営業のカギとなる、「自然言語処理技術」とは?

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Tasuku Konno
Aiello Inc. Marketing assistant

目次

デジタル化が進んだ今日、多くの企業では対面だけでなく、電子メール、電話、ビデオ通話などのシステムを通して顧客とやり取りを行なっています。電話やメールを通して、企業は顧客が何を必要としているか、何に困っているか、製品の改善点や良いところを知る事ができます。

 

つまり、電話やメールは企業にとって重要な情報の宝庫となるのです!

しかし大量に流れてくるテキストや音声は未処理のデータであり、基本的に、システムが簡単に意図を理解できるようなものはありません。ほとんどの企業は、対話の明確な記録さえ持っておらず、当然、効率的な分析ツールも利用できていません。

そこで各企業ではカスタマーサポートチームが活躍します。彼らは、テキストや音声を通した顧客の発言内容を理解、分析するスペシャリストです。そして、「自然言語処理技術」(Natural Language Technologies)は、彼らが処理するこれらの大量のデータを、理解しやすい構造化データに変換してチームの負担を軽減してくれる、お助けアイテムなのです。

本記事では、「自然言語処理技術」の以下3つの特徴がどのように企業のデータ分析に貢献しているかご紹介します

  • 対話型AI
  • エージェントアシスタント
  • 行動データ管理

1. 会話を自動化する、対話型AIの力

対話型AIは、音声やテキストを使って人間とコンピュータの会話を作り出します。つまりお客様とチームの間にAIを挟むことで、企業と顧客の初期のやりとりのほとんどを自動化し、複雑なタスクを担当者にシームレスに引き継ぐことができます。 例としてチャットボット(人工知能を活用した自動会話プログラム)やバーチャルアシスタント(自然な方法で音声やテキスト入力を理解して処理し、それらから学習し、応答することができる高度なコンピュータプログラム)などが挙げられます。 

<簡単な技術ガイド >
対話型AIは3つの主要な構成部分によって成り立ちます。

  • 自動音声認識(ASR:Automatic Speech Recognition): 音声をテキストに変換する機能。書き起こしの精度、異なる言語、アクセント、ノイズ環境などが関係します。
  • 自然言語理解(NLU:Natural Language Understanding):テキストや音声の背後にある意味、意図、感情を分析し、適切に応答します。
  • テキスト読み上げ機能(TTS: Text to Speech):ユーザーに理解されるよう、AIがテキストを読み上げ正確に応答します。


対話型AIの種類はシンプルなFAQ(よくある質問とそれに対する回答)から、多言語を用いた自然な会話までと幅広いため、対話型AIをなんのために使いたいか、自動化によってどのようなユーザー体験を実現したいかによって、機械学習で必要なデータ量や内容、必要なテクノロジーは大きく異なります。

例えば航空会社ルフトハンザではAIを搭載したチャットボットが24時間体制でサポートしており、1日に1万人の顧客と年間100万回以上の会話をこなすことで信頼を獲得しています。また、ヤマト運輸ではLINE CLOVAのAI技術である「CLOVA Speech(音声認識)」と「CLOVA Voice(音声合成)」、そして、会話制御の仕組みを組み合わせたAIオペレーターが集荷依頼の電話に対応しています。

対話型AIの主要構成部分である「自動音声認識」「自然言語理解」「テキスト読み上げ機能」からそれぞれの企業のニーズに合ったソリューションを構築することで、作業効率や顧客満足度を上げることができるのです。

RASAの対話型AIについての英語記事はこちらから

2. チームを助けるエージェントアシスタント

エージェントアシストは基本的に、営業担当者がより良い仕事をするために機能します。具体的には、人工知能を搭載したチャットボットを使用してエージェント(人間)がお客様の質問や疑問を効率的に解決できるように支援するものであり、潜在的なビジネスの機会を成功に繋げるお手伝いをします。

対話型AIのように対面業務を自動化するのではなく、エージェントアシストでは未構築の膨大なデータをチームパフォーマンス向上に活用できるよう手助けします。さらに、「自然言語処理技術」によって、リアルタイムで担当者をサポートすることもできます。

電話、ビデオ通話、電子メールを通した顧客とのやりとりにおいて、エージェントアシストはこれら全てのやりとりをデータ化し、一括保存することで、全てのパイプラインを可視化、新たなビジネスの可能性を創出し、企業の潜在的なビジネスチャンスを成功へと導きます。

すべてのクライアントとのやり取りを同じ形式で保存できるようにするには、まず通話内容の簡単な書き起こしを行う必要があります。そうすることで通話の記録に簡単にアクセス、追跡、および各通信の分析を行うことができるようになります。さらに、自然言語処理技術を利用すれば、会話の内容をリアルタイムで検査して、顧客のパターンを明確化することができます。 顧客の感情も分析することができるため、担当者は常にビジネスにおいて最善の意思決定を行うことができるようになります。

その他にも、エージェントアシストによって自動化できるものがあります。 たとえば、コミュニケーションデータを CRM (顧客関係管理システム)にプッシュしたり、特定の顧客に合わせたオファーを作成したりすることもできます。カスタマイズ性に富んだエージェントアシストのテクノロジーはあらゆる使用状況に適応し、ストレスフリーな営業を実現させることができます。

3. データを用いてビジネス上の意思決定を行うには?

自然言語処理技術は、マネージャーやチームリーダーもサポートすることができます。 顧客が企業のサービスに対し、何を望んでいて、どのように感じているかを、声のパターン、反復された文言、空白など、普段の業務からは見えない部分を識別することで、可視化し、ビジネスに活用することができるのです。 そのため、業務プロセスにおいてどの部分を改善することで顧客の獲得、維持に繋がるかを明確化します。 

ビジネス上の意思決定を実際のデータでを用いて行うことで、 担当者の行動を実際に追跡してコーチングすることができます。そして、顧客が実際にそれに対しどのような反応を示したかも、記録、分析ができるようになります。こうすることで、全ての未処理のデータを構造化し、全体像を把握することができ、もう全てをチームの意見に頼る必要はなくなります。

昨今多くの企業が大量のデータを扱うようになり、自社をデータ駆動型企業と位置付ける企業も少なくありません。しかし、すべてのデータの中で最も価値のある「顧客の声」を集積し、分析できているでしょうか。これらの情報は従来のデータ集積技術ではなかなかカバーしきれていないというケースがほとんどでしょう。自然言語処理技術の導入は「顧客の声」を最も効率的に、そして簡単に収集することのできる新たなツールです。 

 

自然言語処理技術について詳しく知りたい方は、お気軽にAiello(enquiry@aiello.ai)にお問合せください。

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