ARISE analyticsは2021年4月15日、コールセンターに蓄積する問い合わせデータから、問い合わせの意図を明確にするアルゴリズムを開発したと発表しました。人では把握しきれなかった顧客の問い合わせ目的や意図を抽出することで、問い合わせから回答までの短期化を図れるようにします。
同社はKDDIのデータ分析・AI技術活用を支援してします。その一環で、KDDIのコールセンターに蓄積する問い合わせデータを使ってアルゴリズムを開発。問い合わせ内容を学習データとして機械学習モデルを構築し、どういった意図で問い合わせしてきたのかをレベルで分類できるようにしました。
問い合わせ意図を自動分類することで、オペレータが手動で分類していたカテゴリより詳細に分類することができます。問い合わせの傾向や特徴を可視化することで、顧客が抱える課題を解決するチャット用のシナリオを作成するのにも役立ちます。
インテントの実績も把握できることから、新たにどんなシナリオを用意すべきか、既存シナリオをどう改善すべきかといった施策に役立てることも可能です。問い合わせを減少させるPDCAサイクルを構築する基盤としての用途を見込めます。
図1：カテゴリの分類からシナリオ作成までのイメージ
料金請求カテゴリ向けのシナリオの構築し、すでに運用を開始しています。今後はカテゴリを拡大していく予定です。コールセンターに蓄積するテキストデータだけではなく、チャットでの問い合わせやオンラインサポートページの閲覧履歴などのデータもアルゴリズムに取り入れることも検討します。AIを高度化し、きめ細やかなサポート体験の実現を支援する予定です。
