実施時期: 2022年08月|2026.05.19 最終更新
コールセンターの属人化をAI音声認識で解決し、年間1万1000時間を削減
企業規模: 1,000人以上
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
カテゴリー詳細
お問い合わせ
こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- コールセンターや問い合わせ対応の業務効率化に悩んでいる
- 担当者の経験値によって対応品質にばらつきが出ている
- 必要な情報がすぐに見つからず、対応に時間がかかっている
プロジェクト概要
背景・目的
東京ガスカスタマーサポートでは、ガスや電気、各種サービスに関わるあらゆるお問い合わせに対し、電話やWEB、チャットなど複数のチャネルで365日対応できる体制を整えています。しかし、事業の拡大に伴って電話対応や業務フローが複雑化し、現場では大きな課題を抱えていました。
特にお客さま対応時に必要な情報が見つけづらく、オペレーターの経験値によって対応レベルに差が出てしまうという属人化の問題が発生していました。将来的にグループの利益向上に貢献する戦略的なポジションを担うためにも、低コストで正確な対応を実現する根本的な業務プロセスの改革が急務となり、AI導入による情報一元化のプロジェクトがスタートしました。
アプローチと成果
アプローチ
課題解決に向けた第一歩として、受付時に参照する情報の整備と一元管理から着手しました。その上で、AIの音声認識技術と高度な検索機能を組み合わせたツールを導入しています。
以前は、オペレーターがお客さまとの会話内容を聞き取り、自らキーワードを手入力して適切な情報を探していました。今回の取り組みでは、AIが会話内容をリアルタイムで判断し、自動的に適切な情報を提示する仕組みを構築しています。お客さまの問い合わせ内容に応じて、AIが推奨回答を特定し、確認項目リストとともにオペレーターのPC画面に表示させることで、ワンクリックでの検索を可能にしました。これにより、情報を探す手間を省き、オペレーターの意思決定を強力にサポートする環境を実現しています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
対応時間・リードタイムの短縮
属人化解消
顧客満足度の向上
社内ナレッジ活用
AIツールの導入により、オペレーターから管理者へのエスカレーション率が14%削減されるという大きな成果を上げています。また、情報を探す作業を中心にオペレーターの応答時間が平均10秒短縮され、年間で1万1000時間もの応対時間削減を実現しました。
必要な情報を短時間で正確に確認できるようになったことで、オペレーターごとの対応のばらつきが減少し、未経験者の教育にかかる時間も大幅に軽減されています。受付ミスの削減や正確な応答は、お客さま満足度の向上にも直結しています。今後は、AIによる定型対応の自動化や検索精度のさらなる向上を目指し、企業が持つデータの価値を最大化していく展望が描かれています。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
自社活用（自社開発・活用推進）
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
顧客対応・サポート
回答アシスト・オペレーター支援
活用したデータ
文書・ナレッジ
マニュアル・業務規定・FAQ
音声・音響
通話録音・コールセンターログ
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
社内データ検索・Q&A
音声AI
音声認識・文字起こし
WarpBiz編集部の事例考察
成功の最大の要因は、音声認識AIを活用してオペレーターの検索作業を自動化し、情報アクセスのボトルネックを解消した点にあります。このアプローチは、カスタマーサポートだけでなく、社内ヘルプデスクや営業部門のナレッジ共有など、迅速な情報検索が求められるあらゆる業務に応用可能です。導入にあたっては、AIが参照する社内データの事前整備と一元管理が不可欠となるため、まずは既存マニュアルの整理から始めることが重要です。同様のAI活用を検討される方は、ぜひ他の事例記事もご覧いただき、自社に合ったツール探しにご活用ください。
プロジェクト実施・導入企業
東京ガス株式会社
ガス・電気・サービスに関わるあらゆるお問い合わせやご要望に対応するカスタマーサポート業務。
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