目次
１．以下に１つでも当てはまった方に「おすすめ」です
１．お客様サポート業務を効率化、自動化したい
２．精度の高いチャットボットが欲しい
３．社内の問い合わせの工数、コストを削減したい
２．コールセンター、コンタクトセンター業務の悩み
２－１．オペレーターのコストを削減したい
オペレーターの採用には、コストがかかる上に、その後の育成・教育のコスト、稼働のコストも高くつきます。
また、オペレーター人件費の高昇している傾向があります。
２－２．オペレーターの人員不足
重要KPIである、放棄呼率（応答率）を向上し、顧客満足度を上げていきたいのに、オペレーターの有効求人倍率が上がっている現状があり、採用でなかなか人を集められない場合があります。
また、アンケートからは、コールセンターはストレスが多く、働きたくないという求人者の姿勢が見受けられます。
２－３．オペレーターの顧客対応スキル不足
問い合わせ内容が多岐に渡る場合、オペレーターの育成には、多くの時間が掛かります。
しかし、コールセンター業界は人の入れ替わりが多く、育って来てくれたと思った頃に辞められてしまうといったことが多々あります。
スキルの低いメンバが多くなってくると、適切な対応が行き届かず、お客様に不愉快な思いをさせてしまうことが多くなってしまいます。
上記の様な悩みは、コールセンター業界だけに当てはまるわけではありません。
例えば多店舗展開されている小売業様などは、社内の情報システム部門等への問い合わせが非常に多く、上記と同じような悩みを抱えています。
これらの悩みを解決できるソリューションがAIチャットボットだと考えており、その理由等をこれからご説明して参ります。
３．コールセンターに求められるITの高度化、自動化
前述のような人的な課題く加え、以下の様なITの高度化が求められてきています。
３－１．種々のシステム・チャネル間の連携
現在多くの企業が、顧客とのコミュニケーションに電話、メール、チャット、FAX、SNS等の様々なツールを用いています。
SNSも１つではなく、Facebook、Twitter、Line等を組み合わせて使っている企業が増えてきています。
しかし、それらのツール間で顧客とやり取りしたコミュニケーション履歴が共有されておらず、情報が一元化されていないケースが多く見受けられます。
また、使っているコミュニケーションツールによって、部署が異なっている場合もあり、そのような場合もデータが共有されていない事があります。
関連部署が非協力的な場合等もあります。
それらの問題もAIチャットボットを導入することによって解決することができます。
一元的に情報を蓄積することが出来るからです。
３－２．ビッグデータの蓄積、及び分析
近年ITチャネルが増えたことなどから、取り扱うデータ量も飛躍的に増えています。
しかし、膨大なデータを効果的に分析、活用することは簡単ではありません。
企業へのアンケート結果からも、「コールリーズン 意識はしているが集計までは出来ていない。」と言った声が多く、VOC（顧客の声）データを活用しきれていないところが多いようです。
なぜなら、膨大なデータ分析するには、データサイエンティスト等の専門技術を持った人材が必要になってくる場合が多いためです。
また、顧客とのコミュニケーション履歴は、文章の形で蓄積されていることが多いため、それらを分析、活用していくにはデータマイニングに加え、テキストマイニングといった技術も必要になってきます。
その外にも、大企業等では、取り扱っている商品・サービスが多岐に渡るため、顧客からの質問・回答も非常に多くなります。
質問・回答セットが膨大になってくると、通常のFAQシステムでは使い勝手や検索精度に問題を抱えることが多くなってきます。
また、顧客からの質問の量・質が膨大になってくると、ベテランのオペレーターでさえ対応が難しくなってきています。
しかし、これらの問題に関してもAIチャットボットなら対応することが出来るのです。
３－３．顧客対応の完全自動化
前章でご説明させて頂いた、人件費の高昇や、人員の不足、オペレーター育成コストの問題から、AIによる顧客対応の完全自動化を求める声が高まっています。
しかし、ベテラン・オペレーターと同等以上の顧客対応が可能なAIチャットボットを作ることは簡単ではありません。
世の中には、既にAIを名乗るチャットボット等が出てきています。しかし、その性能や精度に疑問を持たざるを得ないものが大半であるのが正直なところです。
しかし、もし、ベテラン・オペレーターと同等以上の働きをするAIチャットボットを作ることが出来れば、メリットしかないと言っても過言ではありません。
そして、私共は、世界最高精度のAIチャットボットの開発に成功しています。
４．弊社 独自対話エンジンの強み
４－１．世界最高レベルの意味解釈精度
某航空会社のFAQの質問の言い換え表現（難易度、易・難）を用意し、回答候補の正答率でI社WのAIサービスを大きく上回りました。
精度比較デモ動画
４－２．リアルタイム学習機能
望みの回答候補の順位が低い場合も、正しく表示されない場合も、フィードバックを与える事で、リアルタイム学習が可能になります。
また学習をすればするほどナレッジが自動で蓄積されていく仕組みを備えています。
４－３．カテゴリ分類機能
世界最高レベルの意味解釈精度と共に、同じく世界最高レベルの高精度 カテゴリ分類機能を搭載。
これにより、回答候補が無い場合も、ユーザの質問のカテゴリをAIが判定し、オペレータの回答候補検索を助長する事が可能です。
４－４．他社には無いオプション機能・サービス
４－４－１．クエリログ自動分析
ユーザからのクエリログを自動で分析し、重要度が高く、既存FAQに登録されていない質問・問い合わせを抽出して、ナレッジベースの向上が可能
