(以下、JR東日本)のコンタクトセンター部門であるお問い合わせセンターには、毎日数千件から数万件にも及ぶ大量かつ広範囲にわたる質問がお客さまから寄せられてきます。そのサービス品質を全体的に底上げし、お客さま満足度のさらなる向上を実現するためには、オペレーターや拠点による回答品質や応答効率のばらつきを解消し、複雑化するお問い合わせ内容にも時間をかけずに応答する仕組みを実現する必要があります。この課題解決に向けてJR東日本のサービス品質改革部は研究部門とタッグを組み、Watsonを活用したオペレーター支援の仕組みをスモールスタートで導入。アジャイル開発手法により段階的な知識の拡充と機能の拡張を図ってきました。して構築されたのが「お問い合わせセンター業務支援システム」です。No.1」を目標に掲げて、お客さまに安心と満足を感じていただけるサービスを追求しています。お問い合わせセンターには1日あたり数千件から数万件に達する広範な領域にわたる質問が寄せられ、JR東日本ではお客さまの利便性を重視し、電話に応答した1人のオペレーターがあらゆる質問に対応しています。お客さまに迅速に回答するためには、「どこに、どのような情報が記載されている」というインデックスを身につけるというきわめて熟練したスキルが求められますが、お問い合わせセンターには新人からベテランまで経験や知識レベルの異なる人材が混在し、回答品質や応答効率にばらつきが生じていました。フロンティアサービス研究所と二人三脚でAI活用を進めることにしました。TextとDiscoveryの2つのテクノロジーを活用して、プロトタイプを開発し、2016年4月に少数のオペレーターを対象にした実証実験がスタートしました。Textで音声認識し、テキスト化、そのテキストをDiscoveryに渡して自然文の解析を行い、回答候補や関連資料を検索して瞬時にダッシュボードに表示してオペレーターを支援します。Benefitsプロトタイプはアジャイル手法で検証と改善を繰り返して、実用システムへと成長していきました。Textにはさまざまな専門用語や独自の言い回しが辞書登録されて認識率が高められ、Discoveryには駅や路線に関する案内情報、WebサイトのFAQや実証実験に参加したオペレーターからのフィードバックに基づく情報が投入されて学習が進み、回答できる範囲が拡大していきました。その結果、2018年4月には「お問い合わせセンター業務支援システム」として本番運用が開始されました。新システムはお客さまとオペレーターの会話を“先読み”しながら、回答候補や関連資料を予測的にダッシュボードに表示する機能を実装し、システムの活用度が高いオペレーターでは、問い合わせ1件あたりの応答時間を最大で30%程度短縮できており、今後もさらに拡張と改善が進められます。情報]当事例で使用されている主な製品・サービスは下記の通りです。コンタクトセンター構築支援サービス当事例に関する図表を含めた詳細な情報は、下記「PDFダウンロード」よりご覧いただけます。本事例中に記載の肩書や数値、固有名詞等は初掲載当時のものであり、閲覧される時点では、変更されている可能性があることをご了承ください。事例は特定のお客様での事例であり、すべてのお客様について同様の効果を実現することが可能なわけではありません。各社の商標である場合があります。他の会社名、製品名およびサービス名等はそれぞれ各社の商標です。