ボイスボットとは?仕組みやメリット、回答精度を高めるために必要なナレッジ管理まで徹底解説

ボイスボットとは?仕組みやメリット、回答精度を高めるために必要なナレッジ管理まで徹底解説

ボイスボットとは、AI(人工知能)により電話対応を自動化したシステムです。オペレーターの電話応対業務を補完できるとして、コールセンターなどで活用されはじめています。

しかし、「ボイスボットの仕組みが分からない」「導入するメリットを詳しく知りたい」という方もいらっしゃるでしょう。

そこで本記事では、ボイスボットの仕組みやメリット、課題や活用事例について解説します。また、ボイスボットの効果的な運用に必要なナレッジ管理についても触れていきますので、ぜひ参考にしてください。

目次

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    ボイスボットとは

    ボイスボットとは、AIが顧客の音声を解析し、アクションを起こしていくシステムです。

    コールセンターなど「電話対応が必要な業務」にボイスボットを導入すると、自動で問い合わせ対応ができるようになり、人手不足の解消や顧客満足度の向上が実現します。

    たとえば、コールセンターに顧客から入電があると、設定したガイダンスが流れます。ガイダンスに応じて顧客が用件を話すと、AIが内容を認識し、自動音声で返答するという流れです。自動音声で解決できなければ、有人オペレーターへ転送するケースもあります。

    また、ボイスボットは、インバウンドコール(入電)に対応するだけでなく、アウトバウンドコール(架電)で使える点も特徴のひとつです。アウトバウンドでは、例として「高齢者の安否確認」としてボイスボットが利用されたりもします。

    1-1. ボイスボットの仕組み

    ボイスボットの特徴的な仕組みとして、AIによる『機械学習』を利用している点が挙げられます。

    機械学習とは、コンピュータが自ら学習して、膨大なデータのパターンを発見することです。人間が経験を通じて自然に学習するように、コンピュータも学習して人間に近い判断ができるようになります。

    つまり、電話で問い合わせがあると、ボイスボットは顧客の発話内容をテキスト化し、AIの自然言語処理によってテキストを解析します。そして、問い合わせ内容に対する回答を抽出し、音声の合成技術で人のように回答テキストを読み上げ、顧客に返答することができるのです。

    機械学習は人間のように学習するのが特徴であるため、繰り返しボイスボットを使用していくことで、回答精度が高まっていきます。

    1-2. IVRとボイスボットの違い

    IVR(Interactive Voice Response)は、コンピュータによる音声自動応答システムです。顧客から電話で問い合わせがあった場合、音声ガイダンスで用件に応じて番号を入力すると、オペレーターへとつながる仕組みになっています。

    一次受付をIVRが補完するため、用件をあらかじめ知ったうえでオペレーターは対応でき、業務効率化につながります。

    そのIVRとボイスボットでは、次のような違いがあります。

    • IVRにはダイヤルプッシュが必要
    • IVRはオペレーターにつながるまでに時間がかかる
    • ボイスボットは人と話しているような自然な対話ができる

    IVRでは音声ガイダンスを聞いたうえで数回ダイヤルプッシュして、ようやくオペレーターにつながります。しかし、ボイスボットはダイヤルプッシュが必要なく、顧客の声をAIが読み取るため、利便性が高い点が大きな違いです。

    ボイスボットを設定するには手間や時間がかかりますが、導入することで顧客満足度の向上やオペレーターの負担軽減につながるでしょう。

    以上のような違いから、ボイスボットの導入に注目が集まっているのです。

    ボイスボットを使用するメリット

    次に、ボイスボットを使用するメリットについて4点を挙げて解説します。

    メリット(1)人手不足を補うことができる

    コールセンターにボイスボットを導入すると、人手不足を補うことができる点がメリットとして挙げられます。

    コールセンターはどうしても離職率が高く、人手不足に陥りやすい傾向にあります。そこで、ボイスボットを導入して問い合わせ対応を自動化することで、オペレーターの負担を軽減させることができます。

    IVRを活用しているコールセンターでは、用件に応じて振り分けるのみで、顧客の問い合わせを解決するわけではありません。対応する負担はオペレーターに掛かりますので、コール数が多ければ負担は大きくなり、離職する人が増えれば人手不足の解決は難しくなります。


