電話AIボット:
SyncLect IVR
AIを使った電話自動応対のアプリ開発を行っています。

こんな課題ありませんか?

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コールセンター人材不足

労働力不足により、今以上にコールセンターの人海戦術が難しい

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飲食店予約対応が大変

飲食店などは、メインオペレーションに人手を割きたいので、できるだけ予約電話対応などは自動化したい。

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電話オペレーターに繋がらない

携帯電話のサポートセンターなど、数十分待ってもオペレーターに繋がらない。

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夜間対応

人手の場合、夜間対応していないので、販売ロスに繋がり易い。

IVRとは

電話での音声自動応答



IVR(Interactive Voice Response )とは、顧客からの入電の際、あらかじめ用意された音声による案内や、 顧客の入電理由に応じた番号入力でコミュニケーターへ対応の振り分けを行うシステムです。
電話サポートセンターにかけた時の、「予約の方は1番を、購入手続は2番を、その他ご質問は9番を押してください」 の音声ガイダンスと言うと、イメージが湧きやすいかもしれません。

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今までのIVRの課題



・電話ユーザが、課題解決するまでに、時間がかかりすぎる
・よくある簡単な課題解決だったとしても、全てオペレーターに繋げてしまう
・夜間のコールセンター対応施策は高コスト
・サイトに解決策が書いてあるような質問でも(自己解決できるようなものでも)電話が来てしまう。

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SyncLect IVRとは

AIで質問意図を音声から判別し、
QAを行う電話版ボット



SyncLect IVRは、音声認識とAIチャットボットを応用したソリューションです。

ユーザの質問意図を意図理解AIで読み取り、FAQで回答できるパターンであれば、そのままAIが回答します。

AIで回答し切れないような質問であれば、コールセンターに繋げ、一次フィルタリング役を担うのがSyncLect IVRです。

FAQボットのマルチ展開に


FAQボットでは、FAQデータを用意するのが大変なことが多くあります。

当社では、WebサイトのFAQ情報やマニュアルから自動的にデータ収集を行い、FAQボットの型に成形する技術を保有しています。

FAQ形式は、音声だけでなく、テキストベースのチャットボットにも応用が可能なので、音声FAQ対応・チャットFAQ対応・メールFAQ対応を 自動化することが可能です


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ビッグデータ化と
アナリティクス



コールセンターに寄せられるお客様の声は、膨大なデータとなり、そのデータは大事な改善指標となっています。

電話で寄せられる声をすべてログを取りビッグデータとして保持し、機械学習を使ってお客様の声を自動カテゴリ分類し、 BIを使ってデータの可視化を行うことができます。
また、AIが回答できていない質問のログを取ることで、AI電話対応の対応するラインナップ増の指標として活用します。

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ChatGPTモデルとのバックエンド連携

当社では、「Azure OpenAI Service」を導入することによって、自然言語理解とテキスト生成の両面で今までよりも最適化されたAIシステムを提供することを行っています。
今まで音声対話型モデル開発では、VUIデザイナーがインテント(意図)に合わせて発話モデルを大量に用意しないと、スキル内で様々な質問に答えられず、結果シナリオベースでの対話モデルとなっていました。
ユーザからの質問をバックエンドプログラム処理でAzure OpenAI Service ChatGPTに連携することで、発話モデルを自動生成することができます。VUIシナリオを考えた場合、文章が多いと「長ったらしい」印象を持たせてしまうため、バックエンド処理で文字数制限を行うことで、ユーザエクスペリエンスを損なわない音声応答をすることが可能となります。

Azure OpenAI Service連携のトピックスを見る

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