Contact Center AI の活用でより多くのユーザーにリーチする: 2021 年まとめ
Google Cloud Japan Team
※この投稿は米国時間 2021 年 12 月 21 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。
2021 年はコールセンターの重要度が高まった年でした。多くの組織は長く続くパンデミックの混乱に対応するため、コールセンターの運用を急速に拡大せざるを得ない状況にありました。同時に 2021 年は Google Cloud の Contact Center AI（CCAI）にとって素晴らしい年でもありました。困難な状況にもかかわらず、お客様の変化への適応と成功に貢献できたことを誇りに思います。
Google は 1 月に GA で Dialogflow CX をリリースしました。5 月には Agent Assist のプレビュー リリース、さらに 10 月の Google Cloud NEXT で CCAI Insights の GA を発表しました。カスタマー エクスペリエンスを向上するために CCAI を活用する方法について、Google は NEXT の期間中に次のブレイクアウト セッションで多くの優れたコンテンツをご紹介しました。
ぜひご自身でお確かめください。また、The Home Depot、TELUS、Love Holidays といった企業が CCAI を使用して自社の顧客に効果的にリーチしている方法を聞く機会もありました。CDW とは AI によるコンタクト センターの変革について、Quantiphiとは Dialogflow EX から CX に移行する方法について話し合いました。Looker Block との統合により、コンタクト センターの指標を可視化することで CCAI Insights がさらに強化されています。夏の間、1,100 人以上が参加した Dialogflow CX コンペティションを開催しました。先月には、企業が Google のビジネス メッセージを使用して、AI をやり取りに活用できるようにする方法を紹介しました。「会話型 AI によるカスタマー エクスペリエンスの変革」という記事では、今後について語っています。
最近リリースされた CCAI Insights を含め、CCAI を導入している米国拠点の遠隔医療会社 Amwell は、AI を利用してコールセンターを変革している企業の 1 つです。「Contact Center AI を使用して、患者、プロバイダ、スタッフのカスタマー エクスペリエンスを向上させながら、運用効率と分析能力を高めるためにサポートのデジタル化を目指しています」と、Amwell のクライアント サービス担当シニア バイス プレジデント Paul Johnson 氏は話します。「Contact Center AI Insights の導入で、Amwell はプラットフォーム ユーザーがサポートに連絡してくる理由と、全体的なエクスペリエンスについてどのように感じているかをより深く理解できます。これは、サポート組織にとって貴重な分析情報です。」
2021 年の CCAI への取り組みを総括することは、CCAI の機能を正確に確認する良い機会でもあります。
CCAI とは
顧客からの問い合わせの量が増えるなか、コストを削減してカスタマー エクスペリエンスを向上させるためには、人間のエージェントの時間を最大限に有効活用することがますます重要になっています。CCAI はまさにこのためにあります。人間のエージェントにリアルタイムの情報を提供することで、エージェントは顧客からの電話をより適切に処理でき、もっと複雑な問い合わせに集中できます。
単一の情報源から得られるインテリジェンス: Contact Center AI は、人間とバーチャルのどちらでも、すべてのチャネルとプラットフォームで一貫性のある高品質な会話体験を実現します。CCAI の「頭脳」はクラウドに一元化されているため、カスタマー ジャーニーにおけるすべてのアプリケーションに一貫したインテリジェンスを適用できます。
アドリブが可能: 仮想エージェントに音声通話を処理させることで、大幅なコスト削減を実現できます。しかし、これは口で言うほど簡単ではありません。 一般的に会話はトピックからトピックへととりとめもなく流れ、完全に直線的になることがないため、パスが固定されたインタラクティブ音声レスポンス（IVR）システムでプログラム処理することは困難です。
