生成AIエージェントによるコンタクトセンター自動化とVoC活用

問い合わせ対応の後処理(After Call Work・以下ACW)を大幅削減し、お客様の声(Voice of Customer・以下VoC)分析で商品改善を実現。AIエージェント導入を通じてコスト部門からプロフィットセンターへ変革。

業務プロセス変革（BPR）

ISSUE 課題
- 正確で分かりやすい対応履歴を残すため、手作業の多いACWに時間を要していた
- 対応履歴としてデータは蓄積されていたが、利活用できる仕組みがなかった
SOLUTION 支援内容
- 生成AIエージェントを活用した通話要約・品質評価の自動化基盤を構築
- VoCを活用したナレッジ化と売上貢献モデルの設計
RESULT 成果
- ACWを大幅に削減し、オペレーターの生産性を向上
- 通話データや対応履歴をVoCとして活用し、顧客理解や商品改善に還元する仕組みを構築

プロジェクト詳細

ISSUE 課題

有人対応に依存するオペレーションからの脱却

大手小売チェーンでは、問い合わせ件数の増加に伴い、応対品質を維持しながら効率化を図ることが急務となっていました。特に、通話履歴の要約やCRM登録、応対品質評価などのACWがオペレーターの大きな負担となっており、人手に依存した業務構造の見直しが求められていました。
SOLUTION 支援内容

生成AIエージェントを活用した業務自動化とナレッジ活用の仕組みづくり

当社は、コンタクトセンター改革において、生成AIエージェントを活用した業務自動化とナレッジ活用の仕組みづくりを支援しました。まず、クラウドCTIと生成AIシステムを連携し、通話内容を自動で文字起こし・要約・評価・登録する仕組みを構築。AIエージェントが通話終了後に自動で処理を行うことで、オペレーターのACWを大幅に削減しました。要約は管理者向けの「構造化された要約」と、「お客様の言葉」を残す形式の2種類を生成。これにより、業務効率化だけでなく、顧客の意図を正確に把握し、クレーム対応や商品改善にも活用可能となりました。さらに、生成AIによる応対品質評価の自動化も実現し、即時のフィードバックによる改善サイクルを加速させました。
RESULT 成果

ACW大幅削減と、VoC活用による「プロフィットセンター」への進化

導入後、ACWにかかる時間は大幅に短縮され、応対品質評価の作業時間も半減しました。これにより、オペレーターと管理者の業務負荷が軽減され、より付加価値の高い業務にリソースを振り向けられるようになりました。また、通話データをVoCとして蓄積・分析する仕組みを整備。生成AIを活用して問い合わせ内容を自動分類・要約し、マーケティングや商品開発部門にフィードバックすることで、顧客の声を起点とした商品改善や新たな売上機会の創出につなげています。今後はVoCデータのベクトル化によるトレンド分析なども予定しており、コンタクトセンターをコスト部門からプロフィットセンターへと進化させる取り組みが進められています。