ボイスボットの精度はいい?仕組みや知っておきたい知識
コールセンターや顧客サポート業界の業務効率化と社員の負担軽減を図るには、ボイスボットの導入がおすすめです。
お問い合わせの件数が多かったとしてもボイスボットを利用していれば、用件の内容に応じた返答をしてくれるため、業務効率化につながります。
しかしボイスボットの精度はどうなのか、どのようなシーンやケースに対応できるのか気になっている方も多いでしょう。
- ボイスボットの精度はどうやったら向上する?
- ボイスボットの精度が下がる原因は?
- 精度を改善するためにできることは?
本記事では上記のようなことを思っている方に向け、ボイスボットの仕組みと特徴、他システムとの違いや具体的な精度とその改善策を解説します。
精度の高いおすすめのサービスもご紹介するので、ぜひ最後までご覧ください。
目次
ボイスボットの仕組みと特徴
「ボイスボット」とはAI(人工知能)による音声認識技術を活用した、音声ベースの電話自動応答システムのことです。
顧客の話す内容を理解し、返答やオペレーターへの転送処理を行うといった機能を備えています。
チャットボットが、サイトのFAQページなどに設置するテキストベースのお問い合わせ対応システムなのに対し、こちらは音声対応が可能なので電話対応への導入が最適です。
顧客から受電するとボイスボットのAIは事前に設定されたシナリオに沿って対応し、顧客の発話内容をテキスト化して解析・最適な回答を検出した後、返答内容をテキスト化してから音声として出力します。
AIが搭載されているので、何度もユーザーとの会話を重ねることにより、状況に沿った精度の高い回答を返せるようになる点が特徴です。
似たようなシステムに「IVRシステム(自動音声対応システム)」がありますが、電話口の相手がボタンを操作しなければ対応ができず、顧客の要望を設問ごとに訊く必要があったので利便性が低く手間がかかるものでした。
しかしボイスボットは対話するだけで良いので、顧客にとってストレスを感じにくく、効率的に顧客対応ができるので企業側にもメリットがあります。
また、かかってきた電話を取るだけでなく決まった時間に相手へ電話をかけることも可能なので、顧客への予約確認やサービスの案内もできます。
ボイスボットの精度はどう? 課題と向上方法
ボイスボットを導入するにあたって気になるのが、自動化された回答の精度です。システムの回答の精度を知っておくことで現場に導入すべきかを判断しやすくなります。
以下、ボイスボットの回答の精度とその向上方法について解説します。
ボイスボットの精度はIVRと比較するとやや低い
ボイスボットの回答精度はIVRと比較するとやや低いです。ボイスボットは顧客と会話するようにやり取りができ、ボタンを押す手間や音声ガイダンスを聞く必要がなく、顧客の負担をより軽減できるという利点があります。
しかし、顧客の通信・通話環境が悪かったりAIが音声を認識しにくかったりする場合は、IVRと比較して誤認識が生じやすいという点が問題です。
IVRは、ボタンの入力を間違えない限りはお問い合わせの内容に沿った回答が得られますが、こちらは複雑な文章構造の発話を認識・分析することはできないので、顧客の回答方法によっては適切な回答ができません。
また、最初に設定したシナリオに沿った表現を顧客が使用しない場合、AIの対応が遅れたりズレた回答をしてしまったりといったことも考えられます。
ボイスボットの精度は雑音やノイズが多いと下がる
ボイスボットの精度が低下する要因の1つが雑音やノイズです。顧客の話していることに別の音が重なった場合は上手く音声認識ができないので、事前に聞き取れない内容や適切でない会話の内容を想定し、訊き返す設定をする必要があります。
ボイスボット自体がまだ発展途上のシステムである以上、最初の設定段階で頻繁に出てくるであろう固有名詞を辞書登録したり対応完了後にSMSなどの連絡ツールで内容に誤りがないか確認したりといったことが必要です。
また、音声だけで情報を伝えるシステムなので、図や動画を使わないと説明が難しい事柄についてはチャットボットやWebサイトでの説明するなどしましょう。
