コールセンターのデータ分析方法・ツールは?AI活用のメリット・事例も紹介

コールセンターの分析を行うと、オペレーターの対応品質だけではなく、サービスの質の向上にもつなげられます。

この記事では、コールセンターのデータを分析し、業務改善を図りたいと考えている人に向けて、コールセンターのデータ分析を行う目的、現状を分析する方法、活用できるツールについて解説します。

 

さらに、AIをコールセンター業務に活用するメリットやその事例も紹介します。コールセンターの分析を行い、業務改善に役立ててください。

  • コールセンターのデータ分析を行う目的とは?
    • 顧客のニーズ把握
    • 顧客の属性や傾向の把握
    • 商品・サービスの質向上
    • オペレーターの応答品質・業務効率の改善
  • コールセンターの現状を把握するための分析方法とは?
    • KPI分析
    •  VOC分析
    • 会話内容の分析
  • コールセンターのデータ分析ツール
    • Excel
    • KPI分析ツール
    • VOC分析ツール
    • CRM
    • コールセンターシステム
  • コールセンター業務へのAI活用でできること・メリットは?
    • 音声を自動解析・蓄積し品質向上につながる
    • 集積したデータを自動分類する
    • FAQ機能で応答品質のムラをなくせる・新人教育に活かせる
    •  チャットボットでオペレーターに代わり対応できる
  •  コールセンター業務にAIを活用した事例
    •  損保ジャパン日本興亜の事例
    • レオパレス21の事例
  • まとめ

 

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音声認識システムとは?AIがもたらした進化の解説と活用事例の紹介

AI音声認識とは、人間が話した言葉を機械が認識し、文章化する技術です。

AI音声認識システムを導入することで、作業工程の自動化と時間短縮を実現し、業務効率化や生産性向上が期待できます。

この記事では、AI音声認識システム導入を検討している人に向けて、音声認識とは何か、どのようなメリットがあるのかなどを活用事例も含めて解説します。ぜひ参考にしてください。

  • 音声認識とは?
    • 音声認識技術の身近な活用例
      • スマートフォンの音声アシスタント
      • スマートスピーカー
    • 音声認識の仕組み
      • データ入力・変換
      • 音素の特定
      • 音声認識辞書により文章化
  • AIによる音声認識の進化
    • マッチングプロセス
    • AI音声認識でできること
      • 音声のみによる指示
      • 会話
      • 聞き分け
      • 書き起こし
  • AI音声認識のメリット
    • 業務効率の向上
    • 入力等のミス軽減
  • AI音声認識のサービス事例
    • コールセンター
    • 議事録作成
    • 医療
    • 翻訳
  • AI音声認識の課題
    • 方言やスラングの認識
    • 複数人数による音声
  • まとめ
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コールセンターの効率化に役立つ音声認識とは?音声認識システム導入のメリットなど紹介

コールセンターの業務効率化に役立つ音声認識システムとは、どのようなものなのでしょうか。

この記事では、自社のコールセンターの業務効率化を目指している担当者に向けて、音声認識システムと業務効率化の関係性について解説します。

システムを導入するメリットとともに、サービスを選定する際のポイントにも触れるため、ぜひ参考にしてください。

 

  • 音声認識システムとは?
  • コールセンターの抱える問題を解決するために音声認識システムの導入が進んでいる
  • コールセンターが抱えている問題
    • 人手不足に悩んでいる
    • ユーザーから高いサービスを求められるようになった
    • データの蓄積・分析が求められるようになった
  • コールセンターに音声認識システムを導入するメリット(現状、できること)
    • コールセンターの自動化に役立つ
    • VOCの蓄積、分析に役立つ
    • クレーム対応の効率化がはかれる
    • 応対品質の向上が期待できる
    • 対応履歴入力の工数が削減でき、1件にかかる処理時間を短縮できる
      • 対応履歴入力のミス削減にも役立つ
    • オペレーターのアシスタント的役割ができる
      • 新人~ベテランまでのオペレーターが一定水準で回答ができる
      • オペレーターの育成にもつながる
  • コールセンターに音声認識システムを導入する際の注意点(現状の課題)
    • 信頼性が疑問視されることがある
    • 導入コストが高い
    • ノイズが少ない環境や高品質マイクを準備する必要がある
  • コールセンターでの音声認識システムの活用事例
    • ソニーネットワークコミュニケーションズ社の事例
    • トランス・コスモス社の事例
  • コールセンターへの音声認識システムの導入、サービス選定時のポイント
    • 導入時~導入後のコストに着目して選ぶ
    • 認識の精度に着目して選ぶ
    • データ管理の安全性に着目して選ぶ
    • データ分析の支援サービスがあるかに着目して選ぶ
  • まとめ
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顧客ロイヤルティ爆上がり!?NPSアンケートのフリーテキスト活用のスゝメ

