AI-IVR導入のプロセスとその効果
多くのコンタクトセンターで常に悩みの種となっている「オペレーターの確保と育成」。この解決策として、昨今、期待が高まっているのが、AIです。AIはコンタクトセンターにおいて、どのような力を発揮するのでしょうか。このホワイトペーパーでは、楽天グループ内のリアルなデータをもとに、AI導入における必要プロセスとその効果について、紹介します。

目次• データで見るコンタクトセンターの課題• コンタクトセンターで期待が高まるAIの取り組み• オペレーターの7割が効果を実感したAI-IVR導入プロジェク
ト• AI-IVR導入プロジェクトを成功に導くポイント• 楽天コネクト Stormの紹介

オペレーターのストレスを減らし顧客の満足度を高めるAI-IVRとは？
データで見るコンタクトセンターの課題

コンタクトセンターで期待が高まるAIの取り組み

コンタクトセンターを運営するにあたり、多くの企業で課題となっているのが、オペレーターの確保

旧来のIVRでは、顧客から入電があった際、顧客がと育成です。株式会社リックテレコムが発行する

音声ガイダンスに従って手動で番号を入力する必要『コールセンター白書2019』によると、オペレーがあり、オペレーターとの会話が始まるまでに多くターの採用状況は「拠点によってはかなり厳しい」の時間を要していました。そこで、旧来のIVRに、自が41.4%、「全拠点でかなり厳しい」が34.1%となっ

然言語認識技術や音声認識テクノロジーといったAIており、70%以上の企業がオペレーターの採用に苦技術を掛け合わせることで、本人特定を自動でス戦していることがわかります。

ピーディーに行えるようにしたソリューションが、また業務委託を採用している企業に限ってみても、

AI-IVRです。

「必要な人数が確保できない」と答えている企業が、AI-IVRを導入することで、オペレーターが顧客と通2018年の31.6%から2019年の46.4%へと大幅に増加。

話する時間（ATT：Average Talk Time）を短縮できるその深刻さがうかがえます。

ことにより、コンタクトセンターの生産性を高める

難しいのは採用だけではありません。同調査結果ことができます。また、オペレーターが事前に顧客によると、オペレーターの初期研修期間は「1ヵ月程の情報を把握した上で、スムーズに通話を始めるこ度」が28%、「2ヵ月程度」が23%、「2ヵ月以上」がとができるため、オペレーターのストレスの軽減に14%を占めており、採用難によって採用基準を緩和つながると期待されているのです。

した結果、より入念な初期研修が必要になっている可能性が高いと言えます。

楽天グループでは、2017年4月から、AIソリューションの活用促進を進めており、現在、楽天グルー採用も難しく、育成にも時間がかかる。それにもプが提供する事業の約70のサービスのうち、約50のかかわらず、過去1年以内に採用した新人オペレーサービスで自動応答チャットボットの導入が完了しターの離職率が10%を下回ったと回答した企業は、ています。チャットボットとオペレーターの対応比わずか25.9%しかありません。

率は、76%：24%。このチャットボットによる対応を離職率低下のため、オペレーターのメンタルケアに力を入れる企業が増えてはいるものの、いずれのオペレーター業務に換算すると、月間約15,000時間に相当します。

施策もオペレーターの業務を直接的に支援し、ストこのように、いち早くAIソリューションの活用にレスを回避するものとは言い難いのが現状です。

取り組む楽天グループでは、グループ内のBtoCサー

そこで、昨今、期待が高まっているのが、AIを用

ビスのコンタクトセンターにおいて、AI-IVRの導入プいたIVR（Interactive Voice Response：自動音声応答装ロジェクトを実施しました。次に、その内容を詳し置）です。

く紹介します。

新人オペレーターの離職率

出典：株式会社リックテレコム『コールセンター白書2019』1

オペレーターの7割が効果を実感したAI-IVR導入プロジェクト
では、さっそく楽天グループにおけるコンタクト

わせ内容を、AIが音声認識によって適切に対応。オ

センターのAI-IVR導入プロジェクトを見ていきましょペレーターが必要な情報をあらかじめ引き出した上う。

で、実際の通話につなげることで、ATTの短縮によ

本プロジェクトは、AI-IVRを用いた音声認識による顧客認証とFAQ対応により、コンタクトセンターの生産性向上を図ったものです。
実際の流れとしては、顧客が音声で発した問い合る応答率の向上やカスタマーの満足度の向上を実現しました。
本プロジェクトにおけるシステム構成は、下図の通りです。

