株式会社野村総合研究所（以下「NRI」）は、株式会社エポスカード（以下「エポスカード」）のコールセンター（エポスカスタマーセンター）に、AI（人工知能）を活用してお客様との対話を支援するトータルソリューション「TRAINA/トレイナ」シリーズを導入しました。

エポスカスタマーセンターには、年間160万件の電話がお客様からかかってきます。エポスカードでは、お客様の声を丁寧に分析し、お客様への対応力を強化することで、さらなるお客様の満足度向上を図ることを目的に、「TRAINA/トレイナ」シリーズを導入しました。2020年8月1日から一部の稼働を開始し、2020年10月1日からはセンターにいるオペレーター全席で稼働しています。

NRIは、多くのクレジットカード会社のコールセンターにおいて、これまで個別に採用されることが多かった①音声認識技術、②要約技術、③テキストマイニング技術、④FAQ（よくある質問と回答）検索技術を用いた業務改善のためのソリューションを、「TRAINA/トレイナ」シリーズによって一気通貫で提供できるようにしてきました。それにより、導入企業は短期間で効率よく、しかも様々な相乗効果が生じます。また、NRIでは、音声認識やそこから得られるテキスト要約を一層的確にするためのチューニングから分析者のトレーニングまで、導入企業への様々なコンサルテーションも実施してきました。

クレジットカード業界のコールセンターにおいて、上記①～④の技術を用いた各ソリューションを、全面的に導入した事例はエポスカードが初めてです。これらの技術を組み合わせることで実現できる相乗効果は、以下の通りです。

■TRAINA VOICEダイジェストとTRAINAテキストマイニングの連動による、分析精度の向上とスピードアップ

1.オペレーターの負荷を高めずにお客様の声（VOC）を収集（音声認識×要約×テキストマイニング）

お客様からのお問い合わせや要望の声のデータ化は、人手で入力する場合、オペレーターによってバラつきが生じます。このバラツキを防ぐため、このソリューションの一つである「TRAINA VOICEダイジェスト」では、お客様の声を全て音声認識で自動的にデータ化します。統一した品質でのデータ化が可能になるとともに、オペレーターはキーボード入力が不要となるため、お客様との応対に集中することが可能となります。

2.クレンジング作業の負荷削減と分析精度の向上（要約×テキストマイニング）

すべての通話を音声認識したデータには、挨拶や本人確認、定型的なフレーズなど、分析上の「ノイズ」となるデータが多く含まれます。お客様の声の分析を行うためには、お客様の要望や不満の声の抽出、ノイズとなる発言の排除などを行った後、内容を要約し、分析に適したデータを準備する必要があります（データクレンジング）。「TRAINA VOICEダイジェスト」では、これらを日本語解析処理と機械学習によって自動的に処理することで、分析担当者によるデータクレンジング作業を不要とするとともに、ノイズの除去によるデータ分析の精度向上にもつなげています。

3.分析のスピードアップ（テキストマイニング）

お客様の声の分析用に要約されたデータは、ソリューションメニューの「TRAINAテキストマイニング」で行う機械学習・日本語解析処理によって、自動的に分類・集計されます。これにより、分析担当者は毎回、事前の集計作業や分類作業を実施しなくとも、頻出しているコールリーズン（問合せ理由）や、急増している問い合わせ内容を、瞬時に把握できます。