三井住友海上火災保険、コールセンター70万件の問い合わせをテキストマイニング

　IBM Watson Explorerは、高度なコンテント・アナリティクスにより、顧客サービスの傾向やパターン、相関関係などを新たに見出すことを支援するクラウドサービス。IBM Watson Content AnalyticsとIBM InfoSphere Data Explorerを統合したソリューションで、本システムではIBM Watson Content Analytics V3.5（旧称IBM Content Analytics V3.0）を採用した。

　その結果、コールセンターのオペレーターは、顧客からのさまざまな質問に対して、過去の問い合わせ内容をはじめとする構造化・非構造化データの分析に基づき、適切な情報を得ることができるという。

　三井住友海上では、顧客からコールセンターに寄せられる年間70万件以上の問い合わせに対応するべく、要員の増強を中心とした各種対策を講じてきたが、増加する問い合わせに迅速かつ的確に応えるため、さらにきめ細かな対応が求められていたという。

　そこで、電話やWebでの問い合わせ内容などの非構造化データをIBM Watson Explorerのテキスト解析技術を使って分析し、顧客が「なぜ（Why）」問い合わせされたのかを明確化した。

　これにより、今まで以上に効果的な傾向分析と確かな未来予測が可能となり、顧客のタイプ別（年代・性別・家族構成など）、時期別、イベント別（災害発生・法制度改定など）の問い合わせ傾向の容易な把握につながっているという。

　分析によって得られる具体的な数値や傾向に基づいて、Webでの情報発信や要員の適正配置を行い、コールセンターへの問い合わせ件数の削減や応答率の向上を図った。

　また、月別の顧客の問い合わせ傾向に合わせて、新たに「顧客に寄り添うトーク」をまとめた社員・代理店向けの「歳時記」を作成した。社員・代理店それぞれが、顧客が問い合わせに至るまでの背景を踏まえつつ、ニーズに合わせた的確な対応をすることで、顧客サービスの品質向上を実現するという。

　今後は、今回クラウド上に構築した分析システムのデータと、既存の基幹システムのデータとの連携を図り、全社的な顧客サービスの変革にも分析結果を役立てていく考え。