AI-IVRシステム構成

本プロジェクトは、約3ヵ月に渡ってPoCを実施しましたが、その際フェーズを「Stage1」と「Stage2」応答率の向上に向けた3つの改善策の2つに分けて行いました。

1. ガイダンスに名前認証発話例を組み込む。

まず導入直後の「Stage1」では、音声認識を活用

一文字区切りで発話するとAIで認識できないため、した自動個人認証機能の提供、および電話番号・名「お名前を、“楽天太郎”のようにフルネームでお話前・住所（郵便番号）の3段階認証を実装。その後しください」というガイダンスに変更しました。

「Stage2」では、さらなる応答率の向上のため、右

2. レーベンシュタイン距離（文字列A,B間の編集距記に示したように、3つの改善策を講じました。

離）の閾値を80から65に下げる。

結果、導入直後は平均59.5%だった個人認証パス

レーベンシュタイン閾値ではじかれてしまったケー

レートは、平均77.3%へと改善。ユーザーの入力ミス

スの閾値分析を行い、全件救済できるレートに変更によるアドレスミスマッチを除いた個人認証パスしました。

レートは、平均82%にまで上昇しました。（下図）

3. キュー設計を見直す。

また、平均通話時間も約1分短縮され、オペレー

本人認証失敗後のフローが人員の少ないキューに対ターの約70%以上が「会話開始前に顧客に関する情して割り振られていたため、本人認証失敗後のフ報が自動提供されることによる心の準備やスムーズローを見直し、特定キューへの集中問題を解消しまな会話の開始に効果がある」という声を寄せていました。

す。
個人認証パスレートの推移

2AI-IVR導入プロジェクトを成功に導くポイント
AI-IVRを導入した効果は大きなものとなりましたが、AI-IVRの導入をご検討中の方に楽天コネクト Stormの紹介
楽天コネクト Stormは、コンタクトセンターのプ学習が必要なAIを活用している以上、AI-IVRは“導入ロフィットセンター化を実現する”次世代型コンタクしたら終わり”ではなく、長期的にPDCAサイクルをトセンタープラットフォーム”です。

回しながら、チューニングを施していくことが不可欠です。
今回、楽天グループ内で行なったAI-IVR導入プロ＜主な特長＞
1. オムニチャネル対応

ジェクトを通じて見出した、AI-IVRの導入を成功に導2. 無制限の拡張性

くポイントを、次にまとめました。

3. エンタープライズレベルの信頼性
4. インテグレーションの柔軟性（導入前）

5. イノベーション：AI実装

・該当業務がAIに適しているか、事前に十分に検討

6. ワンストップサービスする。
・音声認識などの要素技術を熟知したエンジニアのサポートが不可欠。
・あらかじめ定量的な評価項目を明確に設けておく。
（導入直後の運用改善）
・事前のナレッジデータとQAデータの投入前の精査が必要。
・段階的に導入して、効果測定しながら全体に普及拡大していくのが成功の秘訣。
・音声認識の認識/精度だけでなく、IVR全体のフロー設計が大切。
・音声認識率を高めるためには、類似文の洗い出しが重要。
（通常運用に入ってからの改善）
・定期的にATTなどをモニタしての改善活動が重要なので、AIを理解して運用改善できる人材の育成。
このように、AI-IVR導入プロジェクトを成功に導くには、「プロジェクト全体を俯瞰する力」と「高い技術力」が求められます。AI-IVR導入プロジェクト全体を一貫して任せられる、“経験豊富なベンダ”に依頼する重要性が明らかとなりました。

3楽天コネクト

楽天コミュニケーションズ株式会社〒158-0094 東京都世田谷区玉川一丁目14番1号 楽天クリムゾンハウス

2008ST-13Y
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