オリコが対話ログ分析にAIツール導入、月7350時間相当の作業を自動化

発表内容のポイント

• 月15万件の対話ログを自動分類し、手作業換算で月約7,350時間相当の業務を削減
• 仮説ベースだった顧客の課題をデータで裏付け、具体的な改善アクションの創出を迅速化
• 苦情やカスタマーハラスメントの予兆を数値で把握し、未然防止やオペレーター保護に活用

発表の背景

オリコでは「お客さま本位」の経営方針のもと、顧客視点を全社に実装する体制づくりを進めていました。しかし、顧客の声を定量的に整理して社内で共有する仕組みが整っておらず、全体像を把握できる基盤の構築が課題となっていました。顧客の声の活用で先行する他社との差を埋め、顧客から選ばれ続ける企業になるための基盤づくりとして、今回のシステム導入に至りました。

何が発表されたのか

導入前は、月約1,000件のデータ抽出と分類に約49時間を要しており、全件にあたる15万件の分析を人手で行うことは現実的に不可能でした。Flyleの導入により、大規模な対話ログの自動分類・可視化が可能となり、分析や課題の深掘りに注力できる環境が整いました。具体的には、コンタクトセンターでの保留時間の要因を対話ログから抽出・数値化し、データに基づいた改善方向性の提示に成功しています。さらに、苦情やカスタマーハラスメントの予兆を検知するフラグ分析により、苦情の未然防止やオペレーターの心理的負担軽減にも取り組んでいます。

製造業・生産管理への見方

製造業や生産管理の現場においても、顧客から寄せられる問い合わせやクレームなどの「VOC（顧客の声）」は、製品の品質改善や設計変更、サービス向上に直結する重要な情報資源です。しかし、日々蓄積される膨大なテキストデータから有益なインサイトを手作業で抽出することは、リソースの観点から困難な場合が多くあります。今回の事例のように、大量のテキスト情報をAIで自動分類・可視化する仕組みは、製造業における不具合情報の早期検知や、製品開発へのフィードバックの迅速化、さらにはカスタマーサポート部門の業務効率化と現場の負担軽減を進めるDXの好例として参考になります。

現場で確認したいポイント

• 自社の顧客サポートや問い合わせ窓口に蓄積されているテキストデータの量と、現状の分析体制
• 顧客の声を製品開発や品質管理などの他部門へ迅速にフィードバックできる仕組みの有無
• 苦情やトラブルの予兆を早期に検知し、現場の負担を軽減するためのデータ活用プロセスの設計

確認しておきたい点

本成果は金融機関であるオリエントコーポレーションにおけるコンタクトセンターの対話ログ分析事例であり、製造業の製造ラインや製品保守サポートにそのまま適用した際の効果や、具体的な導入コストについては原文に記載がありません。

関連リンク

• オリエントコーポレーション導入事例ページ：オリコにおけるFlyleの活用事例詳細
• 株式会社フライル 企業サイト：Flyleを提供する株式会社フライルの公式サイト
• 発表企業のPR TIMESページ

出典情報