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公開：2024-08-17

ヴェリタス・インベストメントがDeep Predictorを活用、架電業務効率化の実証実験を実施

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ヴェリタス・インベストメントがAI CROSSと実証実験
• Deep Predictorを活用し架電業務の効率化を図る
• 不動産業界のアウトバウンドコール負担削減を確認

アンビションDXグループによるAI活用の架電業務効率化実験

アンビションDXホールディングスの子会社ヴェリタス・インベストメントは、AI CROSS社と共同でAI予測分析サービス「Deep Predictor」を用いた架電業務効率化の実証実験を2024年8月16日に実施したと発表した。この取り組みは、不動産業界におけるアウトバウンドコールの業務負担削減効果を確認することを目的としている。^[1]

ヴェリタス・インベストメントでは、膨大な顧客リストに対する日常的な架電業務が行われており、顧客体験向上や既存顧客のフォローアップに多くのリソースを必要としていた。Deep Predictorの導入により、過去の架電履歴をAIに学習させ、次の架電で電話に出る確率が高い顧客をランキング付けすることで、架電の優先度を明確化し効率的なアプローチを可能にした。

実証実験の結果、AIを用いて既存顧客リストから電話に出る確率の高い人を特定できることが確認された。今後は、メッセージングサービスと組み合わせることで、AIによるデジタルトランスフォーメーション（DX）の加速と架電業務の最適化を図り、さらなる業務効率化と顧客ロイヤルティの向上を目指すとしている。

Deep Predictorを活用した架電業務効率化の実験結果まとめ

Deep Predictorの詳細はこちら

Deep Predictorについて

Deep Predictorとは、AI CROSSが提供するAI予測分析サービスのことを指しており、主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 過去の架電履歴をAIに学習させる機能
• 電話に出る確率が高い顧客をランキング付けする能力
• 架電の優先度を明確化し効率的なアプローチを可能にする仕組み

Deep Predictorは、不動産業界におけるアウトバウンドコールの業務負担を削減するために開発されたツールである。ヴェリタス・インベストメントとの実証実験では、AIが事前に電話に出る確率が高い顧客を予測することで、架電の無駄をなくし、効率的に顧客にアプローチすることが可能になったことが確認されている。

AI活用による架電業務効率化に関する考察

AI予測分析サービスを活用した架電業務の効率化は、不動産業界のみならず、顧客との直接的なコミュニケーションが重要な他の業種にも大きな影響を与える可能性がある。特に、限られたリソースで多数の顧客をフォローアップする必要がある中小企業にとっては、業務効率の向上と顧客満足度の両立を図る有効な手段となるだろう。

一方で、AIによる予測に過度に依存することで、予測モデルから外れた顧客へのアプローチが疎かになる危険性も考えられる。また、個人情報保護の観点から、顧客データの取り扱いには十分な注意が必要となる。これらの課題に対しては、AI予測と人間の判断を適切に組み合わせるハイブリッドアプローチの採用や、データの匿名化技術の導入などが解決策として考えられる。

今後は、Deep Predictorのような AI 予測分析サービスと、自然言語処理技術を活用した自動応答システムとの連携が期待される。これにより、効率的な顧客アプローチだけでなく、初期対応の自動化や顧客ニーズの深層分析など、より高度な顧客サービスの実現が可能になるだろう。AI技術の進化と共に、顧客とのコミュニケーション戦略も新たな段階に入ることが予想される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「当社子会社ヴェリタス・インベストメント、AI CROSSの「Deep Predictor」を活用した架電業務効率化の実証実験を実施 | 株式会社アンビション DX ホールディングスのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000140.000007782.html, (参照 24-08-17).

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