こんにちは、レトリバ営業の板谷です。そして釣りっぽいタイトルでスミマセン。

先日「NPS向上のためのテキスト活用」というテーマのウェビナーをして以来、
大変ありがたいことにご相談案件が増えて喜んでいたのですが、
毎回同じ説明するのは面倒なのでそこまで求めていただけるのであればいっそブログにしてより多くの方に見てもらおうと思い、久しぶりに筆を執ります。

  • NPSとは?
  • NPS実施上のよく聞く問題と原因
  • 解決のヒントはテキストにあり?
  • テキストを数え上げる方法
  • 分析AI「YOSHINA」のご紹介
  • 最後に
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自然言語処理(NLP)とは?ビジネスでどのように使われているかなど基本から解説

自然言語処理(NLP)とは、AIの主要な研究領域のことです。

例えば、自動翻訳やコールセンターシステム、音声対話システムなどに用いられています。

この記事では、自然言語処理とは何なのか、詳しい仕組みやビジネスにおいてどのように活用すればよいのかなどについて解説します。自然言語処理の全体像を把握し、理解を深めるための参考にしてください。

 

  • 自然言語処理とは
    • 自然言語処理を行う目的は何か
    • 自然言語の特徴とコンピューター言語との違い
    • 【参考】自然言語とコンピューター言語の種類
  • 自然言語処理はどのような場面で活用されているか
    • 自動翻訳
    • チャットボットや、音声対話システム
    • テキストマイニング
    • 検索エンジン
    • かな文字変換予測
  • 自然言語処理の仕組み・流れ
    • 1.事前準備
      • 1-1 辞書(機械可読目録)の準備
      • 1-2 コーパスの準備
    • 2.解析
      • 2-1 形態素解析
      • 2-2 構文解析
      • 2-3 意味解析
      • 2-4 文脈解析
    • 3.知識獲得
    • 4.情報抽出
  • 自然言語のデータにタグ付けする方法
    • 意味的アノテーション
    • 言語的アノテーション
  • 自然言語処理で実現できること
    • 固有表現抽出
    • 述語項構造解析
    • 照応省略解析
    • 感情推定・評判分析
    • 語義曖昧性解消
    • 含意関係認識
    • DRS(談話表示構造)
  • 自然言語処理の今後の展望
  • まとめ

 

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事例紹介:朝日新聞社様「新聞記事データ活用イメージ」のご紹介

こんにちは。レトリバ広報担当の市原です。

 

今回は分析AI「YOSHINA」による朝日新聞社様の新聞記事データの活用イメージをご紹介します。

 

朝日新聞社様との共同研究の中で、朝日新聞の記事データを1年分お借りし、YOSHINAで分析をしてみました。

そこから、YOSHINAに朝日新聞の記事データを登録し、過去の記事を分析・活用することにより、メディアの記者、編集者の方の新たな記事作成に役立たせることが出来ると考えました。

 

 こちらは朝日新聞社様との共同研究結果です。

  • 記事データの活用シーン設定
    • YOSHINA活用シーン
    • ​YOSHINA活用フロー
  • 記事データをYOSHINAで うまく分析・分類できるか確認する
    • 全数分析で傾向をつかむ
    • カテゴリを「コロナ」に絞って傾向をつかむ
    •  「コロナ」⇒「休」に絞る
  • 記事の発掘 ①コロナ⇒布マスクから連想してみた
    • 「マスク」に絞る
    •  連想「コロナ」⇒「マスク」⇒「布マスク」
    • 布マスクから連想して記事を発掘する
  • 記事の発見 ②コロナ⇒「アマビエ」の企画を探す​
    • 「コロナ」⇒「アマビエ」
    • アマビエ企画のネタ記事を見つける
  •  まとめ
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テキスト分析ツールは「機能」で比較してはいけない!?

