コールセンターをAIで分析し、1人100件以上のアプローチが可能に！

コールセンター向けクラウドサービスの先駆者であるコラボスと、300以上のデータマイニングプロジェクトを経験し、自社開発の解析エンジンをもつアイズファクトリーの出資を受けて設立した株式会社シーズファクトリー（以下、シーズファクトリー）。

コールセンター業務に特化した汎用的なAI分析モデルを駆使し、他社では真似のできないスピードと、安価な価格でコールセンターのデータ活用をサポートしています。今回は導入事例として、株式会社フォーマルクライン 管理部 システム開発課 係長 下田眞也氏にお話を伺いました。

会話数の伸び悩みに対応するため、AI分析ツールの導入を検討

ミッションと導入時の課題についてお聞かせください。

弊社は株式会社東洋新薬という、健康食品と化粧品のOEM／ODMを手がける会社のグループ会社で、同社で開発した化粧品を主に通信販売しています。 シーズファクトリーさんの、AIを使った分析ツール「GOLDEN LIST」を導入したのは2017年のことです。 弊社は社内にコールセンターを持っています。コールセンター営業で大切なのは、

1.発信数（お客様にお電話する数）
2.会話数（お客様とお話できた数）
3.購入数（最終的にお買い上げいただいた数）

の3つです。
以前は多くのコールセンターがそうであるように、弊社でもオペレーターにその日に電話をするリストを渡し、オペレーターが自分の経験や勘を活かしながらかける順番を考えて電話していました。そこからより1.の発信数を上げるため、まずは「プレディクティブコール」というツールを使いました。リストの上から順番に、着座しているオペレーターの電話で自動的にかけていくしくみです。オペレーターがどういう順番でかけるか考える作業をなくし、実際にお客様とお話する時間を増やす目的で導入しました。
その結果、1.の発信数は飛躍的に伸びたのですが、2.の会話数のほうはそれほど伸びませんでした。後日、オペレーターから「自分に任せてくれればもっとうまくかけられたのに」といった声も聞きました。
原因は「こういうお客様ならこの時間帯には絶対つながる」という明確なロジックが当初の「プレディクティブコール」のリスト作成において構築できていなかったことです。
そこでこの状況を打破するために、社内でAI分析ツールを導入する方向性を決め、シーズファクトリーさんから「GOLDEN LIST」を紹介いただいた次第です。

会話率3〜4%アップ、オペレーター1人あたりの業務効率が上昇

GOLDEN LIST導入後に業務にどのような変化がありましたか？

定期通販において、通常は2回目の購入からロイヤル顧客の扱いをする企業さんは多いと思いますが、弊社ではお試しセットをご購入後の、初回注文時から購入金額の高いお客様のほうが、よりポイントが高いという認識をしています。違う角度からの集計データからも同じ結果が出ているので、仮説は間違いないという裏付けも取れています。

ですから「GOLDEN LIST」を使う目的も「お試しセットご購入後のお客様に、1回目のコンタクトをとる際の会話率を上げる」という一点に絞りました。2回目、3回目のお客様へのコンタクトまで混ぜてしまうと、お客さんの属性が変わってくるので分析結果もどんどんぶれはじめます。AI分析ツールは「こういう使い方しかしない」と決めて、その枠のなかでだけ使う意識が大切です。

具体的には、お客様が電話に出てくださる時間帯を、平日、土、日、朝、昼、夜の6つのセグメントに分けることで、いつ、どの方にかけるかを振り分けて、リストの順番に反映させています。
その結果、“会話率は最大で4%アップ”し、オペレーター1人につき、“1日の通話時間が1時間程度延びました”。対象部門は常時9人前後が稼働し、非常に大きな効果が得られたと感じています。

AI分析ツール導入で大切なのは、一定の条件下で正しく使うための運用構築

GOLDEN LIST導入の決め手をお聞かせください。

AI分析ツール導入にあたり、実は他社も含めて検討したのですが、結果的にシーズファクトリーさんの「GOLDEN LIST」を選んだ一番の理由は“コスト面”です。初めて導入するAIというもので、どの程度効果が得られるのか。社内でも確信があるわけではなかったので、イニシャルコストがお試し感覚で使える金額であったことは、重要なポイントでした。

