LIXILのコールセンター、AI要約で通話後の記録作業を最大約90%削減

LIXILのコールセンターでは、オペレーターの高齢化による負担増、応対後のログ入力の重さ、新人が一人前になるまで約1年かかる教育コスト、そしてログの書き方が人によって異なることによる品質のばらつきが重なっていました。専門性の高い製品を扱う窓口だけに、正確さと速さの両方が求められる環境です。

編集部の見立てでは、問題の核は「電話に出ること」より「電話を切ったあと」にありました。録音を聞き直し、要点を自分の言葉でまとめ直す作業は、応対力とは別の文章力に依存します。そのためログの質が人に左右され、記録が組織の共有資産になりきれていなかった。高齢化や育成期間の長さといった課題も、この後処理の重さが入口のハードルを押し上げていた面があったのではないでしょうか。

通話内容をAIが議事録としてまとめる機能を、後処理という一点に当てたことが最も効いたと考えられます。録音を聞き直して要点を書き起こす作業は、判断よりも手間の比重が大きく、AIに任せやすい領域です。顧客への受け答えそのものには手を入れていないため、応対品質を損なうリスクを抑えながら負担の大きい部分だけを削れる構図になっています。人による書き方の差がAIの要約で揃う点も、同じ一手から副次的に生まれる効果です。

製品の選び方と進め方にも、現場に負荷をかけない配慮がうかがえます。選定では、コスト面に加えて、追加開発に頼らずそのまま使える実用性、業務に合わせてともに作り上げていける点、セキュリティ要件への対応が評価されています。提供元のロジカル・アーツがサービスを提供し、LIXIL側は段階的な導入の中で現場の運用に合わせた調整と改善を重ねるという分担です。作り込みから始めるのではなく、既製の仕組みを使いながら運用側を寄せていくやり方が、立ち上がりの速さにつながったのではないでしょうか。

もう一つの要因は、ログ・音声・顧客情報をつなげた点にあります。CTI連携で着信時に顧客情報が表示され、記録と通話音声が紐づくことで、オペレーターだけでなく管理者も同じデータを起点に動けるようになりました。要約を作って終わりにせず、記録を探して確かめる側の動線まで設計に含めたことが、品質管理まで効果を広げた土台と言えます。

段階的な導入の途中ながら、1件あたり4〜5分かかっていた後処理は平均30秒〜1分になり、作業工数は最大約90%削減されています。議事録機能で録音確認が不要になったことが大きく、AI要約によってログの書き方のばらつきも抑えられました。CTI連携による顧客情報の即時表示で応対の速さと精度が上がり、管理者は必要な通話をすぐ確認できるようになっています。今後は通話中にAIが回答候補を示し人が修正して答える「リアルタイムでのオペレーター支援」を目指しており、新人や高齢のオペレーターでも対応しやすい仕組みへの発展が期待されています。