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「問い合わせ対応」を守りの業務から攻めの業務へ

[後編] 誰でもAIのサポートで情報の山から宝を発見

後編(全2回)

実は一筋縄ではいかない問い合わせ情報の分析

日々、企業のサポート窓口に蓄積され続ける顧客からの問い合わせ情報。これら大量の情報の中には製品の開発や改善のヒントが隠れており、宝の山だと言われている。
しかし、この問い合わせ情報を分析して未知の発見を抽出するのは容易ではない。真野はソリューション開発時の実証実験を振り返る。

「我々は社内実証として当社にある数万件の問い合わせ情報の分析にトライしました。最初はテキストマイニングツールを使ったのですが、失敗の連続でした。隠れたニーズを発見することはできなかったのです」。


日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部
AI・デジタルソリューション部 主任技師 真野将彦

テキストマイニングツールを使った分析では、「設定」や「操作」や「エラー」など製品に関連する大量の用語を定義した辞書を、分析者が予め作成する必要がある。
そして、その辞書に基づき問い合わせ情報が分類されるのだが、それだとどうしても、辞書ありきの分類になってしまい、分析者の知識以上の発見には至らなかったのだ。
「分析結果を商品の担当者に見せたら、『すでに知っている情報ばかりだ』と言われてしまいました」。

しかも辞書の作成には、商品に関する専門知識が必要だし、製品がモデルチェンジすれば辞書も更新しなければならない。問い合わせ情報の分析をルーティン業務にするならば、それなりの人材を少なくとも一人は専任として置く必要があるのではないだろうか。
「蓄積された情報を活用したいのはヤマヤマだけど、現在のスタッフではそのための工数は割けないというお客さまが多くいらっしゃいました」と真野。

人間が携わらないから発見がある

「分析の品質面でも、効率面でもボトルネックは、人による辞書の作成だとわかりました。そこで私たちは、人が介在せずに問い合わせ情報の分析を行う仕組みをめざし、AIという結論に達しました」と真野。

"問い合わせ対応業務効率化・情報活用ソリューション"の分析では、AIが大量の問い合わせ情報の内容を高速で読み取りながら、関連性の高い内容を類推して、各カテゴリーに分類していく。
「この手法で当社の問い合わせ情報を分析したところ、ついに担当者も気付かない発見を抽出することができました。商品の担当者は、『こんな使い方をしているお客さまがいるんだ』と驚いていました」。
日立ソリューションズの実証では、データ数の少ない小さなカテゴリーの中に思いがけないニーズが潜んでいるケースが多かったという。

「また本ソリューションの分析なら、辞書の作成も更新も不要なのはもちろん、分析者のスキルも問いません」と、日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部 AI・デジタルソリューション部の西村涼は言う。
「今、私はあるメーカーさまの分析をお手伝いしていますが、実は私はその会社の製品のことをよく知りません。それでも有効な分析が可能なのです」と西村。
これまで人材不足を理由に分析をあきらめていた現場でも、このソリューションなら、隠れたヒントの発見に手が届くのではないだろうか。


日立ソリューションズ ビジネスコラボレーション本部
AI・デジタルソリューション部 西村涼

窓口の革新のための機能をひとつに

これまで2回に分けて"問い合わせ対応業務効率化・情報活用ソリューション"が実現する問い合わせ対応業務の自動化・効率化と問い合わせ情報の有効な分析について話をしてきた。そして、この2つのメリットがワンストップで入手できることも、このソリューションのうれしいポイントだ。

「応対品質の向上により顧客との絆が強まり、それによって多くの声が集まり、その情報からビジネスのヒントを抽出し、また、さらなる応対品質の向上に役立てる。これを私たちは一連のスキームと捉えています。"問い合わせ対応業務効率化・情報活用ソリューション"ならばこれら一連の業務を使いやすい標準画面で、一気通貫で処理できます」と西村。
もちろん現在稼働しているサポート窓口にAPIとして個々の機能、例えば分析機能だけを導入することも可能だ。

最後に真野が締めくくった。
「この"問い合わせ対応業務効率化・情報活用ソリューション"は当社で実証を重ねた、業務に不可欠なサービスを組み合わせて構成されていて、すぐにお使いいただけます。サポート窓口の進化は、企業にとって喫緊の課題です。ぜひ、私たちの知見と技術の凝縮をお役立てください」。

API:Application Programming Interface

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