    その点、ボイスボットは顧客の課題を解決する機能があります。たとえば、商品の注文で顧客が入電してきた場合、ボイスボットが顧客の話す内容を認識できます。ボイスボットが対応した注文受付に不備がなければ、オペレーターの業務負担は大きく軽減されるため効果的です。

    注文受付のような定型業務ならボイスボットが対応でき、オペレーターは繁忙期でも電話対応に追われることが減っていくため、人材の定着も期待できるでしょう。

    メリット(2)24時間いつでも対応できる

    ボイスボットは、24時間いつでも対応できる点がメリットです。

    有人の場合には対応時間が限られるため、営業時間は平日の朝から夕方頃までに限定されてしまいます。顧客によっては早朝や深夜、週末にしか問い合わせができない人もおり、顧客満足度の低下や機会損失が発生しやすくなってしまいます。

    その点、ボイスボットはAIシステムが対応するのでいつでも利用可能です。

    顧客のライフスタイルに合わせて活用できるため、顧客の利便性が高まり機会損失を防止できるでしょう。また、夜中でも商品発注が受け付けられるようになると、発注数の増加も期待できるはずです。


    最近ではコンタクトセンターのマルチチャネル化に伴い、メールやチャットボットを導入する企業が増えています。しかし、顧客によっては「テキストを入力するのが面倒」という方も多くいらっしゃるでしょう。

    その点、ボイスボットなら電話で用件を済ませられ、手軽に利用できるのがメリットです。「人と電話で話すのが苦手」という方も、人のように自然に話すボイスボットなら抵抗なく使えるでしょう。

    メリット(3)AIの活用で回答精度が高まる

    ボイスボットにはAI、つまり機械学習が利用されています。機械学習は、使えば使うほど精度が高まるのが特徴です。

    これまでコールセンターなどで利用されてきたIVRは「決められた音声しか流れない」のに対し、ボイスボットは「顧客の話す内容を理解しながら適切に返答する」ことになります。そのため、言葉を理解する機会が増えるほどボイスボットは自動学習し、判断力が高まっていく点がメリットといえるでしょう。

    ですから、導入当初は対応が難しかった問い合わせも、繰り返し学習するなかでブラッシュアップされ、正しく理解して返答率を高めることができるようになります。

    メリット(4)顧客満足度が向上する

    ボイスボットの活用により、オペレーターにつながるまでの待ち時間がなくなりますので、顧客満足度の向上も期待できます。

    「コールセンターに電話をかけたけど、つながらない」という状況は、多くの人が経験したことがあるでしょう。

    問い合わせをしたい内容があっても、待たされる時間が長ければ不満がたまり、クレームの発生や顧客満足度の低下、さらにはサービスの離脱につながってしまう恐れがあります。


    しかし、ボイスボットで自動対応ができれば、オペレーターにつながるまでの待ち時間がなくなります。さらに、顧客の都合の良い時間帯に電話ができるので、顧客満足度の向上につながる点もメリットです。

    顧客は迅速に課題を解決でき、オペレーターにつながるまで何度も電話をかけ直す必要がありません。シンプルな定型業務であれば、オペレーターにつなげなくてもボイスボットで解決できるからです。

    ボイスボットの運用における2つの課題

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    ボイスボットには、メリットだけでなく課題もあります。ここでは、2つの課題について解説していきます。

    課題(1)複雑な質問には対応できない

    ボイスボットは、AIが搭載された高度な音声認識システムです。しかし、複雑な内容の問い合わせには対応しきれない点がデメリットといえます。

    たとえば、顧客の話し方が分かりにくかったり、質問内容が定形外だったりする場合は、十分な対応ができません。また、雑音が入るなど顧客の外部環境が悪い場合は、シンプルな質問であっても聞き取れないことがあるでしょう。

    ボイスボットで対応しきれないコールは、有人対応としてオペレーターへ引き継がれます。そうして一度の電話で解決できない場合には、顧客に不満がたまってしまう恐れがあります。


    そこで、できるだけ幅広い質問に回答できるよう、対話シナリオを設計しておくことが重要です。

    それでもボイスボットで対応しきれず、オペレーターへ誘導されるケースはあるでしょう。その場合には、ボイスボットでは体験することができない「ホスピタリティに溢れた対応」をすることで、顧客満足度の低下を防止できるでしょう。