こんにちは。製品企画部 プロジェクトマネージャーの山川です。

一段と寒くなってきましたね。
わたしは最近購入した一人用こたつに入りながらリモートワークを行っています。

さて、今回はテキスト分析ツールの選び方についてお話しします。

  • テキスト分析ツールの選び方
  • YOSHINAと他社テキスト分析ツールとの比較表
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FRONTEO × Nextremer × レトリバ共催セミナーを開催しました! 「コロナ時代、業務に活かす自然言語処理とは ~活用事例と最新サービスから学ぶDX推進の最適化~」

こんにちは。 レトリバ広報担当の市原です。

 

FRONTEO様、Nextremer様との共催セミナーを12月8日に開催しました!

 

今回は「コロナ時代、業務に活かす自然言語処理とは ~活用事例と最新サービスから学ぶDX推進の最適化~」をテーマとして実施しました。

 

まず最初に、レトリバ 製品企画部プロジェクトマネージャーの山川訓司より、なぜAI業界でコンペになる3社がウェビナーを共催しているのか?世間から見えているAI業界と、業界内で見えているAI業界の違いについて説明させていただきました。

 

株式会社Nextremer代表取締役会長の向井永浩氏は、「コロナ時代における遠隔コミュニケーションのDX推進」という講演タイトルで、労働人口の減少、コロナ影響によるコミュニケーション手段の変化、DXによるサービスの高度化、効率化によって導入の動きが加速しているリモート接客による顧客満足度向上のための具体例を紹介しました。

 

株式会社FRONTEO ビジネスソリューション第二本部 本部長の斎藤 徹は、「人工知能を使ったコミュニケーションのDX活用 ~ノウハウ共有・コミュニケーションモニタリング~」という講演タイトルで、コロナ時代のコミュニケーションの多様化にも対応しているコミュニケーションモニタリングサービス、ノウハウ共有サービスについてAGC株式会社様でのノウハウ共有や最新のコミュニケーションモニタリングの事例について話しました。

 

レトリバからはカスタマーサクセス部 部長舛岡 英人が登壇、「DX時代の新しい情報共有基盤「TSUNADE」のご紹介」という講演タイトルで、コロナ禍によりリモートワークが増加し文書のデジタル化が加速する中で、社内文書の「収集」「整理」「検索」をAIで実現し、企業の生産性向上を支援する「TSUNADE」というソリューションをご紹介しました。

 

沢山の方にご参加いただきありがとうございました。

コールセンターの会話音声テキストからFAQを作成してみました!

こんにちは、製品企画部の水田です。

分析AI「YOSHINA」が販売されてから、早くも半年が経とうとしていますが、ありがたいことに、すでに30社以上のお客様にYOSHINAを検証して頂いております。

色々なお客様にYOSHINAに対する期待を伺ったところ、FAQの作成をするために分析を行いたい!といったご要望が多かったので、今回は家電メーカーを想定した会話音声データのサンプルを使い、YOSHINAでHPにある「よくあるお問い合わせページ」のFAQを作成する流れをご紹介したいと思います。

  • ①会話データ特徴
  • ②YOSHINAの使い方
  • ③YOSHINAの分析結果からFAQの探し方
    • 1.分割された話題を把握
    • 2.注目ワードの特徴的な単語からFAQのネタになる会話の発見
    • 3.FAQ作成
      • Ⅰ.よくあるお問合せに掲載できていない のケースだった場合
      • Ⅱ.自己解決できない のケースだった場合
      • Ⅲ.適切なお問い合わせ先に誘導できていない のケースだった場合
  • まとめ
  • FAQ作成以外のYOSHINAの活用事例はこちら
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コールセンターにAI導入が必要な6つの理由|導入方法や注意点もわかりやすく解説

コールセンターにAIが導入されるケースは、急速に増えています。この記事では、コールセンターにAIが必要な理由とともに、具体的な導入方法についてわかりやすく解説します。コールセンターへのAI導入を検討する際の、参考にしてください。

 

  • コールセンターにAIが必要な6つの理由
    • 感染症流行や災害時に強い
    • 対応の内容や質のばらつきを改善する
    • 新人教育のリソースを軽減する
    • 顧客満足度が向上する
    • 慢性的な人材不足をカバーする
    • 多様化するユーザーの質問や要望に対応できる
  • コールセンターのAI導入方法
    • チャットボット
    • 有人チャット
    • IVRシステム
    • FAQツール
    • 音声認識システム
  • AI導入の注意点
    • 学習データが必要である
    • 知識とスキルのある人材が必要である
    • 目的を明確にする
  • コールセンターのAI導入事例
    • 9年の成果を2週間で実現した総合センターの例
    • コスト・作業時間が大幅減となった不動産会社の例
    • 大幅な時間短縮を実現したクレジットカード会社の例
  • まとめ

 

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