Contact Center AI は「アドリブ」による対応が可能です。これにより、発信者は話題が逸れたり横道に外れたりしても、問い合わせの主たる目的に向かうことができます。 CCAI を使用すると、仮想エージェントは複雑な質問に回答しながら、想定外の中断や開始、独特な言葉遣い、言外の意味などの複雑なタスクに対処できます。 デベロッパーが顧客からの補足的な質問を定義できるため、CCAI はコンテキストを維持したまま質問に回答し、メインフローに戻って来ることができます。
さまざまな用途に対応: CCAI では、顧客のさまざまなユースケースを同じ仮想エージェントによって処理できます。これにより、定型業務を完全に自動化し、人間のエージェントによる問い合わせ対応を削減できます。 支払いの受け取り、電話番号などの情報の更新、残高に関する情報の顧客への提供、他のタスクの情報の処理など、すべての処理を同じ仮想エージェントが 1 つの会話フロー内で対応できます。
CCAI の仕組み
CCAI は主に 3 つのコンポーネントで構成されています。
会話コア: これは CCAI と、理解する、会話する、対応するという CCAI の能力の核となる AI の頭脳です。 これにより、良質な会話体験を大規模に実現、オーケストレーションできるため、顧客は 人間のエージェントとの会話と同じくらい優れた会話を仮想エージェントと行うことができます。
理解する - Speech-to-text の音声認識は、言い回し、語彙、アクセントにかかわらず、顧客の言っていることを理解します。
会話する - Text-to-speech を利用すると、仮想エージェントは人間のように自然な話し方で対応できるため、顧客を苛立たせることなく会話を進められます。
対応する - Dialogflow は、顧客の意図を把握して次のステップを的確に判断します。マウス操作だけのインターフェースで会話フローを構築し、人間と話しているような会話体験を実現する自動化 ML モデルを生成できます。
Dialogflow を使用した仮想エージェント: このコンポーネントは顧客とのやり取りを自動化し、自然な会話の中で顧客の問題を特定して対応します。仮想エージェントなら昼夜を問わずいつでもすぐに顧客の問い合わせに対応できます。Agent Assist: このコンポーネントは、AI を人間のエージェントに提供することで、エージェントの作業の質を高め、平均処理時間を短縮します。 Agent Assist は、背景情報を共有し、ビジネス プロセスを通じて詳細な手順をリアルタイムに提供することによりエージェントをアシストします。また、エージェントが会話内容を素早く編集してまとめられるように通話を完全に音声文字変換します。
CCAI Insights: CCAI Insights は、自然言語処理と機械学習を使用して会話を分析することで、コンタクト センターの管理チームがビジネスに最適な意思決定をデータに基づいて行うことができるよう支援します。こうした情報を入手することで、企業は手動による分析作業を減らし、注意が必要な会話、インパクトを最大限に高めるために仮想エージェントの自動化をデプロイする場所、顧客のニーズに対応する方法などの意思決定に集中できます。
CCAI がエージェントと顧客にエクスペリエンスを提供する方法
ユーザーがチャットまたは音声通話を開始し、コンタクト センター プロバイダがそれを CCAI につなげると、仮想エージェントがユーザーとやり取りしながら意図を理解し、バックエンドに接続してリクエストを処理します。必要に応じて、通話が人間のエージェントに引き継がれる場合もあります。人間のエージェントは、仮想エージェントとユーザーとのやり取りの記録を確認し、ナレッジベースからフィードバックを受け取ってリアルタイムで問い合わせに回答して、最後に通話の概要を受け取ります。Insights は、仮想エージェントとライブ エージェントのセッション中に何が起こったかを理解するのに役立ちます。結果として、カスタマー エクスペリエンスと CSAT スコアが向上し、エージェントの対応時間が短縮され、人間のエージェントがより複雑な顧客の問題に費やせる時間を確保できます。
ここまで、CCAI の簡単な概要と 2021 年の取り組みをご紹介しました。詳細については、ドキュメントまたは CCAI ソリューションのページをご覧ください。
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- Google デベロッパー アドボケイトPriyanka Vergadia
- プロダクト マーケティング マネージャー Josh Porter