もうひとつ、弊社のコールセンターがある福岡まで社長の田邉さんが出向いてくださり、弊社がやりたいことをとても真摯に聞いてくださったことも大きな理由です。
「GOLDEN LIST」は非常にシンプルでわかりやすいシステムなのですが、実際に運用するとなると使い手側の状況や事情に合わせ運用構築はそれぞれ別です。そのため運用設計はしっかりとやる必要があります。いろいろ保持している顧客情報の項目の中で、どの項目をチョイスすれば結果を蓄積し、どんどん賢くなるAIの価値を真に発揮させることができるかを考え、構築していくべきでしょう。

また、システム面でも社内ですでに使っているツールと連携させる必要があります。弊社の場合は、AIのインテリジェンスを高めるデータのやりとりをするために「プレディクティブコール」のシステムと「GOLDEN LIST」のシステムとを行き来できるようにする必要がありましたが、そこは社内のシステム担当者である私が担当しました。
ちなみに、システム担当者が社内にいない企業さんの場合でも、シーズファクトリーさんがシステムに合うファイル形式に加工はしてくださいます。ですが、日々の運用構築に関しては、やはり社内の担当者が強い思いをもって設計しやりとげられる運用フローを作っていく必要はあると思います。

大変なように聞こえるかもしれませんが、AIはただツールを入れるだけで勝手に賢くなるものではありません。一定の条件下で正しく使い続ければ必ず精度は上がりますが、途中で使うことをさぼるようなことがあれば、とたんに精度は落ちます。AIをしっかりと活用したいならば、そこを肝に銘じて、“手をかけてあげて育ててあげる意識”が必要です。

システムの知見だけでなく、現場の声を取り入れた業務フローを作ることも重要

運用において意識されていることをお聞かせください。

「GOLDEN LIST」には分析項目のフォーマットがあるのですが、弊社ではそれとは別に、因果関係がある項目を独自にリクエストしました。
これから「GOLDEN LIST」を導入される場合、フォーマットには一般的な項目定義しかありません。実際に使う人たちが、因果関係があると思う項目を入れてもらうことで、初動の結果は違ってくると思います。たとえば健康食品などの商材でしたら「膝が痛い」「胃が痛い」など部位ごとの情報を入れるなど、業態に合わせた項目を追加してもらうことは、非常に意味があると思います。
ちなみに、私自身はもともとシステム担当として入社したのですが、後にコールセンターの会話数を伸ばしたいという社内目的のため、コールセンター業務を兼務するようになり、現在は係長として管理運営する立場にあります。

コールセンターにシステムを導入する際は、システムの知見だけではなく、実務に落とし込むための業務フローも必須であり、これは現場の声なしには作成できないものです。 私の場合はコールセンター長からの協力も得ながら、現場の声を積極的にヒアリングして、この業務フロー作りを深く掘り下げたからこそ「プレディクティブコール」と「GOLDEN LIST」の相乗効果が得られたと実感しています。

システムは「お金さえ払えばできる」と考えている方も多いかもしれませんが、実際に使う人の積極的な協力なしには、本当にいいものはできません。これはシステムを作る側としての経験から確信していることです。
業務推進担当者とシステム推進担当者で話し合いをし、企画書を作成して進めていくスタンスで運用するのが最もスムーズになってくると思います。

シーズファクトリーはユーザーにとことん寄り添い、期待に応えてくれる会社です

御社のこれからの展望についてお聞かせください。

「プレディクティブコール」との併用により、高い効果を得られている「GOLDEN LIST」ですが、同じ分析のやり方を続けていると、どうしても成長する幅がだんだんと小さくなってしまいます。長く続ける際は、たとえば化粧品であれば、お肌の悩みの種類など、新たな要素を何か加えないと、もうワンランク上にいきにくいでしょう。弊社も導入後1年が経過し、そのタイミングが来つつある気配がありますので、次なる成長を遂げるべく、施策を打っていきたいと考えています。
我々システム担当者は、営業のように直接売り上げを上げることはできないので、こういう形でしか売り上げには貢献できません。こうした工夫を楽しみながら重ねていくことこそ、システム担当者の仕事の醍醐味であると感じています。

シーズファクトリーさんは、ユーザーにとことん寄り添ってくれるパートナーです。協業させていただく側が心を開いてお話すれば、必ずそれに応えてくれます。 熱意ある企業さんが、熱意ある仕事でシーズファクトリーさんとお仕事をされて、そのことが弊社の「GOLDEN LIST」にもいい形として跳ね返ってくることがあれば、それ以上うれしいことはありません。また、今回お話したことで我々のノウハウを知らないところで役立てていただける、そんなシナジーが生まれればそれもまたご縁だなと感じています。

インタビューへのご協力、ありがとうございました。