再春館製薬所グループでシステム開発などを行う再春館システムが、コンタクトセンターの運営効率化に向けた実証実験を始めた。AIを活用し、顧客の問い合わせに応じて最適な担当者を自動選出するもの。対応のリードタイム短縮による顧客満足度の向上に加え、業務効率の改善を目指す。

　昨年12月に再春館製薬所の自社コンタクトセンターで実証実験を開始。2月末をめどに成果を検証し、外部へのサービス提供の可能性も検討する。

　実証実験の対象は、再春館製薬所に寄せられるメールや、サイトの「問い合わせフォーム」を通じて寄せられた問い合わせ。ウェブチャネルには、月約2000件の問い合わせが寄せられており、AIの活用で対応の最適化を図る。今回、LINEに寄せられる相談は対象にしていない。

　寄せられる相談内容は、肌悩みや製品に関するもの、会員登録の解除・変更、注文内容の変更、パスワードの確認などさまざまなものがある。これまでは、問い合わせ内容の振り分けに、オペレーターを兼任する3人の人員を配置。内容に応じて、データ登録の担当部署や顧客対応の担当部署など各担当グループに引き継いでいた。さらにグループ内で内容を細分化し、担当オペレーターに引き継いでいた。

　実証実験では、問い合わせ内容を機械学習するAIを活用。過去の問い合わせデータをもとに、AIがテキスト(問い合わせ文章)を読み取り、センター内でそれぞれの問い合わせを担当するオペレーターに振り分ける。これにより担当オペレーターを自動で判定し、業務効率を改善する仕組みの構築を目指す。

　現在は、テキストの機械学習モデルにグーグルクラウドが提供するテキストの機械学習モデル「Cloud　AutoML」を活用し、精度を検証している。導入費用の面などから導入が容易でテストに適していたため。

　将来的に、AIの自社開発も検討する。また、成果の検証を経て、グループでコンタクトセンターの運営代行を行っているヒューマンリレーションへの導入で、外部の事業者にサービスを提供していくことも検討していく。