世界最高レベルの精度のAIチャットボットを作成/導入する方法

人工知能イメージ

以下に1つでも当てはまった方にお勧めの内容です

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を開発したい

3.社内の問い合わせの工数、コストを削減したい

概要

AI分野未経験からの高精度チャットボットシステムの仕組み、作り方・導入方法を初心者にも分かりやすくお伝えして参ります。

また、非エンジニアでもでもご理解頂ける内容になっています。

1.コンタクトセンター、コールセンター業務の悩み

1-1.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。

1-2.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。

1-3.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、コンタクト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、コンタクト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。

2.コンタクト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。

2-1.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。

2-2.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。

2-3.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。

3.弊社 独自対話エンジンの高精度AIチャットボットの強み

3-1.世界最高レベルの意味解釈精度

チャットボット精度比較

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〇M Wats〇nを上回りました。

3-2.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。

3-3.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.他社のチャットボットとの比較

チャットボット 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。

5.AIによるボットの回答生成プロセス

5-1.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。

5-2.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。

5-3.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.AIチャットボットの意図解釈技術 概要

6-1.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.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

AIチャットボット セミナーのご案内

セミナーの様子

更に詳しいご説明をセミナーで行って参りますので、是非ご参加下さい。

セミナー対象者

  • コンタクトセンターや、お客様サポート業務を効率化したい方
  • 大企業等の社内問い合わせ等の工数、コストを削減したい方
  • Eコマースでの顧客対応等を自動化したい方

等々、お問い合わせ対応業務を効率化、自動化されたい方々の参考になるなる内容になっています。

また、非エンジニアでも、AI分野未経験でもご理解頂ける内容になっています。

お申し込みはこちら

私共のAIチャットボット製品の導入をご検討の方へ

AIオペレーターイメージ

私共の開発したAIチャットボットをご提供しておりますので、製品導入をご検討されたい場合はこちらよりお問い合わせください。

PoC(概念実証)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、

こちらよりお気軽にお問い合わせください。