言語系 電気・ガス・運輸・通信 業務効率を改善したい


コールセンター自動応答AI

  • 使用エンジン

    文章分類エンジン、会話生成エンジン

  • 形態

    クラウド

  • 導入企業の事業概要

    全国規模の電力事業

背景・課題

利用者が別の電力会社に乗り換える際や、料金プランの切り替えを行う際などの各種手続きにおいては、本人確認のために名前や住所、契約番号、支払い方法など様々な情報の照会が必須となっています。

この照会業務は、本人の契約情報の確認、検索、回答まで全てコールセンターで人力で対応していたため、問い合わせ数の逼迫により利用者側の待ち時間が増大。受付スタッフの人員不足などリソース面の問題もあり、電話対応の効率化が喫緊の課題となっていました。

課題解決へのアプローチ

音声認識、自然言語処理、音声合成といった様々な言語系技術を用いて、契約情報の確認から回答まで自動化するAIを開発

学習データ

  • 音声による問い合わせデータ
  • 問い合わせ応対履歴など

背景技術

  • 音声認識
  • 自然言語処理(固有表現抽出、文書校正)
  • 会話管理
  • 音声合成
  • 形態素解析

取り組みの結果

利用者の発話を音声認識エンジンによりテキスト化した上で、形態素解析や要素抽出などを行い、音声合成エンジンにより、AIから応答結果を自然な発話として応答することで、対人で行われていた個人情報のヒアリングから回答までを一貫して代替できる自動応答AIを開発しました。

万が一、AIによる情報の照会ができなかった場合は、有人回線へ転送やかけなおし案内をする”AI+対人”の万全のシステム体制を整えることで、業務の大半はAIにより自動化され、大幅に工数を削減させることに成功しました。

本技術の応用例

  • 高齢者や視覚障碍者等、音声での対応が望ましいユーザーへの問い合わせ対応

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