通話内容をリアルタイムで解析し、必要な質問と次の対応を提示。新人でも高品質な応対ができる体制を構築しました。
大型車両の事故やトラブルに対応するロードサービスでは、運転手から限られた情報を聞き取り、レッカーを手配するのか、その場で応急処置を案内できるのかを短時間で判断する必要があります。 しかし、その判断には車両や故障に関する専門知識が求められます。経験の浅いオペレータだけでは判断できないケースも多く、そのたびに席を離れてベテランへ相談する運用が常態化していました。 問い合わせ件数が増えるほどベテランの負荷も増え、対応速度の低下や教育コストの増大につながります。対応件数を増やしたくても、専門人材の数がボトルネックとなり、事業を拡大しにくい状態になっていました。
対応手順や判断基準をまとめたマニュアルは整備されていましたが、情報量が膨大で、電話中に必要な情報へ素早くたどり着くことは困難でした。そこで、オペレータが検索するのではなく、AIが通話内容から必要な情報を判断し、先回りして提示する仕組みを設計しました。
音声認識AIがオペレータと運転手の会話を継続的に解析し、内容を要約します。その時点で不足している情報を整理し、次に何を聞くべきかをモニターへリアルタイムで表示することで、聞き漏らしや確認不足を防ぎました。
社内マニュアルや業務ルールをRAGで参照し、応急処置を案内するのか、レッカーを手配するのかなど、状況に応じたネクストアクションを提示します。AIがベテランの隣に座り、判断を支えているような環境を目指しました。
マニュアル検索やベテランへの相談にかかっていた時間を削減。オペレータが顧客対応に集中できるようになり、同じ人数でもより多くの問い合わせへ対応できる体制が整いました。
定型的な判断や情報確認をAIが支援することで、ベテランが呼び出される回数を削減。難易度の高い案件や教育、品質改善など、より付加価値の高い業務へ時間を使えるようになりました。
AIが確認事項と対応方針を示すため、経験の浅いオペレータでも一定品質の応対が可能になりました。長期間の研修を前提とせず、短い研修で現場へ配置しやすい体制を構築しました。
音声認識AIが通話内容をリアルタイムで文字起こし・要約し、会話の文脈から不足している確認事項を抽出します。RAGが社内マニュアルと業務ルールを参照し、状況に適した質問、応急処置、レッカー手配などの対応方針を生成します。
4カ月
開発範囲や既存システムとの連携内容により異なります。
500万円
対象となる業務範囲や必要な機能に応じて個別にお見積もりします。