顧客対応の効率化のAI活用事例

【成果】 24時間365日の自動受付が可能となり、夜間や土日など営業時間外の申し込みに対応できるようになったことで、顧客の利便性が大きく向上しました。導入初年度でありながら、控除証明書の再発行件数の25%を「MOBI VOICE」で対応することに成功しています。 受電したうちの65%で再発行手続きを完了でき、そのうちの約6割は人の手を介さずに処理を終えています。当日受け付けた依頼をその日のうちに発行できるスピード感を実現し、繁忙期におけるオペレーターの心理的・物理的な負担軽減に大きく貢献しています。今後は住所変更やあふれ呼の一次対応など、活用シーンの拡大を見据えています。

【成果】 新たなAIアルゴリズムの導入により、査定精度の飛躍的な向上が実現しました。実証実験において、機械学習による推定成約価格と実際の成約価格との誤差率の中央値（MER）は、首都圏1都4県で4.89%、全国エリアでも5.34%という極めて高水準な精度を達成しています。また、対応エリアも拡大し、全国18都道府県にわたる約30,000棟のマンションを対象とした推定成約価格の算出が可能となりました。これにより、顧客に対してより正確で透明性の高い情報提供が実現しています。

【成果】 本サービスの導入により、顧客は時間や場所を問わず、プロの営業担当に近い水準の回答を24時間いつでも得られる環境が整いました。顧客の潜在的なニーズを対話を通じて深く捉えることで、顧客体験価値の大幅な向上が期待されています。また、サイト内でのコミュニケーションが強化されたことで、離脱率の改善やサイト内回遊の促進、さらにはコンバージョンの増加といった定量的な成果も見込まれています。同社は今後も、AIとの会話を通じて一人ひとりに最適な提案ができるホームページ作りを推進していくとしています。

【成果】 本サービスの導入により、顧客自身が膨大なサイト内から情報を探す手間を省き、求めている情報をダイレクトに届けることが可能になりました。顧客からの質問や相談に対して、営業担当者に質問をして回答を得るようなスムーズな対話体験を実現しています。 今後は、顧客ごとの疑問や相談内容により的確に応えられるよう、生成AIの精度向上や研究を継続し、2024年春を目途にベータ版から正式版への切り替えを目指すとしています。

【成果】 「レジクマAI査定」の導入により、顧客は不動産会社に問い合わせることなく、自身のペースで手軽に住まいの資産価値を把握できるようになりました。 周辺市況や類似物件の売買事例といった詳細なデータが提供されることで、AIが算出した査定価格に対する高い納得感の醸成が期待されています。また、ChatGPTを活用した対話機能により、顧客が主体的に情報を収集する手間が省け、よりスムーズな住まいの買い替え検討を支援する体制が整いました。今後は、提供するコンテンツや機能の拡充、対象となるエリアやマンションの拡大を検討していくとしています。

【成果】 開発された「投資相談AIアバター」は、2024年1月に開催された「楽天証券 新春講演会2024」において、来場したお客様に初披露されました。人間らしい反応を示すアバターとのリアルなコミュニケーション体験を提供し、新たな顧客接点の形を提示しています。現段階ではイベントでの体験提供にとどまっていますが、今後は投資に関する疑問をアバターを通じて解決できるよう、お客様への正式提供を目指してさらなる開発と検証が進められています。

【成果】 2023年5月から8月にかけて実施された実証実験では、後処理時間が長い「お問い合わせ」「ご意見・ご要望」「介助申込」の3つの業務領域において、事後処理時間を18％から54%効率化できることが確認されました。 現場のオペレーターからも「簡単な内容はほとんど手直しなしで反映される」「とりとめのない内容をうまくまとめてくれる」といった高く評価する声が寄せられています。この結果を受け、同年9月より実業務への正式導入が開始されており、今後はコンタクトセンターの標準的な業務フロー全体へのAI適用や、他領域への展開も視野に入れた取り組みが進められています。

【成果】 三菱UFJニコス株式会社では、AI音声自動応答システムの導入により、金融機関に求められる高い信頼性と24時間対応の両立を実現しています。 本プロジェクトにおいて高く評価されているのは、ツール導入をシステム部門任せにせず、現場のオペレーターが主体となって応対ノウハウを数百ものテストシナリオへと昇華させた運用体制です。現場の知見をAIの回答品質に直接反映させることで、実際の顧客の発言バリエーションに即した精度の高い自動応答が可能になりました。 この取り組みにより、夜間や休日を含めた24時間体制での支払いサポートが実現し、お客様を待たせない最適な受電体制の構築に大きく貢献しています。