多くのコンタクトセンターやヘルプデスクでは、以下の課題がオペレーションの進化を阻んでいます。

• 回答作成および後処理負担の肥大化

  問い合わせに対するマニュアル検索、回答文の構築、さらに応対後の履歴作成といった後処理業務がオペレーターの大きな負担となっており、一人当たりの対応キャパシティを圧迫しています。

• 分析の属人化と長いリードタイムの発生

  コールデータの分析やレポート作成が特定の専門スキルを持つ担当者に依存しており、施策立案までに長い時間がかかる、あるいは分析自体が形骸化している現状があります。

人が「作業」に費やす時間を最小化し、AIがプロセスを主導する新たなオペレーションを構築します。

• 生成AIによる応答作業支援と応対履歴の自動作成

  AIナレッジ検索と回答文生成を組み合わせ、オペレーターに最適な回答案と根拠となる該当箇所を提示。同時に、応対履歴の自動作成を行うことで、後処理時間を大幅に短縮します。

• AIによる自律型データ分析の実現

  AIがデータの分析からレポート作成までを一気通貫で実行。専門スキルや訓練を必要とせず、誰でも即座にデータのインサイトを得られる体制へ移行します。

実効性を担保するため、NRIでは社内実証実験を通じて以下の検証を行いました。

• 社内実証実験による生産性向上の検証

  NRIが提供するASPサービスのヘルプデスクにおいて、ChatGPTを活用した実証実験を実施。過去の問い合わせ履歴やFAQ、マニュアルをインプットデータとし、240問の検証を行った結果、対応時間を51％削減することに成功しました。

• 回答精度の多角的評価

  回答精度を「A：正確でそのまま利用可能」「B：一部修正で活用可能」「C：活用不可」の3段階で評価。質問文の品質（5W2Hの有無）と回答難易度（単一QAか複数情報の組み合わせか）のクロス分析により、高難易度な問いに対しても、適切なチューニングにより高い精度が得られることを確認しました。

• 最適化チューニングとデータ品質の追求

  高い精度を実現できた最大の要因は、①質の高い応対履歴・FAQデータの整備、②生成AIの能力を最大限に引き出す最適化チューニング力です。特に「調査（探索）」と「回答作成」のフェーズをAIに任せることで、顧客への回答所要時間を劇的に圧縮しています。

本ソリューションの導入により、単なる工数削減に留まらない価値を創出します。

• 対応時間の劇的削減と高精度な回答の維持

  AIの支援により顧客対応時間を半減させつつ、常にマニュアルやFAQに基づいた根拠のある高精度な回答を安定して提供することが可能になります。

• 専門スキルに依存しない自律型組織への変革

  データ分析の自動化により、分析依頼や専門教育の手間を解消。リードタイムなしで改善アクションに繋げられるようになります。

• 高度業務・最終判断への人的リソースのシフト

  AIが一次対応や定型作業を担うことで、人は最終判断や複雑な例外対応、さらにはサービス品質向上に向けた高度な企画業務に注力できるようになります。