住友不動産のコールセンター、AI文字起こしと自動要約で受電数20%増

お客様センターへの問い合わせは販売事業の拡大にともなって毎年1万件弱のペースで増え、人員をすぐに積み増すことも難しい状況にありました。扱う内容は専門的で、オペレーターが一人前になるまでにおよそ1年を要していたこと、そして通話が終わったあとに会話の要点を顧客管理システムへ手で打ち込む作業（ACW）が重くのしかかっていたことが、検討の出発点として挙げられています。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は件数の多さそのものではなく、一件の電話が「話し終わったあと」にも人手の時間を要求し続ける構造にあったのではないでしょうか。記録作業が一件ごとに必ず付いて回る限り、受けられる件数の上限は人数で決まってしまいます。育成に1年かかるという事情は、その上限を押し上げる唯一の手段だった増員を、いっそう遠いものにしていました。

まず効いたと考えられるのは、電話の仕組みそのものを作り替えずに済ませた導入の組み立てです。自社設置型のPBXを運用したまま、アプリケーションを入れるだけで既存システムと連携できるツールが選ばれており、通話基盤の刷新という重い工事が検討の土俵から外れています。音声を扱うAIは、しばしば「まず電話環境を入れ替える」という前段の大仕事に阻まれるもの。その関門を最初に取り除いたことで、議論の中心を最初から要約の使い方に置けた点は小さくないはずです。

次に挙げたいのが、自動要約を汎用的な要点まとめとして受け取らず、顧客管理システムの入力欄に収まる形へ寄せていった設計です。問い合わせの種類ごとに要約へ必ず含める項目を指定できる「属性要約オプション」を用い、落とし物の相談であれば「何を落としたか」が確実に残るよう組み立てられました。ここで狙われているのは要約の読みやすさではなく、人が手直しをせずに貼り付けられる状態そのものです。AIの出力を人が整える一手間が残っていれば記録作業は形を変えて生き延びますが、そこを消し込むところまで詰めたやり方が、負担の核心に届いたと見ています。

精度を製品の性能として受け取らず、現場の言葉に合わせて作り込む前提に立った点も見逃せません。不動産や建築の専門用語を約900語登録する作業は地道ですが、聞き取り違いの混じった要約は結局そのまま使えず、人の確認を呼び戻してしまいます。同時に、リアルタイムの文字起こしをオペレーター本人ではなくスーパーバイザーの側から使う配置にしたことで、AIは応対を肩代わりする存在ではなく、周囲が会話の中身を把握するための窓として位置づけられました。

通話内容がその場で文字になることで、スーパーバイザーが会話の流れを確認したうえでエスカレーション対応に入れるようになり、オペレーターの心理的な負担の軽減と応対品質の向上につながっています。高精度な自動要約を顧客管理システムへの入力に充てたことで通話後の記録作業（ACW）は大幅に効率化され、日勤オペレーター1人当たりの1日の受電数は約20%増加しました。今後は、蓄積された通話履歴からオペレーター向けのFAQを自動生成する取り組みや、顧客が自分で解決できるチャット・自動音声応答の導入も見据えられています。