４－４－２．クエリの自動スペルチェック
ユーザからのクエリにスペルミス等があると、回答精度が下がる為、スペルチェックして回答精度を上げる
同音異義語の漢字の間違えを修正
カタカナの名詞の間違えを修正
４－４－３．チャットボットの回答自動要約
業務用ボット等で回答が長文になる場合は、その要約文も回答する
４－４－４．クエリのNGワード検知
悪口等を検知し対応
５．他社のチャットボットとの比較
どの製品にも得意分野、不得意分野がありますが、チャットボットにおいて、最も重要な点はやはり意味解釈の精度です。
まずは、精度で比較判断し、次に信頼性、学習能力等で比較検討して選定するのが良いと考えています。
６．AIチャットボットの技術概要
６－１．AIによるボットの回答生成プロセス
６－１－１．スコア計算ロジックに基づいて、文書類似度をスコア化
クエリに対する、FAQ質問の類似度スコアを計算します。
６－１－２．スコアが同程度の場合、トピックを判定し、フィルタ
トピック（カテゴリ）を判定し、元のFAQ質問のトピック（運賃）と一致した方を採用。
６－１－３．引き当てたFAQの回答を取得し、AIの回答とする
FAQ質問に紐づく回答を取得、それをAIの回答とします。
６－２．AIチャットボットの意図解釈技術
６－２－１．クエリの文章類似度測定技術
クエリを、元々FAQの中にある質問にどれくらい近いかを計算する技術
６－２－２．クエリのトピック分類技術
例えば、航空会社の顧客対応であれば、「運賃」「荷物」「フライト」等クエリのトピック（FAQのカテゴリ相当）分類する技術
６－３．AIチャットボットの技術説明会も開催しています
お客様の声、感想、評判
感想１
チャットボットについて、気にはなっていたが、実状や仕組みを理解できていなかったので、市場動向や実装のイメージ含めて話が聞けて良かった。
また、スクラッチでも既存のサービスの精度を超えられるという実例に驚いた。
感想２
AI技術を俯瞰して（QAボットの位置付けなど）学べます。
私はチャットボットの開発や企画、コンサルティングを行ったりするのでとても参考になりました。
感想３
Chatbotをいくつか作成したがAIの利用についてはこれからだったので勉強になりました。
後続の研修についても検討します。
感想４
「AIチャットボット」がどういうニーズをくんでうまれたのか理解できた。
一例ではあるが、どのような実装をすると実現できるかも知ることができたため、大変有意義な時間だった。
感想５
AI（チャットボット）の現在が理解でき有益でした。
導入アプローチや他社比較など実践的で理解しやすかったです。
感想６
Chatbotをどのように実装するのか理解できていなかった部分が理解できたので良かった。
聞いた内容をもとにチャレンジしてみたい。チャレンジしてムリだった場合や、もっと精度を上げたい時は、次の講習に参加します。
感想７
最近のブームに合わせて機械学習を用いたサービスの実装についてのお話だと予想していたので意外でした。
お話の中にあった実装方法も大変分かりやすく、具体的に自分で実装する際のイメージを明確に持てました。
感想８
概要は知っていても具体的な手法なりプロセスが理解できる内容でよかった。
感想９
流行ではなく実践的な話が非常によかった。
感想１０
ハイブリット型で人も組み込むところがおもしろかったです。
完全自動化でも、回答の候補をいくつか出してあげれば、おおよその人は満足してくれそうな気もします。
このあたり、動くものをスクラッチでいちはやく作ってしまって、利用者のフィードバックをうけるという考えに賛成しました。
感想１１
本日はありがとうございました。
チャットボットを導入することによる効果や、そのための具体的な方法など、とてもわかりやすくご説明いただきました。現在開発に携わっている人でなくとも理解できる内容なのではないかと思います。
７．チャットボットの導入事例・実績
株式会社 武蔵野 様
株式会社武蔵野（本社：東京都小金井市 代表取締役社長：小山昇 以下 武蔵野）は、新卒採用ホームページ（https://recruit.musashino.co.jp/）に、SPJの新卒採用向け高精度AIチャットボットを導入致しました。
詳しくはこちら
その他の導入事例・実績
- モンソーフルール様（フラワーショップ・チェーン） AI店員※
- 大手電機メーカー様 情シス部門向け AIチャットボット
- 大手ガス会社様 情シス部門向け AIチャットボット
- 大手SIer様 人材採用向け AIチャットボット
- 大手SIer様 人材採用向け AI人事スタッフ※（AI店員同様のサイネージをイベント会場に設置）
- 大手清掃サービス会社様 新卒採用向け AIチャットボット
- 大手清掃サービス会社様 営業支援 AIチャットボット （営業マンが疑問点をボットに確認する）
- 中堅SIer様 人材採用向け AIチャットボット
- 中堅SIer様 人材採用向け AI人事スタッフ※（AI店員同様のサイネージをイベント会場に設置）
- 中堅証券会社様 情シス部門向け AIチャットボット
- 大手教育会社様 英会話学習ゲーム用 AIチャットボット（英語）
- エディア様 カーナビアプリ用 AIチャットボット（研究開発中）
※AI店員、AI人事スタッフは、AIチャットボットと同一のAIエンジンで構成しています。
８．PoC（概念実証）無料試用環境のご提供
お客様用の検証環境をご用意し、実機でお試し頂くことも可能ですので、お電話、または下記フォームからお気軽にお問合せ下さい。
LINE等、他システムとの連携、各種カスタマイズも可能です。
お電話
03-4405-4347 （平日 9:00 – 17:30）