ボイスボットの精度はAIの機械学習技術で向上する
機械学習によってデータを分析することで、ボイスボットの精度は向上させていくことができます。音声認識の精度を高めるためには「チューニング」というメンテナンスが必要不可欠です。
簡単にチューニングできないシステムもありますが、顧客満足度向上と業務効率化を同時に実現するためには欠かせないことなので、どういったチューニングが可能かを事前に検討しておくことも大切です。
ボイスボットを導入すればそれで終わりなのではなく、認識精度の低い点を修正したり顧客がより話しやすいようにシナリオを改善したりなど、ボイスボット使用には人の手の介在が重要なのだと認識しておきましょう。
ボイスボットの3つの精度改善策・カギはシナリオ
ボイスボットの精度改善にはシナリオの設定段階での調整がカギとなります。顧客との自然なやり取りを実現し、より問題解決につながりやすいシステムにするためには、可能な限りシナリオをシンプルなものにすることも重要です。
以下、シナリオの設定・調整でできる改善策について解説します。
改善策1:回答事例を検証してシナリオ修正
AIが顧客とのやり取りで聞き取れなかった内容や顧客に適切でなかった回答をした場合は、それらの回答事例をもとにシナリオを修正・変更しましょう。
ボイスボットには顧客からのお問い合わせの内容が記録されるので、分析・検証の後にシナリオのパターンを追加・修正することで回答の精度向上へとつなげられます。
改善策2:シナリオ設定の段階で工夫
運用を始める前、シナリオを設定する段階で音声認識が難しいと思える箇所を想定し、工夫を凝らしましょう。
例えば、以下のような対策が挙げられます。
- 数字や英単語などは発話させずにボタン入力する
- 名前の誤変換を防止するためにカタカナへと変換する
また、自然な発話ができるようにシナリオで使用する言葉は簡潔なものを選び、上記のようにログデータを踏まえた改善・変更も継続しましょう。
改善策3:シナリオ設定の分岐を工夫
最後にシナリオの分岐を工夫することも大切です。顧客からの定型的なお問い合わせボイスボットだけで完結できるようにし、複雑なお問い合わせに関しては担当者につながるようにシナリオを作りましょう。そうすることで顧客の利便性が向上し、顧客満足度もアップします。
顧客からのお問い合わせが増えれば、AIの機械学習の機会も増えるので、さらに精度の高い回答へとつながります。
精度が改善しやすいNTTドコモの「AI電話サービス」
業務にボイスボットを導入するのであれば、NTTドコモの「AI電話サービス」がおすすめです。
AI電話サービスは従来の電話対応業務をAIが担うサービスなので、定型的なお問い合わせ対応を効率化できます。
ドコモ独自の音声認識技術により自然な会話が可能で、会話相手の名前や質問内容などの情報収集力も高く、チャットボットより質問に対する回答も素早いことが特徴です。
さらに、機能改善についてもドコモが積極的に実施するので、精度の改善がしやすいこともポイントです。
外部システムとの連携によって機能を拡張しやすく、クラウド上のコンタクトセンター基盤との連携もできるので、企業の実情に沿った業務効率化を実現できます。
まとめ(ボイスボットの精度改善のコツ)
ボイスボットは音声で人間と自動的に会話できるアシスタントシステムです。
定型的なお問い合わせや予約受付などの業務に活用することで、人にしかできない応対業務に人員を注ぐ後押しをします。機械学習によるデータ収集と精度向上が期待できます。
さらにシナリオを設計する段階で簡潔な言葉を選ぶ・お問い合わせ内容に応じて人の対応に切り替えるなどの工夫をすることで精度が高まり、より顧客にとって利便性の高いサービスを提供できます。
NTTドコモの「AI電話サービス」は応対内容のカスタマイズができ、各種コンタクトセンター基盤との連携もできるので、利用者の利便性を下げずに業務を効率化できるのです。
お問い合わせ業務などの業務効率化についてお悩みごとがあれば、以下から資料請求し、AI電話サービスの導入を検討してみてはいかがでしょうか。