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AIによる業務改善、IPA

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顧客対応においてRPA+AIによる自動化が必要とされているのはなぜか

問い合わせ対応に使われるチャネルはますます多様化しています。過去には主に電話のみが問い合わせに使われていたのに対し、今では、Eメール、Webフォーム、あらゆるタイプのソーシャルメディア、チャットといった、テキストベースでの問い合わせが増えています。このような問い合わせチャネルは「電話をかける」という行為よりもずっと気軽に利用できるため、問い合わせ件数の大幅な増加を引き起こしています。

いくつものチャネルから大量に流れ込んでくる問い合わせに、現代の顧客が期待するスピードと正確さで、人手のみで対応するのは容易なことではありません。問い合わせ対応業務を自動化することは、オペレータがルーチンワークから解放され、より高度な対応に集中するうえで必要不可欠です。

なぜRPA+AI(IPA)か

近年注目されている業務の自動化=RPA(ロボティクス・プロセス・オートメーション)ですが、AIの活用と混同されることも多々あります。AIを活用した業務の自動化はIPA(インテリジェント・プロセス・オートメーション)と呼ばれ、RPAの進化系として区別されています。

以前の自動化では、変更があるたびに機械を再プログラムする必要があり、多くの場合コストのかさむものでした。AIとRPAの組み合わせでは、ソフトウェア自体が自己学習をし、毎回の動作から知識を深めていくことができます。大量のデータから学び、決定を下し、効率的な方法で業務プロセスを実行します。RPAは効率的ではあってもいわば「脳のない」ロボットです。AIはそこに頭脳を加えます。

弊社は、ドイツで10年以上も前からIPAを牽引し、世界をリードする大企業への導入実績を持つITyX社の顧客対応ソリューションの国内導入をお手伝いしています。

自己学習型コンテンツ解析ソリューション AI Platform

AI Platformは、テキストベースの顧客サービスプロセスを分析し学習する、「自ら考える」ことのできるインテリジェント自動化プラットフォームです。

Eメールやチャット、Webフォーム、その他の書類文書は、多くの場合「非構造型」です。構造化されていないテキストは、通常、ルールベースでは処理できず、人間が読んで理解しなくてはいけません。

しかしAI Platformの場合、独自のAI(人工知能)とデータ抽出技術により、構造化されていないコンテンツを理解し、企業データや個人データを抽出し、付加価値の高いビジネス情報へと処理します。これにより、顧客からのいくつものチャネルからの大量の問い合わせを管理することができます。

AI Platformの導入ケース

欧州3大エネルギー関連企業の一社

年間400万以上のドキュメント量を管理している。書面による問い合わせを管理する一貫した社内ソリューションとしてAI PlatformとITyX社製ポストプロセッシングステーションを採用。

  1. メールまたはファイルコンテンツのOCR読み取り(PDFまたは添付ファイル)
  2. ITyXのコグニティブ解析を介した分類処理
  3. 問い合わせの種類に基づく業務および個人データの抽出

データは確実に処理され、外部サービスプロバイダー間におけるフレキシブルな問い合わせ業務の管理、およびサービスプロバイダーに対するモニタリングや会計処理が可能に。

世界3位内に入る小売企業

既存のメールシステムによる処理が追いつかないほどに増加しているメールにどのように対応するかが課題だった。 人手によるメールの仕分けおよび処理は非常に困難で、コストのかさむ業務。

AI PlatformとITyX社製AI搭載型カスタマーサービスソフトウェアの導入を決定。決め手となったのは、当企業の優れたカスタマーサービスチームがどのように顧客対応をするのかを、ソフトウェアが自動的に観察して学習する能力を備えているという点だった。

より少ない従業員で、増加する問い合わせメールの対応およびクロージングが可能に  。年間で8万通以上に相当するメール処理コストを劇的に削減 。

AI PlatformをベースにITyX社の様々なソリューションを組み合わせることで、個々の企業に特有のニーズに応えるベストソリューションを提供します。

AIカスタマーサービスソフトウェアThinkOwl

ThinkOwlは、ITyX社のAI自動化ソリューションをベースに開発されたパッケージソフトウェアです。AI PlatformをはじめとするITyX社のソリューションは、グローバルな大企業を主に対象としているのに対し、ThinkOwlは中小企業、ベンチャー企業を対象とし、より低コストで始められるようパッケージ化されたものです。

ThinkOwlは、メールやSNS、Webチャットなど、テキストベースの問い合わせチャネルから入ってくる問い合わせすべてを一つに集約し、信頼性の高い回答をするのをAIがサポートします。 AIが、問い合わせに関連する顧客情報や行動記録をサービス担当者に教えます。担当者は課題解決までの時間を短縮し、より多くのケースを短時間でクロージングすることができます。

自己学習アルゴリズムにより、AIは毎回の動作を学びながら自己最適化するというシンプルな方法で学習していきます。 ThinkOwlは、効果的に行われた前回の作業を覚えていて、次のベストな動きを考え、予測的なインサイトを提供します。

顧客は期待をはるかに上回るサービスを体験し、顧客満足度が向上します。

IBM Watsonによって強化されたコンタクトセンター Bright Pattern 5.0

コンタクトセンター業界でも徐々にAI機能が活用され始めています。

Bright Pattern AIアプリケーションは、自然言語の理解、感情分析、および8つの言語による音声からテキストへの変換のための一連のAPI、および幾つかのサービスで構成されるIBM Watson認知技術を活用しています。