    課題(2)シナリオに“現場の声”が反映されにくい

    ボイスボットのシナリオに“現場の声”が反映されていない場合、自動解決を促すことができずオペレーターに負荷が掛かってしまう恐れもあります。

    現場の声が反映されにくい理由として考えられるのが、「ボイスボットに利用するナレッジを現場スタッフではない専門家が管理している」というケースです。


    そもそもナレッジとは、企業のノウハウや経験を意味します。ナレッジをテキスト化して適切に管理し、ボイスボットのシナリオ作成に利用すると、完了率の高い回答が仕上がります。

    しかし、コールセンターで管理するナレッジに現場のスタッフがまったく関与していない場合、現場で生まれたナレッジを活用しきれません。その結果、顧客の問い合わせを完了しきれないボイスボットが出来上がってしまうのです。


    そのため、現場のスタッフもナレッジ管理に積極的に関わり、ナレッジをボイスボット作成に活かすことが重要です。

    ボイスボットで活用するAIは“学習データ”が重要となるので、現場のノウハウをボイスボットのシナリオにしっかりと反映させていきましょう。

    ボイスボットの活用事例

    現在、ボイスボットはさまざまなサービスで活用されています。ここでは、4つの活用事例を挙げながら解説します。


    活用事例(1)コールセンター

    通販のコールセンターにボイスボットを導入することで、注文受付や配送に関する問い合わせ業務を自動化することができます。それにより、“人でしか対応できない業務”に多く時間を割くことができるのです。

    たとえば、商品宅配の「注文」や「停止」「配達日時の変更」「お支払いに関する問い合わせ」などをボイスボットが対応することで、オペレーターの業務負担の軽減が可能になっています。


    活用事例(2)官公庁

    官公庁や自治体でボイスボットを導入すると、地域住民への迅速な情報提供が実現します。

    たとえば、新型コロナウイルス感染症ワクチンに関する問い合わせをボイスボットで自動回答できるようにしたところ、営業時間外での情報提供が可能になった自治体があります。

    このように、電話が集中しやすいトピックをボイスボットで自動返答できるように設定すると、職員が対応に追われることなく、より重要な業務に集中できるようになります。また、地域住民の不安を24時間いつでも解消することができるようになります。


    活用事例(3)生命保険会社

    生命保険会社でもボイスボットを活用した事例があります。「書類の再発行に関する電話問い合わせが多かったため、ボイスボットで自動対応できるよう設定した」というケースです。

    必要な情報をボイスボットがヒアリングし、24時間いつでも受付できるようになり、顧客の利便性が向上したといいます。

    さらに、ボイスボットを別のシステムと連携させ、書類を再発行するまでの手続きをすべて自動化したことで、大幅な業務の効率化も図れたようです。


    活用事例(4)飲食店や宿泊施設

    飲食店や宿泊施設の予約業務でも、ボイスボットは活用されています。

    顧客がせっかく予約をしようと電話をしても、営業時間外でつながらないと顧客は諦めて他を探してしまうかも知れません。そうすると、大きな機会損失になってしまいます。

    そこで、営業時間外の入電はボイスボットに対応させ、予約完了率を高めることで売上増加につなげているのです。

    また、イレギュラー対応が必要な予約については、店舗スタッフがコールバックすることで、予約の取りこぼしを減らすことも可能にしているようです。

    ボイスボット運用に向けたナレッジ管理ならパーソルビジネスプロセスデザインへ

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    ボイスボットはAIを活用した自動応答システムです。ボイスボットを活用することでオペレーターの負担が減り、業務効率化や顧客満足度の向上が期待できるでしょう。

    しかし、ナレッジを適切に管理しなければ、ボイスボットというツールを活かすことができません。ナレッジ管理については『KCS(ナレッジ・センター・サービス)』の観点で実施することで、ボイスボットの効果的な活用や満足度の向上など、さまざまなメリットにつながっていきます。

    『KCS』に関しては、こちらの記事に詳しく解説していますのでぜひご覧ください。
    KCSとは?KCS運用でコールセンターがどう変わるのかを徹底解説!


    また、パーソルビジネスプロセスデザインでは、「KCS」によるナレッジマネジメントとして効果的な「KCSコンサルテーション」も提供しています。

    ナレッジを管理したい」「ボイスボットをもっと効果的に活用したい

    このようなお悩みがある際には、ぜひパーソルビジネスプロセスデザインにお気軽にお問い合わせください。

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