ARISE analytics、KDDIコールセンターに蓄積されたVOCデータから顧客の問合せ意図を自動抽出するアルゴリズムを開発 ~人間では分類できない顧客ニーズに即したチャット対応を実現~

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 株式会社ARISE analytics(本社:東京都渋谷区、代表取締役社長 家中 仁、以下ARISE analytics)は、KDDIが推進する新たな顧客体験(CX)の創造を実現するため、データ分析・AI技術を活用した支援を行っています。今回は、KDDIコールセンターに蓄積された大量の問合せデータ(VOC*1)を活用しお客さまが問合せをした意図を自動抽出するアルゴリズムを開発しました。過去の問合せ内容を学習データとして機械学習モデルを構築し、お客さまが問合せをした意図を自動抽出することで、これまで人間では把握し切れなかった細かなお客さまがご不満のもとやニーズを迅速にとらえ、その内容に即したチャット対応を実現することが可能になります。
■背景
 KDDIでは現在、新たなCXの創造を目指し、自社内デジタルトランスフォーメーション(DX)の加速、CXを起点とした店舗設計やプロダクト構築に取り組んでいます。これらを支援するため、ARISE analyticsは、アクセンチュアと共に、KDDIのDX推進部門の立ち上げおよびDX人財の育成、モダンアーキテクチャ構築などを支援しています。今回のアルゴリズムの開発は、問合せ対応などのサポート体験の変革に関する取り組みの一つとなります。

■開発したアルゴリズムの概要
 KDDIコールセンターには毎月多くの問合せがあり、その音源をテキスト化した大量のデータが蓄積されています。それらVOCデータをBERT*2といった最新の自然言語処理モデルなどを活用し、お客さまがどういった意図(インテント)で問合せをしたのかというレベルで分類します。AIを活用することで、従来はオペレータにより分類されていた問合せカテゴリだけではなく、さらに詳細な問合せのインテントを自動抽出することが可能となります。これらのインテントの件数やお客さまの特徴を可視化・分析することで、お客さまが抱えている課題を最短で解決に導くチャットシナリオを作成することができます。

               カテゴリ・インテント・シナリオの関係イメージ

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