援機能は、顧客との対話中の回答支援や通話終了後の後処理支援を実現。スーパーバイザー支援機能は、アラートを上げたオペレータを迅速にサポートする機能を提供する。
『VoC Analyzer』は蓄積した問い合わせ情報を容易に分析。気づきを得ることで経営判断に必要な情報を素早くレポートできる。

　レトリバのAIソリューションは、通話のリアルタイムでのテキスト化から、対話データの抽出・分類・要約・蓄積、分析レポートまで、入口から出口まで全方位的に提供。AI技術を駆使してコールセンターのコミュニケーション課題を解決する。

　代表的なソリューションは、現場の顧客対応をサポートする『Talk Coordinator』と、蓄積した情報を分析する『VoC Analyzer』。今回独自開発した音声認識エンジンについては、ソリューションのオプションとして提供。既に他社製エンジンを導入済みであれば、そのエンジンとのインテグレーションが可能だ。

対話に集中できる回答支援　アラート機能でSVに支援要請

　『Talk Coordinator』のオペレータ向けソリューションは、回答支援と後処理支援を提供。主に4つの機能群で実現する。まず回答支援では、音声認識でテキスト化した対話内容から、顧客の要望や質問に該当する箇所を「質問自動判定」し、オペレータに通知する。これをクリックすることで「類似文検索」が行われ、回答候補が関連度の高いものから順に表示される。オペレータはクリック操作だけでナレッジ検索をすることができ、適切な回答候補を選択できるため、効率的な応対が可能となる。

　「単純に効率化だけが目的ではありません。ナレッジ検索などの手間を省力化することで、お客様とのコミュニケーションにより集中できるのが狙いです。将来的には、質問自動判定から類似文検索までを自動化できるよう開発を進めています」と、代表取締役社長の河原一哉氏は話す。

　後処理支援では、「問い合わせ分類」と「重要文抽出」が効果を発揮する。問い合わせ分類はコールリーズンを自動判定して既存カテゴリに分類する。未知の問い合わせについてもトピックモデルを使って分類できるため、後続の分析精度を高めることができる。また重要文抽出は、対話内容から重要と思われるやり取りを抽出して要約する。これを応対履歴（VoC）として残すことでも後続の分析精度を高めることが可能だ。

　「コールリーズン分類やVoCの抽出はオペレータのスキルに偏りがちです。機械化で、より“生の声”を残すことで、リアルで正確な分析が可能となります」（河原氏）

　SV向けソリューションは、モニタリングと「アラート機能」によるオペレータのサポートを実現する。SVの管理画面には各オペレータのステータス状況が一覧で表示され、顧客との対話をテキストで逐一確認できる。NGワードの検出や、オペレータ画面からのヘルプ要請があれば、アラートを発報。SVは該当するオペレータの詳細情報にワンクリックで遷移できる。

　詳細画面では「重要文抽出」により、対話内容が要約されているので、素早く状況を確認。適切なアドバイスや指示をメッセージとして送ることができる。

　「オペレータが手挙げしてSVが駆け付け、状況を確認して指示を出す、という従来の方法ではお客様をお待たせしてしまいます。迅速に状況を確認し、その場で指示を与えることができれば保留も防げます。在宅勤務など、リモートオペレータにも有効な手法です」と河原氏は説明する。

現場の担当者に気づきを与える　誰もが使える分析ソリューション

　コールセンターの価値を高めるには、蓄積したVoCを利活用することが重要だ。『VoC Analyzer』は「自動分類」「類似文検索」などのAI技術を活用し、大量のVoCの中から有効な知見やリスクに関する気づきを得て、経営層に素早くレポートすることが可能になる。

　例えば、機器障害や健康被害など、あらかじめ設定したカテゴリに自動分類できる。また分類軸をまったく設けずにAIにVoCを分類させることも可能。人間が気づかない特徴をAIが自動的に抽出、新たな気づきを得る機会につなげられる。

　こうした分析機能は専門家でなくても利用可能だ。河原氏は「BIソリューションは、さまざまな統計手法をサポートしていますが、専門家以外はほとんど使いこなせません。コールセンターの分析担当に必要なのは“気づき”です。我々の分析ソリューションは、誰もが容易に分析でき、気づきを得られることをコンセプトに開発しています」と説明する。得られた気づきを経営層や社内関連部署にレポートすることで、迅速な意思決定につなげることができる。

　分析精度を現場でチューニングできる機能も備えている。例えば、AIが“これは異常だ”と判断した問い合わせに対し、なぜそう判断したかの根拠が示される。人間は、それが“妥当”かを確認。それを踏まえてチューニングすることで次回からの分析に活かされるようになる。「以前はAIの判断はブラックボックスと言われていましたが、最近は可視化が大事と考えられています。我々は前身を含めた5年前から“AIの可視化”を重視し、現場で使いやすいAIの開発に努めています」と河原氏は強調する。