カウネットが顧客の声分析にAI基盤導入。全通話の品質評価とFAQ改善を迅速化

発表内容のポイント

• 年間32万件超の顧客の声をAIで自動分類し、埋もれていた細かな要望を可視化
• 問い合わせ急増時に即日分析を実行し、翌日のFAQ改善で電話件数を4分の1に削減
• 月間約1万件の全通話をAIで自動解析し、客観的なスコアリングによる品質管理を実現

発表の背景

カウネットでは、欠品率や遅延率などを「CX経営指標」と定めて管理していました。音声テキスト化ツールを導入して顧客の声を収集する基盤は整えたものの、年間32万件を超える膨大なデータを手作業で分析することは困難で、優先度の高い一部の対応に留まっていました。また、複数スタッフによる分類の属人化や、応対品質評価が一部のサンプリングに限定されるといった課題があり、AIによる自動分類と可視化が可能なシステムの導入を決定しました。

何が発表されたのか

導入後は、AIが網羅的かつ客観的に顧客の声を自動分類する体制を構築しました。これにより、従来は埋もれがちだったWebサイト上の細かな表示改善要望なども検知できるようになり、ダッシュボードを用いた他部門への迅速な共有が可能になりました。さらに、新規顧客の急増に伴い1日300件規模の問い合わせが集中した際には、即座にエラー発生箇所を特定。翌日にFAQとWeb導線を改善したことで、翌日の電話問い合わせを200件から50件へと大幅に減少させることに成功しました。

製造業・生産管理への見方

製造業やEコマースを展開する企業において、顧客から寄せられる不具合や要望などのVOC（顧客の声）は、製品改良やサービス改善の貴重な資源です。しかし、日々蓄積される膨大なテキストや音声データを手作業で分析・分類することは、現場の大きな負担となります。今回の事例は、AIを活用してVOCを即座に可視化・共有し、翌日には具体的な改善アクションへ繋げるという、データ駆動型の業務改善モデルを示しています。品質管理や顧客対応のデジタル変革（DX）を目指す生産管理・サービス部門にとって、運用の迅速化と属人化解消の参考となる取り組みです。

現場で確認したいポイント

• 自社の顧客対応窓口や問い合わせ管理において、データの分類が属人化していないか
• 顧客から寄せられた不具合や要望が、開発や製造などの他部門へ即座に共有される仕組みがあるか
• 応対品質の評価やスタッフの育成において、客観的な評価基準が運用できているか

確認しておきたい点

本システムによる自動分類や評価の精度、および具体的な導入コストや既存システムとの連携手順については、原文に記載がないため個別での確認が必要です。

関連リンク

• 発表企業サイト：株式会社フライルの企業情報ページです。
• 発表企業のPR TIMESページ：フライルのプレスリリース一覧が確認できます。

出典情報