BellCloud AI
for Webself

顧客接点における「人」と「AI」の
ハイブリッド応対を実現するソリューション。

※「BellCloud」は、株式会社ベルシステム24の登録商標です。

BACKGROUND提供の背景

企業と個消費者のコミュニケーションが日々多様化している現在。あらゆるチャネルで迅速な解決を求める消費者が増加する一方、コンタクトセンターにおいては「採用難による長期的なリソース確保」への不安が顕在化し、抜本的な変革が期待されています。またディープラーニングにより急速に進化する人工知能(AI)の台頭により、コンタクトセンターはオペレーションモデルの転換が求められ、企業にとっての新たな課題となっています。

ベルシステム24では、これらの状況に対応するため、消費者応対においてAIを体系的に活用する新たなソリューションブランド「BellCloud AI」の提供を開始。その第一弾が、クライアント企業が自社のWebサイトの問い合わせ対応等に活用することで、消費者の自己解決を向上し、クライアント企業のWebサイトにおける満足度の向上やコスト削減に寄与するソリューション『BellCloud AI for Webself』です。

ハイブリッド応対とは

消費者とのコミュニケーションの一部を、AIで自動化し、「人からAI」「AIから人」の双方向のナレッジ還流を実現します。

OVERVIEWソリューションの基本構成

最先端の技術を活用した「AIシステム」。それを継続的に成長させる人による「チューニング運用」。そして事前調査から定着化までをワンストップで提供できる「導入プロセス」。この3要素の融合により、実践的かつ効果的なAIソリューションを提供します。

SUMMARYソリューション概要

BellCloud AI for Webselfは、クライアント企業の社内に蓄積された電話、eメール、チャット等での応対業務にて発生した膨大な応対ログに加え、クライアント企業の社内に存在する商品・サービスに関するFAQ、説明書やSNS等の外部サイトでの関連情報、ユーザー同士が互いの質問に答えあうナレッジコミュニティ等に存在する様々なナレッジを、AIを育成するための学習データとして整備・投入します。さらに、消費者への応対評価および、AIのチューニング運用を行うことで、精度の高いAIを継続的に育成していくことが可能です。

POINT 01

高精度なAIの検索
アルゴリズムによる
自己解決率の向上

POINT 02

ナレッジ専門組織が
トレーナーとして運用を行い
継続的な精度向上を実現

POINT 03

計画から定着までの
ワンストップ提供による
効果的な導入・運用体制

VALUE提供価値

BellCloud AI for Webselfは、コンタクトセンターのオペレーションやコスト、顧客満足度において様々な変革をもたらします。

Recommendこんな方にお勧め

  1. WEBサイト経由でのメール問い合わせを減らしたい
  2. FAQでの解決率を高め満足度を高めたい
  3. お客様対応のナレッジを集約したい

AI SYSTEMAIシステムのアルゴリズム

検索アルゴリズムに「ベクトル化技術」を採用することで、検索精度を大幅に向上。一般的に採用されているキーワード検索と異なり、ユーザーの検索スキルに依存しないため、自己解決率を高めることが可能です。

■ユーザー画面イメージ

■管理画面イメージ

TUNING OPERATIONチューニング運用

一般的なチャットボットに多いルールベースではなく、顧客との対話データに、AIが学習するための質問と回答と、その回答に対する評価データも加えることで、AI自らが学習し、より精度の高く解決率を上げていくマシン・ラーニングエンジンを採用しています。

このチューニング運用のシステムにより、センターのオペレーションモデルの変革を実現。
人的コストの削減に貢献することが可能となります。

  • 導入時には各種FAQデータや製品マニュアルなどをインプットし、初期のナレッジベースを構築
  • AIの育成には、有人応対ログと自動応対ログを活用し、回答の精度を向上

FLOW導入までの流れ

ベルシステム24では、BellCloud AI for Webselfの導入にあたり、計画フェーズにおける現状把握のためのアセスメントから定着化のための伴走支援、業務移管の完了に至るまで、システム構築、業務構築、オペレーションの各タスクを一気通貫で支援します。

FAQよくあるご質問

一般的なチャットボットとの違いは何ですか?
チャットボットは事前に作成した対話シナリオに沿ってコミュニケーションが自動化されますが、基本的には長文理解ができません。
BellCloud AI for webselfは長文問い合わせ(eMailなど)処理に適したAIエンジンを採用しており、全文の内容に応じた回答を一問一答で返すことができます。
導入するとどの様な効果が期待できますか?
お客様からの問い合わせへの自動対応(自己解決)件数の増加および、オペレーターの検索効率の向上につながるため、
有人対応数の削減(呼減)と平均処理時間(AHT)削減による体制縮小が期待できます。
ただし、ナレッジの整備状況や活用プロセス標準化が現状どこまで進んでいるかによって、導入までのロードマップや期間は大きく異なるため、どんな状況のコールセンターでも同じ効果が期待できるわけではありません。
AIトレーナーはどの様な業務を担当する人ですか?
AIは「機械学習」と呼ばれる継続的な情報インプットとチューニングによって精度が高まります。
コールセンターには多くのナレッジや対話ログが蓄積されていますが、これらを活用して適切なロジックに基づいた学習データを作成・投入してAIのパフォーマンス向上を推進する、コールセンターの新たな役割です。
実際にはどの様な手順で導入すれば良いのでしょう?
まずは、現状のアセスメントや、AIを活用できる業務プロセスの特定をしっかり行い、導入後の理想形を可視化します。
また実際にAIエンジンを使ってどの程度の正解率が期待できるかをテスト環境で検証(POC)することも有効で、ここまで準備すると導入後のROIの試算が可能です。