【時間がない人向け】記事の要約
- アルティウスリンクが実証実験を完了
- 問合せ分析やメール添削機能を実装
- 業務効率化と品質向上を実現
- 実業務への導入を開始
Microsoft Copilotによる業務改革
アルティウスリンクはMicrosoft Copilotを活用したコンタクトセンター業務の実証実験を完了し、業務効率化と品質向上を実現。問合せ分析機能により初動工数が13％短縮され、優先度の高い問合せから対応することでクレームや機会損失の防止に成功した。[1]
メール添削機能では人工知能による2次チェックを導入することで、有人工数を51.4%削減。同時に応対品質のばらつきも解消され、一貫性のある高品質な顧客対応を実現している。
また、CSAT予測機能の導入により、顧客満足度スコアの事前予測精度が80％を達成。低スコアが予測される問合せに対して追加フォローを実施することで潜在的な不満を未然に防ぎ、顧客満足度の向上に寄与している。
生成AIの業務活用とは
生成AIを業務活用することは、人工知能技術を用いて自然言語処理やデータ分析を行い、業務プロセスの効率化や意思決定支援を行うことを指す。具体的にはテキスト生成やデータ解析、予測モデリングなどの機能を活用し、人間の作業を補完または代替することで生産性を高めることが可能だ。
生成AIを業務活用するメリットとして、作業時間の短縮や人的ミスの削減、データに基づく客観的な判断支援などが挙げられる。例えば、顧客対応業務ではAIが過去の対応履歴を学習し、適切な返答案を提示することでオペレーターの負担軽減と回答品質の向上を同時に実現可能だ。
アルティウスリンクの今後の展望
アルティウスリンクはMicrosoft Copilotの活用範囲を拡大し、トラブルシューティングに関するメール文案の自動作成やメールの完結判定など、実業務への本格的な導入に向けて実証実験を進めている。これにより複雑な顧客対応業務においてもAIによる支援が可能となり、オペレーターの負担軽減と対応品質の向上が期待される。また、プロンプトエンジニアの育成強化にも注力しており、AIシステムの最適化と拡張性の向上を図っている。
多言語対応の実現に向けた取り組みも進められており、Microsoft Copilot Studioの実装を視野に入れた検証が行われているようだ。グローバル化が進む現代において、言語の壁を越えたシームレスな顧客サービスの提供は競争力の源泉となる。アルティウスリンクは生成AIの業務活用を通じて、国際的な顧客基盤の拡大と多様なニーズへの対応力強化を目指しているのだろう。
さらに、アルティウスリンクはオペレーション業務全体への生成AI活用を目指し、各アライアンスパートナー企業との連携を強化している。質問の意図分析や回答素案作成などのオペレーター支援、応対要約やコールリーズン分析の自動化など、AIの適用範囲を拡大することで業務プロセス全体の最適化を図る方針だ。
trends編集部「K」の一言
Microsoft Copilotの活用によりコンタクトセンター業務の効率化と品質向上が実現されたが、今後はAIの判断に過度に依存するリスクや人間のスキル低下といった問題が起こる可能性がある。AIと人間の適切な役割分担や、AIの判断を適切に評価・修正できる人材の育成が重要な課題となるだろう。
また、AIシステムの導入や運用には一定のコストと専門知識が必要となるため、組織全体での理解と協力が不可欠となる。これらの課題を適切に管理しながら、AIと人間の強みを最大限に活かす仕組み作りが求められている。
今後に期待することとしては、リアルタイムの音声認識と翻訳機能の統合が挙げられる。これにより多言語対応の幅が広がり、グローバルな顧客サービスの提供が可能となる。AIによる提案の根拠をより詳細に説明する機能があれば、オペレーターの学習支援にもつながるだろう。
フルスタックエンジニア目線では、Microsoft Copilotの活用はバックエンドからフロントエンドまで幅広い領域に影響を与える可能性がある。APIの設計やデータの構造化、セキュリティ対策などシステム全体のアーキテクチャを見直す好機となるだろう。また、AIと既存システムとの連携や大規模データ処理基盤の構築など、新たな技術的チャレンジも生まれる。エンジニアにとってはAIの特性を理解し、効果的に活用するスキルの習得が重要になってくるだろう。
