アルティウスリンクがMicrosoft Copilotを活用、コンタクトセンター業務の効率化に成功

text: XEXEQ編集部

Microsoft Copilotの活用に関する記事の要約

コンタクトセンター業務の効率化を実現
AIによる問合せ分析や添削機能を導入
CSAT予測で顧客満足度向上に貢献
デジタルBPOによる価値創造を目指す

アルティウスリンクのAI活用実証実験

アルティウスリンクは、Microsoft Copilotを活用したコンタクトセンター業務の実証実験を完了し画期的な成果を上げた。この実験では、問合せ分析機能により初動工数を13%短縮し優先度の高い問合せへの迅速な対応を可能にした。これにより顧客満足度の向上とクレーム防止に大きく貢献したのである。^[1]

さらに、メール添削機能の導入により有人工数を51.4%削減する驚異的な効率化を実現した。AIが業務マニュアルと応対品質マニュアルを学習し、オペレーターが作成したメールを自動添削することで応対品質のばらつきも解消された。この結果、人的リソースの最適化とサービス品質の向上という二つの課題を同時に解決することに成功したのだ。

CSAT予測機能の導入も特筆すべき成果をもたらした。AIが問合せの要旨からお客様満足度を事前に予測し低スコアが予想される場合に追加フォロー案を提示する。この機能の予測精度は80%に達し顧客満足度の向上に大きく寄与した。これにより、潜在的な不満を事前に察知し適切な対応を取ることで顧客との良好な関係構築に成功したのである。

Microsoft Copilotの実験結果に関する考察

アルティウスリンクによるMicrosoft Copilotの実証実験は画期的な成果を上げたが今後の課題も浮き彫りになった。AIの判断精度をさらに向上させるためには大量の高品質なデータが必要となる。しかし個人情報保護の観点から顧客データの取り扱いには細心の注意を払う必要があり、データ収集と活用のバランスをいかに取るかが大きな課題となるだろう。

今後期待される新機能としては、リアルタイムの音声認識と感情分析が挙げられる。電話対応中にAIがリアルタイムで顧客の感情を分析しオペレーターに適切なアドバイスを提供することで、さらなる顧客満足度の向上が見込める。また多言語対応機能の強化により、グローバル展開を目指す企業にとってより魅力的なソリューションとなる可能性が高いだろう。

エンジニア目線での考察では、AIモデルの選択と最適化が重要なポイントとなる。Microsoft Copilotの基盤となるGPT-4の性能は高いものの、特定の業務ドメインに特化させるためのファインチューニングが必要不可欠だ。また、APIの安定性やレスポンス速度の向上、セキュリティ対策の強化など、実運用に向けた技術的課題も山積している。これらの課題を克服することで、より高度で信頼性の高いAIシステムの構築が可能となるだろう。

参考サイト

^ PR TIMES. 「「Microsoft Copilot」によるコンタクトセンター業務の実証実験を完了～生成AI活用で業務効率化・品質向上を実現、実業務へ導入開始～ | アルティウスリンク株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000315.000019180.html, (参照 24-07-01).
Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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