AIが音声認識された対話内容を自動で要約・分類します。
株式会社エーアイスクエア
株式会社エーアイスクエア
ビジネスにおいて「顧客体験」の重要度が高まっており、その中でサポート業務の重要性はますます高まっています。
一方でサポート業務には「永遠の課題」とも言えるものがいくつかあります。
・VoC分析のためのCRM入力などオペレーターの業務負荷が大きい
・CRM入力の精度はオペレーターの能力に左右され、VOC分析に使いづらい
・目の前の業務に手一杯でFAQ更新に手が回らない
QuickSummaryは自然言語処理AIにより、対話内容への重要度付与、カテゴリ分類を自動で行い、サポート業務を高度化します。
デモ含め、詳細のご紹介をいたしますので、お気軽にお問い合わせください。
発話内容の重要度をAIが図り、指定した基準以上の重要発話のみを抜粋します。基準は重要度のほかにも文字数や要約率など複数から選択可能です。
あらかじめ汎用的に学習させた要約モデルを提供可能なため、教師データを用意しなくとも要約のスモールスタートが可能です。
※分類に関しては分類マスタや教師データが必要となります。
教師データを登録することでAIがお客様専用のモデルへと学習し、より正確な要約・分類を行えるようになります。システム画面上からGUIで容易に学習が可能で、プログラミングなど高度な技術は必要ありません。
APIを用意しているため、音声認識エンジンをはじめとした他システムとの連携が可能です。
重要箇所抜粋要約 |
発話ごとにAIが重要度を付与し、指定した基準によって重要度の高い部分を抜粋要約する機能 |
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キーワード抽出機能 |
文書・対話内で重要となるキーワードをAIが自動で選定し、強調や抽出する機能。 |
自動分類機能 |
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履歴システム登録の効率化 |
コールセンターでは問合せを受けた内容を履歴システムに登録していますが、QuickSummaryを音声認識システムと組み合わせることで履歴登録の効率化が可能です。 ![]() |
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お客様の声(VoC)分析の高度化 |
現状、履歴システム登録はオペレータが行っており、入力内容やカテゴリ分類基準もバラバラな場合が多く、VoC分析の材料が整っていないことが多いです。QuickSummaryではAIが一定の基準で自動分類し、キーワードなども自動で抽出されるため、分析用データとしての信頼性を向上させます。 ![]() |
問合せ内容からのFAQ素材抽出 |
コールセンターに入ってきたお問い合わせ内容について、問い合わせ内容と回答内容に要約します。弊社QuickQAをすでに導入済みであればそちらの登録QAを参照し、同様の問い合わせが存在するかを確認します。 ![]() |
VoC分析による新サービス企画! (地方銀行様) |
金融業界では人口減少に伴う収益の減少が業界全体の課題となっており、新たな収益源の企画を進めておられます。そこで某地方銀行様へコールセンターにおけるVoC分析のツールとしてQuickSummaryを導入いただきました。 QuickSummaryは一定基準での自動分類がされるため、分析用のデータの信頼度が向上することに加えて、VoC分析の流れに沿ったドリルダウン構造のシステム画面をご評価いただき、選定をいただきました。2018年に実施した精度評価では、要約・分類のいずれも、人間が作成した正解と80%以上の一致率を達成したため、2019年より本番利用をいただいております。 本番利用の評価として、「WANTSだけでなく、これまで見えなかったNEEDSまで見えるようになった」と評価いただいています。例:マイページにログインできない(WANTS)⇒ログインして何がしたい(NEEDS) |
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対話自動要約・分類システム「QuickSummary」について株式会社エーアイスクエア担当よりご回答いたします。
お気軽にお問い合わせください。
AIが働き方を変革する
少子高齢化が進み、労働力不足が顕在化しつつある今日の日本。働き方改革も叫ばれ、労働生産性工場への取り組みは待ったなしの状況です。
当社は、最先端の人工知能技術を自然言語処理に応用し、ホワイトカラーの労働生産性の飛躍的な向上を実現します。
出展団体名 | 株式会社エーアイスクエア |
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所在地 | 〒101-0032 東京都 千代田区岩本町 3-9-3 フォレスト秋葉原ビル8F |
設立年月 | 2015年12月 |
従業員規模 | 11名-50名 |
URL | https://www.ai2-jp.com |