NTTデータ・スマートソーシングは2018年8月14日、コールセンター業務に特化したBPO（ビジネスプロセスアウトソーシング）サービス「コールセンター基盤サービス」を、AI（人工知能）を用いて強化すると発表した。問い合わせをカテゴリに分類する作業をAIで自動化する。問い合わせ1件あたりの応対時間を短縮できるほか、業務の効率化によってマニュアルやチャットボット回答の充実など、入電数を減らす効果のある改善策を早期に実施できるようになる。
NTTデータ・スマートソーシングの「コールセンター基盤サービス」は、コールセンター業務に特化したBPOサービスである。標準化したコールセンター業務を提供する。クラウド上にコールセンターシステムを配置し、どこの拠点からでも利用できるようにしている。同サービスを利用することで、安価かつ早期にコールセンターを立ち上げられるとしている。NTTデータ・スマートソーシングがサービスを提供する。
図1：コールセンター基盤サービスを利用したコールセンターの運用イメージ（出典：NTTデータ・スマートソーシング、NTTデータ、レトリバ）拡大画像表示
今回、コールセンター基盤サービスを強化し、これまでオペレーターが手動で行っていた、問い合わせの内容をカテゴリに分類する作業を、AIで自動化できるようにした。カテゴリ分類作業の効率化によって、問い合わせ1件あたりの応対時間を短縮できる。これにより、コールセンターあての電話がつながりやすくなる。カテゴリの分類には、AIを用いたデータ分析ソフト「VoC Analyzer」（レトリバ製）を使う。
カテゴリ分類作業の効率化によって確保した時間で、「クレーム」や「苦情」に分類した問い合わせを深堀りするなど、詳細なデータ分析を行う。これにより、月次レポートを充実させる。また、作業の効率化によって、電話がかかってくる数を減らす効果のある改善策（マニュアルやチャットボット回答の充実など）を早期に実施できるようになる。実証実験では、マニュアルの充実によって問い合わせ件数を約15～20％削減できたという。
2019年3月以降は顧客の感情を分析する機能もリリースする。テキストからは読み取れない消費者の感情の起伏を、声から的確に理解し、問題の早期解決を図るとしている。怒りやネガティブを示す場合の学習データとして、問い合わせ傾向分析で「苦情」や「クレーム」に分類した問い合わせを活用する。正確に分類した質の高い学習データを使うことで、感情分析の精度が高まるとしている。
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